lz真是有意思。。
如果你是用1st differencing 得到的white noise,那么实际上就是

Y(t)= Y(t-1)+ wt

这个叫做random walk model,任何forecast都不起作用，因为未来的值仅仅取决于未来的‘新的信息’，就好比不存在derivatives的stock market。

这100分挺容易的。。。

[此贴子已经被作者于2007-9-11 4:16:55编辑过]

再和你说详细点

所谓arima，在differencing 之后，ar 和ma都目的都是要把余下的数列转换为white noise,

所以如果已经是whitenoise，自然就没有必要再arma了。。。

哦，明白了，谢谢！

我有个问题哦，

我在做一阶差分后，序列也变成了白噪音，但是如果在这个基础上再差分，就变成K=2以后自相关系数拖尾，K=4 以后，偏相关系数拖尾~

那怎么解释呢？

还有，ARIMA在EVIEWS里面用什么语句实现？