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2016-07-19
老师布置的任务,给了一组销售数据希望可以对其进行预测,自己之前都没有学过任何统计学方面的知识,就自己摸索着看文献,最后觉得ARMA模型好像很适合做短期销售预测,所以就希望用它。在EViews里面输入了时间段和销售数据,然后得到的AC和PAC是这样的,请问各位高人接下去应该怎么进行?是判断拖尾截尾然后看应该用AR模型、MA模型还是ARMA模型吗?各种阶数又怎么确定啊? AC PAC.jpg

阅读相关资料之后说看Prob,如果都是大于0.05就是平稳的,否则是非平稳的需要进行差分。我看了自己上面原数据的Prob值,发现都是小于0.05的,所以应该要进行差分是吗?不知道是否正确。。然后我差分之后的数据如图所示:
AC PAC 2.jpg
那是不是应该用差分之后的数据进行建模?各位高手能否指点一下这个是拖尾还是截尾啊?应该用哪种模型?
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2016-7-19 22:15:10
ARMA(1,,1),都是1阶截尾
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2016-7-20 10:46:15
祝贺人大 发表于 2016-7-19 22:15
ARMA(1,,1),都是1阶截尾
请问我的数据是不是非平稳的啊?看到资料说Prob值要基本大于0.05才行。。
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2016-7-20 11:20:48
y561370407 发表于 2016-7-19 18:14
老师布置的任务,给了一组销售数据希望可以对其进行预测,自己之前都没有学过任何统计学方面的知识,就自己 ...
在做时间序列数据之前建议先画时序图,观察数据走势,一般能大概判断数据是否为平稳的,然后用ADF检验该数据是否平稳。如果不平稳可以对其差分,或者对数据去趋势,变成平稳的,在平稳的数据上进行建立模型。如果在非平稳的原数据建模,则要考虑协整检验。对于平稳数据建AR  ,MA,ARMA,可以看其ACF和PACF的拖尾截尾性质,如果是ACF拖尾,PACF截尾,用AR模型,如果是ACF截尾,PACF拖尾,用MA模型,如果都拖尾,用ARMA模型。
    你的数据是不是平稳的不知道,不能随便说建什么模型。
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2016-7-20 11:37:57
冰枫冷羽 发表于 2016-7-20 11:20
在做时间序列数据之前建议先画时序图,观察数据走势,一般能大概判断数据是否为平稳的,然后用ADF检验该数 ...
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高人,我的数据是这样的,您看看?
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2016-7-20 12:46:26
差分一阶平稳,差分之后双截尾,考虑MA(1).AR(1).ARMA(1)的P和AIC,用MA(1):
Adjusted R-squared        0.388511
201M06的预测是217388.5186
2016M6大概是837145.5
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