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标题: ARMA模型识别 [打印本页]

作者: lujun5011802 时间: 2010-7-22 21:51
标题: ARMA模型识别
在研究时间序列分析时，遇到很多问题
首先在分析自相关和偏相关图的时候，拖尾性和截尾性不是很清楚
arma模型时有没有严格要求，Arma好像acf和pacf图都表现截尾性，但在一些书上好像不是截尾性也用到arma模型
请各位大侠帮忙解答下，小的不胜感激

作者: liwenhui 时间: 2010-7-22 21:51
纯AR过程，其自相关函数按指数规律递减，偏自相关函数会在前面几阶阶出现一个较大值，后面的阶比较小，表现出截尾性。
纯MA过程，其自相关函数表现截尾，偏相关函数表现出指数递减。
ARMA过程的自相关函数，一阶自相关与AR和MA两部分的参数都有关，而后面则按指数律递减，递减的速度应该只与AR的系数有关。偏相关函数绝对不会截尾，会衰减至0.

以上三个过程都是指的“纯”过程，一般碰到的时间序列都不是纯的，有误差影响，建模的时候关键是识别AR和MA各自的滞后阶数。

“不纯”是肯定纯在的，模型的好坏不是看他与原模型的“近似程度最大”，而是看他原模型的“差异度最小”，衡量好的模型还要看他是否尽可能地表达了数据的信息，比如采用赤池信息准则或施瓦茨信息准则来判断。

作者: 安树庭 时间: 2010-7-23 07:57
这个。》。。。。。。。。。。。。。。。

作者: liwenhui 时间: 2010-7-30 21:19
纯AR过程，其自相关函数按指数规律递减，偏自相关函数会在前面几阶阶出现一个较大值，后面的阶比较小，表现出截尾性。
纯MA过程，其自相关函数表现截尾，偏相关函数表现出指数递减。
ARMA过程的自相关函数，一阶自相关与AR和MA两部分的参数都有关，而后面则按指数律递减，递减的速度应该只与AR的系数有关。偏相关函数绝对不会截尾，会衰减至0.

以上三个过程都是指的“纯”过程，一般碰到的时间序列都不是纯的，有误差影响，建模的时候关键是识别AR和MA各自的滞后阶数。

“不纯”是肯定纯在的，模型的好坏不是看他与原模型的“近似程度最大”，而是看他原模型的“差异度最小”，衡量好的模型还要看他是否尽可能地表达了数据的信息，比如采用赤池信息准则或施瓦茨信息准则来判断。

作者: vivihe 时间: 2010-9-5 17:47
请问各位这个方面有没有书籍推荐？谢了

作者: 快乐男孩101 时间: 2011-4-20 10:16
恩受教了~~~

作者: 拉瑟里恩 时间: 2011-11-27 17:21
判断还是很感性的

作者: 新泽西 时间: 2012-7-30 16:28
大部分应该是不纯的过程吧，那是否有更加精准的判断指标什么的啊

作者: liupeng723911 时间: 2012-8-1 01:31
强烈支持。

作者: rixingrixing 时间: 2013-6-17 21:36

liwenhui 发表于 2010-7-22 21:51
纯AR过程，其自相关函数按指数规律递减，偏自相关函数会在前面几阶阶出现一个较大值，后面的阶比较小，表现 ...

请问，为什么有时候ACF或者PACF截尾，但是还会判断是ARMA模型呢？这时候的阶数怎么判断呢？

作者: liwenhui 时间: 2013-6-18 11:23

rixingrixing 发表于 2013-6-17 21:36
请问，为什么有时候ACF或者PACF截尾，但是还会判断是ARMA模型呢？这时候的阶数怎么判断呢？

自回归阶数由pacf决定
移动平均项阶数由ACF决定。
任何数据的生成过程都是未知的，只能用某个模型去近似它，当存在多个可能的模型时，用 AIC的准则去判断哪个更合适。

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:55
好………………

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:55
………………

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:56
………………

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:57
………………

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:58
………………

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:58
……………………

作者: cumt_fanchao 时间: 2013-6-20 09:58
………………

作者: hi-story 时间: 2013-8-6 19:24
说得好，学习了

作者: 向全世界说早安 时间: 2014-9-8 22:26
受教了。。。。

作者: xianhaobo 时间: 2015-2-4 23:22
好！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！！

作者: xianhaobo 时间: 2015-2-4 23:22
好！！！！！！！！！！！！！！1

作者: xianhaobo 时间: 2015-2-4 23:22
好！！！！！！！！！！！！！

作者: 一壶浊酒喜相逢 时间: 2017-7-10 09:56
ARMA模型不应该是看托尾性么？

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