ARIMA模型残差检验怎么做

ARIMA模型的残差检验通常包括以下几个步骤：

1. 对模型进行拟合并计算出残差序列
2. 绘制残差序列的自相关图和偏自相关图，观察是否存在显著的自相关和偏自相关结构。如果存在，则说明模型可能存在缺陷。
3. 进行LB统计量检验和Box-Pierce统计量检验，检验残差序列的自相关性是否显著。若检验结果显示p值小于0.05，则可以拒绝原假设，认为残差序列存在自相关性。
4. 进行Ljung-Box统计量检验和Box-Ljung统计量检验，检验残差序列的偏自相关性是否显著。若检验结果显示p值小于0.05，则可以拒绝原假设，认为残差序列存在偏自相关性。
5. 进行残差序列的正态性检验，可以通过绘制QQ图或进行Shapiro-Wilk检验来判断残差序列是否服从正态分布。如果残差序列不服从正态分布，则说明模型可能存在问题。

总之，残差检验是判断ARIMA模型是否合理的重要步骤，需要综合考虑多方面的因素。