ARIMA模型残差检验怎么做
时间: 2023-08-10 08:08:01 浏览: 267
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。
相关问题
建立arima模型需要做哪些测试
建立ARIMA模型需要进行以下测试:
1. 单位根检验(Unit Root Test):用于检验时间序列数据是否平稳,如果不平稳则需要进行差分处理,以使其变为平稳序列。
2. 自相关和偏自相关函数图(ACF/PACF):用于确定ARIMA模型中的p和q参数,即自回归项和移动平均项的阶数。
3. 白噪声检验(White Noise Test):用于检验ARIMA模型的残差是否为白噪声,即残差序列中不存在系统性的模式。
4. 模型诊断:对已建立的ARIMA模型进行诊断,检查其残差序列是否符合预期,即是否满足平稳、独立、正态分布等条件。
5. 模型选择:根据以上测试结果选择最优的ARIMA模型,并进行预测和验证。
建立ARIMA模型需要做哪些测试
建立ARIMA模型需要进行以下测试:
1. 单位根检验(Unit Root Test):用于检验时间序列数据是否平稳,如果不平稳则需要进行差分处理,以使其变为平稳序列。
2. 自相关和偏自相关函数图(ACF/PACF):用于确定ARIMA模型中的p和q参数,即自回归项和移动平均项的阶数。
3. 白噪声检验(White Noise Test):用于检验ARIMA模型的残差是否为白噪声,即残差序列中不存在系统性的模式。
4. 模型诊断:对已建立的ARIMA模型进行诊断,检查其残差序列是否符合预期,即是否满足平稳、独立、正态分布等条件。
5. 模型选择:根据以上测试结果选择最优的ARIMA模型,并进行预测和验证。