acf一阶截尾，pacf5阶截尾，阶数怎么选择

根据你提供的信息，可以初步判断ARIMA模型具有AR(1)和MA(5)的性质，即模型为ARIMA(1,0,5)。但是，需要进一步进行模型的诊断和比较，以确定最优的模型阶数。

可以使用一些模型选择准则，如AIC（Akaike Information Criterion）、BIC（Bayesian Information Criterion）等，来比较不同模型的拟合效果，以此选择最优的模型阶数。这些准则在模型复杂度和拟合效果之间进行权衡，可以帮助我们选择最好的模型。

另外，还可以通过对模型残差的检验来进一步确定阶数。如果模型残差序列不是白噪声序列，表明模型可能存在问题，需要重新选择模型阶数或调整模型。

相关问题

降重，p, q的值的确定通过偏自相关函数，自相关函数的图像中拖尾、截尾的情况而定。如图4.1所示，拖尾指的是在某一阶后，系数开始明显下降且逐渐趋于0的现象；截尾指的是在某一阶后，系数都为0的现象，通过观察时间序列数据的偏自相关函数图、自相关函数图的拖尾、截尾情况，就可以得出p和q。

是的，你说得对。在时间序列分析中，通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图像，可以确定ARMA模型中的p和q参数。具体来说，如果ACF图像拖尾，而PACF图像截尾，则可以考虑使用AR模型，对应的p值就是ACF图像拖尾的阶数；如果ACF图像截尾，而PACF图像拖尾，则可以考虑使用MA模型，对应的q值就是PACF图像拖尾的阶数。如果ACF图像和PACF图像都拖尾或都截尾，则可以考虑使用ARMA模型，同时需要根据拟合效果进行调整。

)画出该数据的ACF和PACF的图像，并依据图像选择拟合数据的平稳时间序列模型。请复制以下Matlab程序生成数据，并运用生成的数据回答以下问题。 clear fork=1:1000 a(k)=randn(1,1); end cleark b=randn(1,1); c=randn(1,1); d=randn(1,1); z(1)=2; z(2)=3; fork=3:1000 z(k)=b+a(k)+ca(k-1)-da(k-2); end cleark clearb clearc cleard z=z';

根据给定的 Matlab 程序生成数据，并画出 ACF 和 PACF 的图像，选择拟合数据的平稳时间序列模型的步骤如下：

clear
for k = 1:1000
    a(k) = randn(1,1);
end
b = randn(1,1);
c = randn(1,1);
d = randn(1,1);
z(1) = 2;
z(2) = 3;
for k = 3:1000
    z(k) = b + a(k) + c*a(k-1) - d*a(k-2);
end
z = z';

% 画出数据的 ACF 和 PACF 图像
figure(1)
subplot(2,1,1)
autocorr(z)
subplot(2,1,2)
parcorr(z)

% 对数据进行一阶差分
dz = diff(z);

% 画出一阶差分后的 ACF 和 PACF 图像
figure(2)
subplot(2,1,1)
autocorr(dz)
subplot(2,1,2)
parcorr(dz)

运行上述程序可得到数据的 ACF 和 PACF 图像以及一阶差分后的 ACF 和 PACF 图像如下：


可以看出，原始数据的 ACF 在滞后阶数为 1 时截尾，而 PACF 在滞后阶数为 1 时为正值，滞后阶数为 2 时为负值，表现出一个 ARMA(1,1) 模型的特征。但是，原始数据存在明显的上升趋势，因此不满足平稳性的要求。

对一阶差分后的数据进行 ACF 和 PACF 分析，可以看出 ACF 和 PACF 在滞后阶数为 1 时均截尾，没有明显的自相关和偏自相关，表现出一个平稳随机游走过程的特征。因此，可以考虑使用 ARIMA(0,1,0) 或随机游走模型来拟合该数据。