ARIMA模型分析:平稳序列的白噪声检验与建模
需积分: 44 166 浏览量
更新于2024-08-20
收藏 1.92MB PPT 举报
本文主要探讨了对平稳时间序列进行白噪声检验以及如何使用ARIMA模型进行分析。在对2阶差分序列进行白噪声检验后,如果在显著性水平0.05下,Q统计量的P值小于0.05,这表明2阶差分序列为非白噪声序列,适合建立ARIMA模型。
时间序列建模是统计分析中的一个重要领域,特别是对于经济、金融和工程数据等具有时间依赖性的数据集。ARIMA(自回归整合滑动平均)模型是用于处理这类数据的常用工具。ARIMA模型适用于平稳时间序列,即序列的统计特性不随时间变化的序列。构建ARIMA模型的过程包括以下几个步骤:
1. **平稳性检验**:首先,我们需要对时间序列进行平稳性检验,以确定是否需要差分。常用的检验方法包括时序图、自相关图和单位根检验(如ADF检验)。如果序列存在明显的趋势或周期性,可能是非平稳的。
2. **差分**:如果序列是非平稳的,可以通过一次或多次差分使其变得平稳。在这个案例中,2阶差分后的序列被认为是平稳的但不是白噪声序列。
3. **纯随机性检验**:接下来,我们通过Q统计量或LB统计量来检查差分序列是否为白噪声。若P值小于0.05,序列被判断为非白噪声,意味着序列中还存在其他结构或模式。
4. **ARIMA模型识别**:对于平稳非白噪声序列,我们可以考虑建立ARIMA模型。识别模型的依据是自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图,它们可以帮助我们确定AR(自回归)和MA(滑动平均)项的阶数。
5. **参数估计**:利用最大似然法或最小二乘法估计模型参数。
6. **模型优化**:通过AIC(Akaike信息准则)或BIC(贝叶斯信息准则)等指标选择最佳模型。
7. **模型检验**:对模型的残差进行诊断,确保它们是白噪声,这意味着模型已经捕捉到了序列的所有重要信息。
8. **预测**:最后,使用建立的ARIMA模型对未来的时间点进行预测,理解序列的未来趋势。
在实际操作中,EViews是一款广泛使用的软件,可以方便地执行上述步骤,包括绘制图形、计算统计量和模型拟合等。
除了基本的ARIMA模型,还有季节性ARIMA( Seasonal ARIMA,简称SARIMA)模型,用于处理具有季节性特征的时间序列。确定性季节时间序列模型考虑了季节性趋势,而随机性季节时间序列模型则包含了随机成分。
对平稳非白噪声序列进行ARIMA建模是时间序列分析的重要步骤,能帮助我们揭示隐藏的结构,预测未来的趋势,对于决策支持和数据分析具有极大的价值。
364 浏览量
点击了解资源详情
点击了解资源详情
110 浏览量
185 浏览量
306 浏览量
350 浏览量
241 浏览量
103 浏览量

我欲横行向天笑
- 粉丝: 33
最新资源
- 久度免费文件代存系统 v1.0:全技术领域源码分享
- 深入解析caseyjpaul.github.io的HTML结构
- HTML5视频播放器的实现与应用
- SSD7练习9完整答案解析
- 迅捷PDF完美转PPT技术:深度识别PDF内容
- 批量截取子网页工具:Python源码分享与使用指南
- Kotlin4You: 探索设计模式与架构概念
- 古典风格茶园茶叶酿制企业网站模板
- 多功能轻量级jquery tab选项卡插件使用教程
- 实现快速增量更新的jar包解决方案
- RabbitMQ消息队列安装及应用实战教程
- 简化操作:一键脚本调用截图工具使用指南
- XSJ流量积算仪控制与数显功能介绍
- Android平台下的AES加密与解密技术应用研究
- Место-响应式单页网站的项目实践
- Android完整聊天客户端演示与实践