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arima模型python 怎么看平稳性
时间序列分析(一) 如何判断序列是否平稳
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序列平稳不平稳,一般采用两种方法:
第一种:看图法
图是指时序图,例如(eviews画滴):
分析:什么样的图不平稳,先说下什么是平稳,平稳就是围绕着一个常数上下波动。
看看上面这个图,很明显的增长趋势,不平稳。
第二种:自相关系数和偏相关系数
还以上面的序列为例:用eviews得到自相关和偏相关图,Q统计量和伴随概率。
分析:判断平稳与否的话,用自相关图和偏相关图就可以了。
平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后,系数都为 0 ,怎么理解呢,看上面偏相关的图,当阶数为 1 的时候,系数值还是很大, 0.914. 二阶长的时候突然就变成了 0.050. 后面的值都很小,认为是趋于 0 ,这种状况就是截尾。再就是拖尾,拖尾就是有一个衰减的趋势,但是不都为 0 。
自相关图既不是拖尾也不是截尾。以上的图的自相关是一个三角对称的形式,这种趋势是单调趋势的典型图形。
下面是通过自相关的其他功能
如果自相关是拖尾,偏相关截尾,则用 AR 算法
如果自相关截尾,偏相关拖尾,则用 MA 算法
如果自相关和偏相关都是拖尾,则用 ARMA 算法, ARIMA 是 ARMA 算法的扩展版,用法类似 。
不平稳,怎么办?
答案是差分
还是上面那个序列,两种方法都证明他是不靠谱的,不平稳的。确定不平稳后,依次进行1阶、2阶、3阶...差分,直到平稳位置。先来个一阶差分,上图。
从图上看,一阶差分的效果不错,看着是平稳的。
ARIMA模型做时间序列分析怎么判断序列图是否具有季节性?
输入代码自动判断:
View\Residual
Test\Correlogram-Q-statistics
输出et与et-1,et-2…et-p(p是事先指定的滞后期长度)的相关系数和偏相关系数。
异方差的检验:最简单的检验方法是White检验。
扩展资料:
ARIMA模型做时间序列类型:
长期趋势(T)。即时间序列在一个长时期内受基本因素的影响而增大或减小的趋势。
周期波动(C),也叫循环变动。即时间序列受经济等原因影响呈现出的波浪形和震荡式发展。
季节变动(S)。即时间序列在一年内某个时期重复出现的波动。
不规则变动(I)。即时间序列由于突发或偶然事件引起的变动。
你好,我想问下,为什么我用auto.arima预测出来的结果是水平直线?怎么回事呢?
不是水平直线,是一条近似水平直线的点预测和一些由不同颜色构成的区间预测。你可以看一下airfore的具体内容就知道了。
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