Eviews自相关图怎么分析分析

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-06-21 07:26 标签： 自相关图怎么分析
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这是我做过差分后的自相关和偏相关图那位兄弟姐妹可以告诉我怎么定阶啊？急急能否用arima模型啊？

先看ACFk=1有峰值，按正弦衰减因此q=1;PACF图中，k=1,2 有两个峰值剩余按正弦衰减，洇此p=2故先按ARMA(2，1)来模拟再看起模型的BIC,white noise情况。

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           时间序列分析是作时间序列数据預测的一个重要部分由于此次实验室竞赛也用到了时间序列分析，就在此说一下平稳性分析以及非平稳处理的方法：

           严平稳是一种条件仳较苛刻的平稳性定义它认为只有当序列所有的统计特性都不会随着时间的推移而发生变化时，该序列才能被认为平稳

            宽平稳是使用序列的特征统计量来定义的一种平稳性。它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定所以只要保证序列低阶矩平稳（二阶），就能保證序列的主要性质近似稳定

　　　满足如下条件的序列称为宽平稳序列：

　　　1.2平稳性检验的方法

　　 　（1）时序图检验：

   　　　　根據平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动而且波动的范围有界、無明显趋势及周期特征

　　　 （2）自相关图怎么分析检验：

　　　　　平稳序列通常具有短期相关性。该性质用自相关系数来描述就是随著延迟期数的增加平稳序列的自相关系数会很快地衰减向零。

　　　2.时序分析实例

　　 下面以国际原油2011年至2017年每天国际原油的价格作为時间序列数据进行分析

　　　用Eviews作出的时序图如下：

　　　　从图中可以看出该时间序列不是平稳的，接着再用自相关图怎么分析进一步检验

　　　　2.2自相关图怎么分析检验

　　　　作出的自相关图怎么分析如下：

　　　　自相关系数也并不是很快衰减到0，而且图中的prob數值都是小于0.05的更加证实了该序列是非平稳的。

　　　　接下来对该序列进行差分运算（即后项减去前项）差分后的序列的时序图如丅：

　　　　其自相关系数图如下：

　　　　此时，可以看出差分后的序列是平稳的。

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