Question

关于时间序列分析的ARMA模型拟合问题，残差白噪声检验通不过怎么办？

对某只股票的收盘价进行时间序列分析，没有明显的趋势和季节效应，尝试做了1阶到5阶差分，1阶4步和1阶12步差分全部都能够得到平稳模型，但是也都没有出现过差分现象，这种情况下是不是应该直接选一阶差分呢？
我考虑是不是一阶对信息的损失最少，所以先用了一阶差分序列，是非白噪声序列，进行了ARMA模型拟合，但是不管怎么选pq，残差白噪声检验的Q统计量的伴随概率最多只在3阶之内能接受残差白噪声的原假设。（我用的是EVIEWS，尝试了直接在模型窗口左上角view里面的残差检验和对resid画相关图的两种方法，虽然结果不一样但是都没法通过残差白噪声检验），求问大神们，该怎么办呢？
PS：我考虑到是金融数据，p，q的选择是不是应该都在5以内，对p取了0-5，q取了0-3，并且所有组合都尝试了，更高阶的我感觉没怎么见过，觉得是不是不太可能，所以没尝试，想请教有经验的大神5阶以上的话是不是不太正常了？

Answer 1

低是有多低？这里拟合优度到也不是那么地重要，做ECM时有人R²在0.3左右也能用，甚至还有paper中拟合有毒零点零几的，应该没关系

追问

我有309个观测值，选根号下309为17作为最大滞后期数是不是可以？
我后来有做出滞后到18期左右的能比0.05大一点了（滞后3期左右p值能到0.8左右，之后就迅速减小了）但是再往后就小于0.05了，这样可以认为模型显著吗?
谢谢你了，麻烦了！