Question

arima模型数据如何整理

Answer 1

1.数据的预处理。对时间序列数据的平稳性和纯随机性进行检验，根据检验结果来判断时间序列的类型，以便选择合适的方法建立模型。

平稳性是指围绕着一个常数上下波动且波动范围有限，即有常数均值和常数方差。如果有明显的上升或下降趋势或周期性，那它通常不是平稳序列。

三种常用的检验平稳性的方法：

(1)时序图。通过时序图来观察。一般而言，平稳序列始终在一个常数值附近随机波动，且波动范围有界；非平稳序列则有明显的趋势性或周期性。

(2)自相关与偏相关系数检验。在自相关图中，在那一阶数值高于虚线即表明自相关系数>0.5，就存在那一阶自相关(偏自相关一样)。随着滞后数(延迟期数)的增加，平稳序列自相关系数会很快衰减至0而非平稳序列衰减速度通常较慢。若自相关图呈现三角对称性则为单调趋势的非平稳序列。自相关系数长期位于零轴一边表示有单调趋势序列。自相关系数呈现明显正弦波动规律则表明有周期变化规律。

(3)单位根检验(ADF)。单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，如果存在单位根就是非平稳时间序列。若P值<0.05,为平稳