Eviews ARIMA 预测 怎没确定p，q的值，急急急急急急急急急！！！！！！
3个回答
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序列的平稳性可以用自相关分析图判断：如果序列的自相关系数很快地(滞后阶数k大于2或3时)趋于0，即落入随机区间，时序是平稳的，反之非平稳。
需要注意的是，在B-J方法中，只有平稳的时间序列才能够直接建立ARMA模型，否则必须经过适当处理使序列满足平稳性要求。
在现实中，常见的时间序列多具有某种趋势，但很多序列通过差分可以平稳。
从你上面差分序列的自相关图看序列已趋于平稳了，因此可以建立ARMA模型。
从上面的图看，偏自相关图在K=6处显著不为0，K=5处也似乎与0有差异，可考虑取p=1或p=2；自相关图也同样在K=6或K=5处显著不为0，考虑取q=1或q=2。
最后可以通过比较AIC、SC值来确定ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(1,2)、ARMA(2,1)哪个模型更加合适。
具体分析可以参见《易丹辉：数据分析与EVIEWS应用》
需要注意的是，在B-J方法中，只有平稳的时间序列才能够直接建立ARMA模型，否则必须经过适当处理使序列满足平稳性要求。
在现实中，常见的时间序列多具有某种趋势，但很多序列通过差分可以平稳。
从你上面差分序列的自相关图看序列已趋于平稳了，因此可以建立ARMA模型。
从上面的图看，偏自相关图在K=6处显著不为0，K=5处也似乎与0有差异，可考虑取p=1或p=2；自相关图也同样在K=6或K=5处显著不为0，考虑取q=1或q=2。
最后可以通过比较AIC、SC值来确定ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(1,2)、ARMA(2,1)哪个模型更加合适。
具体分析可以参见《易丹辉：数据分析与EVIEWS应用》
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追问
我算了ARMA(1,1)、ARMA(2,2)、ARMA(1,2)、ARMA(2,1)值，都是1800多，是不是都太大了啊？
追答
什么1800？AIC值吗？
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