eviews中模型ARMA(P,Q)中的阶数如何确定？

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wanglianjie 发表于 2011-10-15 21:57:36 |AI写论文

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在学习EVIEWS过程中遇到了困难，就是ARMA(P,Q)中的阶数是如何确定的？根据什么来确定？ARIMA(P,d,Q)中的阶数又如何确定呢？请教大虾们，先谢了！

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关键词：EVIEWS Views Eview ARMA view arma 阶数如何模型

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anyalini 发表于3楼查看完整内容

ARMA是平稳时间序列，ARIMA是差分后平稳的时间序列，我也不是很专业，大致是先用自相关图和偏自相关图看他们的拖尾和截尾情况，都拖尾且平稳的时候就是ARMA，至于阶数的确定，自相关图有几个在两倍标准差之外就能确定p，偏自相关图突出两倍标准差的确定q。参数d是指经过d阶差分平稳，先做平稳性检验，是几阶平稳就能确定d。用AIC和SBC准则可以判断你选的参数的好坏，你拟合出的结果里面有这两个指标，越小越好，原理是AIC=-2*ln（模 ...

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· Eviews精彩问答|主题: 8540, 订阅: 77

踏准节奏，步步为盈！

沙发

herolaplace 发表于 2011-10-15 22:15:14

ARMA(P,Q)模型的阶数可以通过AIC、BIC、HQC等信息准则确定。ARIMA(P,d,Q)中先确定d之后就可以跟ARMA(P,Q)相同处理了

藤椅

anyalini 发表于 2011-10-15 22:30:21

ARMA是平稳时间序列，ARIMA是差分后平稳的时间序列，我也不是很专业，大致是先用自相关图和偏自相关图看他们的拖尾和截尾情况，都拖尾且平稳的时候就是ARMA，至于阶数的确定，自相关图有几个在两倍标准差之外就能确定p，偏自相关图突出两倍标准差的确定q。参数d是指经过d阶差分平稳，先做平稳性检验，是几阶平稳就能确定d。用AIC和SBC准则可以判断你选的参数的好坏，你拟合出的结果里面有这两个指标，越小越好，原理是AIC=-2*ln（模型的极大似然函数值）+2*（模型中的未知参数的个数）。SBC是对AIC的修正，SBC=-2*ln（模型中的极大似然函数值）+ln（n）（模型中的未知参数的个数）。不知道说的对不对~大家互相帮助