二阶差分序列，自相关和偏自相关图，判断p、q

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二阶差分序列，自相关和偏自相关图，判断p、q
如何判断p、q，的阶数，请大神写的详细些，谢谢！

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关键词：偏自相关 二阶差分 自相关 相关图 如何

自己顶一下啊

确定阶数是很难的，没有用Eviews确定过阶数，我一般用sas来确定阶数，你可以根据自相关图和偏自相关图，多试几个p和q然后比较一下，

听说用AIC值，DW值，t值，判断，我列了表，来比较这些值，怎么判断阶数是最佳值啊

比如说，AIC值最小，DW值，t值？都怎么说？

DejerLee 发表于 2011-11-24 13:12
确定阶数是很难的，没有用Eviews确定过阶数，我一般用sas来确定阶数，你可以根据自相关图和偏自相关图，多试 ...

怎么比较，能说的详细点嘛

23020379 发表于 2011-11-24 13:26
怎么比较，能说的详细点嘛

sas中有很多种判别方法，一般用的是AIC和SBC吧准则吧，越小越好的，还有就是看看参数拟合的P值~

那“参数拟合的P值~”怎么判断，是好是坏啊

23020379 发表于 2011-11-24 13:43
那“参数拟合的P值~”怎么判断，是好是坏啊

参数的p值一般要小于0.05的，否则就去掉那个参数再检验

Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
AR(1)        0.922615        0.114252        8.075235        0.0000
AR(2)        -0.368533        0.223096        -1.651901        0.1128
AR(3)        -0.130798        0.209060        -0.625647        0.5380
MA(1)        -1.300293        0.287429        -4.523881        0.0002
MA(2)        -0.052300        0.381817        -0.136976        0.8923
MA(3)        0.021324        0.470567        0.045315        0.9643
R-squared        0.563679            Mean dependent var        0.001945
Adjusted R-squared        0.464516            S.D. dependent var        0.064945
S.E. of regression        0.047525            Akaike info criterion        -3.067730
Sum squared resid        0.049689            Schwarz criterion        -2.782257
Log likelihood        48.94822            F-statistic        5.684328
Durbin-Watson stat        2.590645            Prob(F-statistic)        0.001637
Inverted AR Roots           .57+.54i           .57 -.54i              -.21
Inverted MA Roots               1.33               .11              -.14
        Estimated MA process is noninvertible

Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
AR(1)        0.866767        0.853696        1.015311        0.3205
AR(2)        -0.314347        0.748470        -0.419986        0.6784
AR(3)        -0.153345        0.375937        -0.407900        0.6871
MA(1)        -1.141715        0.840211        -1.358843        0.1874
MA(2)        0.178655        0.841472        0.212313        0.8337
R-squared        0.364391            Mean dependent var        0.001945
Adjusted R-squared        0.253850            S.D. dependent var        0.064945
S.E. of regression        0.056099            Akaike info criterion        -2.762951
Sum squared resid        0.072384            Schwarz criterion        -2.525058
Log likelihood        43.68132            F-statistic        3.296436
Durbin-Watson stat        1.916555            Prob(F-statistic)        0.028307
Inverted AR Roots           .56 -.53i           .56+.53i              -.26
Inverted MA Roots               .95               .19