求助 ARMA定阶问题

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ACF和PACF的图,如何定阶?
初步定p=0 q=(12,12),去掉MU项,只有12阶有系数,结果是

可以通过吗?

可以只有12阶的系数吗?在SAS中运行程序有这样的warning:A polynomial list was compressed to eliminate negative or redundant degrees.  Be sure to check the model description to ensure that the proper model was employed.

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关键词：ARMA ARM RMA Description Polynomial 运行程序 warning ensure 如何

为什么 AR lag 定了 0？

_majia_ 发表于 2012-6-15 18:08
为什么 AR lag 定了 0？

自相关图里一阶延迟在两个标准差内
其实我也是这块比较纠结,不知道对不对....

_majia_ 发表于 2012-6-15 18:08
为什么 AR lag 定了 0？

AR的lag=0是因为自相关图截尾

顺其自然111 发表于 2012-6-15 21:54
AR的lag=0是因为自相关图截尾

先试AR 2

_majia_ 发表于 2012-6-15 21:56
先试AR 2

OK 我试一下

_majia_ 发表于 2012-6-15 21:56
先试AR 2

Conditional Least Squares Estimation

                                                      Standard                 Approx
                         Parameter      Estimate         Error    t Value    Pr > |t|     Lag

                         MU              1.45724       1.09670       1.33      0.1868       0
                         MA1,1           0.69736       0.11260       6.19      <.0001      12
                         AR1,1          -0.10807       0.09818      -1.10      0.2735       2
                         AR1,2         0.0096408       0.15654       0.06      0.9510      12


                                           Constant Estimate      1.600683
                                           Variance Estimate      1040.589
                                           Std Error Estimate     32.25817
                                           AIC                    1060.749
                                           SBC                    1071.478
                                           Number of Residuals         108
                                    * AIC and SBC do not include log determinant.


                                         Correlations of Parameter Estimates

                                  Parameter        MU     MA1,1     AR1,1     AR1,2

                                  MU            1.000    -0.081     0.007    -0.072
                                  MA1,1        -0.081     1.000    -0.017     0.739
                                  AR1,1         0.007    -0.017     1.000    -0.083
                                  AR1,2        -0.072     0.739    -0.083     1.000





                                          Autocorrelation Check of Residuals

              To        Chi-             Pr >
             Lag      Square     DF     ChiSq    --------------------Autocorrelations--------------------

               6        4.55      3    0.2075    -0.170    -0.005     0.012    -0.052     0.088    -0.034
              12        6.32      9    0.7078     0.014     0.060     0.021     0.102     0.004    -0.004
              18       10.55     15    0.7841    -0.035    -0.059     0.067    -0.152     0.004    -0.025
              24       13.20     21    0.9014    -0.036    -0.020    -0.087     0.017    -0.051    -0.084

_majia_ 发表于 2012-6-15 21:56
先试AR 2

                                         Conditional Least Squares Estimation

                                                      Standard                 Approx
                         Parameter      Estimate         Error    t Value    Pr > |t|     Lag

                         MU              1.46432       0.90072       1.63      0.1070       0
                         MA1,1           0.70187       0.07642       9.18      <.0001      12
                         AR1,1          -0.17311       0.09728      -1.78      0.0781       1
                         AR1,2          -0.13330       0.09745      -1.37      0.1743       2


                                           Constant Estimate         1.913
                                           Variance Estimate      1009.982
                                           Std Error Estimate     31.78021
                                           AIC                    1057.525
                                           SBC                    1068.254
                                           Number of Residuals         108
                                    * AIC and SBC do not include log determinant.


                                         Correlations of Parameter Estimates

                                  Parameter        MU     MA1,1     AR1,1     AR1,2

                                  MU            1.000    -0.052     0.001     0.001
                                  MA1,1        -0.052     1.000    -0.042     0.051
                                  AR1,1         0.001    -0.042     1.000     0.150
                                  AR1,2         0.001     0.051     0.150     1.000



                                          Autocorrelation Check of Residuals

              To        Chi-             Pr >
             Lag      Square     DF     ChiSq    --------------------Autocorrelations--------------------

               6        0.98      3    0.8057    -0.003    -0.010    -0.018    -0.040     0.079    -0.019
              12        3.56      9    0.9380     0.022     0.068     0.052     0.115     0.020     0.001
              18        7.59     15    0.9390    -0.048    -0.062     0.034    -0.148    -0.024    -0.038
              24       11.70     21    0.9474    -0.047    -0.041    -0.093    -0.007    -0.070    -0.110

_majia_ 发表于 2012-6-15 21:56
先试AR 2

我试了p=(2,12) q=(12,12)
      和p=(2)  q=(12,12)

能帮忙看下哪个比较好?
要看哪些数来判断?
谢谢啦