时间序列数据确定AR or MA or ARMA 或其他模型

各位大牛好：

现有一组时间序列数据，如何判断模拟该组数据最适合的模型呢？即如何判断它是AR，MA或ARMA结构以及相应的阶数？


数据见附件：



多谢！

谢谢分享！

我以前上传过一本书，我刚看了一下，在第五章，你直接看书可能直观一点。https://bbs.pinggu.org/thread-1393873-1-1.html 这是链接。   你要做出一些图来，看一下acf和pacf，最终确定。

一般都是arma或者arima模型
具体情况要根据AIC、BIC来确定

嗯，我知道根据acf，pacf ，还有AIC，BIC准则，也做了一些图，但这组数据好像对不上，不知道该怎么处理

楼主用R软件么？R里面的auto.arima函数可以按指定准则自动拟合最优阶数的模型，我一般都这样做~~

用的eviews，r比较复杂，画出的ac pac图见附件~

杨花点点 发表于 2012-10-4 11:48
楼主用R软件么？R里面的auto.arima函数可以按指定准则自动拟合最优阶数的模型，我一般都这样做~~

auto.arima,R有这个函数吗？我用help(auto.arima)和??auto.arima都查不到。

老兄，无论从自相关图还是偏自相关图看，序列都是纯随机序列，是没有信息可提取的，分析该就些停止，当然什么模型都不对啦

耕耘使者 发表于 2012-10-4 12:26
auto.arima,R有这个函数吗？我用help(auto.arima)和??auto.arima都查不到。

要先安装forecast包哦~