arima分析时参数检验时都不显著，怎么办？

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哪位大神,帮我看看程序: 参数检验时都不显著啊？怎么办？

data example3_1;input x@@;
difx=dif(x);
time=2001+_n_-1;
cards;
442.44
504.6 573.12 618.6 705.24 772.2 859.56
975.36 1084.44 1343.64 1705.8 1733.28
;
proc arima data=example3_1;
identify Var=x(1) nlag=8 minic p=(0:2) q=(0:2);
estimate p=1 q=1 method=ml;
forecast lead=5 id=time out=results;
run;
proc gplot data=results;
plot x*time=1 forecast*time=2 l95*time=3 u95*time=3/overlay;
symbol1 c=black i=none v=star;
symbol2 c=red i=join v=none;
symbol3 c=green i=join v=none l=2;
run;



  MU            107.03423      44.07696       2.43      0.0152       0
  MA1,1          -0.79515       1.52727      -0.52      0.6026       1
AR1,1          -0.22928       1.15711      -0.20      0.8429       1

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关键词：ARIMA 参数检验 Rim ima 怎么办 identify method black star 程序

一阶差分后白噪声检验的p值很大，你想拟合ARIMA（1，1，1）模型不太合适吧。建议对x拟合一个AR（2）~~

一阶差分后白噪声检验的p值很大，不正是说明是非白噪声序列，即属于非平稳随机序列吗？
而且，
  Minimum Table Value: BIC(1,1) = 8.992491
即表示最优定阶是p=1 q=1啊

dlzay 发表于 2014-7-17 11:58
一阶差分后白噪声检验的p值很大，不正是说明是非白噪声序列，即属于非平稳随机序列吗？
而且，
  Minimum ...

白噪声检验的原假设不是序列为纯随机序列吗？p值很大就不能拒绝白噪声假设了。。。

首先非常感谢大仙驾到！


一阶差分后白噪声检验的p值很大，不正是说明是白噪声序列，即说明一阶差分后全部提取信息？
而且，
  Minimum Table Value: BIC(1,1) = 8.992491
即表示最优定阶是p=1 q=1啊

dlzay 发表于 2014-7-17 12:22
首先非常感谢大仙驾到！

大仙不敢当，只是共同学习交流~~。
一阶差分后的白噪声序列没有建模必要了。严格地讲最好拟合一个AR（1）或ARIMA（0,1,0），其实我看AR（1）的系数为0.99252,差别不是很大了。我之前选择AR（2）是认为偏自相关系数二阶截尾（这个界定可能会比较模糊）。
如AR（1）模型xt=φ0+φ1xt-1+εt中的εt就已经被认为是白噪声序列了。
那个最小信息量准则只是一个参考吧，不一定就要据此确定阶数。。。。

我是这样想的~~。

呵呵，谢谢哦！
是不是一定要求：模型拟合检验统计量的P值〉0.05，系数显著性检验〈0.05 ？

呵呵，谢谢哦！
是不是一定要求：模型拟合检验统计量的P值〉0.05，系数显著性检验〈0.05 ？

还有，最后模型拟合得好不好的评价标准是不是：AIC 和 SBC 拟合优度的值最小啊？

谢谢赐教！

dlzay 发表于 2014-7-17 11:58
一阶差分后白噪声检验的p值很大，不正是说明是非白噪声序列，即属于非平稳随机序列吗？
而且，
  Minimum ...

同学,sas里面P值大说明是平稳的

仙人来也 发表于 2014-7-17 13:27
大仙不敢当，只是共同学习交流~~。
一阶差分后的白噪声序列没有建模必要了。严格地讲最好拟合一个A ...

大仙，您好！

一阶差分后序列为白噪声，就没必要建模了？
AR(1)模型不是属于平稳时间序列吗？

敬请赐教！急啊！