时间序列模型分析的一般步骤小结（R注释）

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（1）根据趋势定差分

plot(lostjob,type="b") 查看图像总体趋势，确定如何差分

df1 = diff(lostjob)  d=1阶差分

s4_df1=diff(df1,4)  对d=1阶差分结果进行k=4步（季节）差分

（2）根据所定差分检验平稳

adfTest(s4_df1,lag=6) 对差分结果进行平稳性检验

（3）ARIMA(p,d,q)中的pq定阶

acf(s4_df1)

pacf(s4_df1)

（4）建立arima模型

ans=arima(lostjob,order=c(4,1,0),seasonal=list(order=c(1,0,1),period=4),include.mean=F,fixed=c(NA,0,0,NA,NA,NA))

（5）检验模型残差白噪声

//use natural log of T (the number ofobservations) which provides higher power (1 -Beta)

Box.test(s4_df1,lag=5,type='Ljung')

Box.test(ans$residuals,lag=5,type='Ljung')

或者

tsdiag(ans)

（6）预测

predict(ans,10)

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关键词：时间序列模型 时间序列 模型分析 observations observation 模型

Mark

box-jenkins提出的时间序列建模三步骤：
（1）识别
（2）估计
（3）检验
识别阶段考察缺失值、离群寡居值。用ACF，PACF考察移动平均和自回归阶数。做正规方法的ADF检验，PP检验，考察时间序列是否平稳。季节因素要考虑经济原因，如果没有经济原因，在ACF上表现出来的季节因素很有可能是幻觉。
估计阶段要估计几个备选模型
检验有模型本身的检验和诊断检验。t检验，F检验不多说了。说诊断检验，用AIC和SBC寻找合适的模型，用误差项的Q统计量检验考察模型设定是否正确，画误差项散点图考察是否有拟合较差的时期。如果时间序列长度足够，用预测误差项的两个Bold检验来选择较好的模型。如果是高频数据的话还要做ARCH-LM检验考察书否存在条件异方差。

另：如果模型中存在其他外生变量，还要有ccf，建模成干扰分析模型
以上是单变量的模型，多变量还要有G-E，CI等等的检验，

还不会使用R进行 这个分析，感觉和EVIEWS处理流程一样，学习啦！

你做的和我的一样
adfTest(s4_df1,lag=6) 对差分结果进行平稳性检验，请问这部的lag=6是怎么确定的

ans=arima(lostjob,order=c(4,1,0),seasonal=list(order=c(1,0,1),period=4),include.mean=F,fixed=c(NA,0,0,NA,NA,NA))

请问seasonal里的order怎么确定？

过程很全，楼主都是用R做的时间序列分析的估计和检验吗？

xyz123342963 发表于 2015-6-2 21:07
ans=arima(lostjob,order=c(4,1,0),seasonal=list(order=c(1,0,1),period=4),include.mean=F,fixed=c(NA,0, ...

可以根据自相关图或AIC值确定

金融学爱好者 发表于 2015-6-3 00:27
可以根据自相关图或AIC值确定

自相关图、偏自相关图确定的是ariima前面的阶数吧，seasonal里的阶数怎么确定？

xyz123342963 发表于 2015-6-3 16:44
自相关图、偏自相关图确定的是ariima前面的阶数吧，seasonal里的阶数怎么确定？

这个也可以根据自相关图确定，看周期就可以确定