求助：用上证指数拟合ARIMA模型

1、在做时间序列分析时和其他统计分析的入手方法一样，先做散点图，看看有无某种趋势，对于时间序列而言一般是观察有无线性趋势，或者有无单调性，或者近似于某个或某几个分布函数的图像。
2、采用差分的目的是要判断历史时点对当前时点的影响，更确切的讲该序列有无系统记忆能力，我们当然希望其有记忆能力，这样才能从历史数据中发现时间序列的数据之间的相关系及运动规律，从而对其发展进行预测和控制。否则，就应该放弃。一阶差分表示前一时点对当前时点的影响，二阶差分的是倒退两个时点对当前时点的影响，。。。。。。。。
3、对序列去取对数也好，取倒数或其他方法也好，目的是保证序列方差同质或齐性，是方差稳定性转换。
4、arima模型中的差分相当于连续变量的n阶求导，一阶差分实质是一个自回归过程，它是用延迟一期的历史数据作为自变量来解释当前序列值的变动情况。
5、从你给的情况来看，模型已经给出了一个重要信息，一阶差分后实现平稳，表示你取的某个时间段的上证指数时间序列蕴含着显著的线性趋势。

我也遇到相同的问题啊!!

拟合的效果不好，同时预测也不准

这是很正常的，说明差分以后很有可能是残差是异方差!不能用ARIMA模型，应用GARCH模型

成了白噪声，那说明序列中没有信息可以挖掘了，分析结束。