ARIMA概念疑惑，烦请解答

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一般情况下，在用ARIMA做预测时，时间序列通过差分后，转化成平稳序列才能用ARMA模型建模。通过差分平稳、识别定阶、参数估计和残差检验等4个步骤。理论上要求最后拟合的残差序列是零均值白噪声，即满足：纯随机性和方差齐性（每个变量的方差都相等）。但是实际建模过程中，比如在金融时间序列中，最终的拟合残差不严格假设条件，即残差序列不满足方差齐性的条件（存在异方差），那就不是真正意义上的白噪声，这样理解对吗？？
        如果不是真正意义上的白噪声的话，那ARIMA建模的理论基础不是不正确嘛。因为它的建模是建立在残差符合白噪声假设的基础之上的，那为什么还能使用呢？而且若定阶做得好的话，ARIMA的预测效果也还相当不错。感觉有些前后矛盾的味道，恳请解惑！！

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关键词：ARIMA Rim ima arma模型 金融时间序列 概念 解答 ARIMA 烦请

金融数据不用ARIMA模型,这是原则问题,因为ARIMA是基于等方差,
金融数据是不等方差的,这方面一般用GARCH和其相关衍生模型,
SV模型等等.

ARIMA没有错,错的是你自己乱用

相关的结论可以找时间序列最经典的书看下,都有说明,不要乱用统计方法,不要以为软件给你做了就可以,
思想自己要明白哦

斑竹，我的意思是许多时间序列都存在异方差的情形，并不仅仅是金融序列存在异方差的情况，只是举个例子而已。呵呵。。。许多系列都用ARIMA建了模，预测效果也都可以。再说可以通过对数或者其它变换一定程度上消除异方差的影响，并不一定非用GARCH吧。我觉得这就是理论和实际的区别。有时候实际和理论不严格相符，是否也可以接受。这一点是否像“宽平稳和严平稳之间的差异一样”？请多指教

既然你这样说，我没有办法，你自己看着办。
但不敢苟同， 每个人都有自己处理数据的风格，我有我自己的风格，你有你的。

爱萌 发表于 2009-8-2 14:36
既然你这样说，我没有办法，你自己看着办。
但不敢苟同， 每个人都有自己处理数据的风格，我有我自己的风格 ...

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