求助：急！可以先指数平滑再用平滑后的数据做ARMA吗？

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想做某股票的ARMA模型，输入数据是每周的收盘价，有220个数据，原始数据不平稳，差分一次之后得到D1，可能是因为数据仍然太杂乱，ACF和PCF都直接趋于零了，看不出哪里有拖尾和截尾，用各种参数的ARMA模型去试，效果也很差……于是对这个一阶差分做了一下一次指数平滑得到D1SM，再做自相关分析，发现这时候是AR（1）。
请问各位，可不可以根据D1SM符合AR(1)就判断D1符合AR(1)？但是我用AR(1)去拟合D1发现效果非常差，R^2甚至小于0.01！这该怎么办？

还有，想知道一下，比如一阶差分符合AR(1)，可不可以说原始数据符合AR(2)？比如上例，我抱着D1符合AR(1)的想法，直接尝试用AR(2)去拟合原始数据，得到的结果很不错，R^2有98%，而残差通过了ADF检验。那么，是不是意味着原始数据它确实是个AR（2）？——可是它不平稳啊，不是不能直接用ARMA模型套么……

好多疑问，向各位求教了!谢谢！

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关键词：ARMA 指数平滑 RMA ARM arma模型 求助 数据 ARMA 指数

也可以 开始的平滑类似于滤波

遇到一样的问题，怎么办啊...

这么好的问题竟然没有大神来解决T_T