楼主: zwt_
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[学科前沿] 求助!ARIMA模型识别p和q [推广有奖]

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zwt_ 发表于 2020-5-13 23:43:25 |AI写论文

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第一次接触这个模型,用的eviews,请问怎么从下图看出p和q啊?
数据是月度数据的一阶差分,已平稳。
很着急,麻烦帮助,非常感谢!



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沙发
zwt_ 发表于 2020-5-13 23:45:05
Included observations: 119                                               
                                               
Autocorrelation        Partial Correlation                AC          PAC         Q-Stat         Prob
                                               
       *|.     |               *|.     |        1        -0.173        -0.173        3.6665        0.056
       *|.     |               *|.     |        2        -0.086        -0.119        4.5703        0.102
       .|**    |               .|*     |        3        0.235        0.207        11.412        0.010
     ***|.     |              **|.     |        4        -0.363        -0.321        27.889        0.000
       *|.     |               *|.     |        5        -0.084        -0.170        28.782        0.000
       .|**    |               .|*     |        6        0.218        0.108        34.833        0.000
       *|.     |               .|.     |        7        -0.110        0.055        36.391        0.000
      **|.     |             ***|.     |        8        -0.289        -0.450        47.243        0.000
       .|*     |               *|.     |        9        0.176        -0.076        51.296        0.000
       *|.     |               .|.     |        10        -0.132        -0.010        53.600        0.000
       *|.     |               *|.     |        11        -0.147        -0.111        56.477        0.000
       .|****  |               .|***   |        12        0.612        0.386        106.87        0.000
       *|.     |               .|*     |        13        -0.068        0.128        107.50        0.000
       *|.     |               .|.     |        14        -0.077        -0.008        108.32        0.000
       .|**    |               .|*     |        15        0.334        0.181        123.81        0.000
     ***|.     |               *|.     |        16        -0.367        -0.114        142.66        0.000
       .|.     |               .|.     |        17        -0.037        0.056        142.85        0.000

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