时间序列基本思路

时间序列分类1：{

1.白噪声序列(纯随机性，没有预测的意义)

2.平稳非白噪声序列——>AR、MR、ARMA

3.非平稳非白噪声序列——>差分——>ARIMA

}

时间序列分类2{

1.单变量序列——>ARMA—(如果方差非恒定则进一步)—>GARCH

2.多变量序列——>VAR—(如果方差非恒定则进一步)—>MGARCH

}

分析过程

1、待分析TS

2、平稳性检验（如果是平稳则进行白噪声检验，如果非平稳就要差分变换等方式转为平稳序列）{

2.1单位根检验

2.2 ACF、PACF

}

3、白噪声检验（如果通过，停止分析，因为白噪声序列没有分析意义）

未通过则继续。

3、计算ACF、PACF {截尾、拖尾}

ACF(截)、PACF(拖)——>MA；

ACF(拖)、PACF(截)——>AR；

ACF(拖)、PACF(拖)——>ARMA

4、模型识别（通过ACF、PACF或者最小信息准则）最小信息准则各个软件都有各自的方式

5.模型优化

6.模型预测