ARIMA模型建模步骤

最新推荐文章于 2025-05-16 19:47:33 发布
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文章标签： python java
原文链接：http://www.cnblogs.com/crossmind/p/3728312.html
本文详细介绍了ARIMA模型的建模过程，包括绘制时序图以判断趋势和周期，进行单位根检验（如ADF、PP等检验），残差分析以及模型选择和预测。适合对时间序列分析感兴趣的读者学习。

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ARIMA模型建模步骤

一. 绘制时序图

判断序列是否有明显的趋势或周期

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二. 单位根检验

检验方法

  • ADF
  • DFGLS
  • PP
  • KPSS
  • ERS
  • NP
前三种有有关常数与趋势项假设，应用不方便，建议少用。后三种是去除原序列趋势后进行检验，应用方便。

原假设

6种方法除KPPS外，H0: 序列存在单位根

判断方法

P值：  小于临界值则拒绝原假设
         
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