[转载]如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值

1. [转载]如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值

1、p是自相关AR模型的系数，而q是MA模型的系数；
2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表，这个表是判断p和q值的依据；
3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0，这个趋向过程有不同的表现形式，有几何型的衰减为0，有正弦波式的衰减；而所谓截尾是指从某阶后自相关或者偏相关系数为0。
4、判断标准：AR(P)自相关拖尾，偏相关p阶截尾MA(q)自相关q阶段截尾，偏相关拖尾
AR(p)MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关p阶截尾

2. 如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值？

在对时间序列分析的时候，可能会经常用到ARMA模型，其中p和q的值到底如何确定，有些书讲的不是太明白，只是讲到截尾和拖尾，至于到底如何判断，请看如下详细解释：
1、p是自相关AR模型的系数，而q是MA模型的系数。
2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表，这个表是判断p和q值的依据。
3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0，这个趋向过程有不同的表现形式，有几何型的衰减为0，有正弦波式的衰减；而所谓截尾是指从某阶后自相关或者偏相关系数为0。
4、判断标准：
AR(P) 自相关拖尾，偏相关p阶截尾。
MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关拖尾。
AR(p)MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关p阶截尾。

3. 如何确定AR(p)MA(q)模型中的p和q的值？

在对时间序列分析的时候，可能会经常用到ARMA模型，其中p和q的值到底如何确定，有些书讲的不是太明白，只是讲到截尾和拖尾，至于到底如何判断，请看如下详细解释：
1、p是自相关AR模型的系数，而q是MA模型的系数。
2、在EVIEWS模型中会做出一个时间序列的自相关和偏相关图表，这个表是判断p和q值的依据。
3、所谓拖尾是自相关系数或者偏相关系数趋向于0，这个趋向过程有不同的表现形式，有几何型的衰减为0，有正弦波式的衰减；而所谓截尾是指从某阶后自相关或者偏相关系数为0。
4、判断标准：
AR(P) 自相关拖尾，偏相关p阶截尾。
MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关拖尾。
AR(p)MA(q) 自相关q阶段截尾，偏相关p阶截尾。