时间序列的截尾和拖尾_平稳时间序列分析之模型识别1、ARMA模型定阶的基本原则为：2、案例分析
时间序列识别过程利用自相关系数ACF和偏自相关系数PACF，其中ACF用于衡量序列中较早的数据值是否与后面时间值有某种关系，PACF用于捕获变量和变量滞后量之间的关系。计算出样本自相关系数和偏相关系数的值之后，就要根据它们表现出来的性质，确定相应的p，q的数值，从而选择适当阶数的 ARMA(p,q)模型。因此，模型识别过程也称为模型定阶过程。1、ARMA模型定阶的基本原则为： 由于样本的随机性，样...
