時間序列分析(一) 如何判斷序列是否平穩(wěn)

序列平穩(wěn)不平穩(wěn)，一般采用兩種方法：

第一種：看圖法

圖是指時序圖，例如(eviews畫滴)：

?

分析：什么樣的圖不平穩(wěn)，先說下什么是平穩(wěn)，平穩(wěn)就是圍繞著一個常數(shù)上下波動。

看看上面這個圖，很明顯的增長趨勢，不平穩(wěn)。

?

第二種：自相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)

還以上面的序列為例：用eviews得到自相關(guān)和偏相關(guān)圖，Q統(tǒng)計量和伴隨概率。

分析：判斷平穩(wěn)與否的話，用自相關(guān)圖和偏相關(guān)圖就可以了。

平穩(wěn)的序列的自相關(guān)圖和偏相關(guān)圖不是拖尾就是截尾。截尾就是在某階之后，系數(shù)都為 0 ，怎么理解呢，看上面偏相關(guān)的圖，當階數(shù)為 1 的時候，系數(shù)值還是很大， 0.914. 二階長的時候突然就變成了 0.050. 后面的值都很小，認為是趨于 0 ，這種狀況就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一個衰減的趨勢，但是不都為 0 。

自相關(guān)圖既不是拖尾也不是截尾。以上的圖的自相關(guān)是一個三角對稱的形式，這種趨勢是單調(diào)趨勢的典型圖形。

?

?

下面是通過自相關(guān)的其他功能

如果自相關(guān)是拖尾，偏相關(guān)截尾，則用 AR 算法

如果自相關(guān)截尾，偏相關(guān)拖尾，則用 MA 算法

如果自相關(guān)和偏相關(guān)都是拖尾，則用 ARMA 算法， ARIMA 是 ARMA 算法的擴展版，用法類似 。

不平穩(wěn)，怎么辦？

答案是差分，什么是差分？不介紹了，給個鏈接：

http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%B7%AE%E5%88%86

還是上面那個序列，兩種方法都證明他是不靠譜的，不平穩(wěn)的。確定不平穩(wěn)后，依次進行1階、2階、3階...差分，直到平穩(wěn)位置。先來個一階差分，上圖。

?從圖上看，一階差分的效果不錯，看著是平穩(wěn)的。

?

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的时间序列分析(一) 如何判断序列是否平稳的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網(wǎng)站內(nèi)容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。