时间序列论文 - 图文

从图中可以看出对应的P>0.05，因此仍接受有单位根的原假设。 我们再对其做一阶差分处理，之后做单位根检验，结果图如下：

从图中可以看出对应的P<0.05，因此拒绝有单位根的原假设，即无单位根。我们发现做两次差分后，消除了序列的趋势性.

下面我们消除它的周期性，做一次12步的季节差分，画出它此时平稳的时序图如下：

2.模型定阶

我们对此平稳的序列进行建模，画出其自相关函数图和偏自相关图如下：

从图中可以看出对应的P均小于0.05，因此拒绝是白噪声序列的原假设，即此序列不是白噪声序列。

我们对模型进行定阶，据此自相关函数图，我们初步判定模型为乘积季节模型，我们对模型初步定阶，定为ARIMA（2,1,0）×(3,2,6)模型。

3.参数估计

我们对其中的11个参数sar(1)-sar(2),ar(1)-ar(3),ma(1)-ma(6)进行参数估计如下：

很明显该模型不通过白噪声检验，因此我们逐个把不显著的系数ar(1),ma(2),ma(3),ma(1),ma(4),ma(6)等参数去掉，并把不能通过显著性检验的模型去掉，最后根据AIC原则，得到一个AIC值最小的模型。

我们能够看出各个参数都通过了显著性检验