時(shí)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(shí)序圖，例如(eviews畫滴)：

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

看看上面這個(gè)圖，很明顯的增長(zhǎng)趨勢(shì)，不平穩(wěn)。

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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(jì)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(dāng)階數(shù)為 1 的時(shí)候，系數(shù)值還是很大， 0.914. 二階長(zhǎng)的時(shí)候突然就變成了 0.050. 后面的值都很小，認(rèn)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(gè)衰減的趨勢(shì)，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(gè)三角對(duì)稱的形式，這種趨勢(shì)是單調(diào)趨勢(shì)的典型圖形。

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下面是通過(guò)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(kuò)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(gè)鏈接：

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

還是上面那個(gè)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(jìn)行1階、2階、3階...差分，直到平穩(wěn)位置。先來(lái)個(gè)一階差分，上圖。

?從圖上看，一階差分的效果不錯(cuò)，看著是平穩(wěn)的。

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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?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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