1樓：
確定arma模型的（p，q)：檢視自相關、偏相關係數圖，獲取其截尾特點，從而確定p和q。另外根據box-jenkins建模方法，可以初步設定模型為arma（n，n-1），即自回歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階。
p和q階是代表數列的階數，也即「εt2 = a0＋a1εt－12 ＋a2εt－22 ＋ …… ＋ aqεt－q2 ＋ηt t 」數列中類似「a0＋a1εt－12」的個數。
arma 模型：自回歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（簡稱ar模型）與滑動平均模型（簡稱ma模型）為基礎「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究，如：
panel研究中，用於消費行為模式變遷研究；在零售研究中，用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的**等。
請各位大大幫忙看看eviews中的acf圖 如何確定arma模型的（p,q)
2樓：匿名使用者
根據這個看不出來的
要根據不同階數的arma模型的aic或者bic值來確定的
3樓：鎂雅一
你這個圖的p值都是小於0.05的，資料不平穩，還得進行差分處理，直到資料平穩，然後再看acf和pacf取值。
4樓：匿名使用者
arma模型階數需要同時看acf和pacf兩張圖，理論上以pacf截斷階數判斷ar階數，以acf截斷階數判斷ma階數，但實際上一般acf和pacf圖都是無限拖尾的，這時一般先嘗試arma(1,1)，如果殘差能夠通過平穩性檢驗就採用這個模型，如果不能通過，則嘗試arma(1,2)和arma(2,1)。99%的情況下，arma的階數不會超過3階。
此外，需要注意資料平穩性問題、資料季節週期問題等，如果資料不平穩或者資料季節性因素未剔除，會對模型構建產生影響。
從你的圖來看，你沒有剔除資料的季節因素影響，資料存在很強的週期性。
5樓：長不大
確定arma模型的（p，q)：檢視自相關、偏相關係數圖，獲取其截尾特點，從而確定p和q。另外根據box-jenkins建模方法，可以初步設定模型為arma（n，n-1），即自回歸部分的階數比滑動平均部分階數高一階。
p和q階是代表數列的階數，也即「εt2 = a0＋a1εt－12 ＋a2εt－22 ＋ …… ＋ aqεt－q2 ＋ηt t 」數列中類似「a0＋a1εt－12」的個數。
arma 模型：自回歸滑動平均模型是研究時間序列的重要方法，由自回歸模型（簡稱ar模型）與滑動平均模型（簡稱ma模型）為基礎「混合」構成。在市場研究中常用於長期追蹤資料的研究，如：
panel研究中，用於消費行為模式變遷研究；在零售研究中，用於具有季節變動特徵的銷售量、市場規模的**等。
其中arima(p,d.q)中，p是什麼意思？q是什麼意思， 分別如何確定呢？
6樓：小小芝麻大大夢
arima（p，d，q）中，ar是"自回歸"，p為自回歸項數；ma為"滑動平均"，q為滑動平均項數，d為使之成為平穩序列所做的差分次數（階數）。「差分」一詞雖未出現在arima的英文名稱中，卻是關鍵步驟。
arima模型（英語：autoregressive integrated moving average model），差分整合移動平均自回歸模型，又稱整合移動平均自回歸模型（移動也可稱作滑動），時間序列**分析方法之一。
7樓：一生乙個乖雨飛
arima（p，d，q）稱為差分自回歸
移動平均模型，ar是自回歸,p為自回歸項，可以看自相關圖來估計;ma為移動平均，q為移動平均項數，可以看偏相關圖來估計，d為時間序列成為平穩時所做的差分次數。「差分」一詞雖未出現在arima的英文名稱中，卻是關鍵步驟。
arima模型，差分整合移動平均自回歸模型，又稱整合移動平均自回歸模型（移動也可稱作滑動），時間序列**分析方法之一。
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