ARIMA学习总结

1. 
原序列画图，判断趋势性，周期性，决定季节性还是非季节性，若季节性结合实际初步猜测周期。

2.     原序列平稳性检验。直接单位根检验 p值小于0.05→拒绝原假设→不存在单位根→平稳序列

3.     原序列白噪声检验。看Q统计量对应的p值小于0.05→拒绝原假设→原序列非白噪声，继续进行分析，否则停止分析。

4.     如果根据自相关图与偏自相关图能够定出模型 则先定出模型准则如下:

AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；
MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；
ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。
否则，直接跳到第三部。

5.    模型定阶。 aic准则 bic准则，阶数低时aic，likehood越小越好 阶数高时小得不多则不好

6．残差检验。 对残差进行Q统计量检验，

p值首先大于0.05而且越大→不能拒绝原假设H→ 序列满足白噪声的假定 → 信息提取完毕。

否则→残差为非白噪声→重新定阶数