時間序列分析(一) 如何判斷序列是否平穩

序列平穩不平穩，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)：

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分析：什么樣的圖不平穩，先說下什么是平穩，平穩就是圍繞著一個常數上下波動。

看看上面這個圖，很明顯的增長趨勢，不平穩。

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第二種：自相關系數和偏相關系數

還以上面的序列為例：用eviews得到自相關和偏相關圖，Q統計量和伴隨概率。

分析：判斷平穩與否的話，用自相關圖和偏相關圖就可以了。

平穩的序列的自相關圖和偏相關圖不是拖尾就是截尾。截尾就是在某階之后，系數都為 0 ，怎么理解呢，看上面偏相關的圖，當階數為 1 的時候，系數值還是很大， 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 。

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

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下面是通過自相關的其他功能

如果自相關是拖尾，偏相關截尾，則用 AR 算法

如果自相關截尾，偏相關拖尾，則用 MA 算法

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

不平穩，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，不平穩的。確定不平穩后，依次進行1階、2階、3階...差分，直到平穩位置。先來個一階差分，上圖。

?從圖上看，一階差分的效果不錯，看著是平穩的。

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總結

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