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时间序列分析(一) 如何判断序列是否平稳
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序列平稳不平稳，一般采用两种方法：
第一种：看图法
图是指时序图，例如(eviews画滴)：
分析：什么样的图不平稳，先说下什么是平稳，平稳就是围绕着一个常数上下波动。
看看上面这个图，很明显的增长趋势，不平稳。
第二种：自相关系数和偏相关系数
还以上面的序列为例：用eviews得到自相关和偏相关图，Q统计量和伴随概率。
分析：判断平稳与否的话，用自相关图和偏相关图就可以了。
平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后，系数都为 0 ，怎么理解呢，看上面偏相关的图，当阶数为 1 的时候，系数值还是很大， 0.914. 二阶长的时候突然就变成了 0.050. 后面的值都很小，认为是趋于 0 ，这种状况就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一个衰减的趋势，但是不都为 0 。
自相关图既不是拖尾也不是截尾。以上的图的自相关是一个三角对称的形式，这种趋势是单调趋势的典型图形。
下面是通过自相关的其他功能
如果自相关是拖尾，偏相关截尾，则用 AR 算法
如果自相关截尾，偏相关拖尾，则用 MA 算法
如果自相关和偏相关都是拖尾，则用 ARMA 算法， ARIMA 是 ARMA 算法的扩展版，用法类似 。
不平稳，怎么办？
答案是差分
还是上面那个序列，两种方法都证明他是不靠谱的，不平稳的。确定不平稳后，依次进行1阶、2阶、3阶...差分，直到平稳位置。先来个一阶差分，上图。
从图上看，一阶差分的效果不错，看着是平稳的。
输入代码自动判断：
View\Residual
Test\Correlogram-Q-statistics
输出et与et-1，et-2…et-p（p是事先指定的滞后期长度）的相关系数和偏相关系数。
异方差的检验：最简单的检验方法是White检验。
扩展资料：
ARIMA模型做时间序列类型：
长期趋势(T)。即时间序列在一个长时期内受基本因素的影响而增大或减小的趋势。
周期波动(C)，也叫循环变动。即时间序列受经济等原因影响呈现出的波浪形和震荡式发展。
季节变动(S)。即时间序列在一年内某个时期重复出现的波动。
不规则变动(I)。即时间序列由于突发或偶然事件引起的变动。
不是水平直线，是一条近似水平直线的点预测和一些由不同颜色构成的区间预测。你可以看一下airfore的具体内容就知道了。
