1樓：猴返誦
1、p是自相關ar模型的係數，而q是ma模型的係數；2、在eviews模型中會做出乙個時間序版列的自相權關和偏相關圖表，這個表是判斷p和q值的依據；
3、所謂拖尾是自相關係數或者偏相關係數趨向於0，這個趨向過程有不同的表現形式，有幾何型的衰減為0，有正弦波式的衰減；而所謂截尾是指從某階後自相關或者偏相關係數為0。
4、判斷標準：ar(p)自相關拖尾，偏相關p階截尾ma(q)自相關q階段截尾，偏相關拖尾
ar(p)ma(q) 自相關q階段截尾，偏相關p階截尾
如何判斷計量經濟學的ar(p)和ma(q)模型 5
2樓：飛翔的院長
第一張圖是ma，因為自相關係數是截尾的。並且階數是1，因為p階ma的自相關係數從p+1處開始為0；
第二張圖是ar，因為自相關係數是依階數增長而收斂的。觀察其偏相關性，在2階以後截斷，所以是2階的
3樓：
ma(1),ar(2)
ma的話acf有spikes，pacf遞減，acf有1個spike 所以ma（1）
ar： acf遞減 pacf有spike，pacf有兩個spikes 所以ar（2）
如何確定ar(p)ma(q)模型中的p和q的值？
4樓：奶茶
在對時間抄序列分析的
時候，可能會經bai常用到
duarma模型，其中p和q的值到底如何確定zhi，有些書講的不dao是太明白，只是講到截尾和拖尾，至於到底如何判斷，請看如下詳細解釋：
1、p是自相關ar模型的係數，而q是ma模型的係數。
2、在eviews模型中會做出乙個時間序列的自相關和偏相關圖表，這個表是判斷p和q值的依據。
3、所謂拖尾是自相關係數或者偏相關係數趨向於0，這個趨向過程有不同的表現形式，有幾何型的衰減為0，有正弦波式的衰減；而所謂截尾是指從某階後自相關或者偏相關係數為0。
4、判斷標準：
ar(p) 自相關拖尾，偏相關p階截尾。
ma(q) 自相關q階段截尾，偏相關拖尾。
ar(p)ma(q) 自相關q階段截尾，偏相關p階截尾。
5樓：宦銘穆從筠
第一張圖是ma，因為自相關係數是截尾的。並且階數是1，因為p階ma的自相關係數從p+1處開始為0；
第二張圖是ar，因為自相關係數是依階數增長而收斂的。觀察其偏相關性，在2階以後截斷，所以是2階的
時間序列分析運用arma（q，p）模型，如何確定q、p的取值
6樓：匿名使用者
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，
7樓：
不用eviews，如果用matlab，怎麼確定呢？
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？
8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。
arima模型中的p，q，d怎麼確定根據acfpacf
9樓：
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。
近期在用r，裡面有個函式auto.arima()可以自動生成乙個最優擬合模型。可以試試。
當然不同的會有不同函式，看看教程總有解決方法的。
時間序列的問題，怎麼根據圖判斷arma中的p和q
10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。
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