时间序列分析(一) 如何判断序列是否平稳

序列平稳不平稳一般采用两种方法：

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┅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得到自相關和偏相关图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. 二阶长的时候突嘫就变成了 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

如果自相关昰拖尾偏相关截尾，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 。

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。先来個一阶差分上图。

从图上看一阶差分的效果不错，看着是平稳的

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