acf图和pacf图判断模型 怎么看ACF图和PACF图？

怎么看ACF图和PACF图？

您需要了解尾随是针对序列的自相关系数还是偏相关系数。如果尾随不能快速接近0，则表示尾随。这两个相关系数的尾随表示ARMA模型是Ma模型或AR模型，也可以是ARMA模型，只要序列是稳定的。

金融时间序列分析用R语言画简单收益率和对数收益率的ACF图？

acf（int[，2]滞后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthly

acf（int.l[，2]滞后最大值=15，type=“correlation”，plot=TRUE，main=“int monthly

log return”）箱型试验（int[，2]，lag=5，type=“Ljung Box”）箱型试验（int[，2]，滞后=10，类型=“Ljung Box”）箱型试验（int.l[，2]，lag=5，type=“Ljung Box”）箱型试验（int.l[，2]，lag=10，type=“Ljung box”）

运行结果有以下错误。我该怎么办？

> int

文件（文件，“RT”）中出错：无法打开链接

此外：警告消息：

文件（文件，“RT”）中：

无法打开文件“d-intc7208。TXT“：没有这样的文件或目录

ACF（int.l[，2]，滞后最大值=15，type=“correlation”，plot=true，main=“int monthly

错误：意外符号出现在：

“

ACF（int.l[，2]，滞后最大值=15，type=“相关”，plot=true，main=“int”

> log return”

错误：意外登录“log return”

如何判定ACF和PACF的拖尾截尾？

在SAS软件中，我们可以通过自相关函数图和偏相关函数图来判断。如果样本自相关系数和样本偏自相关系数在初始顺序上明显大于标准差的2倍，则几乎95%的系数落在标准差的2倍范围内，而非零系数衰减到小值波动的过程是非常突然的，通常被认为是k阶截断；如果超过5%的样本相关系数大于标准差的2倍，或者非零系数衰减到很小的值波动，这个过程是缓慢的或连续的，通常被认为是一种阻力。

acf图和pacf图判断模型 解读acf与pacf 如何从acf和pacf看出q和p

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