白噪声检验结果怎么看 如何判断时间序列是否是白噪声？

如何判断时间序列是否是白噪声？

我们先简单介绍一下白噪声的特点和测试方法，然后是r码

白噪声（针对一系列E1、E2、E3。。。。。ET）定义在三个条件下：1。E（ET）=0

2。Var（ET）=a^2

3。Cov（ET，ES）=0（其中t不等于s）]。试验一般采用Box-Ljung试验，公式如下：

R代码如下：播种(111)

########################################### 箱型试验（DS，type=“Ljung”，lag=log（length（DS））

box Ljung test

数据：DS

x平方=5.4432，DF=6.9078，p-p-p-value=0.5957

p-p-p-value=0.5957

目前的p-p值值为0.5957

35目前目前目前，目前目前目前目前的价格价格为0.5957

提取了时间序列中的有用信息，其余为随机扰动，无法预测和利用。如果残差序列通过白噪声测试，则可以终止建模，因为没有信息可以继续提取

无论残差是否为白噪声，都应该对残差序列进行自相关分析。如果自相关只有在t=0时才有值，则为白噪声。如果其他输出也有显著值，则不是。

时间序列中白噪声问题？

1. 具有趋势的序列必须是非平稳的。一般情况下，平稳序列的时间序列会在一个定值附近随机波动，波动的范围是有边界的。

2. 证明序列是否平稳的方法有两种，一种是图像法，另一种是单位根检验，如ADF检验。

3. 时间序列的建模过程一般是：首先判断时间序列的平稳性，通过微分或去趋势和季节效应将非平稳序列转化为平稳序列。然后，对平稳序列进行ARMA建模。首先考虑自相关系数和偏相关系数的特性，确定模型阶次，然后估计模型中的未知参数，最后用白噪声检验模型的残差，确定模型。如果有多个模型通过测试，则使用AIC和SBC删除并选择值较小的模型。

4. 为了提高模型的拟合度，笔者认为应将确定性分析与随机分析相结合，充分提取观测序列中的有效信息。

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