非平稳时间序列建模流程图 时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验？

时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验？

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。

在VAR建立模型中，原序列非平稳，二阶差分平稳后，建立VAR模型是用原序列，还是二阶的平稳序列。求高手指？

Var需要固定序列。如果要使用非平稳的原始序列，可以考虑误差修正模型（ECM）。

纠错模型是一个受约束的var。您可以将其理解为var的升级版本（因此它只能在不稳定时使用）

非平稳时间序列建模流程图 时间序列建模的必要步骤 简述平稳时间序列建模步骤

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