关于ARIMA模型的几点疑问

关于这个ARIMA模型,一直有些不理解之处,恳请指点下:
1. 这个数据的平稳化处理,是否就是剥离趋势和周期因素? 剩余一个残差部分?
2. 平稳化处理,据说有几种方法,比如对数化,差分,移动平均法,分解。对于分解是比较清晰的。对数化处理,只是单纯缩小数据范围,其实有点鸡肋的感觉,因为还要继续差分处理。对于差分和移动平均法,我一直是理解为差分用来消除趋势影响,而移动平均法则用来消除周期影响。不知道对不对,还是说差分是一次性消除趋势和周期两种因素?
3. 对于数据的分解,剥离了趋势和周期影响,剩余残差部分。要求是说残差也要满足平稳性。而平稳性,其实是规律性的体现。这样的话,残差有规律,就可以建立回归模型,从而进行预测。然后,模型建立后,进行残差检验,又要求满足白噪声。这个白噪声又是要求数据是随机性的,不能有规律性,否则就是趋势或周期因素未能剔除干净。。。这两者不是有矛盾么??还是说数据分解的残差,和模型建立后的残差,并不是一个东东??

1个回答

lmw0320
lmw0320 ????
9 个月之前 回复
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