用auto.arima()生成的arima（1，1，0），但一阶差分adf检验p值没有小于显著性水平

Question

我用auto.arima()函数生成的arima（1，1，0），但当我一阶差分后，adf检验没有p值均小于显著性水平，应该怎么搞呀

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt: 回答： 首先，由于你已经使用了一阶差分，因此可能已经降低了数据的非平稳性，但adf检验还是显示未通过。因此，我们需要进一步优化模型。以下是我建议你尝试的方法： 1. 调整arima模型的参数：由于你已经使用了arima(1,1,0)模型，那么你可以尝试微调它的参数（例如增加阶数等），并观察adf检验结果的变化。这里有一个示例代码，可以帮助你更好地理解： ```R library(forecast) # 生成arima模型 arima_model <- auto.arima(y, d = 1, max.q = 0, max.p = 1) # 输出模型参数 arima_model # 调整模型参数 arima_model_new <- arima(y, order = c(2,1,0)) # 输出新的模型参数 arima_model_new # 进行adf检验 adf_test <- ur.df(arima_model_new$residuals, type = "trend", selectlags = "AIC") summary(adf_test) ``` 2. 如果你无法通过微调arima模型参数来改善检验结果，那么你可以尝试使用其它时间序列模型。下面是一些你可以考虑的模型：ARIMA模型、季节性ARIMA模型（SARIMA）、指数平滑模型（ETS）和增强型指数平滑模型（ETS）等。然后，使用这些模型，逐步应用相同的方法进行检验，以找到最优的模型。 ```R # 生成SARIMA模型 sarima_model <- auto.arima(y, D = 1, max.p = 2, max.q = 2, max.P = 2, max.Q = 2) # 输出模型参数 sarima_model # 进行adf检验 adf_test <- ur.df(sarima_model$residuals, type = "trend", selectlags = "AIC") summary(adf_test) ``` 3. 最后，可能需要更深入地探究你的数据，找到其他潜在的非平稳性基因或趋势并排除它们的影响。如果你没有做过数据探索，我建议你使用一些可视化和探索性统计工具来找到数据中的其他非平稳性来源。例如，你可以绘制时间序列图和自相关图，并使用ADF测试来检查它们。 ```R # 时间序列图 plot(y) # 自相关图 acf(y) # 平稳性检验 adf_test <- ur.df(y, type = "trend", selectlags = "AIC") summary(adf_test) ``` 希望这些方法能够帮助到你，尽管不能保证这些方法都能帮助你解决问题。如果你无法解决问题，请尝试在相关的论坛或问答社区寻求更专业的支持。

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