Brooklynnnnnn的博客

原创 ARIMA-预测类时间序列模型

对于平稳时间序列yt，所谓滞后k偏自相关系数指在剔除了中间k-1个随机变量的干扰之后，yt-k对yt影响的相关。回到股票价格预测：ACF拖尾，PACF2阶截尾，所以用AR（1）或AR（2） 模型（查阅资料发现还有AR（2）区别不大），或ARIMA（1,0,0）模型。如图1， ACF为截尾，PACF为拖尾，依照表格为MA（q），q值判断：ACF图中超出标准差的阶数-1，所以q=2-1；如图2，ACF为拖尾，PACF为截尾，依照表格为AR(p)，p值判断：PACF图中超出标准差的阶数，所以p=1;