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. 时间序列模型拟合时为什么要先进行序列的平稳性检验

楼主提取趋势的原因是想让趋势序列平稳化吧？你说要提取时间序列的周期，那就说明去趋势序列还含有周期变动，这样的话它肯定就不是白噪声序列了。如果这样，则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验，检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为（eviews）：打开序列，点击view，unit root test ，使用默认选项即可，看输出的P-value，H0为：序列有单位根（不平稳），H1为：没有单位根（平稳）。根据P值做出判断。若去趋势序列平稳了，那就可以对平稳序列建模了，例如ARMA模型，存在周期的话也可以用周期函数拟合，或者使用季节差分的ARMA模型。当这些都完成后，再应该对残差序列做白噪声检验，通过白噪声检验就说明建模完成。白噪声检验的步骤为：打开resid序列，view，correlogram，差分阶数选择level，确定，看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。

2. 时间序列中白噪声问题

得到白噪声序列,就说明时间序列中有用的信息已经被提取完毕了,剩下的全是随机扰动,是无法预测和使用的,残差序列如果通过了白噪声检验,则建模就可以终止了,因为没有信息可以继续提取.

3. 用eviews或spss怎么检验一个时间序列为白噪声序列呢？

楼主提取趋势的原因是想让趋势序列平稳化吧？你说要提取时间序列的周期，那就说明去趋势序列还含有周期变动，这样的话它肯定就不是白噪声序列了。如果这样，则首先要对提取趋势后的序列做单位根检验，检验提取趋势后的序列是否平稳。单位根检验的步骤为（eviews）：打开序列，点击view，unit root test ，使用默认选项即可，看输出的P-value，H0为：序列有单位根（不平稳），H1为：没有单位根（平稳）。根据P值做出判断。若去趋势序列平稳了，那就可以对平稳序列建模了，例如ARMA模型，存在周期的话也可以用周期函数拟合，或者使用季节差分的ARMA模型。当这些都完成后，再应该对残差序列做白噪声检验，通过白噪声检验就说明建模完成。白噪声检验的步骤为：打开resid序列，view，correlogram，差分阶数选择level，确定，看q统计量的伴随p值是不是很大就行了。

4. 白噪声时间序列不能建立ARMA模型吗？

不可以，白噪声就是一系列独立分布的正态序列：序列无相关性，无趋势性，有随机性，它服从均值为0，方差为σ2的正态分布，白噪声的每一个时序点都是服从正态分布的。
希望的白噪声序列{e0,e1,...,et,...}是相互独立的(这时{ et}序列是严平稳的)。但是独立性是很难验证出来的，我们只能验证相关性。{ei, ej }不相关并不意味着e;和e;的生成是独立的。见这里的不相关却不独立的例子。
然而，当{et}列是高斯的，{ei;, ej }间是不相关的，则意味着{ei, ej }是独立的。着就是我们为什么喜欢高斯白噪声的原因。也就是，生成高斯白噪声，列需要从高斯分布中随机采样(不能按照某种规律采样)。

扩展资料
白噪声的特点：
它的幅度遵从高斯(正态)分布，而功率谱类似于白色光谱，均匀分布于整个频率轴，故称为白噪声。白噪声主要包含三类：无源器件，如电阻、馈线等类导体中电子布朗运动引起的热噪声。
有源器件，如真空电子管和半导体器件中由于电子发射的不均匀性引起的散粒噪声；以及宇宙天体辐射波对接收机形成的宇宙噪声。其中前两类是主要的。
通信中的各类噪声，有些可以消除，有些可以避免，还有些可以减小。唯独以内部噪声为主的白噪声，无论在时域还是频域，总是普遍存在和不可避免的，因而成为通信中各类噪声的重点研究对象。

5. 时间序列分析白噪声激励是位移还是力还是加速度

残差是不是白噪声，你应该用把残差序列做自相关分析，如果自相关只在t=0时有值，就是白噪声，如果其它出也有显著的值，就不是。