【正文】 RIMA ARMA(p,q)的階的確定，仍可使用自相關(guān)和偏自相關(guān)函數(shù)。主要方法有： i)進(jìn)行殘差分析，檢驗(yàn)殘差是否為白噪聲。 如果自相關(guān)和偏自相關(guān)都沒有截止點(diǎn)，則可考慮 ARMA模型，并設(shè)法確定模型的階數(shù)。在大樣本的顯著性，以檢驗(yàn)自相檢驗(yàn)0220%95/111???? ??kkkkkTttTrTrTrryTy?參數(shù)估計(jì) 可采用最大似然法估計(jì)參數(shù)。?103212101121012121212111121???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????θxyθxyxxΩΩθyxxxθeθxyθθ????????????????????????????????????? AR（ p）模型的階數(shù) p的確定 對(duì)于給定的一組時(shí)間序列數(shù)據(jù)，識(shí)別 AR過程階數(shù)的一種方法，是估計(jì)遞增階 k，并檢驗(yàn) k階 AR過程中第 k個(gè)系數(shù) θ k的顯著性。其中時(shí)，當(dāng)自相關(guān)函數(shù)為：時(shí)當(dāng)時(shí)，當(dāng)三、自回歸移動(dòng)平均模型（ ARMA） 如果時(shí)間序列 yt為它的當(dāng)期和前期的誤差和隨機(jī)項(xiàng)，以及其前期值的線性函數(shù)，即 tqtptpptqqtqtqtttptpttteLyLyLLLeLLLyeeeeyyyy)()()1()1(22122122112211???????????????????????????????????????或用滯后算子可表示為：。在其中檢驗(yàn)：常用以下形式的回歸作是非平穩(wěn)的。對(duì)于：函數(shù)可以得到自相關(guān)除以隨機(jī)過程的方差每個(gè)將自協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)化：把方差不同：元和按美分計(jì)量的自協(xié)資按美的計(jì)量單位。稱為平滑常數(shù)，平滑模型，其中則稱此預(yù)測(cè)模型為指數(shù)????????11111?1?10)?(???????????????tttttttyyyyyyy五、二次指數(shù)平滑模型 在一次指數(shù)平滑模型的基礎(chǔ)上再進(jìn)行指數(shù)平滑計(jì)算，即構(gòu)成二次指數(shù)平滑模型。進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法有兩種。小為原則確定值之差的平方和最序列。自協(xié)方差序列且的函數(shù)是時(shí)間間隔。其中11?1e,1t1?????????????tttttteYYeYY影響。為移動(dòng)平均參數(shù)，是模、。(?/39。其中時(shí)，當(dāng)TNNkyyyyTcccryyyMAqkqkTikttkkkkTkkkqiikqikiikkee????????????????????????????????????。 如果自相關(guān)函數(shù)衰減慢或不消失，說明序列非平穩(wěn)，需要進(jìn)行差分，直至得到一個(gè)平穩(wěn)序列。）的近似于自由度為（的階，如果正確設(shè)定了為滯后長(zhǎng)度。如果 yt須經(jīng)過 d次差分后轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)過程，則稱ARIMA(p,d,q)。（假定樣本均值為中最后一個(gè)下標(biāo)對(duì)應(yīng)的）（為估計(jì)值的估計(jì)量分布。根據(jù)模型的線性形式、待估計(jì)參數(shù)為θθθ?0)???(2?)?()]???([?)?(122112221111221??????????????????????????????itTptptptttiptpttTpttTptpyyyyySyyyyeSLSpt????????????? 把觀測(cè)值寫成矩陣形式： ? ?。、與且參數(shù)。 序列。 例如，一個(gè)一階自回歸過