【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)進行殘差分析，檢驗殘差是否為白噪聲。 如果自相關(guān)和偏自相關(guān)都沒有截止點，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，以檢驗自相檢驗0220%95/111???? ??kkkkkTttTrTrTrryTy?參數(shù)估計 可采用最大似然法估計參數(shù)。?103212101121012121212111121???????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????θxyθxyxxΩΩθyxxxθeθxyθθ????????????????????????????????????? AR（ p）模型的階數(shù) p的確定 對于給定的一組時間序列數(shù)據(jù)，識別 AR過程階數(shù)的一種方法，是估計遞增階 k，并檢驗 k階 AR過程中第 k個系數(shù) θ k的顯著性。其中時，當(dāng)自相關(guān)函數(shù)為：時當(dāng)時，當(dāng)三、自回歸移動平均模型（ ARMA） 如果時間序列 yt為它的當(dāng)期和前期的誤差和隨機項，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：常用以下形式的回歸作是非平穩(wěn)的。對于：函數(shù)可以得到自相關(guān)除以隨機過程的方差每個將自協(xié)方差標(biāo)準(zhǔn)化：把方差不同：元和按美分計量的自協(xié)資按美的計量單位。稱為平滑常數(shù)，平滑模型，其中則稱此預(yù)測模型為指數(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)上再進行指數(shù)平滑計算，即構(gòu)成二次指數(shù)平滑模型。進行預(yù)測的方法有兩種。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)是時間間隔。其中11?1e,1t1?????????????tttttteYYeYY影響。為移動平均參數(shù)，是模、。(?/39。其中時，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)，需要進行差分，直至得到一個平穩(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下標(biāo)對應(yīng)的）（為估計值的估計量分布。根據(jù)模型的線性形式、待估計參數(shù)為θθθ?0)???(2?)?()]???([?)?(122112221111221??????????????????????????????itTptptptttiptpttTpttTptpyyyyySyyyyeSLSpt????????????? 把觀測值寫成矩陣形式： ? ?。、與且參數(shù)。 序列。 例如，一個一階自回歸過