推 tew:去看VAR VMA 共整合 或許會有幫助 05/08 16:49
→ akillerbear:感謝～～週末好好來k一下^^ 05/09 21:29
※ 引述《jangwei (呆呆)》之銘言：
: ※ 引述《akillerbear (我是歹人雄大)》之銘言：
: : 小弟目前在跑時間序列中的ARIMA有些問題想要請教大家
: ARIMA叫作Autoregressive Integrated Moving Average Model
: （自我迴歸共整合移動平均模式），顧名思義，是指一個時間序列的值
: 與過去的值及歷史誤差項移動平均值有關。
: 而你現在的問題是兩個時間序列間是否有關，怎麼會跑ARIMA？
我可能沒有表達得很清楚 我知道ARIMA 是這樣的
而且書上有寫的都是跑一個值 然後找出模型再預測
: : 我有兩個數列 A、B
: : 想看A是否會因為B的原因而有所變化
: : 是把A放在dependent variable
: : 然後把B放在Independent variable
: : 這樣下去做ARIMA 然後觀察ACF跟PACF
: 回去看書搞清楚何謂ACF？何謂PACF？
: 那是衡量單一時間序列的自我相關性及偏自我相關性；
: 而你的問題是要衡量兩時間序列間的相關性，
: 應該是算兩時間序列的CCF（Cross Correlation Function），
: 看看兩者之間的延遲k 期相關性，
: 或者你也可以作檢定，如Granger causality test。
: http://en.wikipedia.org/wiki/Granger_causality
: 若確定兩時間序列存在延遲k 期相關性，
: 則可考慮轉換函數模式來分析資料（方法之一）。
我這邊意思是我可以找到根據ACF 跟PACF 的適合參數後(p,d,q)
我有套用CCF跟 LFT法 不過有沒有相關我看不出來 是落於信賴區間就算嗎?
所以才上來詢問是否有比較淺顯方法判斷
: : 找出ARIMA的參數 但是我要怎麼看出他們的關聯性啊? 麻煩大家<(_ _)>
: : 小弟我用的軟體是GRETL
: 先不論軟體，建議你還是拿任一本時間序列教本仔細研讀，
: 搞清楚你的問題該用什麼分析方法？
: 沒搞清楚資料適用何種分析方法而誤用他法恐會南轅北轍，
: 永遠無法得到你想要的結果。
我這邊有參考了SPSS時間序列分析使用手冊 楊奕農教授的時間序列分析
還有林茂文教授的時間序列分析
不過因為我對於怎麼解釋呈現很苦惱 問題跟我的狀況沒有敘述清楚不好意思@@
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