一、基本資訊

作者：張良均 王路 譚立雲 蘇劍林 等 

出版社：機械工業出版社

二、思維導圖（點選圖放大）

三、補充筆記（時序模型）

在拿到一個觀察值序列之後，需要對它的隨機性和平穩性進行檢驗，根據檢驗結果分為純隨機序列、平穩非白噪聲序列或非平穩序列。純隨機序列，稱為白噪聲序列，序列之間沒有任何相關關係，沒有任何可以提取的資訊。平穩非白噪聲序列，均值和方差都為常數，ARMA模型是最常用的平穩序列擬合模型。非平穩序列，均值和方差不穩定，一般先處理成平穩序列後進行分析，常用的是進行差分處理，如果差分後的序列為平穩序列，可以使用ARIMA模型進行擬合。

平穩性檢驗，1.通過時序圖或自相關圖特徵做出判斷。2.單位根檢驗法（單位根p值小於0.05，就可認為是平穩）。

純隨機性檢驗，Q統計量、LB統計量

然後計算ARMA（p,q）不同p和q小於等於3的所有組合的BIC資訊，取其中BIC資訊量最小的模型階數。模型確定後，檢驗其殘差序列是否為白噪聲，如果不是白噪聲說明殘差還存在有用資訊，需要修改模型或進一步提取。