SC18-季节性ARIMA模型_(货量)_(日期).docxVIP

分析流程

数据源：

附件1(15).xlsx

算法配置：

算法：季节性ARIMA模型

分析结果：

暂无数据

分析步骤

1.将时间序列分解成趋势数据、季节性数据、随机数据，以初步判断数据的季节性效应。

2.季节性ARIMA模型要求时间序列满足平稳性检验，若P0.05，说明序列为平稳序列。若原始时间序列不满足平稳性，对其进行差分以及季节差分，直至序列满足平稳性为止。

3.查看最终差分序列图，同时对时间序列进行偏（自相关分析），根据截尾情况估算其p、q值；

4.ARIMA模型要求模型具备纯随机性，即模型残差为白噪声，查看模型检验表，根据Q统计量的P值（P值大于0.05为白噪声）；结合信息准则AIC和BIC值进行分析，AIC和BIC值越小说明模型越优；查看模型对序列的拟合程度R2，越接近1说明模型效果越好。

详细结论

输出结果1：序列分解图

图表说明：

上图展示了原始数据分解出来的趋势数据、季节性数据、随机数据，用于初步判断序列是否存在季节性效应。

●趋势数据：趋势显示了长时间序列数据的总体方向。趋势可以是递增（向上），递减（向下）或水平（平稳）。

●季节性数据：季节性成分在时间，方向和幅度方面表现出重复的趋势。比如说每年夏季、冬季用电会比春季秋季多。

●随机数据：这些是时间序列数据中的波动。

输出结果2：ADF检验表

变量

序列

t

P

AIC

临界值

1%

5%

10%

货量

原序列

-2.127

0.234

1945.617

-3.491

-2.888

-2.581

1阶差分

-4.218

0.001***

1931.572

-3.491

-2.888

-2.581

1阶差分-1阶季节差分

-2.781

0.061*

1762.593

-3.501

-2.892

-2.583

2阶差分

-6.62

0.000***

1928.738

-3.492

-2.889

-2.581

2阶差分-1阶季节差分

-5.303

0.000***

1751.869

-3.5

-2.892

-2.583

注：***、**、*分别代表1%、5%、10%的显著性水平

图表说明：

上表格为ADF检验的结果，包括变量、差分阶数、T检验结果、AIC值等，用于检验时间序列是否平稳。

●该模型要求序列必须是平稳的时间序列数据。通过分析t值，分析其是否可以显著地拒绝序列不平稳的原假设。

●若呈现显著性（P0.05)，则说明拒绝原假设，该序列为一个平稳的时间序列，反之则说明该序列为一个不平稳的时间序列。

●临界值1%、5%、10%是不同程度拒绝原假设的统计值，ADF检验结果同时小于1%、5%、10%即说明非常好地拒绝该假设。

●差分阶数：本质上就是下一个数值，减去上一个数值，主要是消除一些波动使数据趋于平稳，非平稳序列可通过差分变换转化为平稳序列。

●AIC值：衡量统计模型拟合优良性的一种标准，数值越小越好。

●临界值：临界值是对应于一个给定的显着性水平的固定值。

智能分析：

该序列检验的结果显示，基于变量货量的1阶差分序列，显著性P值为0.001***，水平上呈现显著性，拒绝原假设，该序列为平稳时间序列。

输出结果3：最佳差分序列图

图表说明：

上图展示了原始数据1阶差分后的时序图。

输出结果4：最终差分数据自相关图（ACF）

图表说明：

上图展示了自相关图(ACF)，包括系数，置信上限和置信下限。可根据自相关系数和偏相关系数的拖尾、截尾情况来确定参数p、q、P、Q。

●横轴代表延迟数目，纵轴代表自相关系数。

●非季节性的p和q是连续时间的，即系数从1、2、3...阶进行分析。P和Q是以季节窗口（周期长度）为单位，假设当前季节窗口为4，即系数从1、5，9...阶进行分析。

输出结果5：最终差分数据偏自相关图（PACF）

图表说明：

上图展示了偏自相关图(PACF)，包括系数，置信上限和置信下限。可根据自相关系数和偏相关系数的拖尾、截尾情况来确定参数p、q、P、Q。

●横轴代表延迟数目，纵轴代表偏自相关系数。

●非季节性的p和q是连续时间的，即系数从1、2、3...阶进行分析。P和Q是以季节窗口（周期长度）为单位，假设当前季节窗口为4，即系数从1、5，9...阶进行分析。

输出结果6：模型评价表

SARIMA模型(1,0,1)x(0,0,0,12)

项

符号

值

样本数量

N

122

Q统计量

Q6（p值）

0.957

Q12（p值）

0.025

Q18（p值）

0.114

Q24（p值）

0.306

Q30（p值）

0.559

信息准则

AIC

2190.8

BIC

2202.016

拟合优度

R2

0.48

图表说明：

上表格展示本次模型检验结果，包括样本数、残差Q统计量