平稳性分析的方法有哪些（什么是平稳性分析？）

大家好，小安来为大家解答以上问题。平稳性分析的方法有哪些，什么是平稳性分析？很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

1、 平稳时间序列是一组在水平线上“上下波动”的时间序列。这组时间序列不增不减。比如x1在这条水平线上面一点，x2在这条水平线下面一点，但是不管怎么波动，都是在这条水平线附近。看起来比较平。所以叫平稳时间序列。

2、 一般来说，时间序列的跨度步长越大，相关性越小。例如，x1和x5之间的相关性小于x1和x2之间的相关性。

3、 如何判断一个时间序列是否是平稳时间序列？

4、 检验序列平稳性的方法有两种，一种是图检验法，根据序列图和自相关图显示的特征进行判断；一种是为假设检验构造检验统计量。(这里先介绍第一种方法，检验统计的方法后面介绍)

5、 检验方法的优点：操作简单，适用范围广。

6、 图形检验法的缺点：判断结论带有很强的主观色彩，最好使用统计检验法辅助判断。固定接地

7、 目前，最常用的平稳性统计检验方法是unitroottest。

8、 测试序列图

9、 所谓序列图就是平面二维坐标图，通常横轴代表时间，纵轴代表序列值。时序图可以帮助我们直观地掌握时间序列的一些基本分布特征。

10、 根据平稳时间序列的均值方差为常数的性质，平稳时间序列的时序图应表现为序列总是围绕一个常数值随机波动，且波动范围是有界的。

11、 画完时序图后，我们需要观察这些数据是否在一条水平线上“上下波动”。如果是增加或者减少，那么我们说这个时间序列是有“趋势”的，它不是平稳的时间序列。如果是明显的周期性，就不是平稳的时间序列。

12、 有时，很难通过时序图来判断时间序列是否为平稳时间序列，所以我们需要绘制自相关图。固定接地

13、 自相关图测试

14、 自相关图是平面二维坐标悬线图，一个轴代表延迟的周期数，另一个轴代表自相关系数。通常，悬线代表自相关系数的大小。

15、 平稳序列通常具有短期相关性。(短期相关性是指只有短期相关性，间隔越长相关性越小。比如很难从1999年的房价推算出2021年的房价，因为间隔太长了。)

16、 这种性质用自相关系数来描述，即随着延迟周期的增加，平稳序列的自相关系数会迅速衰减到零。固定接地

17、 自相关图左上角的滞后意味着延迟或滞后，

18、 比如lag为0，表示是数据本身、本身、本身的相关系数，相关系数必须为1。

19、 当lag为1时，表示是x1和x2的自相关系数。比如2020年和2021年房价的自相关系数。

20、 当lag为2时，表示是x1和x3的自相关系数。比如2019年和2021年房价的自相关系数。固定接地

21、 诸如此类。

22、 如果在自相关图中，滞后越大，自相关系数越小，并迅速衰减到接近0，说明该时间序列具有短期相关性，是平稳时间序列。

23、 如果，在自相关图中，滞后越大，自相关系数并没有衰减到零，而是继续变为负值，说明该时间序列没有短期相关性，不是平稳时间序列。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。