ARIMA -- Residual de autocorrelación no es significativo hasta gal 6 y significativo más allá de gal 6

Question

Traté de encajar un AR(1) el modelo y el examen de las estimaciones del modelo. Yo tenía una pregunta en la salida (ran en SAS - Proc ARIMA):

El residual de auto-correlación, hasta gal 6 no fue significativa (en otras palabras, no existe ningún auto-correlación); sin embargo, después de gal 6 es significativo.

• ¿Y eso qué implica?
• ¿Eso significa que el modelo de necesidades de mejora?
• También, ¿por qué sería importante después de gal 6?

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Autocorrelation Check of Residuals  (Highlighted values are the auto-correlation 
    values and significant values are italicized)
[To Lag] [Chi-Square]  [DF] [Pr > ChiSq]    [Autocorrelations]  
  6          9.46       5     0.0922     ** 0.023 0.146  0.092 -0.01   0.089  0.127**    
 12         24.68      11    *0.0101*    ** 0.17  0.178 -0.095 -0.042 -0.056 -0.103**    
 18         34.42      17    *0.0074*    ** 0.126 0.105  0.05  -0.014 -0.151 -0.005**  
 24         38.86      23    *0.0206*    **-0.046 0.042  0.133 -0.008 -0.029 -0.017**
 30         51.21      29    *0.0067*    **-0.067 0.094  0.104  0.183  0.054  0.015**

Answer 1

pruebe el ajuste de un ARIMA estacional, con una diferencia estacional de 6.

Su modelo tiene importantes autocorrellations en los gal en los múltiplos de 6. Es sólo una conjetura de mi parte, pero me gustaría pensar que el ARIMA estacional con diferencia de 6 ayudaría.

Answer 2

El estadístico Ljung-Box no es significativo calcula sobre los rezagos de uno a seis lag seis, simplemente porque usted no tiene particularmente grande autocorrelaciones hasta que gal, siete y ocho. Diagrama y de examinar la auto-función de correlación de los residuos. Hay alguna prueba de falta de ajuste, así que tal vez usted puede venir para arriba con un mejor modelo: la mayor de las autocorrelaciones parece repetir a intervalos de siete sin dejar, lo que sugiere la diferenciación estacional con un período de siete podría ser vale la pena intentarlo; posiblemente una temporada media móvil de largo plazo. Todos el mismo, con unos 150 observaciones el modelo actual no se ven horribles.