《表2 ARIMA模型阶数选择》

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《基于偏最小二乘方法的ARIMA模型在股票指数预测中的应用》

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由自相关检验图（图3），Q统计量对应p值均趋于零，可见模型并非白噪声.我们对所要建立的ARIMA模型阶数进行确定:首先，对上证股票指数二阶差分序列做自相关检验后，得出该差分序列的自相关图（图3），可见该序列的自相关系数与偏相关系数都具有拖尾性，考虑建立ARIMA模型，有图三可见，自相关系数三阶后有迅速下降且趋于0的趋势，偏相关系数在二阶后有迅速下降且趋于0的趋势，因此建立ARIMA（1，2，1）、ARIMA（1，2，2）、ARIMA（2，2，2）、ARIMA（2，2，3）模型进行比较，模型对应结果如表2所示: