偏自相关系数拖尾自相关系数二阶结尾则应将模型识别为几阶什么过程？

Question

如题所述

Answer 1

在时间序列分析和模型识别中，偏自相关系数（PACF）和自相关系数（ACF）是用来描述时间序列的自相关性结构的。。
AR(2)模型是一种常用的时间序列模型，它表示时间序列的值是由其前两期的值以及随机扰动项共同决定的。具体的形式如下：
x(t) = α_1 * x(t-1) + α_2 * x(t-2) + ε(t)
其中，x(t)表示在时刻t的时间序列值，α_1和α_2是模型的自回归系数，ε(t)是随机扰动项。
因此，如果偏自相关系数和自相关系数在二阶后都呈现快速衰减的趋势，那么应该将模型识别为AR(2)过程。