![MATLAB时间序列方法与实践](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/834/25449834/b_25449834.jpg)
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3.2 AR模型的平稳性
3.2.1 AR模型的平稳条件
AR模型是常用的平稳序列的拟合模型之一,但并非所有的AR模型都是平稳的,因此在使用AR模型之前需要进行平稳性的判断。根据自回归系数多项式,定义平稳性条件如下:若a(u)=0的根都在单位圆外时,称此为平稳的AR(p)模型,否则为非平稳的AR(p)模型,或者广义的AR(p)模型。
即平稳条件:或
满足时,
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_14.jpg?sign=1739341588-WWsoKM3PotpJfvNiAUV6IKcNIPrjoKi0-0-91821b8d03479ef4e337343209fd11d7)
此外还有平稳域判别法:称{a︱a(u)=0}的根在单位圆外为AR(p)模型的平稳域。
3.2.2 AR(1)模型的平稳域
对于中心化平稳AR(1)模型Xt=aXt−1+εt,令其系数多项式等于0,即1−au=0,则所以平稳域是
二阶自回归模型Xt=a1Xt−1+a2Xt−2+εt中,方程1−a1u−a2u2=0的两根分别为u1,u2,则:
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_18.jpg?sign=1739341588-nzZw8XrwcxOYcw1QhSv0F8aIOhYTIhqW-0-941826766e7f0cbd178962981b9f050f)
为了满足平稳条件,要求根的绝对值大于1,因此要满足:
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_19.jpg?sign=1739341588-dt8XFUkctlYHh2A5kn3DtCNHCEVHvrts-0-4e52e484b635e43f005923b8c2ba2873)
对高阶自回模型AR(p)来说,多数情况下没有必要直接计算其特征方程的特征根,但有一些有用的规则可以用来检验高阶自回归模型的稳定性。
AR(p)模型稳定的必要条件是:
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_20.jpg?sign=1739341588-NRzoFJO5UAjMoY4mbU41wA6IydXZg64Y-0-2bf1840316cb6fc799a25512a2ff1bcb)
由于ai(i=1,…,p)可正可负,AR(p)模型稳定的充分条件是:
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_21.jpg?sign=1739341588-Es4mmAVmp2h9knWAsBb5IG9dTQnFpxVZ-0-c09399de856e5794c18988040310ce52)
AR(2)过程平稳参数区域如图3-1所示。
![](https://epubservercos.yuewen.com/99F020/13898202703283906/epubprivate/OEBPS/Images/txt003_22.jpg?sign=1739341588-eewmo0w7zgA3XNKsEqUU4C78ON02CyiN-0-ced9fff7b59cdddf7f9451ec3cdfc3e3)
图3-1 AR(2)过程平稳参数区域