时序检验什么意思 什么是时序检验？

1、时序检验是什么

时序检验是指对时间序列模型的拟合程度进行验证的过程。时间序列模型是对时间序列数据进行建模得到的模型，如ARMA、ARIMA等模型，这些模型都是基于一定规律去刻画时间序列的内在结构。

时序检验一般包括残差分析、稳定性检验、白噪声检验、预测准确性检验等内容。这些检验能够有效地评估模型的拟合程度，判断模型是否具有可行性，提高时间序列分析预测的可靠性和准确性。

2、残差分析

残差是时间序列模型预测值与实际值之间的差别，残差分析是检验模型拟合程度的一种重要手段。通过分析残差的平稳性、自相关性和正态性等统计特性，可以得出模型是否拟合数据的结论。

一般来说，残差应具有平稳性、零均值性、独立性、正态性等特性，而自相关性和异方差都是不期望的情况。若数据不符合要求，则需要进一步进行模型调整和优化。

3、稳定性检验

稳定性是指时间序列模型的系数是否趋于稳定。当时间序列模型在长时间内分析下来，其系数不会出现明显的波动时，我们认为该模型是稳定的。

稳定性检验是判断模型是否合理的重要手段。具体来说，我们可以使用ADF检验和KPSS检验来对时序模型的稳定性进行检验。若数据不稳定，则需要进行相关调整，保证模型的可靠性和准确性。

4、白噪声检验

白噪声指的是时间序列模型的残差是独立同分布、均值为0、方差为常数的随机过程。白噪声检验是检验时间序列模型的残差是否具有独立的随机性。

常用的白噪声检验有Ljung-Box检验、Q检验等。若模型的残差具有较强的自相关性，则说明模型中还存在一些隐含的规律性。这时需要对模型进行修正，检查可提高模型的预测准确度。