请问ARMA模型的滞后期数lags怎么选定，是默认还是根据什么方法进行决定？

请问ARMA模型的滞后期数lags怎么选定，是默认还是根据什么方法进行决定？

一般是对其模型回归的残差做Q统计量检验,如果通过了检验,也就是说明残差是白噪音(期望为0,同方差)
　　ARMA有许多的专业研发人员，以及技术人员，组成了一支具有研发能力及生产能力的团队，透过不断的路试经验，使产品能愈来愈成熟，而且提高实用性。ARMA投注了相当多的心力，使增压系统能够让客户调整至最佳状态，以适应各种路况，例如:都会行驶、山区、市郊行驶，或长途巡戈上使用都能得心应手。ARMA最大的目标是设计及生产出高品质及高性能的改装套件，并且提供合理的价格与全世界分享，来至ARMA的专业技术。为因应愈来愈多的合作伙伴，ARMA于全球化的经营已经准备完成，而且有能力满足各地客户的需求。

做Q统计量检验的目的是，检验模型是否稳定。一般是对其模型回归的残差做Q统计量检验，如果通过了检验，也就是说明残差是白噪音（期望为0，同方差），那么说明模型是稳健，可行的。
时间序列一般会使得自相关和偏自相关序列均拖尾，确定滞后阶数通常采用：
不断的调节q,p的取值，对比他们的adjusted R2（比周围大好）和AIC（比周围小好）等指标，选取最佳的。

时间序列一般会使得自相关和偏自相关序列均拖尾，确定滞后阶数通常采用： 不断的调节q,p的取值，对比他们的adjusted R2（比周围大好）和AIC（比周围小好）等指标，选取最佳的。有一定的灵活性。追问对不起，我还有一个问题，就是滞后期数不是12就是24或36等，没法通过PQ的取值进行调节呀，而且费时费力呀！您能说的再详细点吗？追答如果是月度或季度数据，这个情况一般是由于 季节性干扰 引起的，对此要先进行季节性调整，再建立arma模型追问不好意思，我这是年度数据，问题不是PQ的问题，是滞后阶数的问题！

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