ARIMA与ARMA的时间序列在第一个差异

Question

我正在研究GDP时间序列 forcast 。我记录了具有显着随机趋势的时间序列。我已经检查过第一个差异的时间序列是静止的。现在（我相信）我有两个选择：

1. 在差异对数转换后的GDP时间序列上拟合ARMA模型
2. 在对数转换后的GDP时间序列上拟合ARIMA模型（p，1，q）

问题：

• 我注意到ARIMA没有拦截，而ARMA则没有拦截。如何解释拦截？
• 我应该如何决定使用哪一个？

Answer 1

  

我注意到ARIMA没有截距，而ARMA则截止。如何解释拦截？

拦截解释取决于您的模型。如果系列是静止的，它与你的其他参数的平均值有关。例如，见AR(1) example on wiki。以一个不同的ARIMA模型的顺序进行拦截意味着恒定漂移，这可能不是您想要的。

  

我该如何决定使用哪一个？

常见的选择是使用AIC或BIC等信息标准。例如，见this post。