如何判断时间序列AR(p)和MA(q)模型

观察下图：
此图是AR模型，因为自相关系数（auto correlation）是依阶数增长而收敛的。观察其偏相关性（partial correlation），在2阶以后截断，所以是2阶的。
故为AR（2）。

此图为MA模型，因为自相关系数（auto correlation）是截尾的，并且阶数是1，因为自相关系数从p+1处开始为0。
故为MA(1).

观察自相关系数：拖尾数即为AR阶数，截尾数即为MA阶数
观察偏相关系数：截尾数即为AR阶数，拖尾数即为MA阶数

阶数：AR观测ACF MA观测AC

扩展：一阶差分的偏自相关与自相关均呈现出拖尾特征，模型可采用ARIMA（1,1,1）