相关性检验_时间序列数据的统计验证方法

相关性检验

时间序列数据的统计验证方法

相关性检验是验证变量间关联程度的统计分析方法，在时间序列建模中具有基础性作用。

基本概念

在统计分析中，相关性检验主要用于验证时间序列数据中变量间的内在联系。其核心是通过数学方法量化数据序列的自相关特性，为构建预测模型提供统计学依据。

常用检验方法

以上方法在制造业PMI预测研究中形成了完整的检验体系，其中Ljung-Box Q检验被证实对数据预处理阶段的自相关识别具有关键作用。

应用案例

在2023年广东工业大学的PMI预测模型中，研究人员对2005-2022年的制造业数据进行小波分解后，采用Ljung-Box Q检验验证各分量序列的自相关性。检验结果显示：

该结果证实原始数据存在显著自相关，为后续构建ARIMA-GARCH-GRU组合模型提供了数据支持。

模型优化作用

研究对比显示，引入相关性检验的组合模型较单一模型预测精度显著提升：

这表明相关性检验在模型特征选择、参数优化等环节发挥了重要作用，有效提升了制造业生产指数预测的可靠性。

参考资料

相关性检验.广东工业大学.2025-05-24

最新修订时间：2025-11-25 08:02

条目作者

概述

基本概念

常用检验方法

应用案例

参考资料