4.5 模型诊断与检验：残差分析

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4.5 模型诊断与检验：残差分析第四章：ARIMA 模型构建流程 ... (前面章节内容略) 4.5 模型诊断与检验：残差分析在成功估计了 ARIMA 模型的参数之后，模型构建过程并未结束。一个关键的后续步骤是对拟合模型的有效性进行诊断和检验。这一过程的核心在于分析模型的残差（Residuals）。残差分析的目的是判断模型是否充分捕捉了时间序列数据中的所有系统性信息，即残差是否满足白噪声（White Noise）序列的特性。如果残差序列是白噪声，说明模型已经提取了数据中所有的可预测信息，剩余的只是随机波动；如果残差序列不是白噪声，则表明模型存在缺陷，未能完全拟合数据的结构，需要重新进行模型识别或调整。 4.5.