序列與平行的建模

Serial and Parallel Prototyping

一、定義：

序列式建模是利用演進式的方式，逐步進化產品的設計，有助於在多次演進後提升單一設計概念的個質。

平行式的建模較為發散，有助於逃脫現有雛形，產生新的概念。

二、使用時機：

序列式建模：進化產品設計時

平行式建模：產品需要產生新的概念時

三、案例：

一、ARIMA模型預測

（一）根據時間序列的散點圖、自相關函數和偏自相關函數圖以ADF單位根檢驗其方差、趨勢及其季節性變化規律，對序列的平穩性進行識別。一般來講，經濟運行的時間序列都不是平穩序列。

（二）對非平穩序列進行平穩化處理。如果數據序列是非平穩的，並存在一定的增長或下降趨勢，則需要對數據進行差分處理，如果數據存在異方差，則需對數據進行技術處理，直到處理後的數據的自相關函數值和偏相關函數值無顯著地異於零。

（三）根據時間序列模型的識別規則，建立相應的模型。若平穩序列的偏相關函數是截尾的，而自相關函數是拖尾的，可斷定序列適合AR模型；若平穩序列的偏相關函數是拖尾的，而自相關函數是截尾的，則可斷定序列適合MA模型；若平穩序列的偏相關函數和自相關函數均是拖尾的，則序列適合ARMA模型。

（四）進行參數估計，檢驗是否具有統計意義。

（五）進行假設檢驗，診斷殘差序列是否為白雜訊。

（六）利用已通過檢驗的模型進行預測分析。

參考資料：