PACF(偏自相关函数)对于区分()是必需的 A. AR和MA模型B. MA和ARMA模型C. AR和ARIMA模型D. ARIMA模型

偏自相关函数（PACF）是识别时间序列模型的关键工具。本题考查PACF在区分不同模型中的作用。

• 核心思路：不同模型的PACF表现不同。AR模型的PACF在阶数后截断，而ARIMA模型（需先差分）的PACF呈现衰减趋势。通过PACF的截断性可区分两者。
• 破题关键：明确AR（平稳）与ARIMA（需差分后平稳）的本质差异，结合PACF的特性判断。

选项分析

• A. AR和MA模型
  AR的PACF截断，MA的ACF截断，两者可通过不同函数区分，无需特别依赖PACF。

• B. MA和ARMA模型
  ARMA的ACF和PACF均衰减，与MA的ACF截断不同，但PACF非主要区分工具。

• C. AR和ARIMA模型
  AR模型是平稳的，其PACF在阶数后截断；ARIMA模型非平稳，需差分后才符合ARMA特性，其PACF衰减无截断。PACF的截断性是区分核心。

• D. ARIMA模型
  题目需区分两个模型，此选项不成立。