拖尾：ACF或PACF在某阶后不均为0 。图像上显示为拖着长长的‘尾巴’。而你图中的都在置信区间内，没有显示出截尾性和拖尾性。个人鄙见。

根据输出结果，自相关函数图拖尾，偏自相关函数图截尾，且n从2或3开始控制在置信区间之内，因而可判定为AR(2)模型或者AR(3)模型。自相关和偏自相关都是拖尾，数据到后面还有增大的情况，没有明显的收敛趋势。自相关7阶拖尾（n从7开始缩至置信区间），偏自相关2阶拖尾。

1、截尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后都接近于零或者在某个阶数之后急剧下降，则可以判断为截尾。这表示时间序列的相关性在该阶数之后逐渐减弱，数据不再受之前的值的影响。2、拖尾判断：在ACF和PACF图中，自相关系数和偏自相关系数在某个阶数之后仍然保持较高的值或...

拖尾首先要明确模型店定义 AR模型：自相关系数拖尾，偏自相关系数截尾；MA模型：自相关系数截尾，偏自相关函数拖尾；ARMA模型：自相关函数和偏自相关函数均拖尾。这张图可以看到，很明显的自相关和偏自相关都是拖尾，因为数据到后面还有增大的情况，没有明显的收敛趋势。注意事项:相关和偏自相关图一般来说...

对数：自相关拖尾，偏自相关拖尾，因为它们都落在两倍标准差范围内，且不是一致趋于零。差分：自相关7阶拖尾，偏自相关2阶拖尾。理由差不多。还有你对原始数据差分就已经在把非平稳的数据弄成平稳，但是到底多少次差分才平稳，这要看你的实际结果，因为多次差分也可能造成“过差分”，就是说差分以后平稳...

图中自相关系数拖着长长的尾巴，就是拖尾，AC值是慢慢减少的。而偏相关系数是突然收敛到临界值水平范围内的，这就是截尾，PAC突然变的很小。

二阶截尾，从延迟第二期开始，非零相关系数衰减向小值波动的过程非常突然,,这是从短期来看的，如果从长期看的话，延迟十六期，它是拖尾的

平稳的序列的自相关图和偏相关图不是拖尾就是截尾。截尾就是在某阶之后，系数都为0，怎么理解呢，看上面偏相关的图，当阶数为1的时候，系数值还是很大，0.914.二阶长的时候突然就变成了0.050.后面的值都很小，认为是趋于0，这种状况就是截尾。再就是拖尾，拖尾就是有一个衰减的趋势，但是不都为...

由于间隔增大，自相关会逐渐减弱，偏相关则在排除5月和6月后迅速归零。然而，现实中，除非财政收入呈现高度线性关系，否则通常不会出现这样的严格模式。在AR(1)模型中，自相关系数的计算显示了这种时间序列的动态。而理解这种拖尾和截尾现象有助于我们更好地理解数据的内在结构和预测未来趋势。

首先，原数据和一阶差分的自相关表明，原数据和一阶差分数据都是非平稳数据，需要进行再次差分，转成平稳的 再次，看你二阶差分的自相关以及单位根检验，可以确定二阶差分后是平稳数据，再次，看自相关和偏自相关的截尾和拖尾，确定是AR还是MA，你这个看起来应该是AR模型，然后确定阶数，这个地方其实不...