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E、AR和ARMA模型

偏自相关函数（PACF）是识别时间序列模型结构的重要工具。本题考查PACF在区分不同模型中的作用。

• 核心思路：PACF的截尾特性可帮助区分自回归模型（AR）与移动平均模型（MA）。
• 关键点：
  • AR模型的PACF在p阶后截尾，ACF拖尾。
  • MA模型的ACF在q阶后截尾，PACF拖尾。
  • PACF的特性直接对应AR模型的阶数，而MA模型的识别依赖ACF，因此PACF是区分AR与MA模型的关键。

选项分析

• A选项（AR和MA模型）：
  PACF的截尾性可直接判断AR模型的阶数，而MA模型的PACF拖尾，二者特性明显不同，需通过PACF区分。
• 其他选项：
  • B、E选项（MA与ARMA、AR与ARMA）：ARMA模型同时包含AR和MA成分，需结合ACF和PACF综合判断。
  • C、D选项（AR与ARIMA）：ARIMA需先通过差分处理非平稳性，PACF仅用于判断AR部分的阶数，非核心区分工具。