互相关函数 (CCF) 帮助您确定时间序列 X 的哪些滞后值预测时间序列 Y 的值。但是，如果任一序列中包含自相关，或者两个序列的趋势相同，则很难确定两个时间序列之间有意义的关系。预白化通过去除自相关和趋势来解决此问题。
此自相关函数显示滞后 2 和 3 处的大相关，这些相关在两侧均缓慢减小到 0。此模式指示需要预白化数据，以帮助您理解两个时间序列之间的关系。
可以通过不同的方法来预白化数据。请完成以下步骤来使用各种等效方法预白化数据。
- 对于一个变量，执行下面的平滑分析之一。
要确定合适的分析，请转到应当使用哪些时间序列分析？
- 存储选定平滑分析中的残差。
- 转到，并在序列中输入所存储的残差列。
- 在非季节性下的自回归中，输入 5。
- 取消选中模型中包括常量项。
- 选中存储并选中残差。
- 在每个对话框中单击确定。
- 对于其他变量，重复步骤 1 到 7。
- 验证时间序列已降低到白噪声。当没有任何趋势、模式或自相关时，说明您的数据已降低到白噪声。要对此进行验证，可以使用时间序列图和自相关。
- 使用 ARIMA 分析中的两列存储残差执行互相关分析。
