Time Series Analysis, Exercise 6.15

---

Misal diberikan tabel ACF dengan $n=100$ Seperti berikut:

Lag	1	2	3	4	5	6
ACF for $Y_t$	0.97	0.97	0.93	0.85	0.80	0.71
ACF for $\nabla Y_t$	-0.42	0.18	-0.02	0.07	-0.10	-0.09

“ACF for $Y_t$” yang menurun secara lambat mengindikasikan adanya ketidakstasioneran ($d=1$).

“ACF for $nabla{Y}_t$” terlihat signifikan pada lag 1 (-0.42), mengindikasikan bentuk MA(1).

$Y_t$ terlihat seperti nonstasioner, tetapi $\nabla Y_t$ terlihat seperti MA(1).

Tidak dapat ditentukan term AR ($p=0$) tanpa data PACF, meskipun lag 2 (0.18) mendekati signifikan.

Setelah mempertimbangkan hasil tabel ACF, akan diusulkan model ARIMA(0,1,1).

Note: Could explore ARIMA(1,1,0) or ARIMA(1,1,1) with PACF data, but ACF alone points to ARIMA(0,1,1).