在時間序列的領域中，自迴歸移動平均模式（簡稱ARMA模式）是一族十分有效，且廣
泛應用於預測上的模式。然而，由於該族模式的建立方法──由Box 及Jenkins 氏於
１９７６年提──出過份繁瑣，對於週期性時間序列模式之辨識及分析亦相當不，易
造成實際應用上之限制。近年來，有幾位學者針對上述缺點，提出另一族稱為部份自
迴歸（簡稱SAR 模式）的模式。但是該族模式有太多可能之替代模式，在推選上頗困
難。因此，本研究對如何確認一個部份自迴歸模式以適切表現一時間序列（可為週期
性者）之問題加以探討。另外，本研究對挪威人Hokstad 氏於1983年提出──利用殘
值與觀測值間之交叉相關函數（簡稱CCF ）檢測模式──之方法加以修正，並應用於
部份自迴歸模式自動化建立的過程。經由數千個人造資料和數組實測資料之測試，結
果顯示本方法可可十分成功地測知一時間序列之正確模式。
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