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文檔簡介

ARIMA模型建模例：對1952-1988年中國農業(yè)實際國民收入指數序列建模日期ARIMA模型建模步驟獲得觀察值序列平穩(wěn)性檢驗差分運算YN白噪聲檢驗Y分析結束N擬合ARMA模型日期一、創(chuàng)建數據文件li5.6.wf1

二、判斷序列的平穩(wěn)性1.時序圖Plotx時序圖顯示該序列有顯著的趨勢，為典型的非平穩(wěn)序列日期2.單位根檢驗日期2.單位根檢驗日期單位根檢驗結果日期單位根檢驗結果日期單位根檢驗結果日期單位根檢驗結果日期三、平穩(wěn)化處理因為原序列呈現出近似線性趨勢，需要進行一階差分，命令：genrdx=D(x)差分后序列的時序圖時序圖顯示出差分后序列在均值附近比較穩(wěn)定地波動。日期為了進一步確定平穩(wěn)性，考察差分后序列的自相關圖

自相關圖顯示序列有很強的短期相關性日期差分后序列單位根檢驗結果日期差分后序列單位根檢驗結果日期差分后序列單位根檢驗結果日期差分后序列單位根檢驗結果日期四、平穩(wěn)的1階差分序列進行白噪聲檢驗日期五、擬合ARMA模型偏自相關拖尾、自相關一步截尾，建立MA(1)模型，因為序列進行了一階差分，所以實際上是ARIMA(0,1,1)模型日期注意輸入D(x)而不是差分后的數據，這樣建立的是原序列X的ARIMA模型而不僅是針對差分后序列的MA模型，預測的是X取值，不是差分后序列的取值日期參數估計結果日期六、殘差檢驗殘差為白噪聲，模型信息提取充分；模型參數顯著，模型精簡，因此建立的ARIMA（0，1，1）模型合格,模型具體情況如下式：（1-B）X=5.0156+(1-0.7082B)et日期七、預測擴展樣本空間日期動態(tài)預測：

注意選擇要預測的序列，原序列，差分序列日期靜態(tài)預測日期將1952-1988年的靜態(tài)預測的預測值和方差復制到動態(tài)預測的相應結果中，繪制預測序列圖

plotxfxxf+1.96*vxfxf-1.96*vxf日期練習平穩(wěn)性檢驗和非平穩(wěn)序列的平穩(wěn)化處理1.數據文件:lx4-1.wf1;lx4-2.wf1;lx4-3.wf1（1）用時序圖，相關圖，單位根檢驗判斷平穩(wěn)性；（2）對非平穩(wěn)序列用差分法實現平穩(wěn)。日期演講完畢，謝謝觀看！日期內容總結ARIMA模型建模。一、創(chuàng)建數據文件li5.6.wf1

二、判斷序列的平穩(wěn)性。時序圖顯示該序列有顯著的趨勢，為典型的非平穩(wěn)序列。因為原序列呈現出近似線性趨勢，需要進行一階差分，。偏自相關拖尾、自相關一步截尾，建立MA(1)模型，。因為序列進行了一階差分，所以實際上是ARIMA(0,1,1)

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