季節(jié)ARIMA模型建模與預(yù)測實驗指導(dǎo)_第1頁
季節(jié)ARIMA模型建模與預(yù)測實驗指導(dǎo)_第2頁
季節(jié)ARIMA模型建模與預(yù)測實驗指導(dǎo)_第3頁
季節(jié)ARIMA模型建模與預(yù)測實驗指導(dǎo)_第4頁
季節(jié)ARIMA模型建模與預(yù)測實驗指導(dǎo)_第5頁
已閱讀5頁，還剩3頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

實驗六季節(jié)ARIMA模型建模與預(yù)測實驗指導(dǎo)學(xué)號：20131363038姓名：闕丹鳳班級：金融工程1班一、實驗?zāi)康膶W(xué)會識別時間序列的季節(jié)變動，能看出其季節(jié)波動趨勢。學(xué)會剔除季節(jié)因素的方法，了解ARIMA模型的特點和建模過程，掌握利用最小二乘法等方法對ARIMA模型進行估計，利用信息準則對估計的ARIMA模型進行診斷，以及如何利用ARIMA模型進行預(yù)測。掌握在實證研究如何運用Eviews軟件進行ARIMA模型的識別、診斷、估計和預(yù)測。二、實驗內(nèi)容及要求1、實驗內(nèi)容：根據(jù)美國國家安全委員會統(tǒng)計的1973-1978年美國月度事故死亡率數(shù)據(jù)，請選擇適當模型擬合該序列的發(fā)展。2、實驗要求：（1）深刻理解季節(jié)非平穩(wěn)時間序列的概念和季節(jié)ARIMA模型的建模思想；（2）如何通過觀察自相關(guān)，偏自相關(guān)系數(shù)及其圖形，利用最小二乘法，以及信息準則建立合適的ARIMA模型；如何利用ARIMA模型進行預(yù)測；（3）熟練掌握相關(guān)Eviews操作。三、實驗步驟第一步：導(dǎo)入數(shù)據(jù)第二步：畫出時序圖由時序圖可知，死亡人數(shù)雖然沒有上升或者下降趨勢，但由季節(jié)變動因素影響。第三步：季節(jié)差分法消除季節(jié)變動由時序圖可知，波動的周期大約為12，所以對原序列作12步差分，得到新序列如下圖所示。一次估計結(jié)果如下。剔除AR(2)項后的模型顯著。MA(1)：

模型顯著。ARMA(2,1):由P值檢驗可知，在5%顯著水平下，AR(2)系數(shù)不顯著，剔除AR(2)項后再一次估計結(jié)果如下。剔除AR(2)項后的模型顯著。由三個模型的最小信息準則AIC、BIC檢驗可知，且由DW統(tǒng)計量進一步確認，ARMA(1,1)為最佳擬合模型。第七步：模型適應(yīng)性檢驗DW統(tǒng)計量在2附近，殘差不存在一階自相關(guān)，進一步對殘差進行Q統(tǒng)計量檢驗可知，由P值檢驗接受原假設(shè)為白噪聲，即殘差不存在自相關(guān)。綜上，實際上我們是對原變

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

最新文檔

評論

0/150

提交評論