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（第11讲）,file:li-12-1 file: 5arma07 file:li-12-2,（第3版282页）,为什么学习 ARIMA模型？,（第3版282页）,为什么了解随机过程？,（第3版283页）,中国人时间上的前后观,（第3版284页）,（第3版284页）,（第3版285页）,（第3版285页）,（第3版285页）,（第3版284页）,（第3版286页）,（第3版286页）,（第3版288页）,（第3版288页）,（第3版287页）,（第3版287页）,（第3版287页）,（第3版288页）,（第3版289页）,日本人口差分序列,（第3版289页）,（第3版291页）,（第3版291页）,（第3版291页）,12.2 时间序列模型的分类,（第3版292页）,（第3版293页）,（第3版第293页）,（第3版第293页）,（第3版301页）,（第3版302页）,（第3版304页）,12.6 时间序列模型的建立与预测,AR(1)序列 与相关图,(file:5gener1),（第3版301页）,12.6 时间序列模型的建立与预测,MA(1)序列 与相关图,(file:5gener1),（第3版304页）,12.6 时间序列模型的建立与预测,（第3版304页）,（第3版304页）,（第3版304页）,ARIMA模型识别举例,（第3版308页）,（第3版309页）,（第3版309页）,file:5b2c1 file: 5arma07,案例1（中国人口时间序列分析）,（第3版310页）,案例1（中国人口时间序列分析）,（第3版311页）,案例1（中国人口时间序列分析）,（第3版312页）,（第3版312页）,12.7 案例分析（中国人口时间序列模型）,（第3版281页）,12.7 案例分析（中国人口时间序列模型）,差分序列Dyt中的常数，在原序列yt中是斜率。,12.7 案例分析（中国人口时间序列模型）,（第3版314页）,12.7 案例分析（中国人口时间序列模型）,（第3版314页）,12.7 案例分析（中国人口时间序列模型）,（4）点击时间序列模型估计结果窗口中的Forcast键，在随后弹出的对话框中做出适当选择，就可以得到yt和Dyt的动态和静态预测值，结构预测和非结构预测值。,（第3版314页）,DD(y)过度差分,参数t检验都有显著性， 特征根倒数都在单位圆之内，Q(15)对应的p值是0.50，大于0.05。三个条件都得到满足。,（第3版315页）,（第3版316页）,（第3版316页）,（第3版316页）,（File:li-12-2）,（
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