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对 德国工人失业建立时间序列模型 班级：统计二班姓名：李灿学号：20090642对1962-1991德国工人失业率建立时间序列模型一、数据平稳性检验1、 序列的时序图：时序图上看出，旅游总收入有季节变动的因素影响，呈现循环上升的趋势，所以需要对序列进行平稳化处理。二、数据处理1、对原序列作一阶差分差分后序列的时序图如下：2、 做4步差分消除季节效应影响，输入series xt=YJCH-YJCH(-4)的结果：得到了一个看起来平稳的序列，进一步做相关系数的检验三、 对处理后数据进行平稳性检验通过序列自相关系数图检验：从图上看出，相伴概率p都为0，认定为平稳的序列，自相关系数0阶截尾，偏自相关系数1阶截尾，考虑建立ARIMA (1,(1，4),0)模型,即对查分后的数据进行AR(1)模型，四、 模型估计：均值接近与0，不用进行模型的中心化处理，是平稳的0均值序列，可以进行模型的估计：输入ls xt ar(1)Sample (adjusted): 1963Q3 1991Q4Included observations: 114 after adjustmentsConvergence achieved after 2 iterationsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.AR(1)0.4249650.0849005.0055040.0000R-squared0.181360Mean dependent var-0.004386Adjusted R-squared0.181360S.D. dependent var0.354339S.E. of regression0.320601Akaike info criterion0.571495Sum squared resid11.61471Schwarz criterion0.595497Log likelihood-31.57522Durbin-Watson stat1.998670Inverted AR Roots.42AR(1)的参数估计结果各项参数都基本满足，进行白噪声检验，结果如下：基本通过白噪声检验，综上，我们1962-1991年德国工人季节失业率建立了如下模型：即：结果表明某个季度的失业率与前一季度的失业率成正相关AR（1）模型拟合图五、模型预测我们用拟合的有效模型进行短期预测，比如我们预预测未来2期的实验结果，首先需要扩展样本期，expand 1962Q1 1992Q4 ,forecast观察原序列
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