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文档简介

ARIMA模型建模 例 对1952 1988年中国农业实际国民收入指数序列建模 ARIMA模型建模步骤 获得观察值序列 平稳性检验 差分运算 Y N 白噪声检验 Y 分析结束 N 拟合ARMA模型 一 创建数据文件li5 6 wf1二 判断序列的平稳性 1 时序图Plotx时序图显示该序列有显著的趋势 为典型的非平稳序列 2 单位根检验 2 单位根检验 单位根检验结果 单位根检验结果 单位根检验结果 单位根检验结果 三 平稳化处理 因为原序列呈现出近似线性趋势 需要进行一阶差分 命令 genrdx D x 差分后序列的时序图时序图显示出差分后序列在均值附近比较稳定地波动 为了进一步确定平稳性 考察差分后序列的自相关图 自相关图显示序列有很强的短期相关性 差分后序列单位根检验结果 差分后序列单位根检验结果 差分后序列单位根检验结果 差分后序列单位根检验结果 四 平稳的1阶差分序列进行白噪声检验 五 拟合ARMA模型 偏自相关拖尾 自相关一步截尾 建立MA 1 模型 因为序列进行了一阶差分 所以实际上是ARIMA 0 1 1 模型 注意输入D x 而不是差分后的数据 这样建立的是原序列X的ARIMA模型而不仅是针对差分后序列的MA模型 预测的是X取值 不是差分后序列的取值 参数估计结果 六 残差检验 残差为白噪声 模型信息提取充分 模型参数显著 模型精简 因此建立的ARIMA 0 1 1 模型合格 模型具体情况如下式 1 B X 5 0156 1 0 7082B et 七 预测 扩展样本空间 动态预测 注意选择要预测的序列 原序列 差分序列 静态预测 将1952 1988年的静态预测的预测值和方差复制到动态预测的相应结果中 绘制预测序列图plotxfxxf 1 96 vxfxf 1 96 vxf 练习 平稳性检验和非平稳序列的平稳化处理1 数据文件 lx4 1 wf1 lx4 2 wf1 lx4 3
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