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文档简介

1、ARIMA模型建模例：对1952-1988年中国农业实践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YN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、判别序列的平稳性1.时序图Plot x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、平稳化处置由于原序列呈现出近似线性趋势，需求进展一阶差分，命令：genr dx=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动摇。.为了进一步确定平稳性，调查差分后序列的自

2、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阶差分序列进展白噪声检验.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，由于序列进展了一阶差分，所以实践上是ARIMA(0,1,1)模型. 留意输入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ARIMA0，1，1模型合格,模型详细情况如下式： 1-BX=5.0156+(1-0.7082B)et.七、预测扩展样本空间.动态预测：留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plot xf x xf+1.96*vxf xf-1.96*vxf.练习平稳性检验和非平稳序列的平稳化处置1.数据文件:lx4-1.wf1;lx4-2.wf1;lx4-3

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