《arma实验报告》word版

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1、第三章平稳时间序列建模实验报告下表为1980-2012年全国第三产业增加值指数(上年=100)的数据。表3-11980-2012年全国第三产业增加值指数(上年=100)年份第三产业增加值年份第三产业增加值19801061997110.71981110.41998108.419821131999109.31983115.22000109.71984119.32001110.31985118.22002110.419861122003109.51987114.42004110.11988113.22005112.21989105.

2、42006114.11990102.320071161991108.92008110.41992112.42009109.61993112.22010109.81994111.12011109.41995109.82012108.11996109.4资料来源:国家统计局网站根据以上数据,下面用Eviewis6.0对1980-2012年我国第三产业增加值指数的年度数据建立ARMA(p,q)模型,并利用此模型进行数据预测。以下将分为时间序列预处理、模型识别、参数估计、模型检验、模型优化和模型预测六个部分进行具体分析。一、时间序列预

3、处理(一)平稳性检验根据序列时序图和散点图以及序列相关图,判断序列是否为平稳序列,最后用单位根检验图像判断是否准确。若为平稳序列则可对其进一步进行分析处理,进而建立模型。1.时序图检验在数据窗口中,按路径“ViewGraph”选择Line@Sybol,做序列时序图,看序列是否随时间随机波动没有明显的趋势和周期性波动,如果没有,则可以认为序列平稳。10图3-1时序图2.散点图在数据窗口,按路径“ViewGraph”选择DotPlot,做序列散点图如下:图3-2散点图通过观察时序图和散点图发现序列没有明显的趋势变动和周期变动,

4、数值在110上下小范围波动,可初步确定其为平稳序列。103.自相关图检验图3-3序列相关图自相关图中显示,自相关系数和偏自相关系数一阶之后都基本控制在两倍标准差之内,基本可以看做接近于0,得出序列应为平稳序列。4.单位根检验通过以上的直观判断后,得出序列为平稳序列。优于直观图判断受主观因素影响,很容易产生偏差。下面通过统计检验来进一步对其是否为统计上显著的平稳序列进行证实。在数据窗口,按路径“ViewUnitRootTest”,在Automaticselection中选择AkaikeInfoCriterion,检验结果如下表

5、3-2所示。从以上单位根检验结果看,P值小于0.05,拒绝原假设,认为序列为平稳的。10表3-2单位根检验结果NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:ConstantLagLength:4(AutomaticbasedonAIC,MAXLAG=8)t-Statistic  Prob.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-3.500137 0.0156Testcriticalvalues:1%level-3.6891945%level-2.97185310%

6、level-2.625121*MacKinnon(1996)one-sidedp-values.AugmentedDickey-FullerTestEquationDependentVariable:D(Y)Method:LeastSquaresDate:05/12/14Time:19:25Sample(adjusted):19852012Includedobservations:28afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.  Y(-1)-0.76

7、45920.218446-3.5001370.0020D(Y(-1))0.5569630.1940902.8696080.0089D(Y(-2))-0.0163500.216951-0.0753650.9406D(Y(-3))0.2848100.1697361.6779570.1075D(Y(-4))0.2204220.1786391.2338950.2303C84.5704024.281233.4829540.0021R-squared0.533775    Meandependentvar-0.400000Adjusted

8、R-squared0.427815    S.D.dependentvar2.897892S.E.ofregression2.192050    Akaikeinfocriterion4.594961Sumsquaredresid105.7119    Schwarzcrit

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