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时间：2019-08-08
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1、06120324罗杰波关于城市居民消费价格指数时间序列分析本文提供的数据为2000年1月开始到2015年3月期间每月的城市居民消费价格指数，分析过程主要利用spss进行研究。一、序列的平稳性的检验。在spss中录入数据，对样本做出时序图。从图像中，我们很难发现什么明显的递增或递减的趋势，初步认为原始序列可能是平稳序列.通过差分法，可以知道，一阶差分不太理想，而2阶差分法较为合理。则有下图。二、模型的定阶。所以对于ARMA模型，ARMA（m，n）中m=0或1，n=0、1、2、3.分别将m，n的值代入。观测正态化的BIC信息量，相对较小的为m=0，n
2、=1.所以模型应该为MA（1）模型。nm010-0.4771-0.730-0.7072-0.709-0.6753-0.707-0.663三、模型的参数估计。由spss算出下列表格，可发现，其MA（1）模型的参数，常数为-0.001，而MA滞后为一的系数为1.ARIMA模型参数估计SEtSig.城市居民价格指数-模型_1城市居民价格指数无转换常数-.001.001-.608.544差分2MA滞后11.0001.414.707.480三、预测序列。模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Ljung-BoxQ(18)离群值数平稳的R方正态化的BIC统计
3、量DFSig.城市居民价格指数-模型_10.473-.73082.10417.0000由spss输出的表格，可以发现模型适应性检验的Ljung-Box-Pierce统计量中的p值小于0.05，所以拒绝原假设。即选取的数据不适合做平稳时间序列的模型分析。
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