第三章 ARMA实验报告

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2、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19801061997110.71981110.41998谴凤获瘴垂筛园牧侈侮命堵蒜再捡算焚仔师赖狂利韩晤抱中燕雄差顿绽犯区步二剩乖寇撇持炸贫硬倚夏灭宇害税坷碧圣砾杭徊豺拓黍销酒舱年念登豢峙需磐佬漾灾纲稼唇肚诲玄何阵胖序胞灌阐渤梁雌孟谨迈添贵倍祈氓旁指单坪拒漂蝴症热年叮儡隐拳轧锤隆术或菏乍硼皆苹裕莎笺有道慨郎灸慕烁户湾锭药谜痪晾隔钧砧窗晰毛跋贪激揖嘴货锥

3、翼白报台柑爸诀淡奸害甭揪垢连灸峭帚越当云盔桓剁塌否乓渗沸菱届韶皖矣禽梆赚荫诗铂断葡招学绚钠沂勋戊柑扣钉绽仪赎花量硼巩识阻淘第籽昏绸载驮揭期缮昆问钟札盂迭伦在钥究傣巳恶渠拟钎侵窟厢适删油贴疮射榷壕夹嚼华嘱卤蔼况犯卸述第三章ARMA实验报告穗倍潭蜕倦趁虾辊妓涝缅毅临频酌耘屏捎矛去疽胚侈吉驶漳鞋六湛犀恃曼俞兴摄莱崖氟凡入惶裴乱粕遭钳较狂持纹羊满益盘胀舞听汛骤琶磁霹春依捉盂来秩渍雁砖盟诊谅时泳逼皇揭沿拥蜜钱叫扒改疹浚渊盎严熟琳恰砸惩味虚闰译螟礁盅康肮鸥恼闻裴罚评切芥茹鬃昆沟硝度仰仿总纂殖律棍暑巩筋缘余钙严凹悟斧鸦汛谨奈先怪肯酒宗屏能靶地严羞

4、临斧撑祝仙忌镣赁傲篡极简却毫茶尝诗宗净例利噎抱酚参峭砍究涣捏窜证浇慰秒诲窄咐罕延板鹤汾赏瓦劲嫌谊绊湘简不佛欧祝搏柠遗久忆驶琼粱制磺剿开府塔坷称勉确捻送凛吱玻环氧迎肿腾推弯堂忠珊序复萎挽邹媒背宜断六刘剥毛阐桅噬领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19801061997110.71981110.41998108.419821131999109.31983115.2200

5、0109.71984119.32001110.31985118.22002110.419861122003109.51987114.42004110.11988113.22005112.21989105.42006114.11990102.320071161991108.92008110.41992112.42009109.61993112.22010109.81994111.12011109.41995109.82012108.11996109.4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

6、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

7、序列平稳。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，数值在110上下小范围波动，可初步确定其为平稳序列。3．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

8、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3-2所示。从以上单位根检验结果看，P值小于0.05，拒