时间序列分析实验报告

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1、........课程名称：__时间序列分析__实验项目：__ARMA模型______实验类型：__验证型__________学生学号：__2012962016______学生姓名：__张艳杰_________学生班级：_统计学___________.专业学习资料.........课程教师：__范英兵___________实验日期：_______2014年10月13日_____1.实验目的：通过实验掌握ARMA模型的建立步骤；掌握如何分析ARMA模型；掌握ARMA模型的滞后阶数的确定；理解ARMA模型建立的前提。2.实验内容（1）序列的平稳性检验。

2、（2）平稳化处理。（3）根据平稳序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型类型。（4）模型阶数确定。（5）建立模型。（6）模型预测。3.实验步骤第一步：选取1970年到2004年的GNP，进行平稳性检验。19703645.219779016.0198426923.5199189677.11998216314.419714062.6197810275.2198535333.9199299214.61999265810.319724545.6197912058.6198648197.91993109655.22000314045.4.专业学习资料....

3、.....19734891.6198015042.8198760793.71994120332.72001340902.819745323.4198116992.3198871176.61995135822.82002401512.819755962.7198218667.8198978973.01996159878.32003473104.019767208.1198321781.5199084402.31997184937.42004518942.1将数据导入Eviews中，做序列图。图1从上述图1可以看出，原始序列是逐渐上升的，不是平稳的，

4、所以进行平稳化处理。第二步：平稳化处理。对数据进行一阶差分处理.专业学习资料.........图2由一阶差分序列图中的序列是不稳定的，所以进行二阶差分。.专业学习资料.........图3由一阶差分序列图中的数据在0附近波动可以看出序列是稳定的。第三步：根据平稳序列的自相关函数和偏自相关函数确定模型类型。.专业学习资料.........自相关与偏自相关都是拖尾的，MA做1或2阶，AR做1阶。所以建立ARMA模型。第四步：模型阶数的确定。在命令窗口输入命令：lsddyar(1)ma(1)cVariableCoefficientStd.Errort-

5、StatisticProb.C1760.451800.22202.1999540.0359AR(1)0.0986140.4447050.2217500.8261MA(1)-0.5723930.345981-1.6544070.1088R-squared0.172289Meandependentvar1417.347AdjustedR-squared0.115205S.D.dependentvar9605.186S.E.ofregression9034.976Akaikeinfocriterion21.14465.专业学习资料.........Su

6、msquaredresid2.37E+09Schwarzcriterion21.28207Loglikelihood-335.3145F-statistic3.018192Durbin-Watsonstat1.829482Prob(F-statistic)0.064453InvertedARRoots.10InvertedMARoots.57输入命令：lsddyar(1)ma(1)ma(2)cVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C1716.761785.62822.1852080.0374AR(

7、1)-0.3497060.542630-0.6444660.5245MA(1)0.2940280.4645900.6328760.5319MA(2)-0.5896460.172204-3.4241070.0019R-squared0.372921Meandependentvar1417.347.专业学习资料.........AdjustedR-squared0.305734S.D.dependentvar9605.186S.E.ofregression8003.296Akaikeinfocriterion20.92956Sumsquaredres

8、id1.79E+09Schwarzcriterion21.11278Loglikelihood-330.8730F-statistic5