實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書arima模型建模預(yù)測

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1、..實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)書（ARIMA模型建模與預(yù)測）例：我國1952-2011年的進(jìn)出口總額數(shù)據(jù)建模及預(yù)測1、模型識(shí)別和定階（1）數(shù)據(jù)錄入打開Eviews軟件，選擇“File”菜單中的“New--Workfile”選項(xiàng)，在“Workfilestructuretype”欄選擇“Dated–regularfrequency”，在“Datespecification”欄中分別選擇“Annual”(年數(shù)據(jù))，分別在起始年輸入1952，終止年輸入2011，文件名輸入“im_ex”，點(diǎn)擊ok，見下圖，這樣就建立了一個(gè)工作文件。在workfile

2、中新建序列im_ex，并錄入數(shù)據(jù)（點(diǎn)擊File/Import/ReadText-Lotus-Excel…，找到相應(yīng)的Excel數(shù)據(jù)集，打開數(shù)據(jù)集，出現(xiàn)如下圖的窗口，在“Dataorder”選項(xiàng)中選擇“Byobservation-seriesincolumns”即按照觀察值順序錄入，第一個(gè)數(shù)據(jù)是從B15開始的，所以在“Upper-leftdatacell”中輸入B15，本例只有一列數(shù)據(jù)，在“Namesforseriesornumberifnamedinfile”中輸入序列的名字im_ex，點(diǎn)擊ok，則錄入了數(shù)據(jù)）：資料..（

3、2）時(shí)序圖判斷平穩(wěn)性雙擊序列im_ex，點(diǎn)擊view/Graph/line，得到下列對話框：得到如下該序列的時(shí)序圖，由圖形可以看出該序列呈指數(shù)上升趨勢，直觀來看，顯著非平穩(wěn)。（3）原始數(shù)據(jù)的對數(shù)處理因?yàn)閿?shù)據(jù)有指數(shù)上升趨勢，為了減小波動(dòng)，對其對數(shù)化，資料..在Eviews命令框中輸入相應(yīng)的命令“seriesy=log(im_ex)”就得到對數(shù)序列，其時(shí)序圖見下圖，對數(shù)化后的序列遠(yuǎn)沒有原始序列波動(dòng)劇烈：從圖上仍然直觀看出序列不平穩(wěn)，進(jìn)一步考察序列y的自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖：從自相關(guān)系數(shù)可以看出，呈周期衰減到零的速度非常緩慢，所以

4、斷定y序列非平穩(wěn)。為了證實(shí)這個(gè)結(jié)論，進(jìn)一步對其做ADF檢驗(yàn)。雙擊序列y，點(diǎn)擊view/unitroottest，出現(xiàn)下圖的對話框，資料..我們對序列y本身進(jìn)行檢驗(yàn)，所以選擇“Level”；序列y存在明顯的線性趨勢，所以選擇對帶常數(shù)項(xiàng)和線性趨勢項(xiàng)的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其他采用默認(rèn)設(shè)置，點(diǎn)擊ok。檢驗(yàn)結(jié)果見下圖，可以看出在顯著性水平0.05下，接受存在一個(gè)單位根的原假設(shè)，進(jìn)一步驗(yàn)證了原序列不平穩(wěn)。為了找出其非平穩(wěn)的階數(shù)，需要對其一階差分序列和二階差分序列等進(jìn)行ADF檢驗(yàn)。（4）差分次數(shù)d的確定y序列顯著非平穩(wěn)，現(xiàn)對其一階差分序列進(jìn)行

5、ADF檢驗(yàn)。在對y的一階差分序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)之前，需要明確y的一階差分序列的趨勢特征。在Eviews命令框中輸入相應(yīng)的命令“seriesdy1=D(y)”就得到對數(shù)序列的一階差分序列dy1，其時(shí)序圖見下圖由y的一階差分序列的時(shí)序圖可見，一階差分序列不具有趨勢特征，但具有非零的均值。因此，在下圖對序列y的單位根檢驗(yàn)的對話框中選擇“1stdifference”，同時(shí)選擇帶常數(shù)項(xiàng)、不帶趨勢項(xiàng)的模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其他采用默認(rèn)設(shè)置，點(diǎn)擊ok。資料..檢驗(yàn)結(jié)果見下圖，可以看出在顯著性水平0.05下，拒絕存在單位根的原假設(shè)，說明序列

6、y的一階差分序列是平穩(wěn)序列，因此d=1。（5）建立一階差分序列在Eviews對話框中輸入“seriesx=y-y(-1)”或“seriesx=y-y(-1)”，并點(diǎn)擊“回車”，便得到了經(jīng)過一階差分處理后的新序列x，其時(shí)序圖見下圖，從直觀上來看，序列x也是平穩(wěn)的，這就可以對x序列進(jìn)行ARMA模型分析了。（6）模型識(shí)別和定階雙擊序列x，點(diǎn)擊view/Correlogram，出現(xiàn)下圖對話框，資料..我們對原始數(shù)據(jù)序列做相關(guān)圖，因此在“Correlogramof”對話框中選擇“Level”即表示對原始序列做相關(guān)，在滯后階數(shù)中選擇1

7、2（或8=），點(diǎn)擊ok，即出現(xiàn)下列相關(guān)圖：從x的自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖中我們可以看到，偏自相關(guān)系數(shù)是明顯截尾的，而自相關(guān)系數(shù)在滯后6階和7階的時(shí)候落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差的邊緣。這使得我們難以采用傳統(tǒng)的Box-Jenkins方法（自相關(guān)偏自相關(guān)函數(shù)、殘差方差圖、F檢驗(yàn)、準(zhǔn)則函數(shù)）確定模型的階數(shù)。對于這種情況，本例通過反復(fù)對模型進(jìn)行估計(jì)比較不同模型的變量對應(yīng)參數(shù)的顯著性來確定模型階數(shù)。2、模型的參數(shù)估計(jì)在Eviews主菜單點(diǎn)擊“Quick”－“EstimateEquation”，會(huì)彈出如下圖所示的窗口，在“EquationSpe

8、cification”空白欄中鍵入“xCAR(1)AR(2)MA(1)MA(2)MA(3)MA(4)MA(5)”等，在“EstimationSettings”中選擇“LS-LeastSquares(NLSandARMA)”，然后“OK”?；蛘咴诿畲翱谥苯虞斎搿發(fā)sxCAR(1)AR(2)MA(1)MA