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        arima模型的建模步驟有什么?

        回眸

        arima模型,差分整合移動平均自回歸模型,又稱整合移動平均自回歸模型(移動也可稱作滑動),是時間序列預(yù)測分析方法之一。那么arima模型的建模步驟有什么呢?

        1、單位根檢驗,確定單整階數(shù)。由單位根檢驗的案例分析可知,GDP時間序列為2階單整的。即d=2。通過2次差分,將GDP序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列。利用序列來建立ARMA模型。

        2、模型識別。確定模型形式和滯后階數(shù),通過自相關(guān)系數(shù)(AC)和偏自相關(guān)系數(shù)(PAC)來完成識別。首先將GDP數(shù)據(jù)輸入Eviews軟件,查看其二階差分的AC和PAC。打開GDP序列窗口,點擊View按鈕,出現(xiàn)下來菜單,選擇Correlogram。打開相關(guān)圖對話框,選擇二階差分(2nd difference),點擊OK,得到序列的AC和PAC。序列的自相關(guān)系數(shù)(AC)在1階截尾,偏自相關(guān)系數(shù)(PAC)在2階截尾。因此判斷模型為ARMA模型。

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        3、建模。由以上分析可知,建立模型。首先將GDP序列進行二次差分,得到序列。然后在Workfile工作文件簿中新建一個方程對話框,采用列表法的方法對方程進行定義。自回歸滯后項用ar表示,移動平均項用ma表示。本例中自回歸項有兩項,因此用ar(1)、ar(1)表示,移動平均項有一項,用ma(1)表示,點擊確定。從擬合優(yōu)度看,模型擬合效果較好,DW統(tǒng)計量為2.43,各變量t統(tǒng)計量也通過顯著性檢驗,模型較為理想。對殘差進行檢驗,也是平穩(wěn)的,因此判斷模型建立正確。

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        以上就是關(guān)于arima模型的建模步驟有什么的全部介紹了。