ARMA模型的eviews的建立 時(shí)間序列分析實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)

1、時(shí)間序列分析實(shí)驗(yàn)指導(dǎo)統(tǒng)計(jì)與應(yīng)用用數(shù)學(xué)學(xué)學(xué)院前 言隨著計(jì)算機(jī)機(jī)技術(shù)的的飛躍發(fā)發(fā)展以及及應(yīng)用軟軟件的普普及，對(duì)高等等院校的的實(shí)驗(yàn)教教學(xué)提出出了越來(lái)來(lái)越高的的要求。為實(shí)現(xiàn)現(xiàn)教育思思想與教教學(xué)理念念的不斷斷更新，在在教學(xué)中中必須注注重對(duì)大大學(xué)生動(dòng)動(dòng)手能力力的培訓(xùn)訓(xùn)和創(chuàng)新新思維的的培養(yǎng)，注注重學(xué)生生知識(shí)、能能力、素素質(zhì)的綜綜合協(xié)調(diào)調(diào)發(fā)展。 為此，我我們組織織統(tǒng)計(jì)與與應(yīng)用數(shù)數(shù)學(xué)學(xué)院院的部分分教師編編寫了系系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)教學(xué)指指導(dǎo)書。這套實(shí)驗(yàn)教教學(xué)指導(dǎo)導(dǎo)書具有有以下特特點(diǎn)： 理論與與實(shí)踐相相結(jié)合，書書中的大大量經(jīng)濟(jì)濟(jì)案例緊緊密聯(lián)系系我國(guó)的的經(jīng)濟(jì)發(fā)發(fā)展實(shí)際際，有利利于提高高學(xué)生分分析問題題解決問問題的能能力。 理

2、論教教學(xué)與應(yīng)應(yīng)用軟件件相結(jié)合合，我們們根據(jù)不不同的課課程分別別介紹了了SPSSS、SASS、MATTLABB、EVVIEWWS等軟軟件的使使用方法法，有利利于提高高學(xué)生建建立數(shù)學(xué)學(xué)模型并并能正確確求解的的能力。這套實(shí)驗(yàn)教教學(xué)指導(dǎo)導(dǎo)書在編編寫的過過程中始始終得到到安徽財(cái)財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)教務(wù)處處、實(shí)驗(yàn)驗(yàn)室管理理處以及及統(tǒng)計(jì)與與應(yīng)用數(shù)數(shù)學(xué)學(xué)院院的關(guān)心心、幫助助和大力力支持，對(duì)對(duì)此我們們表示衷衷心的感感謝！限于我們的的水平，歡歡迎各方方面對(duì)教教材存在在的錯(cuò)誤誤和不當(dāng)當(dāng)之處予予以批評(píng)評(píng)指正。 統(tǒng)計(jì)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)模型分分析實(shí)驗(yàn)驗(yàn)中心 20007年22月目 錄TOC o 1-1 h z u HYPERLINK l _

3、Toc167232542 實(shí)驗(yàn)一 EVIIEWSS中時(shí)間序序列相關(guān)關(guān)函數(shù)操操作 PAGEREF _Toc167232542 h - 11 - HYPERLINK l _Toc167232543 實(shí)驗(yàn)二 確定性性時(shí)間序序列建模模方法 PAGEREF _Toc167232543 h - 99 - HYPERLINK l _Toc167232544 實(shí)驗(yàn)三 時(shí)間序序列隨機(jī)機(jī)性和平平穩(wěn)性檢檢驗(yàn) PAGEREF _Toc167232544 h - 118 - HYPERLINK l _Toc167232545 實(shí)驗(yàn)四 時(shí)間序序列季節(jié)節(jié)性、可可逆性檢檢驗(yàn) PAGEREF _Toc167232545 h -

4、 221 - HYPERLINK l _Toc167232546 實(shí)驗(yàn)五 ARMMA模型型的建立立、識(shí)別別、檢驗(yàn)驗(yàn) PAGEREF _Toc167232546 h - 227 - HYPERLINK l _Toc167232547 實(shí)驗(yàn)六 ARMMA模型型的診斷斷性檢驗(yàn)驗(yàn) PAGEREF _Toc167232547 h - 330 - HYPERLINK l _Toc167232548 實(shí)驗(yàn)七 ARMMA模型型的預(yù)測(cè)測(cè) PAGEREF _Toc167232548 h - 331 - HYPERLINK l _Toc167232549 實(shí)驗(yàn)八 復(fù)習(xí)ARRMA建建模過程程 PAGEREF _Toc

5、167232549 h - 333 - HYPERLINK l _Toc167232550 實(shí)驗(yàn)九 時(shí)間序序列非平平穩(wěn)性檢檢驗(yàn) PAGEREF _Toc167232550 h - 335 - 57 -實(shí)驗(yàn)一 EVIIEWSS中時(shí)間間序列相相關(guān)函數(shù)數(shù)操作【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹渴煜はviiewss的操作作：菜單單方式，命命令方式式；練習(xí)并掌握握與時(shí)間間序列分分析相關(guān)關(guān)的函數(shù)數(shù)操作。【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容容】一、EViiewss軟件的的常用菜菜單方式式和命令令方式；二、各種常常用差分分函數(shù)表表達(dá)式； 三、時(shí)間序序列的自自相關(guān)和和偏自相相關(guān)圖與與函數(shù)；【實(shí)驗(yàn)步驟驟】一、EViiewss軟件的的常用菜菜單方式式和命令令方

6、式；創(chuàng)建工作作文件菜單方式式啟動(dòng)EViiewss軟件之之后，進(jìn)進(jìn)入EVViewws主窗窗口在主菜單上上依次點(diǎn)點(diǎn)擊Fiile/Neww/Woorkffilee，即選選擇新建建對(duì)象的的類型為為工作文文件，將將彈出一一個(gè)對(duì)話話框，由由用戶選選擇數(shù)據(jù)據(jù)的時(shí)間間頻率（ffreqquenncy）、起起始期和和終止期期。選擇擇時(shí)間頻頻率為AAnnuual（年年度），再再分別點(diǎn)點(diǎn)擊起始始期欄（SStarrt ddatee）和終終止期欄欄（Ennd ddatee），輸輸入相應(yīng)應(yīng)的日期期，然后后點(diǎn)擊OOK按鈕鈕，將在在EViiewss軟件的的主顯示示窗口顯顯示相應(yīng)應(yīng)的工作作文件窗窗口。工作文件窗窗口是EEViee

7、ws的的子窗口口，工作作文件一一開始其其中就包包含了兩兩個(gè)對(duì)象象，一個(gè)個(gè)是系數(shù)數(shù)向量CC（保存存估計(jì)系系數(shù)用），另另一個(gè)是是殘差序序列REESIDD（實(shí)際際值與擬擬合值之之差）。命令方式式在EVieews軟軟件的命命令窗口口中直接接鍵入CCREAATE命命令，也也可以建建立工作作文件。命命令格式式為：CCREAATE 時(shí)間頻頻率類型型 起始始期 終終止期 則菜單方式式過程可可寫為：CREEATEE A 119855 19998輸入Y、XX的數(shù)據(jù)據(jù)DATAA命令方方式在EVieews軟軟件的命命令窗口口鍵入DDATAA命令，命命令格式式為：DATA 本例中可在在命令窗窗口鍵入入如下命命令：DAT

8、A YY X鼠標(biāo)圖形形界面方方式在EVieews軟軟件主窗窗口或工工作文件件窗口點(diǎn)點(diǎn)擊Obbjeccts/Neww Obbjecct，對(duì)對(duì)象類型型選擇SSeriies，并并給定序序列名，一一次只能能創(chuàng)建一一個(gè)新序序列。再再?gòu)墓ぷ髯魑募磕夸浿羞x選取并雙雙擊所創(chuàng)創(chuàng)建的新新序列就就可以展展示該對(duì)對(duì)象，選選擇Eddit/，進(jìn)進(jìn)入編輯輯狀態(tài)，輸輸入數(shù)據(jù)據(jù)。生成loog（YY）、llog（XX）、XX2、11/X、時(shí)時(shí)間變量量T等序序列在命令窗口口中依次次鍵入以以下命令令即可：GENR LLOGYY=LOOG(YY)GENR LLOGXX=LOOG(XX)GENR XX1=XX2GENR XX2=11/

9、XGENR TT=TTRENND(884)選擇若干干變量構(gòu)構(gòu)成數(shù)組組，在數(shù)數(shù)組中增增加變量量。在工作文件件窗口中中單擊所所要選擇擇的變量量，按住住Ctrrl鍵不不放，繼繼續(xù)用鼠鼠標(biāo)選擇擇要展示示的變量量，選擇擇完以后后，單擊擊鼠標(biāo)右右鍵，在在彈出的的快捷菜菜單中點(diǎn)點(diǎn)擊Oppen/as Grooup，則則會(huì)彈出出數(shù)組窗窗口，其其中變量量從左至至右按在在工作文文件窗口口中選擇擇變量的的順序來(lái)來(lái)排列。在數(shù)組窗口口點(diǎn)擊EEditt/，進(jìn)入入全屏幕幕編輯狀狀態(tài)，選選擇一個(gè)個(gè)空列，點(diǎn)點(diǎn)擊標(biāo)題題欄，在在編輯窗窗口輸入入變量名名，再點(diǎn)點(diǎn)擊屏幕幕任意位位置，即即可增加加一個(gè)新新變量。增加變量后后，即可可輸入數(shù)數(shù)

10、據(jù)。點(diǎn)點(diǎn)擊要?jiǎng)h刪除的變變量列的的標(biāo)題欄欄，在編編輯窗口口輸入新新變量名名，再點(diǎn)點(diǎn)擊屏幕幕任意位位置，彈彈出REENAMME對(duì)話話框，點(diǎn)點(diǎn)擊YEES按鈕鈕即可。在工作文文件窗口口中刪除除、更名名變量。在工作文文件窗口口中選取取所要?jiǎng)h刪除或更更名的變變量并單單擊鼠標(biāo)標(biāo)右鍵，在在彈出的的快捷菜菜單中選選擇Deelette（刪刪除）或或Rennamee（更名名）即可可在工作文文件窗口口中選取取所要?jiǎng)h刪除或更更名的變變量，點(diǎn)點(diǎn)擊工作作文件窗窗口菜單單欄中的的Objjectts/DDeleete sellectted（Reenamme sseleecteed），即即可刪除除（更名名）變量量在工作文文件窗口

11、口中選取取所要?jiǎng)h刪除的變變量，點(diǎn)點(diǎn)擊工作作文件窗窗口菜單單欄中的的Delletee按鈕即即可刪除除變量。三、圖形分分析與描描述統(tǒng)計(jì)計(jì)分析利用PLLOT命命令繪制制趨勢(shì)圖圖在命令窗口口中鍵入入：PLLOT YY也可以利用用PLOOT命令令將多個(gè)個(gè)變量的的變化趨趨勢(shì)描繪繪在同一一張圖中中，例如如鍵入以以下命令令，可以以觀察變變量Y、XX的變化化趨勢(shì)PLOT Y XX 利用SCCAT命命令繪制制X、YY的散點(diǎn)點(diǎn)圖在命令窗口口中鍵入入：SCCAT X Y則可以初步步觀察變變量之間間的相關(guān)關(guān)程度與與相關(guān)類類型二、各種常常用差分分函數(shù)表表達(dá)式 表1-11:19949年年1月119600年122月數(shù)據(jù)據(jù)19

12、49年年1950年年1951年年1952年年1953年年1954年年1955年年1956年年1957年年1958年年1959年年1960年年11121151451711962042422843153403604172118126150180196188233277301318342391313214117819323623526731735636240641941291351631812352272693133483483964615121125172183229234270318355363420472613514917821824326431537442243547253571481701

13、992302643023644134654915486228148170199242272293347405467505559606913615818420923725931235540440446350810119 1331621912112292743063473594074611110411414617218020323727130531036239012118140166194201229278306306337405432（一）利用用D(xx)命令令系列對(duì)對(duì)時(shí)間序序列進(jìn)行行差分(x為表表1-11中的數(shù)數(shù)據(jù))。1、在命令令窗口中中鍵入：gennr dx= D(x)則生成的新新序列為為序

14、列x的一階階差分序序列2、在命令令窗口中中鍵入：gennr dxnn= D(xx,n)則生成的新新序列為為序列xx的n階差分分。3、在命令令窗口中中鍵入：gennr dxss= D(xx,0,s)則生成的新新序列為為序列xx的對(duì)周期期長(zhǎng)度為為s一階季季節(jié)差分分。4、在命令令窗口中中鍵入：gennr dxssn= D(x,n,ss) 則生成的新新序列為為對(duì)周期期長(zhǎng)度為為s的時(shí)間間序列xx取一階階季節(jié)差差分后的的序列再再取n 階差差分。5、在命令令窗口中中鍵入：gennr dlxx= Dlogg(x)則生成的新新序列為為x取自然然對(duì)數(shù)后后，再取取一階差差分。6、在命令令窗口中中鍵入：gennr d

15、lxxsn= Dlogg(x,n,ss) 則生成的新新序列為為周期長(zhǎng)長(zhǎng)度為ss的時(shí)間間序列xx先取自自然對(duì)數(shù)數(shù)，再取取一階季季節(jié)差分分，然后后再對(duì)序序列取nn 階差差分。在EVIEEWS中中操作的的圖形分分別為： 三、時(shí)間序序列的自自相關(guān)和和偏自相相關(guān)圖與與函數(shù)；（一）觀察察時(shí)間序序列的自自相關(guān)圖圖。命令方式：（1）在在命令行行輸入命命令：IIdennt xx (x為為序列名名稱)；（2）然后后在出現(xiàn)現(xiàn)的對(duì)話話框中輸輸入滯后后時(shí)期數(shù)數(shù)。（可可取默認(rèn)認(rèn)數(shù)）菜單方式：（1）雙雙擊序列列圖標(biāo)。菜單操作方方式：VViewwCorrreloograam，在出現(xiàn)的對(duì)對(duì)話框中中輸入滯滯后數(shù)。（可可取默認(rèn)認(rèn)數(shù)

16、） （二）練練習(xí)：觀觀察一些些文件中中的序列列自相關(guān)關(guān)函數(shù)AAutoocorrrellatiion，偏偏自相關(guān)關(guān)函數(shù)PParttiall auutoccorrrelaatioon的特特征練習(xí)1：操操作文件件：Sttpooor11.wff1(美美國(guó)S&P5000工業(yè)業(yè)股票價(jià)價(jià)格指數(shù)數(shù)19880年11月19996年年2月)步驟：（11）打開開該文件件。（2）觀察察序列sstpooorrr的趨勢(shì)勢(shì)圖，自自相關(guān)圖圖（自相相關(guān)函數(shù)數(shù)，偏自自相關(guān)函函數(shù)）的的特征。（3）對(duì)序序列取一一階差分分，生成成新序列列dspp：gennr ddsp=d(sstpooor)，并觀觀察其趨趨勢(shì)圖，自自相關(guān)圖圖（同上上，下

17、略略）的特特征。（4）對(duì)該該序列的的自然對(duì)對(duì)數(shù)取一一階差分分，生成成新的序序列dllnspp：gennr ddlnssp=ddlogg(sttpooor)，并并觀察其其趨勢(shì)圖圖，自相相關(guān)圖。 練習(xí)2：操操作文件件：ussagnnp.wwf1(美國(guó)19947年年第一季季度119700年第四四季度GGNP數(shù)數(shù)據(jù))步驟：（11）打開開該文件件。（2）觀察察序列uusaggdp的的趨勢(shì)圖圖的特征征，自相相關(guān)圖的的特征。（3）對(duì)該該序列取取一階差差分，生生新的序序列dggdp：Gennr ddgdpp=d(usaagdpp)。觀觀察其趨趨勢(shì)圖，自自相關(guān)圖圖。（4）對(duì)該該序列的的自然對(duì)對(duì)數(shù)取一一階差分分，

18、生成成新的序序列dllngddp：Gennr ddlnggdp=dloog(ggdp)。觀察察其趨勢(shì)勢(shì)圖，自自相關(guān)圖圖。（5）對(duì)序序列一階階季節(jié)差差分，生生成新序序列dssgdpp=d(usaagdpp,0,4)觀觀察其趨趨勢(shì)圖，自自相關(guān)圖圖的特征征。（6）對(duì)該該序列的的自然對(duì)對(duì)數(shù)取一一階季節(jié)節(jié)差分，生生成新的的序列：dsllngddp=ddlogg(ussagddp,00,4)，觀察察其趨勢(shì)勢(shì)圖、自自相關(guān)圖圖。實(shí)驗(yàn)二 確定性性時(shí)間序序列建模模方法【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹渴煜はご_定性性時(shí)間序序列模型型的建模模原理；掌握確定性性時(shí)間序序列建立立模型的的幾種常常用方法法?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容容】一、多項(xiàng)式式模型和和加

19、權(quán)最最小二乘乘法的建建立；二、單參數(shù)數(shù)和雙參參數(shù)指數(shù)數(shù)平滑法法進(jìn)行預(yù)預(yù)測(cè)的操操作練習(xí)習(xí)；三、二次曲曲線和對(duì)對(duì)數(shù)曲線線趨勢(shì)模模型建立立及預(yù)測(cè)測(cè)；【實(shí)驗(yàn)步驟驟】一、多多項(xiàng)式模模型和加加權(quán)最小小二乘法法的建立立；1、我國(guó)11974419994年年的發(fā)電電量資料料列于表表中，已已知19995年年的發(fā)電電量為1100777.226億千千瓦小時(shí)時(shí)，試以以表1.1中的的資料為為樣本：據(jù)擬合優(yōu)度度和外推推檢驗(yàn)的的結(jié)果建建立最合合適的多多項(xiàng)式模模型。采用加權(quán)最最小二乘乘法估計(jì)計(jì)我國(guó)工工業(yè)發(fā)電電量的線線性趨勢(shì)勢(shì)，并與與普通最最小二乘乘法估計(jì)計(jì)的線性性模型進(jìn)進(jìn)行比較較，列出出OLSS方法預(yù)預(yù)測(cè)值和和W=00.6，W

20、W=0.7時(shí)119922到19995年年預(yù)測(cè)值值以及相相對(duì)誤差差。74-78879-83384-88889-93394-955166828203770584892811958300641076212100777.266203130934495677522343277497375392566351454528395操作過程：建立WOORKFFILEE: CREEATEE A 119744 19995 生生成新序序列Y：datta yy 生生成新的的時(shí)間趨趨勢(shì)序列列t ：gennr tt=ttrennd(119733) 建建立系列列方程：smppl 119744 19994ls y c tt ls

21、 yy c t tt2 ls yy c t tt2 t33 通過擬合優(yōu)優(yōu)度和外外推檢驗(yàn)驗(yàn)的結(jié)果果發(fā)現(xiàn)一一元三次次多項(xiàng)式式模型效效果最好好。 首先先生成權(quán)權(quán)數(shù)序列列：geenr m=ssqr(0.66(221-tt) 加權(quán)權(quán)最小二二乘法的的命令方方式： ls(w=mm) yy c t 普通通最小二二乘法命命令方式式：lss y c tt 進(jìn)行行預(yù)測(cè)：打開對(duì)對(duì)應(yīng)的方方程窗口口，點(diǎn)fforeecasst按紐紐，將出出現(xiàn)對(duì)話話框，修修改對(duì)話話框 ssampple rannge forr fooreccastt中的時(shí)時(shí)間期限限的截止止日期為為預(yù)測(cè)期期. 相對(duì)對(duì)誤差的的計(jì)算公公式為：（實(shí)際際值-預(yù)預(yù)測(cè)值）

22、/實(shí)際值值 二、單參數(shù)數(shù)和雙參參數(shù)指數(shù)數(shù)平滑法法進(jìn)行預(yù)預(yù)測(cè)的操操作練習(xí)習(xí)2、某地區(qū)區(qū)19996220033年的人人口數(shù)據(jù)據(jù)如表11.2 ，運(yùn)用用二次指指數(shù)平滑滑法預(yù)測(cè)測(cè)該鎮(zhèn)220044年底的的人口數(shù)數(shù)（單位位：人）。 1996199719981999200020012002200311433331158223117177111851171198550121122112238891236226 建立立WORRKFIILE：creeatee U 19996 20004建立新序列列Y和TT： datta y 然后輸輸入數(shù)值值。 geenr t=treend(19995) 打開開y 序列，點(diǎn)點(diǎn)擊 ex

23、pponeentiial smmootthinng 按按紐 ，出出現(xiàn)如圖圖所示對(duì)對(duì)話框按按照?qǐng)D示示選項(xiàng)點(diǎn)點(diǎn)擊確定定即可。 33、某地地區(qū)1999620003年農(nóng)農(nóng)村用電電量數(shù)據(jù)據(jù)見表11.3 ，試?yán)肏oolt雙雙參數(shù)指指數(shù)平滑滑法預(yù)測(cè)測(cè)該地區(qū)區(qū)20004年該該地區(qū)農(nóng)農(nóng)村用電電量（單單位：千千瓦時(shí)）。 19961997199819992000200120022003844.55963.221106.91244.81473.91655.71812.71980.1 建立WORRKFIILE：creeatee U 19996 20004建立新序列列Y和TT： datta y 然后輸輸入數(shù)值值。 g

24、eenr t=treend(19995) 打開開y 序列，點(diǎn)點(diǎn)擊 expponeentiial smmootthinng 按按紐 ，出出現(xiàn)如圖圖所示對(duì)對(duì)話框按按照?qǐng)D示示選項(xiàng)點(diǎn)點(diǎn)擊確定定即可。三、二次曲曲線和對(duì)對(duì)數(shù)曲線線趨勢(shì)模模型建立立及預(yù)測(cè)測(cè)；4、我國(guó)民民航客運(yùn)運(yùn)量數(shù)據(jù)據(jù)的季節(jié)節(jié)調(diào)整。有有關(guān)數(shù)據(jù)據(jù)如表11.4 ，對(duì)序序列進(jìn)行行季節(jié)調(diào)調(diào)整。（11指19993年年10月月，544指19998年年3月）并并對(duì)調(diào)整整后序列列建立二二次曲線線和對(duì)數(shù)數(shù)曲線趨趨勢(shì)模型型，得到到兩個(gè)方方程的民民航客運(yùn)運(yùn)量趨勢(shì)勢(shì)估計(jì)值值，并進(jìn)進(jìn)行季節(jié)節(jié)調(diào)整，求求出兩個(gè)個(gè)趨勢(shì)方方程建立立的季節(jié)節(jié)模型預(yù)預(yù)測(cè)值。（選做）123456

25、73282632512412493163441112131415161738436840136333636633121222324252627397.331463509474508458.9944123132333435363744748343951455048953441424344454647416451486.22507458.99949356251525354398442404.555428實(shí)驗(yàn)三 時(shí)間序序列隨機(jī)機(jī)性和平平穩(wěn)性檢檢驗(yàn)【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹?認(rèn)識(shí)EEvieews輸輸出的時(shí)時(shí)間序列列自相關(guān)關(guān)圖的內(nèi)內(nèi)容及含含義：自相關(guān)函數(shù)數(shù)、偏自自相關(guān)函函數(shù)、995%置置信限、QQ-sttatiis

26、tiic 。學(xué)會(huì)通過自自相關(guān)圖圖的Q統(tǒng)統(tǒng)計(jì)量判判斷序列列是否為為白噪聲聲。通過觀察序序列的趨趨勢(shì)圖及及自相關(guān)關(guān)圖判斷斷序列是是否為平平穩(wěn)序列列。 【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容容】一、本次練練習(xí)主要要操作文文件為aar1.wf1，ar22.wff1，ma11.wff1，ma22.wff1，armma111.wff1，armma211.wff1，各各文件中中包含的的序列都都是模擬擬生成的的零均值值平穩(wěn)序序列。二、總結(jié)各各種過程程自相關(guān)關(guān)函數(shù)，偏偏自相關(guān)關(guān)函數(shù)的的特征。三、觀察其其他文件件中的序序列，看看其是否否平穩(wěn)，若若不平穩(wěn)穩(wěn)，試通通過適當(dāng)當(dāng)?shù)牟罘址肿儞Q、方方差平穩(wěn)穩(wěn)化變換換(取對(duì)數(shù)數(shù)，平方方根等)使其轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)化為平

27、平穩(wěn) 序列，然然后觀察察序列的的自相關(guān)關(guān)函數(shù)，偏偏自相關(guān)關(guān)函數(shù)的的特征，并并與自已已總結(jié)的的各種過過程的特特征對(duì)照照?！緦?shí)驗(yàn)步驟驟】練習(xí)1.操操作文件件：arr1.wwf1說明：該文文件中含含有三個(gè)個(gè)序列：at為模模擬生成成的正態(tài)態(tài)白噪聲聲序列；x、y均是模模擬生成成的arr(1)過程，其其參數(shù)各各不相同同。 文件中中有兩個(gè)個(gè)模型：EQXX、EQQY分別別是對(duì)xx、y的估計(jì)計(jì)結(jié)果。操作內(nèi)容：（1）觀觀察序列列at的自相相關(guān)圖，看看其是否否為白噪噪聲序列列，為什什么？ （2）觀觀察序列列x的自自相關(guān)圖圖：樣本本自相關(guān)關(guān)函數(shù)（SSACFF）呈指指數(shù)衰減減，樣本本偏自相相關(guān)函數(shù)數(shù)（SPPACFF）滯

28、后后一階截截尾。 （33）觀察察序列yy的自相相關(guān)圖：樣本自自相關(guān)函函數(shù)呈正正負(fù)交替替的指數(shù)數(shù)衰減，樣樣本偏自自相關(guān)函函數(shù)滯后后一階截截尾。 （44）分別別打開EEQX、EQQY，試寫寫出對(duì)xx、y的的估計(jì)結(jié)結(jié)果。練習(xí)2：操操作文件件：arr2.wwf1說明：該文文件中含含有四個(gè)個(gè)序列：at為模擬擬生成的的白噪聲聲序列；x，y，z均為模模擬生成成的ARR(2)過程，且且其參數(shù)數(shù)各不相相同。文件中有三三個(gè)模型型：分別別是對(duì)xx、y、z的的估計(jì)結(jié)結(jié)果。操作內(nèi)容：（1）分別別觀察序序列x，y，z的自相相關(guān)圖，看看其樣本本自相關(guān)關(guān)函數(shù)，樣樣本偏自自相關(guān)函函數(shù)各有有什么特特征。（提提示：其其樣本自自相關(guān)

29、函函數(shù)分別別呈混合合指數(shù)衰衰減、正正負(fù)交替替的混合合指數(shù)衰衰減、阻阻尼正弦弦波衰減減；樣本本偏自相相關(guān)函數(shù)數(shù)均滯后后二階截截尾）。（2）分別別打開EEQX、EEQY、EEQZ，寫寫出對(duì)xx、y、z的的估計(jì)結(jié)結(jié)果。練習(xí)3：操操作方件件：maa1.wwf1說明：文件件中的序序列x、y分別為為模擬生生成的mma(11)過程程，其參參數(shù)各不不相同。文文件中的的模型EEQX、EEQY為為對(duì)x、y的估計(jì)計(jì)結(jié)果。操作內(nèi)容：（1）分分別觀察察序列xx，y的自相相關(guān)圖，看看其樣本本自相關(guān)關(guān)圖，偏偏自相關(guān)關(guān)圖各有有什么特特征。（提提示：其其樣本自自相關(guān)函函數(shù)均呈呈滯后一一階截尾尾，樣本本偏自相相關(guān)函數(shù)數(shù)分別呈呈指

30、數(shù)衰衰減、正正負(fù)交替替的指數(shù)數(shù)衰減）。 （22）分別別打開EEQX、EEQY、寫寫出對(duì)xx、y的估計(jì)計(jì)結(jié)果。練習(xí)4：操操作文件件：maa2.wwf2說明：文件件中的序序列分別別為模擬擬生成的的MA(2)過過程，其其參數(shù)各各不相同同。操作內(nèi)容：（1）分分別觀察察序列xx，y的自相相關(guān)圖，看看其樣本本自相關(guān)關(guān)圖，偏偏自相關(guān)關(guān)圖各有有什么特特征。（提提示：各各序列的的樣本自自相關(guān)函函數(shù)均滯滯后二階階截尾，樣樣本偏自自相關(guān)函函數(shù)分別別呈混合合指數(shù)衰衰減、正正負(fù)交替替的混合合指數(shù)衰衰減，阻阻尼正弦弦波衰減減）。 （2）分分別打開開EQXX、EQQY、寫寫出對(duì)xx、y的估計(jì)計(jì)結(jié)果。練習(xí)5：操操作文件件：A

31、RRMA111.wwf1說明：文件件中的序序列x，y，z分別為為模擬生生成的不不同參數(shù)數(shù)的ARRMA(1,11)過程程，EQQX、EEQY、EQQZ分別別為對(duì)各各序列估估計(jì)的結(jié)結(jié)果。操作內(nèi)容：（1）分別觀察序列x，y的自相關(guān)圖，看其樣本自相關(guān)圖，偏自相關(guān)圖各有什么特征。（提示：各序列的自相關(guān)函數(shù)，偏自相關(guān)函數(shù)都呈指數(shù)衰減）。 （22）寫出出各模型型的估計(jì)計(jì)結(jié)果。練習(xí)6：操操作文件件：ARRMA221.wwf1操作內(nèi)容：（1）分分別觀察察序列xx，y的自相相關(guān)圖，看看其樣本本自相關(guān)關(guān)圖，偏偏自相關(guān)關(guān)圖各有有什么特特征。（提提示：各各序列的的自相關(guān)關(guān)函數(shù)，偏偏自相關(guān)關(guān)函數(shù)都都呈指數(shù)數(shù)衰減）。 （2

32、）寫寫出各模模型的估估計(jì)結(jié)果果。實(shí)驗(yàn)四 時(shí)間序序列季節(jié)節(jié)性、可可逆性檢檢驗(yàn) 【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹?觀察具具有實(shí)際際背景的的經(jīng)濟(jì)數(shù)數(shù)據(jù)，判判斷其是是否平穩(wěn)穩(wěn)、是否否含有季季節(jié)性，均均值是否否為零。能能運(yùn)用合合適的方方法如差差分、季季節(jié)差分分、取對(duì)對(duì)數(shù)、平平方根等等，使序序列變?yōu)闉槠椒€(wěn)序序列；平平穩(wěn)序列列減去其其均值，使使其零均均值化?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容容】一、判判斷序列列的平穩(wěn)穩(wěn)性和可可逆性，給給出相應(yīng)應(yīng)判斷依依據(jù)，并并寫出模模型形式式。二、找出自自己感興興趣的數(shù)數(shù)據(jù)，判判斷數(shù)據(jù)據(jù)是否平平穩(wěn)，是是否具有有季節(jié)性性，均值值是否為為零等。【實(shí)驗(yàn)步驟驟】練習(xí)一操作文件：ar11.wff1，ar22.wff1，ma1

33、1.wff1，ma22.wff1，armma111.wff1，armma211.wff1操作內(nèi)容：一、（1）打打開文件件ar11.wff1，(2)依據(jù)據(jù)EQXX，寫出出關(guān)于序序列x的模型型形式：Xt=0.668Xtt-1+at （3）寫寫出用BB算子表表示的模模型形式式：(100.688B) Xt = aat(4)判斷斷模型是是否平穩(wěn)穩(wěn)？說明明原因。(5)寫出出該模型型的傳遞遞形式。 二、（1）打打開文件件ar22.wff1（2）依據(jù)據(jù)EQXX寫出序序列x的模型型形式為為：Xtt=0.49Xtt-1 +0.225Xtt-2+at(3)寫出出用B算子表表示的形形式：(4)判斷斷模型是是否平穩(wěn)穩(wěn)?

34、說明原原因。(5)試推推導(dǎo)模型型的傳遞遞形式。并并寫出其其前5個(gè)格林林函數(shù)。 三、（1）打開文文件maa1.wwf1(2)依據(jù)據(jù)EQXX寫出序序列X的模型型形式：Xt= att0.882att-1 (3)寫出出用B算子表表示的形形式：XXt= (110.882B)at(4)判斷斷模型是是否可逆逆？說明明原因。（5）寫出出該模型型的逆轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)形式。四、（1）打開文文件arrma11.wff1(2)依據(jù)據(jù)EQXX寫出序序列X的模型型形式：Xt= 0.92 Xt-1 +at0.557att-1 (3)寫出出用B算子表表示的形形式：(10.992B)Xt= (110.557B)at(4)判斷斷模型是是否平

35、穩(wěn)穩(wěn)？是否否平穩(wěn)？說明原原因。（5）試推推該模型型的傳遞遞函數(shù)形形式。 五、 打開開ma22.wff1，寫寫出各序序列模型型形式及及用B算子表表示的形形式，判判斷序列列是否可可逆，試試推導(dǎo)其其逆轉(zhuǎn)形形式。 打開開ARMMA211.wff1，寫寫出各序序列模型型形式及及用B算子表表示的形形式，判判斷序列列是否平平穩(wěn)，是是否可逆逆，試推推導(dǎo)其傳傳遞函數(shù)數(shù)形式，逆逆轉(zhuǎn)形式式。練習(xí)二操作文件：zl11.wff1zzl200.wff1，gdpp.wff1，gdppinddex.wf11，stppoorr.wff1，usaagnpp.wff1等。文件說明：（1）zl1wf1zl20.wf1各文件是教材后附

36、錄III所列資料，各數(shù)據(jù)背景參見附錄。 （22）gddp.wwf1為為我國(guó)11978820001各年年GDPP數(shù)據(jù)。 GGdpiindeex.wwf1為為我國(guó)11953320001各各年GDDP指數(shù)數(shù)，即各各年GDDP發(fā)展展速度數(shù)數(shù)據(jù)。 （33）sttpooor.wwf1，usaagnpp.wff1文件件說明見見第一次次上機(jī)實(shí)實(shí)習(xí)內(nèi)容容說明。判斷是否平平穩(wěn)、是是否具有有季節(jié)性性的方法法：（1）通過過序列的的趨勢(shì)圖圖粗略的的判斷。（2）通過過序列的的自相關(guān)關(guān)圖判斷斷。若序序列自相相關(guān)函數(shù)數(shù)衰減緩緩慢，滯滯后較長(zhǎng)長(zhǎng)時(shí)期仍仍不為零零，則可可初步斷斷定序列列非平穩(wěn)穩(wěn)。若序序列的自自相關(guān)函函數(shù)周期期性的

37、顯顯著不為為零（如如月度數(shù)數(shù)據(jù)的滯滯后122期，224期，336期等等自相關(guān)關(guān)函數(shù)顯顯著不為為零；季季度數(shù)據(jù)據(jù)的滯后后4，8，112，116各期期自相關(guān)關(guān)函數(shù)顯顯著不為為零）則則可判斷斷序列含含有季節(jié)節(jié)性。使序列平穩(wěn)穩(wěn)化的方方法：（1）若數(shù)數(shù)據(jù)方差差非平穩(wěn)穩(wěn)，應(yīng)先先通過對(duì)對(duì)數(shù)變換換、平方方根變換換等方法法，使序序列方差差平穩(wěn)。（2）先通通過差分分消除序序列的長(zhǎng)長(zhǎng)期趨勢(shì)勢(shì)（如果果有的話話）。（3）再通通過季節(jié)節(jié)差分消消除序列列的季節(jié)節(jié)性（如如果有的的話）。差分函數(shù)的的使用可可見前兩兩次上機(jī)機(jī)實(shí)習(xí)內(nèi)內(nèi)容。使平穩(wěn)序列列零均值值化的方方法： HYPERLINK mailto:在Evieews中中可通過

38、過函數(shù)meaan()求序列列的均值值 在Eviiewss中可通通過函數(shù)數(shù)meean()求序序列的均均值。如要求平穩(wěn)穩(wěn)序列xx的均值值，并對(duì)對(duì)序列xx零均值值化，則則可用如如下命令令：Scalaar HYPERLINK mailto:m=mean(x mm=mmeann(x)Genr y=xxm其中：Sccalaar命令令在Evviewws中表表示生成成標(biāo)量數(shù)數(shù)據(jù)（均均值只是是一個(gè)數(shù)數(shù)，而不不是序列列）。 Y為對(duì)x零均值值化后的的序列。當(dāng)然，上述述命令也也可簡(jiǎn)化化為：Genr y=xxmeean(x)習(xí)題三：用自相關(guān)分分析圖識(shí)識(shí)別19990年1月月至19997年122月我國(guó)工業(yè)業(yè)總產(chǎn)值值的月度度

39、時(shí)間序序列及其其自然對(duì)對(duì)數(shù)的平平穩(wěn)性，并并說明理理由。若若不平穩(wěn)穩(wěn)試?yán)L制制自然對(duì)對(duì)數(shù)序列列的一階階逐期差差分和一一階季節(jié)節(jié)差分后后的我國(guó)工業(yè)業(yè)總產(chǎn)值值序列的的相關(guān)分分析圖。1990年年1月至19997年年12月我我國(guó)工業(yè)業(yè)總產(chǎn)值值（單位位：億元元）年月數(shù)據(jù)199011421.421367.431719.741759.651795.761848.171637.381670.991760.1101789.5111888.6121981.4199111757.821485.731893.941969.852033.76210371836.381914.792022.2102045.1112069.2

40、122136199211984.221812.432274.742328.952373.162515.8722888232192441.1102502.6112608.8122823.8199312179.122408.732869.442916.753022.163274.572862.982864.292908102911.8113101.3123664.3199412903.322513.83340943499.553642.663871.47337383463.493663.74103753.38113973.17124469.02199512996.722740.333580.943

41、746.353817.964046.673483.983510.693703.1103810.7114091124650.7999199613476.622970.333942.644067.654746.899964417.299973806.883746.394011.1104129.6114372.8999124991.5199713843.8423181.2634404.4944520.1854638.9964969.9374146.899984198.794536.8399104718.91115034.9399125545.74實(shí)驗(yàn)五 ARMMA模型型的建立立、識(shí)別別、檢驗(yàn)驗(yàn)【實(shí)驗(yàn)

42、目的的】 熟悉對(duì)對(duì)零均值值平穩(wěn)序序列建立立ARMMA模型型的前三三個(gè)階段段：模型型識(shí)別、模模型參數(shù)數(shù)估計(jì)、診診斷檢驗(yàn)驗(yàn)。根據(jù)時(shí)間序序列自相相關(guān)圖對(duì)對(duì)零均值值平穩(wěn)序序列進(jìn)行行初步的的模型識(shí)識(shí)別。運(yùn)用Eviiewss軟件估計(jì)計(jì)ARMMA模型型參數(shù)。對(duì)所建立的的模型是是否為適適應(yīng)性模模型進(jìn)行行診斷檢檢驗(yàn)?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容容】模型識(shí)別根據(jù)零均值值平穩(wěn)化化后的序序列的自自相關(guān)函函數(shù)和偏偏自相關(guān)關(guān)函數(shù)表表現(xiàn)出的的特征，對(duì)對(duì)序列進(jìn)進(jìn)行初步步的模型型識(shí)別（注注：這種種方法并并不總是是有效）。模型參數(shù)估估計(jì) Eviiewss建立AARMAA模型的的命令用用到ARR、MAA、SAAR，SSMA等等參數(shù)項(xiàng)項(xiàng)。其中中SAR

43、R、SMMA兩參參數(shù)在建建立季節(jié)節(jié)性時(shí)間間序列模模型時(shí)要要用到。 例如：對(duì)一個(gè)個(gè)零均值值的平穩(wěn)穩(wěn)序列xx建立AARMAA (22,1)模型，（1）命令令操作方方式為：ls x ar(1) arr(2) mma(11)（2）菜單單操作方方式：QQuicckEsstimmatee eqquattionn，輸入入：x ar(1) ar(2) ma(1)，OOK。以上述操作作方式建建模時(shí)，EEvieews自自動(dòng)采用用非線性性最小二二乘法估估計(jì)模型型參數(shù)。模型的診斷斷檢驗(yàn)：判斷模型是是否為適適應(yīng)性模模型判斷模型是是否為序序列的適適應(yīng)性模模型，主主要根據(jù)據(jù)模型殘殘差是否否為白噪噪聲來(lái)判判斷，若若殘差是是白

44、噪聲聲，則可可認(rèn)為此此模型是是序列的的適應(yīng)性性模型，否否則，不不是。Eviewws操作作：在模模型窗口口，ViiewRessiduual tesstsCorrrellogrramQ sstattistticss根據(jù)輸出的的殘差的的Q統(tǒng)計(jì)計(jì)量判斷斷殘差是是否為白白噪聲序序列。怎怎么根據(jù)據(jù)Q的統(tǒng)統(tǒng)計(jì)量判判斷殘差差是否為為白噪聲聲序列？模型中各項(xiàng)項(xiàng)的取舍舍若建立的模模型為適適應(yīng)性模模型，還還要看輸輸出項(xiàng)中中各變量量是否顯顯著(通過輸輸出結(jié)果果中的tt統(tǒng)計(jì)量量值及相相應(yīng)的PP值)，對(duì)不不顯著的的項(xiàng)，要要剔除，然然后重新新建模。模型的選擇擇（定階階）對(duì)于同一個(gè)個(gè)序列來(lái)來(lái)說，可可能有多多個(gè)適應(yīng)應(yīng)性模型型，

45、要從從這多個(gè)個(gè)適應(yīng)性性模型中中選擇，通通常根據(jù)據(jù)多個(gè)模模型輸出出項(xiàng)中的的赤池信信息準(zhǔn)則則(AICC，Akaiike inffo ccritteriion)和施瓦瓦茨準(zhǔn)則則(SBCC，Schhwarrtz Bayyes criiterrionn)進(jìn)行行比較，一般認(rèn)為這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量值越小的模型越好。4模型平平穩(wěn)性和和可逆性性的判斷斷判斷模型是是適應(yīng)性性模型后后，還應(yīng)應(yīng)判斷模模型是否否平穩(wěn)和和可逆，判判斷方法法如下。模型輸出結(jié)結(jié)果最下下方輸出出的兩項(xiàng)項(xiàng)，ARR innverrtedd rooot (如果果有的話話)和MA invvertted rooot（如如果有的的話），其其含義分分別為：inver

46、rtedd ARR rooot ：為模模型自回回歸ARR部分所所對(duì)應(yīng)的的差分方方程的特特征方程程的特征征根。若若特征根根的絕對(duì)對(duì)值都小小于1，則說說明模型型是平穩(wěn)穩(wěn)的；若若其中有有大于或或等于11的，說說明模型型非平穩(wěn)穩(wěn)；若有有等于1或很接接近于11的，說說明原序序列為單單位根過過程，需需要先對(duì)對(duì)序列進(jìn)進(jìn)行差分分平穩(wěn)化化變換(有幾個(gè)個(gè)單位根根，作幾幾階差分分變換)，然后后建模。inverrtedd MAA rooot：為模型型移動(dòng)平平均MAA部分所所對(duì)應(yīng)的的差分方方程的特特征方程程的特征征根。若若特征根根絕對(duì)值值都小于于1，則說說明模型型是可逆逆的；若若有大于于或等于于1的，說說明模型型不可逆

47、逆；若有等等于1或很接接近于11的，則則很有可可能在數(shù)數(shù)據(jù)處理理過程中中，對(duì)原原序列過過度差分分了，這這時(shí)需要要減少對(duì)對(duì)序列差差分的階階數(shù)，再再重新建建模。；【實(shí)驗(yàn)步驟驟】 練練習(xí)一操作文件：參見上上機(jī)3練習(xí)一一操作內(nèi)容：打開一一個(gè)文件件，如 armma2.wf11選取一個(gè)序序列，如如x，判斷斷序列是是否為平平穩(wěn)，均均值是否否零均值值平穩(wěn)序序列（本本例略）。觀察該序列列自相關(guān)關(guān)圖，根根據(jù)自相相關(guān)函數(shù)數(shù)滯后二二階截尾尾，偏自自相關(guān)函函數(shù)表現(xiàn)現(xiàn)為拖尾尾，初步步判斷模模型階數(shù)數(shù)AR(2)。建模：lss x ar(1) ar(2)診斷檢驗(yàn)：模型是否為為序列的的適應(yīng)性性模型：檢驗(yàn)?zāi)ＤＰ蜌埐畈钍欠駷闉榘自?/p>

48、聲聲。模型中各項(xiàng)項(xiàng)是否顯顯著：用用各變量量的t檢驗(yàn)值值及相應(yīng)應(yīng)的p值。模型選擇：先記下下擬合的的ar(2) 模型的的AICC和SBBC。再擬合其它它模型如如：ARRMA(2,11)，記記下輸出出的AIIC和SSBC。比較上述結(jié)結(jié)果，看看哪個(gè)更更小。判斷模型是是否平穩(wěn)穩(wěn)：看iinveerteed AAR rroott 是否否小于11.練習(xí)二：操作文件：參見上上機(jī)3練習(xí)二二操作內(nèi)容：打開一一個(gè)文件件選取一個(gè)序序列，判判斷序列列是否平平穩(wěn)，均均值是否否為零，若若否，應(yīng)應(yīng)先將序序列轉(zhuǎn)化化為零均均值平穩(wěn)穩(wěn)序列。轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)化方法法見以前前上機(jī)實(shí)實(shí)習(xí)內(nèi)容容。（2）（44）同上上。實(shí)驗(yàn)六 ARMMA模型型的診斷斷性

49、檢驗(yàn)驗(yàn)【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹?通過練練習(xí)，進(jìn)進(jìn)一步熟熟悉建模模步驟：模型識(shí)識(shí)別，參參數(shù)估計(jì)計(jì)，診斷斷檢驗(yàn)（適適應(yīng)性檢檢驗(yàn)、模模型定階階等）?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容容】 (1)三個(gè)模模型是否否都為適適應(yīng)性模模型？ (2)哪個(gè)模模型更佳佳？(3)三個(gè)個(gè)模型中中均包含含了常數(shù)數(shù)項(xiàng)，其其與序列列均值有有何關(guān)系系？(4)各個(gè)個(gè)模型的的估計(jì)中中，實(shí)際際用到的的觀察值值的個(gè)數(shù)數(shù)分別為為多少？ 【實(shí)驗(yàn)步驟驟】操作文件：zl11.wff1zzl200.wff1及其其它具有有實(shí)際背背景的數(shù)數(shù)據(jù)。練習(xí)一zll14.wf11磨輪剖剖面數(shù)據(jù)據(jù)，見附附錄。操作步驟：1、判判斷序列列mlppm是否否平穩(wěn)，均均值是否否為零。2、根據(jù)自自相關(guān)圖圖

50、，進(jìn)行行模型識(shí)識(shí)別。3、建立模模型：lls mmlpmm c ar(1) ar(2) 4、模型診診斷檢驗(yàn)驗(yàn)：看此此模型是是否合適適。5再分別別建立兩兩個(gè)模型型，且重重復(fù)上述述步驟。ls mllpm c mma(11) mma(22) ls mllpm c aar(11) mma(11)練習(xí)二、依依據(jù)上述述思路，請(qǐng)請(qǐng)分別對(duì)對(duì)zl117.wwf1，zl118.wwf1，gdppinddex.wf11等文件件進(jìn)行操操作。（該該組文件件中的數(shù)數(shù)據(jù)本身身為平穩(wěn)穩(wěn)數(shù)據(jù)）練習(xí)三、操操作文件件：zll1.wwf1，zzl3.wf11，zl44.wff1 , zll5.wwf1，zzl199.wff1，gdpp

51、.wff1，stppoorr.wff1。（該該組文件件中的數(shù)數(shù)據(jù)均非非平穩(wěn)，建建模前需需先作適適當(dāng)變換換）練習(xí)四、操操作文件件：zll2.wwf1，zzl111.wff1，zzl200.wff1，usaagnpp.wff1等。（該該組文件件中的數(shù)數(shù)據(jù)均含含有季節(jié)節(jié)性，建建模前需需作適當(dāng)當(dāng)變換）實(shí)驗(yàn)七 ARMMA模型型的預(yù)測(cè)測(cè)【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹浚海?）進(jìn)進(jìn)一步熟熟悉ARRMA模模型建模模過程。（2）利用用ARMMA模型型進(jìn)行預(yù)預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)說明： Evieews中中有兩種種不同的的預(yù)測(cè)處處理方式式：Dyynammic（動(dòng)動(dòng)態(tài)）和和Staaticc（靜態(tài)態(tài)）。 熟悉對(duì)對(duì)零均值值平穩(wěn)序序列建立立ARMMA模

52、型型的前三三個(gè)階段段：模型型識(shí)別、模模型參數(shù)數(shù)估計(jì)、診診斷檢驗(yàn)驗(yàn)?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容容】 平穩(wěn)時(shí)時(shí)間序列列模型預(yù)預(yù)測(cè) 非非平穩(wěn)時(shí)時(shí)間序列列模型的的預(yù)測(cè)【實(shí)驗(yàn)步驟驟】平穩(wěn)時(shí)間序序列模型型預(yù)測(cè)操作文件：zl114.wwf1（1）打開開zl114.wwf1 （22）對(duì)序序列mllpm建建立ARR(2)模型 操作命命令：lls mmlpmm c ar(1) ar(2) （33）進(jìn)行行追溯預(yù)預(yù)測(cè)： 操作作：在EEquaatioon窗口口，選FForeecasst菜單單，在出出現(xiàn)的對(duì)對(duì)話框中中，選sstattic，將將預(yù)測(cè)結(jié)結(jié)果存入入mlppmf11序列中中，單擊擊OK。觀觀察輸出出結(jié)果mmlpmmf1。說明：s

53、ttatiic為一一步超前前預(yù)測(cè)。（4）進(jìn)行行向前多多步預(yù)測(cè)測(cè)。操作命令：exppandd 1 2259 smppl 2551 2259然后在Eqquattionn窗口，選選Forrecaast菜菜單，在在出現(xiàn)的的對(duì)話框框中，選選Dynnamiic，并并將預(yù)測(cè)測(cè)結(jié)果保保存在mmlpmmf2序序列中，單單擊OKK。觀察察輸出結(jié)結(jié)果mllpmff2。說明：Dyynammic為為動(dòng)態(tài)預(yù)預(yù)測(cè)。注：S.EE用于存存放預(yù)測(cè)測(cè)的估計(jì)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤誤差，便便于計(jì)算算置信區(qū)區(qū)間。非平穩(wěn)時(shí)間間序列預(yù)預(yù)測(cè)（操作文文件：ggdp.wf11）操作步驟：(1)打開gddp.wwf1， (2)對(duì)序列列dloog(ggdp)建立a

54、rr(2)模型操作命令：ls dloog(ggdp) arr(1) arr(2)(3)進(jìn)行行追溯預(yù)預(yù)測(cè)：打開forrecaast對(duì)對(duì)話框，選選forrecaast of gdpp，選sttatiic，預(yù)預(yù)測(cè)結(jié)果果保存在在gdppf1中中，單擊擊OK。(4)進(jìn)行行向前多多步預(yù)測(cè)測(cè)操作命令：exppandd 19978 20005 smppl 20002 20005打開forrecaast 對(duì)話框框，選fforeecasst oof ggdp ，選dyynammic，預(yù)預(yù)測(cè)結(jié)果果保存在在gdppf2中中，單擊擊OK。觀觀察輸出出結(jié)果。實(shí)驗(yàn)八 復(fù)習(xí)AARMAA建模過過程【實(shí)驗(yàn)?zāi)康牡摹繌?fù)習(xí)習(xí)利用EEvieews對(duì)對(duì)時(shí)間序序列建立立ARMMA模型型的過程程【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容容】ARMMA模型型建模前前的準(zhǔn)備備：判斷斷序列是是否平穩(wěn)穩(wěn)a.通過序序列自相相關(guān)圖、趨趨勢(shì)圖等等進(jìn)行判判斷b.若序列列不平穩(wěn)穩(wěn)：均值非平穩(wěn)穩(wěn)序列通通過差分分變換轉(zhuǎn)轉(zhuǎn)換為平平穩(wěn)方差非平穩(wěn)穩(wěn)序列通通過對(duì)數(shù)數(shù)變換等等轉(zhuǎn)化為為平穩(wěn)序序列c.模型平平穩(wěn)化以以后，將將序列零零均值化化模型識(shí)別主要通過序序列的自自相關(guān)函函數(shù)、偏偏自相關(guān)關(guān)函數(shù)表表現(xiàn)的特特征，進(jìn)進(jìn)行初步步的模型型識(shí)別模型參數(shù)估估計(jì)在Evieews中中估計(jì)A