eviews时间序列分析实验.docx
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1、eviews时间序列分析实验实验二 ARIMA模型的建立一、实验目的熟悉ARIMA模型,掌握利用ARIMA模型建模过程,学会利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别,利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断,以及学会利用ARIMA模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。二、基本概念所谓ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列,然后将平稳的时间序列建立ARMA模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同,包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、
2、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。在ARIMA模型的识别过程中,我们主要用到两个工具:自相关函数ACF,偏自相关函数PACF以及它们各自的相关图。对于一个序列而言,它的第阶自相关系数为它的阶自协方差除以方差,即 ,它是关于滞后期的函数,因此我们也称之为自相关函数,通常记ACF()。偏自相关函数PACF()度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。三、实验内容及要求1、实验内容:(1)根据时序图的形状,采用相应的方法把非平稳序列平稳化; (2)对经过平稳化后的1952年2010年中国GDP总量数据建立ARIMA()模型,并利用此模型进行中国GDP总量的预测。2、实验要求
3、:(1)深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA模型的建模思想;(2)如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适的ARIMA模型;如何利用ARIMA模型进行预测;(3)熟练掌握相关Eviews操作,读懂模型参数估计结果。四、实验步骤1、模型识别(1)数据录入打开Eviews软件,选择“File”菜单中的“New-Workfile”选项,在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”,在“Frequency”栏中选择“Annual”,分别在起始年输入1952,终止年输入2010,点击ok,见图1。
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