arima模型的建模步骤有什么
arima模型,差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型(移动也可称作滑动),是时间序列预测分析方法之一。那么arima模型的建模步骤有什么呢?
1、单位根检验,确定单整阶数。由单位根检验的案例分析可知,GDP时间序列为2阶单整的。即d=2。通过2次差分,将GDP序列转化为平稳序列。利用序列来建立ARMA模型。
2、模型识别。确定模型形式和滞后阶数,通过自相关系数(AC)和偏自相关系数(PAC)来完成识别。首先将GDP数据输入Eviews软件,查看其二阶差分的AC和PAC。打开GDP序列窗口,点击View按钮,出现下来菜单,选择Correlogram。打开相关图对话框,选择二阶差分(2nd difference),点击OK,得到序列的AC和PAC。序列的自相关系数(AC)在1阶截尾,偏自相关系数(PAC)在2阶截尾。因此判断模型为ARMA模型。
3、建模。由以上分析可知,建立模型。首先将GDP序列进行二次差分,得到序列。然后在Workfile工作文件簿中新建一个方程对话框,采用列表法的方法对方程进行定义。自回归滞后项用ar表示,移动平均项用ma表示。本例中自回归项有两项,因此用ar(1)、ar(1)表示,移动平均项有一项,用ma(1)表示,点击确定。从拟合优度看,模型拟合效果较好,DW统计量为2.43,各变量t统计量也通过显著性检验,模型较为理想。对残差进行检验,也是平稳的,因此判断模型建立正确。
以上就是关于arima模型的建模步骤有什么的全部介绍了。
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