arima模型的建模步驟有什麼
arima模型,差分整合移動平均自迴歸模型,又稱整合移動平均自迴歸模型(移動也可稱作滑動),是時間序列預測分析方法之一。那麼arima模型的建模步驟有什麼呢?
1、單位根檢驗,確定單整階數。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序列轉化為平穩序列。利用序列來建立ARMA模型。
2、模型識別。確定模型形式和滯後階數,通過自相關係數(AC)和偏自相關係數(PAC)來完成識別。首先將GDP資料輸入Eviews軟體,檢視其二階差分的AC和PAC。開啟GDP序列視窗,點選View按鈕,出現下來選單,選擇Correlogram。開啟相關圖對話方塊,選擇二階差分(2nd difference),點選OK,得到序列的AC和PAC。序列的自相關係數(AC)在1階截尾,偏自相關係數(PAC)在2階截尾。因此判斷模型為ARMA模型。
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。然後在Workfile工作檔案簿中新建一個方程對話方塊,採用列表法的方法對方程進行定義。自迴歸滯後項用ar表示,移動平均項用ma表示。本例中自迴歸項有兩項,因此用ar(1)、ar(1)表示,移動平均項有一項,用ma(1)表示,點選確定。從擬合優度看,模型擬合效果較好,DW統計量為2.43,各變數t統計量也通過顯著性檢驗,模型較為理想。對殘差進行檢驗,也是平穩的,因此判斷模型建立正確。
以上就是關於arima模型的建模步驟有什麼的全部介紹了。
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