试验指导书ARIMA模型建模与预测

实验指导书（ ARIMA模型建模与预测）例：我国 1952-2011年的进出口总额数据建模及预测1、模型识别和定阶（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 选 择 “Dated –regular frequency” ， 在 “Date specification ” 栏 中 分 别 选 择“Annual ”( 年数据 ) ，分别在起始年输入1952，终止年输入2011，文件名输入“im_ex”，点击 ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。在 workfile 中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel ⋯，找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Data order ”选项中选择“ By observation-series in columns ”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15 开始的，所以在“ Upper-left data cell ”中输入 B15，本例只有一列数据， 在“Names for series or number if named in file ”中输入序列的名字im_ex，点击 ok，则录入了数据） ：（2）时序图判断平稳性双击序列 im_ex，点击 view/Graph/line ，得到下列对话框：得到如下该序列的时序图，由图形可以看出该序列呈指数上升趋势，直观来看， 显著非平稳。040,00080,000120,000160,000200,000240,000556065707580859095000510IM_EX（3）原始数据的对数处理因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews 命令框中输入相应的命令“ series y=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈：45678910111213556065707580859095000510Y从图上仍然直观看出序列不平稳，进一步考察序列y 的自相关图和偏自相关图：从自相关系数可以看出，呈周期衰减到零的速度非常缓慢，所以断定y 序列非平稳。为了证实这个结论，进一步对其做ADF检验。双击序列y，点击 view/unit root test ，出现下图的对话框，我们对序列y 本身进行检验，所以选择“Level”；序列 y 存在明显的线性趋势，所以选择对带常数项和线性趋势项的模型进行检验，其他采用默认设置，点击ok。检验结果见下图，可以看出在显著性水平0.05 下，接受存在一个单位根的原假设，进一步验证了原序列不平稳。为了找出其非平稳的阶数，需要对其一阶差分序列和二阶差分序列等进行 ADF检验。（4）差分次数d 的确定y 序列显著非平稳，现对其一阶差分序列进行ADF ...