实验指导书（ARMA模型建模与预测） 例1 ：我国1 9 5 2 -2 0 1 1 年的通货膨胀率数据建模及预测 注：从国家统计局网站上下载到的cpi 是以上一年为100 计算的消费价格指数，即环比数据；而1952 年为基期的消费价格指数的计算，需要借助环比发展速度与定基发展速度的关系来得到。 （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“cpi”，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 cpi，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B2 开始的，所以在“Upper-left data cell”中输入B2，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 cpi，点击 ok，则录入了数据）： 通过对cpi 序列进行计算，得到通货膨胀率序列inflation（=(cpi-cpi(-1))/cpi(-1)）： （2 ） 绘制时序图 双击序列inflation，点击view /Graph/line，得到下列对话框： 选择图形类型，就可绘制下图的序列时序图，时序图看出1953-2011 年的通货膨胀率数据是平稳的，这个判断比较粗糙，需要用统计方法进一步验证。 -.10-.05.00.05.10.15.20.25556065707580859095000510INFLATION 在进一步分析之前，先将序列零均值化，生成新的序列x=inflation-@mean(inflation)，x序列及其序列图如下图所示，后面的分析将围绕 x 序列进行分析。 -.10-.05.00.05.10.15.20.25556065707580859095000510X （3）绘制序列相关图 双击序列x，点击view/Correlogram，出现下图对话框， 我们对原始数据序列做相关图，因此在“Correlogram of”对话框中选择“Level”即表示对原始序列做相关，在滞后阶数中选择 12（或 8=60 ），点击ok，即出现下列相关图： 从相关图看出，自相关系数迅速衰减为 0，说明序列平稳，但最后一列白噪声检验的 Q统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为平稳非白噪声序列。我们可以对序列采用 Box-Jen...
