時間序列模型案例分析-預(yù)覽頁
【正文】 ‰）。 yt的相關(guān)圖，偏相關(guān)圖 Dyt的相關(guān)圖，偏相關(guān)圖（虛線到中心線的距離是2 (1/) = ）。因為Dyt均值非零，(1)模型。，不是模型漂移項。隨即會彈出Equation specification對話框。（4）估計的時間序列模型的R2不可能很高。下面進(jìn)行預(yù)測：Dy2001 = + Dy2000 + v2001 = + 180。點擊OK鍵，得到估計結(jié)果后，點擊功能條中的預(yù)測（Forecast）鍵。dut = ut1 + dut1() () R2 = , (19512001), = 圖16 ut序列ut是一個平穩(wěn)序列。f1為正，f2為負(fù)。() 180。 ()180。日本人口增加的特點是兩頭慢，中間快。由圖2可以看出日本人口差分序列Dyt是一個平穩(wěn)序列。應(yīng)該用Dyt建立時間序列模型。圣德太子（公元574622）一心加強皇權(quán)，決心向中國學(xué)習(xí)，啟蒙日本。明治維新始于1868年。 圖2 yt的相關(guān)圖與偏相關(guān)圖, Dyt的相關(guān)圖與偏相關(guān)圖 圖3 日本人口二次差分序列D2yt D2yt相關(guān)圖、偏相關(guān)圖由Dyt的相關(guān)圖、偏相關(guān)圖（見圖2）初步判定應(yīng)建立均值非零的AR(3) 或AR(4) 模型。模型特征方程的3個根是 z1 = 1 / = z2 = 1 / ( i ) = z3 = 1 / ( + i ) = +下面利用模型 () 預(yù)測 y1995，并計算預(yù)測誤差。預(yù)測誤差為 h == 案例3 中國糧食產(chǎn)量序列（yt）的MA模型（file: 5arma07）（怎樣建立MA模型） 糧食產(chǎn)量（yt）定義見《中國統(tǒng)計年鑒2005》。dLnyt是一個ARMA過程或MA過程。結(jié)果如下：dLnyt = + vt + vt1 () () R2 = , Q(20) = , Qa (kpq) = (20011) = 上述模型的各種檢驗與診斷都能通過，可以作為備選模型。下圖給出的是dLnyt 作3年移動平均后退去趨勢的序列，顯然該序列存在著7~10年的變化周期。 例如有如下回歸模型yt = b0 + b1 xt + ut （15）其中xt是解釋變量，yt是被解釋變量，ut是隨機誤差項。然后將上式中的殘差項用ARMA模型替換。vt是服從正態(tài)分布的、非自相關(guān)的誤差項。（2）以（16）式為例，按Wold分解定理，也可以對轉(zhuǎn)換函數(shù)模型作如下理解。 只含有一個解釋變量的轉(zhuǎn)換函數(shù)模型，即一元回歸與ARMA組合模型的一般形式是A(L) yt = B(L) xt +F 1(L) Q (L) vt其中ut =F 1(L) Q (L) vt。案例4 中國宏觀消費案例（file:china）中帶有自相關(guān)的估計結(jié)果如下 = + LnGDPt () () R2 = , DW = , . = , (19522002)殘差序列的相關(guān)與偏相關(guān)圖如下。）（無交叉項White異方差檢驗結(jié)果，存在異方差。用殘差直接擬合2階自回歸，回歸參數(shù)都有顯著性。GLnYt = LnYt LnYt1+ Ln Yt2GLnGDPt = LnGDPt LnGDPt1+ LnGDPt2 做異方差和自相關(guān)檢驗?？朔韵嚓P(guān)方法（2）：用回歸加ARMA模型方法。（自相關(guān)檢驗結(jié)果）（異方差檢驗結(jié)果）模型符合要求。注意：這個方法要求對ARMA模型的設(shè)定一定要正確，否則對回歸系數(shù)影響非
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