時間序列分析基于arima模型的城鎮(zhèn)居民人均收入的預測(編輯修改稿)
2025-07-19 14:58 本頁面
【文章內容簡介】 升趨勢，為非平穩(wěn)序列。且通過觀察圖形我們可以看出時序圖呈指數函數上升的趨勢，于是我們對該序列做對數變換，變換后的時序圖（如圖2）所示。圖2 1980—2012年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入對數變換時序圖圖2顯示，取對數后的時序圖仍然蘊含著線性遞增的趨勢，還需要對該城鎮(zhèn)居民人均可支配收入進行1階差分運算來實現趨勢平穩(wěn)。結果如圖3所示。圖3 1980—2012年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的1階差分時序圖1階差分后的序列不再呈現明顯的趨勢性，可以直觀的初步確認該序列已經平穩(wěn)。四、ARIMA模型的建立 序列的平穩(wěn)性檢驗與白噪聲檢驗時序圖顯示該序列的信息基本被差分運算充分提取，為了進一步驗證其平穩(wěn)性，我們考察差分后序列的自相關圖（如圖4）。圖4 1980—2012年城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的1階差分后自相關圖自相關圖顯示，延遲1階之后，自相關系數具有明顯的短期相關性，可以認為該差分后序列平穩(wěn)。表1 白噪聲檢驗而對于白噪聲的檢驗，我們由表1顯示，在各階延遲下LB檢驗統計量的P值在（a=）的水平下，拒絕序列純隨機的原假設，我們可以斷定城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的1階差分后的序列屬于非白噪聲序列。結合前面平穩(wěn)性的檢驗結果，可以說明該序列為平穩(wěn)非白噪聲序列。為了確定模型的階數，我們還需要考慮偏自相關圖（圖5）。圖5偏自相關圖偏自相關圖顯示，除了延遲1階的偏西相關系數顯著大于2倍標準差之外，其他階數的偏自相關系數都比較小。根據自相關圖和偏相關圖的特點，我們來進行模型的定階。由于偏相關圖中只有延遲1階的偏相關系數顯著大于2倍標準差，所以擬合定階模型AR(1)，并剔除了常數項，（見表2）。表2 未知參數估計表由上表可知，t統計量的P值小于非常?。ǎ訟R（1）非常顯著。綜合考慮前面的差分運算，實際上對該數列擬合的模型AR
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