arma模型的建模流程

ARMA模型是自回归移动平均模型，用于时间序列的建模和预测。其建模流程如下：

1. 数据预处理：对原始数据进行观察、检验和筛选，并进行必

要的差分或变换，以使得数据符合ARMA模型的假设条件。

2. 确定模型阶数：根据自相关函数ACF和偏自相关函数PACF的特征图形来确定ARMA模型的阶数p和q。

3. 估计系数：使用最大似然法或最小二乘法等方法，对ARMA模型中的系数进行估计。

4. 模型诊断与检验：对已建立的ARMA模型进行残差分析、模型诊断和统计检验，以验证模型是否符合假设条件。

5. 模型选择和评价：比较不同ARMA模型的拟合优度和泛化性能，选择最优模型并进行评价。

6. 预测和应用：使用已建立的ARMA模型进行未来值的预测，并结合实际应用场景进行决策和分析。

需要注意的是，ARMA模型中的参数估计和模型诊断都涉及到许

多复杂的统计理论和方法，需要慎重选择和运用。此外，在实际应用中还需要考虑数据质量、时序性、噪声干扰等因素，以确保建立的ARMA模型具有可靠性和实用性。

时间序列上机实验ARMA模型的建立

实验一ARMA模型建模一、实验目的学会检验序列平稳性、随机性。学会分析时序图与自相关图。学会利用最小二乘法等方法对ARMA模型进行估计，以及掌握利用ARMA模型进行预测的方法。学会运用Eviews软件进行ARMA模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR模型：AR模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为：乂2『t2 川p y t p t 式中：p为自回归模型的阶数i（i=1，2，，p）为模型的待定系数，t为误差，yt 为一个平稳时间序列。 MA模型：MA模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为： y t t 1 t 1 2 t 2 川q t q 式中：q为模型的阶数；j（j=1，2，，q）为模型的待定系数；t为误差；yt为平稳时间序列。 ARMA模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA，数学公式为： y t 1 y t 1 2 y t 2 p y t p t 1 t 1 2 t 2 q t q

三、实验内容（1）通过时序图判断序列平稳性；（2）根据相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p；（3）对时间序列进行建模四、实验要求学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA模型的阶数p和q,学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。五、实验步骤 1．模型识别（1）绘制时序图在Eviews 软件中,建立一个新的工作文件, 500个数据。通过Eviews 生成随机序列“ e，再根据“ x=*x（-1）*x（-2）+e ”生成AR（2）模型序列“ x” 默认x（1）=1, x（2）=2,得到下列数据，由于篇幅有限。只展示一部分。

arma模型参数估计的格林函数法

arma模型参数估计的格林函数法 ARMA模型是时间序列分析中应用广泛的一种模型。尤其在金融、经济等领域，ARMA模型被广泛应用。该模型可以表示为一个自回归模型和一个移动平均模型的组合。在实际应用中，常常需要估计ARMA模型的参数，以便进行后续的预测和分析。本文将介绍一种利用格林函数法估计ARMA模型参数的方法。一、ARMA模型的基本结构 ARMA模型可以表示为下面的式子： $$ y_t=a_0+\sum_{i=1}^p a_i y_{t-i}+\sum_{j=1}^q b_j \varepsilon_{t-j}+\varepsilon_t $$ 其中，$y_t$表示时间序列在$t$时刻的取值；$a_0$是一个常数项；$a_i$是自回归模型的系数，$p$表示自回归模型的阶数；$b_j$是移动平均模型的系数，$q$表示移动平均模型的阶数； $\varepsilon_t\sim N(0,\sigma^2)$表示白噪声误差。在ARMA模型中，自回归模型描述了当前时刻的值与之前的若干个时刻值的关系，而移动平均模型则描述了当前时刻的值与前面的若干个随机噪声的关系。二、格林函数法基本原理格林函数法是一种线性时不变系统的参数估计方法，主要用于一维离散系统的建模。对于ARMA模型的参数估计，格林函数法可以看作是将ARMA模型在离散频域上拓展成一维离散系统，并构造出相应的状态转移矩阵。具体地，ARMA模型在频域上可以表示为： $$ Y(z)=\frac{\Theta(z)}{\Phi(z)}E(z) $$

其中，$Y(z)$是时间序列的$z$变换，$\Theta(z)$和 $\Phi(z)$分别是自回归模型和移动平均模型的$z$变换，$E(z)$是白噪声误差的$z$变换。格林函数法的核心思想是，将这个离散系统映射到一维空间中，并构造出相应的状态转移矩阵。具体地，假设$g_k$是该离散系统在状态$k$时的输出，$g_{k+1}$是该离散系统在下一个状态$k+1$时的输出。则可以利用状态转移矩阵$A$描述这个系统的状态转移过程： $$ \begin{bmatrix} g_{k+1}\\ g_{k} \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} \Theta(z^{-1})/\Phi(z^{-1}) & -b_1/\Phi(z^{-1})\\ 1 & 0 \end{bmatrix} \begin{bmatrix} g_{k}\\ g_{k-1} \end{bmatrix} + \begin{bmatrix} 1/\Phi(z^{-1})\\ \end{bmatrix} \varepsilon_{k} $$ 其中，$A$矩阵的具体形式可以根据ARMA模型的参数来求解。矩阵中的$b_1$表示移动平均模型的第一个系数，即$b_1=-b_1$。运用格林函数法，可以通过求解该状态转移矩阵的特征值及特征向量，进而

实验三ARIMA模型的建立

实验三ARIMA模型的建立一、实验目的了解ARIMA模型的特点和建模过程，了解AR，MA和ARIMA模型三者之间的区别与联系，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如何利用ARIMA模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。二、基本概念所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将平稳的时间序列建立ARMA模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。在ARIMA模型的识别过程中，我们主要用到两个工具：自相关函数ACF，偏自相关函数PACF以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X而言，它的第j阶自相关系数jρ为它 γγ，它是关于滞后期j的函数，因此我们也称之为的j阶自协方差除以方差，即jρ＝j0 自相关函数，通常记ACF(j)。偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图的形状，采用相应的方法把非平稳序列平稳化；（2）对经过平稳化后的1950年到2007年中国进出口贸易总额数据运用经典B-J方法论建p d q）模型，并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。立合适的ARIMA（,, 2、实验要求：（1）深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（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1950，终止年输入2007，点击ok，见图3-1，这样就建立了一个工作文件。点击File/Import，找到相应的Excel数据集，导入即可。

ARMA模型建模与预测指导

实验一ARMA 模型建模与预测指导一、实验目的学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2，，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=---- 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++++---- 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；（3）运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入

ARMA模型建模指导

实验二 ARMA 模型建模与预测指导一、实验目的学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2，，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=---- 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++ ++---- 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；（3）运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入

ARMA模型的eviews的建立--时间序列分析实验指导

时间序列分析实验指导 4 2 -2 -4 50100150200250

统计与应用数学学院

前言随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。这套实验教学指导书具有以下特点： ①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。 ②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。统计与数学模型分析实验中心 2007年2月

目录实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作···························- 1 - 实验二确定性时间序列建模方法 ····································- 8 - 实验三时间序列随机性和平稳性检验 ···························· - 18 - 实验四时间序列季节性、可逆性检验 ···························· - 21 - 实验五 ARMA模型的建立、识别、检验···························· - 27 - 实验六 ARMA模型的诊断性检验····································· - 30 - 实验七 ARMA模型的预测·············································· - 31 - 实验八复习ARMA建模过程·········································· - 33 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 35 -

ARMA模型在LNG价格预测中的应用

ARMA模型在LNG价格预测中的应用一、介绍液化天然气（LNG）是指将天然气经过压缩、冷却等工艺，转化为液态状态，便于储运和使用的能源产品。LNG的价格对于全球能源市场具有重要的影响，因此对LNG价格进行准确的预测是能源市场参与者和决策者关注的焦点。在众多的预测方法中，时间序列分析是一种常用的技术，而ARMA模型则是其中的重要方法之一。二、ARMA模型的概念 ARMA模型是自回归移动平均模型（AutoRegressive Moving Average model）的缩写，它是一种常用的时间序列分析方法。ARMA模型假设时间序列数据中的观测值是由若干滞后值和滞后白噪声误差的线性组合得到的。具体来说，ARMA(p,q)模型包含两个部分：自回归（AR）部分和移动平均（MA）部分。p表示自回归部分的阶数，q表示移动平均部分的阶数。ARMA模型通常用于对平稳时间序列进行建模和预测。在LNG价格预测中，我们可以首先收集历史的LNG价格数据，然后利用ARMA模型对这些数据进行建模和预测。具体步骤如下： 1. 对收集到的LNG价格数据进行平稳性检验，确保数据可以应用于ARMA模型。 2. 对平稳的LNG价格时间序列数据进行自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的分析，以确定合适的ARMA模型阶数。 3. 利用确定的ARMA模型对未来的LNG价格进行预测。 ARMA模型在LNG价格预测中的应用有以下优点： 1. ARMA模型可以较好地捕捉时间序列数据的自相关性和滞后效应，适合于对价格波动进行建模和预测。 2. ARMA模型对于观测数据的要求较低，不需要太多的假设和先验知识，适用于各种类型的时间序列数据。 3. ARMA模型简单直观，易于理解和解释，对于非专业人士也容易上手。四、ARMA模型在LNG价格预测中的挑战 ARMA模型在LNG价格预测中也面临一些挑战和局限性，主要包括以下几个方面： 1. ARMA模型对平稳性要求较高，而LNG价格往往呈现出一定的非平稳特性，这就需要在应用ARMA模型时进行一定的数据转换和处理。

用stata建立arma模型的步骤

建立arma模型是时间序列分析中的重要内容之一，它可以帮助我们对时间序列数据进行预测和分析。Stata是一个功能强大的统计软件，它提供了丰富的时间序列分析功能，包括arma模型的建立和分析。在使用Stata建立arma模型时，需要按照一定的步骤进行操作，下面是使用Stata建立arma模型的具体步骤： 1. 导入数据需要在Stata中导入用于建立arma模型的时间序列数据，可以使用命令“import excel”或“import delimited”来导入Excel或CSV格式的数据文件。 2. 检查时间序列的平稳性在建立arma模型之前，需要对时间序列数据进行平稳性检验，可以使用命令“adf”或“kpss”来进行单位根检验或趋势平稳性检验。如果时间序列数据不是平稳的，需要进行差分操作使其变为平稳序列。 3. 识别arma模型的阶数在确定时间序列数据的平稳性之后，需要通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形来识别arma模型的阶数。可以使用命令“acf”和“pacf”来绘制ACF和PACF图，并根据图形的特征来确定arma模型的阶数。

4. 估计arma模型的参数确定arma模型的阶数之后，需要使用最大似然估计或其他估计方法来估计arma模型的参数。可以使用命令“arima”来估计arma模型的参数，指定arma模型的阶数和其他相关参数。 5. 检验arma模型的拟合优度在估计arma模型的参数之后，需要对arma模型的拟合优度进行检验，可以使用命令“predict”来生成arma模型的预测值，并使用命令“estat ic”或“estat summary”来检验arma模型的拟合优度。 6. 进行模型诊断在建立arma模型之后，需要对arma模型进行诊断，检验模型的残差序列是否满足白噪声的特性。可以使用命令“arch”或“portmanteau”来进行残差序列的白噪声检验。使用Stata建立arma模型的步骤包括导入数据、检查时间序列的平稳性、识别arma模型的阶数、估计arma模型的参数、检验arma模型的拟合优度和进行模型诊断。这些步骤在时间序列分析中非常重要，可以帮助我们对时间序列数据进行预测和分析，为决策提供支持。7. 模型预测和应用在完成arma模型的建立、估计和诊断之后，我们可以利用已建立的arma模型进行数据的预测和应用。可以使用命令“predict”来生成arma模型的预测值，并通过比较模型的预测结果与实际观测值来评估

Matlab时间序列预测与建模方法

Matlab时间序列预测与建模方法时间序列分析是一种用于研究随时间变化的数据模式和行为的统计学方法。它在许多领域中得到广泛应用，如金融、气象、股票市场、经济学等。Matlab是一种功能强大的数值计算软件，提供了多种时间序列预测和建模方法。本文将介绍几种常用的Matlab时间序列分析方法，并通过案例说明它们的应用。一、自回归移动平均(ARMA)模型自回归移动平均模型是一种基于时间序列数据的线性统计模型。它结合了自回归(AR)模型和移动平均(MA)模型的特点。AR模型用当前值的线性组合来预测未来值，而MA模型使用当前和过去的预测误差的线性组合。ARMA模型可以用下面的公式表示： X_t = φ_1X_(t-1) + φ_2X_(t-2) + … + φ_pX_(t-p) + θ_1ε_(t-1) + θ_2ε_(t-2) + … + θ_qε_(t-q) + ε_t 其中，X_t是时间序列的观测值，φ_1, φ_2, ..., φ_p和θ_1, θ_2, ..., θ_q是模型的参数，ε_t是随机误差项。二、指数平滑法指数平滑法是一种基于加权平均的时间序列预测方法。它假设未来的观测值是过去观测值的加权平均，并且较近的观测值权重更大。Matlab提供了多种指数平滑方法，如简单指数平滑法、二次指数平滑法和三次指数平滑法。这些方法根据权重的计算方式和更新规则的不同，在不同场景下有不同的适用性。三、自回归集成移动平均(ARIMA)模型自回归集成移动平均模型是一种将ARMA模型与差分操作相结合的时间序列预测方法。差分操作可以用来消除原始时间序列的趋势和季节性，使其变得平稳。

非平稳时间序列建模步骤

非平稳时间序列建模步骤介绍非平稳时间序列是指其统计特性在时间上发生变化的序列。在实际应用中，我们经常面临非平稳时间序列的建模问题，如股票价格、气温变化等。本文将探讨非平稳时间序列建模的步骤和方法。为什么要建立模型非平稳时间序列在其统计特性的变化中存在一定的规律性，因此建立模型可以帮助我们理解和预测序列的行为。模型可以从数据中提取有用的信息，揭示序列的规律和动态特征。步骤一：观察时间序列的特性在建立模型之前，我们首先需要观察时间序列的特性，包括趋势、周期性、季节性和随机性等。这些特性是决定时间序列模型选择的重要因素。步骤二：平稳化处理由于非平稳时间序列的统计特性随时间变化，不利于建模和分析。因此，我们需要对时间序列进行平稳化处理。常用的平稳化方法包括差分法和变换法。 2.1 差分法差分法是通过计算相邻两个观测值的差异来实现序列的平稳化。一阶差分是指相邻观测值之间的差异，二阶差分是指一阶差分的差异，以此类推。差分法可以有效地去除序列的趋势和季节性，使序列平稳。 2.2 变换法变换法是通过对时间序列进行数学变换，将非平稳序列转化为平稳序列。常用的变换方法包括对数变换、平方根变换和 Box-Cox 变换等。变换法可以改变序列的分布特性，使序列满足平稳性的要求。

步骤三：选择模型平稳化处理后，我们需要选择合适的模型进行建模。常用的时间序列模型包括自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分移动平均模型（ARIMA）、季节性自回归移动平均模型（SARIMA）和指数平滑模型等。 3.1 自回归移动平均模型（ARMA） ARMA 模型是描述时间序列随机变动的经典模型，其包括自回归和移动平均两个部分。自回归部分考虑了序列的历史值对当前值的影响，移动平均部分考虑了序列的误差对当前值的影响。ARMA 模型适用于没有趋势和季节性的平稳序列。 3.2 自回归积分移动平均模型（ARIMA） ARIMA 模型是在 ARMA 模型基础上引入了积分项，用于处理非平稳序列。ARIMA 模型考虑了序列的差分处理，使得序列转化为平稳序列后再建模。ARIMA 模型一般用于有趋势但没有季节性的非平稳序列。 3.3 季节性自回归移动平均模型（SARIMA） SARIMA 模型是在 ARIMA 模型基础上考虑了季节性因素的扩展模型。SARIMA 模型包括季节性自回归、非季节性自回归、季节性移动平均和非季节性移动平均四个部分。SARIMA 模型适用于同时存在趋势和季节性的序列。 3.4 指数平滑模型指数平滑模型是一类以加权平均法为基础的模型，适用于不具有明显趋势和季节性的序列。常用的指数平滑模型包括简单指数平滑法、Holt 线性指数平滑法和 Holt-Winters 季节性指数平滑法等。步骤四：模型估计和检验选择了合适的模型后，我们需要对模型进行估计和检验，以验证模型是否能够较好地拟合和预测数据。

eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)

eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测) eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测) ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用于建模和预测时间序列数据。在eviews软件中，我们可以利用其强大的功能进行ARIMA模型的建模和预测分析。一、数据准备与导入在进行ARIMA模型建模之前，首先需要准备好相关的时间序列数据，并导入eviews软件中。可以通过以下步骤进行操作： 1. 创建一个新的工作文件，点击"File" -> "New" -> "Workfile"，选择合适的时间范围和频率。 2. 在eviews软件中，点击"Quick" -> "Read Text"，导入包含时间序列数据的文本文件。确保文本文件中的数据格式正确，并根据需要设置导入选项。 3. 确认数据已经成功导入，可以通过在工作文件窗口中查看和编辑数据。二、ARIMA模型建模在eviews中，建立ARIMA模型需要进行以下步骤： 1. 点击"Quick" -> "Estimate Equation"，打开方程估计对话框。

2. 在对话框中，选择要建模的时间序列变量，并选择ARIMA模型。根据数据的特点，可以选择不同的AR、MA和差分阶数。 3. 设置其他参数，如是否包含常数项、是否进行季节性调整等。根据具体分析需求进行选取。 4. 点击"OK"，进行模型估计。eviews将自动计算出ARIMA模型的系数估计和相应的统计指标。 5. 检查模型的拟合优度，可以通过观察残差序列的ACF和PACF 图、Ljung-Box检验等方法来判断模型是否合适。三、模型诊断与改进建立ARIMA模型后，需要对模型进行诊断，以确保其满足建模的基本假设。常见的诊断方法包括： 1. 检查模型的残差序列是否为白噪声，可以通过观察残差序列的ACF和PACF图、Ljung-Box检验等方法来判断。 2. 如果残差序列存在相关性或者异方差性，可以考虑针对模型进行改进。可以尝试增加AR或MA阶数、引入外生变量、进行季节性调整等方法。 3. 重新进行模型估计和诊断，直至得到符合要求的ARIMA模型。四、模型预测与评估完成ARIMA模型的建立和改进后，可以使用该模型进行预测和评估。

时间序列arma模型建立的流程

时间序列arma模型建立的流程时间序列ARMA模型建立的流程 1. 引言时间序列分析是一种对时间序列数据进行建模、预测和分析的统计方法。ARMA模型是一种常用的时间序列模型，它可以描述时间序列数据中的自相关和移动平均关系。本文将从数据准备、模型选择、参数估计和模型诊断等方面，介绍建立时间序列ARMA模型的完整流程。 2. 数据准备 1.收集时间序列数据，确保数据具有一定的观测频率，并且包含足够的历史观测值。 2.对数据进行可视化分析，绘制时间序列图和自相关图，初步了解数据的趋势和周期性。 3. 模型选择 1.确定时间序列数据是否平稳。对于非平稳数据，需要进行差分运算，直到得到平稳的时间序列数据。 2.根据平稳时间序列数据的自相关和偏自相关图，选择合适的ARMA 模型阶数。通过观察自相关图的截尾性和偏自相关图的截尾性，确定ARMA(p, q)模型中的p和q。

4. 参数估计 1.通过最大似然估计或最小二乘法，估计ARMA模型中的参数。最大似然估计假定模型误差服从正态分布，而最小二乘法假定误差服从零均值正态分布。 2.通过估计的参数，建立ARMA模型。 5. 模型诊断 1.对残差进行自相关和偏自相关分析，验证模型的残差序列是否为纯随机序列，即不存在自相关和异方差性。 2.对模型的残差序列进行Ljung-Box检验，验证残差的独立性。 3.对模型的残差序列进行正态性检验，验证模型的残差是否符合正态分布。 4.对模型的残差序列进行异方差性检验，验证模型的残差是否存在异方差现象。 6. 模型评估和预测 1.使用信息准则（如AIC、BIC）评价模型的拟合程度。较小的AIC 和BIC值表示模型的拟合程度较好。 2.使用估计的ARMA模型对未来的数据进行预测，得到预测值和置信区间。

实验5 ARIMA模型的建立(实验报告)

实验5 ARIMA 模型的建立一、实验目的了解ARIMA 模型的特点和建模过程，了解AR ，MA 和ARIMA 模型三者之间的区别与联系，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及如何利用ARIMA 模型进行预测。掌握在实证研究如何运用R 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。二、基本概念所谓ARIMA 模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将平稳的时间序列建立ARMA 模型。ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA ）、自回归过程（AR ）、自回归移动平均过程（ARMA ）以及求和自回归移动平均过程ARIMA 过程。在ARIMA 模型的识别过程中，我们主要用到两个工具：自相关函数ACF ，偏自相关函数PACF 以及它们各自的相关图。对于一个序列{}t X 而言，它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差，即j ρ＝j 0γγ ，它是关于滞后期j 的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j )。偏自相关函数PACF(j )度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图的形状，采用相应的方法把非平稳序列平稳化；（2）对经过平稳化后的1950年到2007年中国进出口贸易总额数据运用经典B-J 方法论建立合适的ARIMA （,,p d q ）模型，并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。 2、实验要求：（1）深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA 模型；如何利用ARIMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入 >eg<-read.csv("全国进出口贸易总额.csv") #读入数据（2）时序图判断平稳性做出该序列的时序图3-2，看出该序列呈指数上升趋势，直观来看，显著非平稳。命令如下： >win.graph(width=5,height=3.5,pointsize=8) #给出作图视窗尺寸 >plot(eg,type="o") #作时序图

季节ARIMA模型建模与预测

案例五、季节ARIMA模型建模与预测实验指导一、实验目(de) 学会识别时间序列(de)季节变动,能看出其季节波动趋势.学会剔除季节因素(de)方法,了解ARIMA模型(de)特点和建模过程,掌握利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计,利用信息准则对估计(de)ARIMA模型进行诊断,以及如何利用ARIMA模型进行预测.掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型(de)识别、诊断、估计和预测. 二、基本概念季节变动：客观社会经济现象受季节影响,在一年内有规律(de)季节更替现象,其周期为一年四个季度或12个月份. 季节ARIMA模型是指将受季节影响(de)非平稳时间序列通过消除季节影响转化为平稳时间序列,然后将平稳时间序列建立ARMA模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分(de)不同,包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程. 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图(de)形状,采用相应(de)方法把周期性(de)非平稳序列平稳化；（2）对经过平稳化后(de)桂林市1999年到2006(de)季度旅游总收入序列运用经典B-J方法论建立合适(de)ARIMA（,, p d q）模型,并能够利用此模型进行未来旅游总收入(de)短期预测. 2、实验要求：

（1）深刻理解季节非平稳时间序列(de)概念和季节ARIMA模型(de)建模思想；（2）如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适(de)ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews操作. 四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入打开Eviews软件,选择“File”菜单中(de)“New--Workfile”选项,在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”,在“Date specification”栏中分别选择“Quarterly”(季度数据) ,分别在起始年输入1999,终止年输入2006,点击ok,见图5-1,这样就建立了一个季度数据(de)工作文件.点击File/Import,找到相应(de)Ecel数据集,导入即可. 图5-1 （2）作出序列(de)时序图对桂林市1999年到2006(de)季度旅游总收入序列y做时序图,观察数

实验指导书(ARIMA模型建模及预测)

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。

（3 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