时间序列实验报告(ARMA模型的参数估计)

时间序列分析实验报告实验课程名称时间序列分析

实验项目名称 ARMA,ARIMA模型的参数估计年级

专业

学生姓名

成绩

理学院

实验时间：2015 年11月20日

学生所在学院：理学院专业：金融学班级：数学班

1、判断该序列的稳定性和纯随机性

该序列的时序图如下：

从图中可以看出具有很明显的下降趋势和周期性，所以通常是非平稳的。在做它的自相关图。

由该时序图我们基本可以认为其是平稳的，再做DX自相关图和偏自相关图

自相关图显示延迟12阶自相关系数显著大于2倍标准差范围。说明差分后序列中仍蕴含着非常显著的季节效应。

3、模型参数估计和建模

普通最小二乘法下，输入D(X,1,12) AR(1) MA(1) SAR(12) SMA(12) ，得到下图，其中，所有的参数估计量的

于0.05，均显著。AIC为1.896653，SC为1.964273 。

普通最小二乘法，输入D(X,1,12)AR(1 )MA(1)SAR(12)SAR(24)SMA(12),

值小于0.05，均显著。AIC为1.640316，SC为1.728672 。

4、参数估计结果

比较这两个模型，因为第二个模型的SC值小于第一个模型的SC值，所以相对而言，第二个模型是最优模型。模型结果为：