SPSS建立时间序列加法季节模型实战案例
【摘要】 实验 名称 疏系数模型 和季节模型 实验 内容 1、简单季节模型 实验 目的 1、掌握疏系数模型 2、熟练建立季节模型
目录
简单季节模型结构
模型建立
时序图
差分平稳化
白噪声检验
模型定阶
参数估计和模型检验
模型预测
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实验 名称 |
疏系数模型 和季节模型 |
实验 内容 |
1、简单季节模型 |
实验 目的 |
1、掌握疏系数模型 2、熟练建立季节模型 |
目录
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简单季节模型结构
模型建立
时序图
时序图显示,该序列既包含长期趋势又包含以年为周期的季节效应
差分平稳化
对原序列做1阶差分消去趋势,再做4步差分消去季节效应的影响,差分后序列时的时序图:
单位根检验:
白噪声检验
检验结果显示,差分后序列时平稳非白噪声序列,需要对差分后的序列进行进一步拟合ARMA模型。
模型定阶
自相关图显示出明显的下滑轨迹,这是典型的拖尾属性。偏自相关图除了1阶和4阶偏自相关系数显著大于2倍标准差。所以尝试拟合ARIMA(4,1,0)*(0,1,0)4
参数估计和模型检验
x2,x3,P>α,不通过显著性检验
模型的显著性检验:
检验结果显示,残差序列为白噪声序列,参数显著性检验显示两个参数均显著非0。
模型预测
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