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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