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时间序列分析
——国生产总值
班级：*********
：***
学号
ARMA模型建模与预测
一、实验目的
通过各种方法检验关于国生产总值〞时间序列数据的平稳性，
假设是非平稳的数据，要对数据进展一系列的处理使之变成平稳数据，
然后根据数据的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，并利用最小二乘法等方法对ARMA模型进展屡次尝
试与估计，利用信息准那么对估计的ARMA模型进展诊断，找到对
国生产总值〞数据模拟效果最好的模型，最后利用ARMA模型进展
预测
二、实验容
〔1〕根据时序图判断序列的平稳性并进展处理。
〔2〕观察相关图，初步识别移动平均阶数q和自回归阶数p。
〔3〕对1978-1999年的国生产总值〞数据建立适宜的ARMA〔p,q〕
模型，并利用此模型进展短期预测。
三、实验过程
.z.
-
1、模型识别
〔1〕数据录入
年份国生产年份国生产年份国生产年份国生产
总值总值总值总值
19783624.119858964.4199226638.1199981910.9
19794038.2198610202.2199334634.4
19804517.8198711962.5199446759.4
19814862.4198814928.3199558478.1
19825294.7198916909.2199667884.6
19835934.5199018547.9199774462.6
19847171199121617.8199878345.2
〔2〕绘制序列时序图，结果如图1-1所示，可以明显看出1978-1999
年的国生产总值〞的数据是不平稳的，并且呈指数形式变化，
因此需对该数据进展平稳性处理。
图1-1
a.首先进展对数处理，生成一个新的数据ly，使得ly=log(y)，
再次绘制时序图如图1-2所示：可以明显看出此时的数据仍然是不平
稳的，并且大概呈直线形式变化，因此还需对该数据进展一阶差分。
图1-2
b.对数据进展一阶差分处理，生成一个新的数据dly，使得
dly=ly-ly(-1)，再次绘制时序图如图1-3所示：可以明显看出此时的数
据大致可以认为是平稳的，但这个判断比拟粗糙，需要用统计方法进
.z.
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一步验证，因此继续对其进展一系列的检验。
DLY
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.28
.24
.20
.16
.12
.08
.04
7880
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