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2024-12-10 发布于海南
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金融计量学——ARMA模型 .pdf

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金融计量学作业1

对中国人均GDP同比建立ARMA模型：

数据来源：国家统计局，中国人均GDP同比数据从1990年-2018年。

折线图

909294969800020406081012141618

如图所示，是1990-2018年的中国人均GDP同比的折线图，1990年到1993年中国人均

GDP同比一路增长，1993年到2000年中国人均GDP同比一路下跌，而后又增长，一直到

2007年，2007年后中国人均GDP同比震荡下跌。

CorrelogramofR

Date:10/09/19Time:19:00

Sample:19902018

Includedobservations:29

AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProb

10.5820.58210.8700.001

20.180-0.24011.9440.003

30.0280.06111.9700.007

4-0.095-0.16012.2940.015

5-0.203-0.10213.8370.017

6-0.279-0.15016.8810.010

7-0.289-0.08520.2870.005

8-0.236-0.06422.6690.004

9-0.176-0.07424.0680.004

10-0.114-0.05124.6860.006

11-0.040-0.03224.7650.010

120.0690.04725.0200.015

从中国人均GDP同比增长的SACF、SPACF以及Q统计量中的SPACF在一阶后出现截

尾，并且ACF快速收敛到0，说明时间序列平稳，可以得到模型有AR（1）过程。于是构建

AR（1）模型。并分别进行显著性检验、平稳性检验和残差自相关检验。

DependentVariable:R

Method:ARMAConditionalLeastSquares(

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