案例五季节ARIMA模型建模预测实验指导
实验目
学会识时间序列季节变动出季节波动趋势学会剔季节素方法解ARIMA模型特点建模程掌握利二法等方法ARIMA模型进行估计利信息准估计ARIMA模型进行诊断利ARIMA模型进行预测掌握实证研究运Eviews软件进行ARIMA模型识诊断估计预测
二基概念
季节变动：客观社会济现象受季节影响年规律季节更现象周期年四季度12月份
季节ARIMA模型指受季节影响非稳时间序列通消季节影响转化稳时间序列然稳时间序列建立ARMA模型ARIMA模型根原序列否稳回中含部分包括移动均程（MA）回程（AR）回移动均程（ARMA）ARIMA程
三实验容求
1实验容：
（1）根时序图形状采相应方法周期性非稳序列稳化
（2）稳化桂林市1999年2006季度旅游总收入序列运典BJ方法建立合适ARIMA（）模型够利模型进行未旅游总收入短期预测
2实验求：
（1）深刻理解季节非稳时间序列概念季节ARIMA模型建模思想
（2）通观察相关偏相关系数图形利二法信息准建立合适ARIMA模型利ARIMA模型进行预测
（3）熟练掌握相关Eviews操作
四实验指导
1模型识
（1）数录入
开Eviews软件选择File菜单中NewWorkfile选项Workfile structure type栏选择Dated –regular frequencyDate specification栏中分选择Quarterly(季度数) 分起始年输入1999终止年输入2006点击ok见图51样建立季度数工作文件点击FileImport找相应Excel数集导入
图51
（2）作出序列时序图
桂林市1999年2006季度旅游总收入序列y做时序图观察数形态双击序列y点击ViewGraphline出现图52时序图：
图52
时序图出旅游总收入季节变动素影响呈现循环升趋势2003年数第二季度开始明显异常究原2003年非典国旅游国际旅游产生强烈影响桂林旅游业支柱产业旅游城市旅游影响想知进步观察数形态需数做处理处理原：第2003年第二第三第四季度数均2002年2004年相应季度均值代第二04年第季度数2003年2005年第季度均值代调整旅游总收入序列yt时序图见图53：
图53
时序图5352相较明显出调整旅游收入年四季度周期呈循环升趋势出序列稳预进行分析需先文化
（3）差分法消增长趋势
周期性波动外序列呈现出升趋势利差分方法消增长趋势命令栏里输入series xytyt(1)见图53长期趋势序列x时序图见图54：
图53
图54
（4）季节差分法消季节变动
阶差分时序图54显示出序列明显升趋势明显季节变动现通4步差分消季节变动命令栏里输入series xtxx(4)消季节变动序列时序图见图55：
图55
（5）稳性检验
阶差分消增长趋势4步差分消季节变动序列围绕0波动起稳需通统计检验进步证实结序列xt做ADF检验双击序列xt点击ViewUnit root test出现图56话框序列xt身进行检验序列没明显趋势0波动选择带常数项趋势项方程采默认设置点击ok结果见图57：
图56
图57
ADF检验结果表明显著性水拒绝存单位根原假设验证序列稳进行ARMA模型建模分析
（6）利相关系数偏相关系数判断ARMA模型pq
双击残差序列xt点击viewcorrelogram点击ok出现 xt相关系数偏相关系数图58图出相关系数阶截尾偏相关系数阶截尾初步认定pq 阶考虑建立ARMA(11)模型
图58
2模型估计
根面模型识初步建立ARMA(11)模型窗口命令栏里输入ls xt ar(1) ma(1)回车图59参数估计结果出pq取1时ar(1)系数显著掉ar(1)项窗口命令栏输入ls xt ma(1)图510ma(1)参数估计结果：
图59 ARMA（11）模型参数估计结果
图510 MA（1）模型参数估计结果
根参数显著性筛选出模型MA（1）ARMA（11）更AICSC值R2增
3模型适应性检验
现MA（1）模型残差进行分析相关图511相关系数偏相关系数显著0说明建立模型合适
图511
综1999年2006年桂林市季度旅游总收入建立模型：
：结果表明某季度旅游总收入前季度年季度旅游总收入正相关滞五期旅游总收入负相关时受期机扰动影响
4模型预测
拟合模型进行短期预测MA（q）序列相关函数q步截尾性质理说MA（q）序列预测q步序列走势超q步预测值恒等序列均值做1期未预测先首先扩展样期菜单命令栏三里输入expand 1999Q1 2007Q4样样期1999年第季度扩展2007年第四季度阶差分四步差分序列xt建立MA（1）模型前步预测预测值点击方程估计窗口菜单Forecast2007年第季度xt预测值万元考虑2006年第四季度205345万元2006年第季度108376万元2005年第四季度163300万元预测旅游总收入万元
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实验目
学会识时间序列季节变动出季节波动趋势学会剔季节素方法解ARIMA模型特点建模程掌握利二法等方法ARIMA模型进行估计利信息准估计ARIMA模型进行诊断利ARIMA模型进行预测掌握实证研究运Eviews软件进行ARIMA模型识诊断估计预测
二基概念
季节变动：客观社会济现象受季节影响年规律季节更现象周期年四季度12月份
季节ARIMA模型指受季节影响非稳时间序列通消季节影响转化稳时间序列然稳时间序列建立ARMA模型ARIMA模型根原序列否稳回中含部分包括移动均程（MA）回程（AR）回移动均程（ARMA）ARIMA程
三实验容求
1实验容：
（1）根时序图形状采相应方法周期性非稳序列稳化
（2）稳化桂林市1999年2006季度旅游总收入序列运典BJ方法建立合适ARIMA（）模型够利模型进行未旅游总收入短期预测
2实验求：
（1）深刻理解季节非稳时间序列概念季节ARIMA模型建模思想
（2）通观察相关偏相关系数图形利二法信息准建立合适ARIMA模型利ARIMA模型进行预测
（3）熟练掌握相关Eviews操作
四实验指导
1模型识
（1）数录入
开Eviews软件选择File菜单中NewWorkfile选项Workfile structure type栏选择Dated –regular frequencyDate specification栏中分选择Quarterly(季度数) 分起始年输入1999终止年输入2006点击ok见图51样建立季度数工作文件点击FileImport找相应Excel数集导入
图51
（2）作出序列时序图
桂林市1999年2006季度旅游总收入序列y做时序图观察数形态双击序列y点击ViewGraphline出现图52时序图：
图52
时序图出旅游总收入季节变动素影响呈现循环升趋势2003年数第二季度开始明显异常究原2003年非典国旅游国际旅游产生强烈影响桂林旅游业支柱产业旅游城市旅游影响想知进步观察数形态需数做处理处理原：第2003年第二第三第四季度数均2002年2004年相应季度均值代第二04年第季度数2003年2005年第季度均值代调整旅游总收入序列yt时序图见图53：
图53
时序图5352相较明显出调整旅游收入年四季度周期呈循环升趋势出序列稳预进行分析需先文化
（3）差分法消增长趋势
周期性波动外序列呈现出升趋势利差分方法消增长趋势命令栏里输入series xytyt(1)见图53长期趋势序列x时序图见图54：
图53
图54
（4）季节差分法消季节变动
阶差分时序图54显示出序列明显升趋势明显季节变动现通4步差分消季节变动命令栏里输入series xtxx(4)消季节变动序列时序图见图55：
图55
（5）稳性检验
阶差分消增长趋势4步差分消季节变动序列围绕0波动起稳需通统计检验进步证实结序列xt做ADF检验双击序列xt点击ViewUnit root test出现图56话框序列xt身进行检验序列没明显趋势0波动选择带常数项趋势项方程采默认设置点击ok结果见图57：
图56
图57
ADF检验结果表明显著性水拒绝存单位根原假设验证序列稳进行ARMA模型建模分析
（6）利相关系数偏相关系数判断ARMA模型pq
双击残差序列xt点击viewcorrelogram点击ok出现 xt相关系数偏相关系数图58图出相关系数阶截尾偏相关系数阶截尾初步认定pq 阶考虑建立ARMA(11)模型
图58
2模型估计
根面模型识初步建立ARMA(11)模型窗口命令栏里输入ls xt ar(1) ma(1)回车图59参数估计结果出pq取1时ar(1)系数显著掉ar(1)项窗口命令栏输入ls xt ma(1)图510ma(1)参数估计结果：
图59 ARMA（11）模型参数估计结果
图510 MA（1）模型参数估计结果
根参数显著性筛选出模型MA（1）ARMA（11）更AICSC值R2增
3模型适应性检验
现MA（1）模型残差进行分析相关图511相关系数偏相关系数显著0说明建立模型合适
图511
综1999年2006年桂林市季度旅游总收入建立模型：
：结果表明某季度旅游总收入前季度年季度旅游总收入正相关滞五期旅游总收入负相关时受期机扰动影响
4模型预测
拟合模型进行短期预测MA（q）序列相关函数q步截尾性质理说MA（q）序列预测q步序列走势超q步预测值恒等序列均值做1期未预测先首先扩展样期菜单命令栏三里输入expand 1999Q1 2007Q4样样期1999年第季度扩展2007年第四季度阶差分四步差分序列xt建立MA（1）模型前步预测预测值点击方程估计窗口菜单Forecast2007年第季度xt预测值万元考虑2006年第四季度205345万元2006年第季度108376万元2005年第四季度163300万元预测旅游总收入万元
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