eviews教程arima模型
@严茗4654：用eviews做arima(12,1,12)怎么输命令建模 -
俟纪18025802403…… 点击quick-equation specification,在出来的界面中输入d(你要研究的对象) ar(12) ma(12),再点击ok就建立Arima(12,1,12)模型了
@严茗4654：如何用eviews做arima模型?包括较详细的eviews操作 -
俟纪18025802403…… 首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年. 再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“2011 2015”,这样就可以预测了.
@严茗4654：用EVIEWS处理时间序列及ARIMA模型的识别 -
俟纪18025802403…… 查看自相关、偏相关系数图,获取其截尾特点,从而确定p和q另外根据Box-Jenkins建模方法,可以初步设定模型为ARMA(n,n-1),即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶,
@严茗4654：eviews做ARIMA模型 C怎么用? -
俟纪18025802403…… 用差分预测差分,结果是差分.要反推的话,就得知道基期数据,然后根据基期数据和增量数据就可以求得预测的数据了.差分可以消除不稳定性,但是同时也损失了信息,这是不可避免的.
@严茗4654：数学建模:Eviews 6.0用ARIMA
俟纪18025802403…… 求出AR和MA的之后阶数,然后做最小二乘回归求出各个系数,把方程带入excel中求解就好了~
@严茗4654：Eviews中ARIMA模型中参数的怕p,q根据相关图怎么确定. -
俟纪18025802403…… 3左右拖尾了
@严茗4654：【Eviews】根据二阶差分后的相关图和偏自相关图,怎么确定ARIMA模型? -
俟纪18025802403…… 根据截尾,拖尾情况判断pq
@严茗4654：状态空间模型的状态空间模型的建立和预测的步骤 -
俟纪18025802403…… 为了避免由于状态空间模型的不可控制性而导致的错误的分解形式,当对一个单整时间序列建立状态空间分解模型并进行预测,应按下面的步骤执行: (1) 对相关的时间序列进行季节调整,并将季节要素序列外推; (2) 对季节调整后的时间序列进行单位根检验,确定单整阶数,然后在ARIMA过程中选择最接近的模型; (3) 求出ARIMA模型的系数; (4) 用ARIMA模型的系数准确表示正规状态空间模型,检验状态空间模型的可控制性; (5) 利用Kalman滤波公式估计状态向量,并对时间序列进行预测. (6) 把外推的季节要素与相应的预测值合并,就得到经济时间序列的预测结果.
@严茗4654：误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
俟纪18025802403…… 你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
@严茗4654：怎样用ACF和PACF图 确立arima模型 -
俟纪18025802403…… 一般自相关图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p.当然这样判断存在一定主观性,还需结合AIC BIC值来判断
俟纪18025802403…… 点击quick-equation specification,在出来的界面中输入d(你要研究的对象) ar(12) ma(12),再点击ok就建立Arima(12,1,12)模型了
@严茗4654：如何用eviews做arima模型?包括较详细的eviews操作 -
俟纪18025802403…… 首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年. 再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“2011 2015”,这样就可以预测了.
@严茗4654：用EVIEWS处理时间序列及ARIMA模型的识别 -
俟纪18025802403…… 查看自相关、偏相关系数图,获取其截尾特点,从而确定p和q另外根据Box-Jenkins建模方法,可以初步设定模型为ARMA(n,n-1),即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶,
@严茗4654：eviews做ARIMA模型 C怎么用? -
俟纪18025802403…… 用差分预测差分,结果是差分.要反推的话,就得知道基期数据,然后根据基期数据和增量数据就可以求得预测的数据了.差分可以消除不稳定性,但是同时也损失了信息,这是不可避免的.
@严茗4654：数学建模:Eviews 6.0用ARIMA
俟纪18025802403…… 求出AR和MA的之后阶数,然后做最小二乘回归求出各个系数,把方程带入excel中求解就好了~
@严茗4654：Eviews中ARIMA模型中参数的怕p,q根据相关图怎么确定. -
俟纪18025802403…… 3左右拖尾了
@严茗4654：【Eviews】根据二阶差分后的相关图和偏自相关图,怎么确定ARIMA模型? -
俟纪18025802403…… 根据截尾,拖尾情况判断pq
@严茗4654：状态空间模型的状态空间模型的建立和预测的步骤 -
俟纪18025802403…… 为了避免由于状态空间模型的不可控制性而导致的错误的分解形式,当对一个单整时间序列建立状态空间分解模型并进行预测,应按下面的步骤执行: (1) 对相关的时间序列进行季节调整,并将季节要素序列外推; (2) 对季节调整后的时间序列进行单位根检验,确定单整阶数,然后在ARIMA过程中选择最接近的模型; (3) 求出ARIMA模型的系数; (4) 用ARIMA模型的系数准确表示正规状态空间模型,检验状态空间模型的可控制性; (5) 利用Kalman滤波公式估计状态向量,并对时间序列进行预测. (6) 把外推的季节要素与相应的预测值合并,就得到经济时间序列的预测结果.
@严茗4654：误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
俟纪18025802403…… 你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
@严茗4654：怎样用ACF和PACF图 确立arima模型 -
俟纪18025802403…… 一般自相关图若为q阶截尾则滑动系数为q.若偏自相关图为p阶截尾则自回归系数为p.当然这样判断存在一定主观性,还需结合AIC BIC值来判断
