季节ARIMA与RegARIMA模型.ppt

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file:7b2c3file:1211692file:7gener1-1file:dummy01,(file:arfunc),(file:arfunc),xt=0.8 xt 4+ut 序列的相关图与偏相关图(file:7gener1-text4),z1,xt=-0.8 xt 4+ut序列的相关图与偏相关图(file:7gener1-text4),z2,(4)自回归系数为负的SAR过程,z9,z2b,z5,z5b,z6,SAR(1,0,0)(1,0,0)12序列,(1-0.5L)(1-0.9L12)z4t=ut的相关图呈拖尾特征。而偏自相关函数在k=13以后呈截尾特征。,z4,z7,SMA(0,0,1)(0,0,1)12序列 xt=(1+0.4 L)(1+0.6 L12)ut 的相关图与偏相关图,z3,总结:,预测评价,EViews操作:点击View,选residual Diagnostics,Serial Correlation LM Test,vt的相关图、偏相关图如下,vt中已不存在自相关。,残差图合格,去除不显著虚拟变量,再次回归,得,,观察残差的相关图和偏相关图。,这是典型的AR(1)过程。估计AR(1)模型,得结果如图。,(file:outlier2),结束,

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