eviews中arma模型

实验三 ARMA模型建模与预测指导

一、实验目的

学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据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，学会利用最小二乘法等方法对ARMA模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA模型进行诊断，以及掌握利用ARMA模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews软件进行ARMA模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。

二、基本概念

宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。

AR模型：AR模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测， 自回归模型的数学公式为:

yt??1yt?1??2yt?2???pyt?p??t

式中: p为自回归模型的阶数?i（i=1，2， ?，p）为模型的待定系数，?t为误差， yt为一个平稳时间序列。

MA模型：MA模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过

过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为:

yt??t??1?t?1??2?t?2???q?t?q

式中: q为模型的阶数； ?j（j=1，2，?，q）为模型的待定系数；?t为误差； yt为平稳时间序列。

时间序列ARMA模型在海表温度中的应用

作者

摘要：时间序列分析是概率统计学中应用性较强的一个分支，其在海表温度的预测等领域也有着广

泛应用。海表温度（SST）是海洋与大气之间相互作用的关键因素，本文在对海表温度SST分析的基础上，展示海表温度在一定时期内的变动过程，从中寻找和分析事物的变化特征、发展趋势和规律。获得海表温度随时间过程的演变特性与规律，进而预测海表温度的未来发展。本文在时间序列ARMA模型的基础上，利用AIC准则对模型进行定阶，并对时间序列随机项利用Daniel进行平稳性检验以及残差利用Ljung-Box检验进行白噪声检验。

关键词：海表温度；ARMA模型；AIC准则；Daniel检验；Ljung-Box检验 中图分类号： 文献标识码：A 文章编号：

1 引言

海表温度不仅是用于描述海洋表层热状况的主要指标，其异常还是海洋影响大气环流和气候变化的重要因子，在海气相互作用研究中，海表温度一直是人们观测、研究和预报的重要对象

[1]。海

洋约占地球表面积的70%，全球海洋吸收的太阳辐射量约占进入地球大气的总太阳辐射量的70%左右，对大部分存储在海洋表层。这些被存储的能量将以潜热、长波辐射和热交换的形式传输给大气，驱动

Eviews基本操作指引： 1、ADF检验

双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框

（1 st difference ，即检验△X ； intercept：包含截距项 ； trend：包含趋势项）

临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。

2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期 单位根检验操作的输出结果中

3、建立VAR模型

在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗

缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。 给出内生变量的滞后期间。 给出用于运算的样本范围。

Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。 Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。

结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。

4、脉冲响应分析（Response of * to * Innovations）/ 方差分解（Variance Decornposition） 在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse

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基于ARMA模型和灰色预测模型的邮政业务总量预测

上传日期：2009年10月16日 编辑：现代经济编辑部 点击:318次

胡芳芳

（首都经济贸易大学统计学院，北京 100070）

摘 要：邮政业务是个复杂的社会经济系统，本文分别采取ARMA模型以及灰色预测模型GM（1，1）对邮政业务总量进行预测，并比较了两种模型的预测精度，并对2009-2011年全国邮政业务总量进行了预测。

关键词：ARMA模型；灰色预测模型；邮政业务；预测精度

中图分类号：F618 文献标识码：A 文章编号：1671-8089（2009）08-0032-04

一、基于ARMA模型的邮电业务总量预测

ARMA模型是一类常用的随机时序模型，由博克斯(Box)、詹金斯(Jenkins)创立，亦称B-J方法。它是一种精度较高的时序短期预测方法，其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间t的一族随机变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个序列的变化却有一定的规律性，可以有相应的数学模型近似描述。通过对该数学模型的分析研究，能够更本质地认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的

EVIEWS之变系数回归模型

1 变系数回归模型

前面讨论的是变截距模型，并假定不同个体的解释变量的系数是相同的，然而在现实中变化的经济结构或者不同的经济背景等不可观测的反映个体差异的因素会导致经济结构的参数随着横截面个体的变化而变化，即解释变量对被解释变量的影响要随着截面的变化而变化。这时要考虑系数随着横截面个体的变化而变化的变系数模型。

1.变系数回归模型原理

变系数模型一般形式如下：

yit??i?xit?i?uit,i?1,2,,N,t?1,2,,T（1）

其中：yit为因变量，xit为1?k维解释变量向量，N为截面成员个数，T为每个截面成员的观测时期总数。参数?i表示模型的常数项，?i为对应于解释变量的系数向量。随机误差项uit相互独立，且满足零均值、等方差的假设。

在式子（1）中所表示的变系数模型中，常数项和系数向量都是随着截面个体变化而变化，因此将该模型改写为：

yit?xit?i?uit （2）

其中：xit?(1,xit)1?(k?1)，?i?(?i,?i)'

模型的矩阵形式为：

Y?X??u （3）

其

中

：

?y1??Y??????yN??NT?1；

?yi1??y?yi??i2??????yiT?T?

第8讲 用面板数据模型预测

1．面板数据定义

时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截面上取得的二维数据。面板数据也可以定义为相同截面上的个体在不同时点的重复观测数据或者称为纵向变量序列（个体）的多次测量。所以，面板数据（panel data）也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）。

面板数据示意图见图1。面板数据从横截面（cross section）看，是由若干个体（entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看每个个体都是一个时间序列。

图1 N=15，T=50的面板数据示意图

图2是1978~2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图。

图2 1978-2005年中国各省级地区消费性支出占可支配收入比率序列图(价格平减过)

136

面板数据用双下标变量表示。例如

yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T

i对应面板数据中

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯

2、建立面板数据工作文件workfile

（1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型

Moren_panel

（2

）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

3、建立pool对象 （1）新建对象

（

2）选择新建对象类型并命名

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

（3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音，例如

29

个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。

4、在pool对象中建立面板数据序列

双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet（展开表）

在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

EViews 6.0在面板数据模型估计中的实验操作

1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯

2、建立面板数据工作文件workfile

（1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型

Moren_panel

（2

）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

3、建立pool对象 （1）新建对象

（

2）选择新建对象类型并命名

EViews6.0在面板数据模型估计中的操作

（3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。建议采用汉语拼音，例如

29

个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。

4、在pool对象中建立面板数据序列

双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet（展开表）

在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须

基于ARMA乘积模型的CPI指数分析及预测

【摘要】CPI指数是一个相对滞后的数据指数，通常是反映市场经济的一个重要指标。本文选取我国1990年1月至2013年11月共287个月份的CPI指数数据，对CPI序列建立乘积模型ARMA（1，1，1）×ARMA（0，1，1）12。结果表明，该模型是描述全国CPI变化趋势较优的时间序列模型。最后，本文利用此模型对2013年12月、2014年1-4月份的全国CPI指标进行了预测，并提出了相应的政策与建议。

【关键词】消费者物价指数 预测模型 通货膨胀 一、引言

CPI指数，即消费者物价指数（Consumer Price Index），英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，是用来判断是否出现通货膨胀的重要衡量标准，如果CPI指数上升较为缓慢温和，则说明经济增长稳定，没有通货膨胀或通货膨胀轻微。

受全球金融危机的影响，2008年8月份开始，我国CPI指数一路下滑，自2009年4月份开始更是出现了连续3个月的同比负增长。短短1年时间，CPI指数从2008年4月份的同比上涨8.5%变为2009年4月份同比下降1.5%。

ARMA模型

理论探索

CONTEMPORARYECONOMICS

城乡居民收入差距的ARMA模型预测

○张鑫

（沈阳理工大学辽宁沈阳100168）

以计算两项之比，得到1978-2007年城城乡居民收入比序列RURt，1978≤t≥2007。

表1

【摘要】改革开放以来，我国城乡居民收入水平均大幅提

高，城乡居民收入差距不断扩大，这引起了社会各界的高度关注。文章运用Box-Jenkins建模方法，根据1978-2007年数据，建立城乡居民收入差距的ARMA预测模型，结果表明我国城乡居民收入比率在未来三年可能稳定在0.34左右，并出现小幅度回落。

1978-2007城乡居民收入变动表单位：（元）城镇居民可农村居民城乡居民城乡居民支配收入343.4387477.6491.9526.6564651.2739.1899.61002.21181.41373.91510.21700.62026.62577.43496.242834838.95160.35425.15854.262806859.67702.88472.29421.6104931175913786

纯收入133.6160.2191.3223.4270.1309.8355.3397.6423.8462.6544.9601.5