时间序列建模分析幻灯片.ppt
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1、时间序列建模分析第1页,共70页,编辑于2022年,星期六目录l1、ARIMA模型模型 1.1 1.1 模型的适用条件与构建过程模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS1.2 EVIEWS操作简单说明操作简单说明 1.3 1.3 模型构建实例模型构建实例l l2 2、季节时间序列模型、季节时间序列模型 2.1 2.1 确定性季节时间序列模型确定性季节时间序列模型 2.2 2.2 随机性季节时间序列模型随机性季节时间序列模型第2页,共70页,编辑于2022年,星期六时间序列的预处理:拿到一个时间序列后,首先要对它的平稳性和纯随机性进行检验,这两个重要的检验称为序列的预处理。根据检验的结果可
2、以将序列分为不同的类型,对不同类型的序列采取不同的分析方法。第3页,共70页,编辑于2022年,星期六时间序列的基本类型:时间序列平稳时间序列非平稳时间序列平稳白噪声序列平稳非白噪声序列确定性时序分析随机性时序分析没有分析价值模型拟合(常用ARMA模型)长期趋势循环波动季节性变化平稳性检验纯随机性检验随机波动ARIMA模型残差自回归模型条件异方差模型第4页,共70页,编辑于2022年,星期六平稳性检验方法:l l图检验方法图检验方法 l构造检验统计量构造检验统计量时序图检验自相关图检验 主观色彩较强单位根检验平稳非平稳有明显趋势或周期性,则为非平稳随着延迟期数增加,自相关系数会很快衰减向零反之
3、,自相关系数衰减向零的速度较慢第5页,共70页,编辑于2022年,星期六纯随机性检验方法:构造检验统计量大样本场合大,小样本场合Q统计量LB统计量否则,认为该序列为纯随机序列对Q统计量修正若P值非常小(0.05)则认为该序列属于非白噪声序列检验结果(有分析价值)(无分析价值)第6页,共70页,编辑于2022年,星期六平稳非白噪声序列建模步骤:平稳非白噪声序列预测序列将来的走势计算ACF,PACFARMA模型识别估计模型中未知参数的值模型优化模型检验NY第7页,共70页,编辑于2022年,星期六ARIMA模型建模流程:获得观察值序列拟合ARMA模型差分运算分析结束平稳性检验白噪声检验NYNY第8
4、页,共70页,编辑于2022年,星期六EVIEWS 操作第9页,共70页,编辑于2022年,星期六创建文件创建文件第10页,共70页,编辑于2022年,星期六数据录入第11页,共70页,编辑于2022年,星期六画图第12页,共70页,编辑于2022年,星期六自相关和偏自相关图第13页,共70页,编辑于2022年,星期六单位根检验第14页,共70页,编辑于2022年,星期六建立方程第15页,共70页,编辑于2022年,星期六预测第16页,共70页,编辑于2022年,星期六例:某国1980年至1993年GNP平减指数的季节时间序列,共56个观测值,见下表表表5.1 5.1 某国某国GNPGNP平减
5、指数季度资料平减指数季度资料 1 12 23 34 41980198089.8989.8991.0791.0791.7991.7993.0393.031981198194.494.495.795.796.5296.5297.3997.391982198298.7298.7299.4299.42100.25100.25101.54101.5419831983102.95102.95104.75104.75106.53106.53108.74108.7419841984110.72110.72113.48113.48116.42116.42119.79119.7919851985122.88122
6、.88124.44124.44126.68126.68128.99128.9919861986130.12130.12131.3131.3132.89132.89134.99134.9919871987136.8136.8139.01139.01141.03141.03143.24143.2419881988145.12145.12148.89148.89152.02152.02155.38155.3819891989158.6158.6161.85161.85165.12165.12168.05168.0519901990171.94171.94176.46176.46180.24180.2
7、4185.13185.1319911991190.01190.01193.03193.03197.7197.7201.69201.6919921992203.98203.98206.77206.77208.53208.53210.27210.2719931993212.87212.87214.25214.25215.89215.89218.21218.21年/季第17页,共70页,编辑于2022年,星期六该序列时序图(1.1)和自相关图(1.2)如下:图(1.1)图(1.2)该图显示有明显的长期趋势 自相关系数随延迟期数的增加,衰减向零的速度相当缓慢,且后期有反向递增趋势序列非平稳第18页,共
8、70页,编辑于2022年,星期六序列GNP的单位根检验结果:检验t统计量的值是0.325604,大于各个显著性水平下的临界值,所以不能拒绝原假设。也就是说,序列GNP存在单位根,因此,是非平稳的。第19页,共70页,编辑于2022年,星期六一阶差分后的时序图与自相关图:图(1.3)图(1.4)时序图仍显示有长期趋势自相关系数向零衰减的速度依然较慢一阶差分序列仍不平稳第20页,共70页,编辑于2022年,星期六一阶差分序列D(GNP)的单位根检验结果:检验t统计量的值是-1.929760,大于各个显著性水平下的临界值,所以不能拒绝原假设。也就是说,一阶差分序列D(GNP)存在单位根,因此,一阶差
9、分序列也是非平稳的。第21页,共70页,编辑于2022年,星期六2阶差分时序图与自相关图:图(1.5)图(1.6)差分序列在零附近波动,无明显趋势或周期自相关系数在零值附近波动认为2阶差分序列平稳第22页,共70页,编辑于2022年,星期六二阶差分序列的单位根检验:检验t统计量的值是-3.709559,小于各个显著性水平下的临界值,所以拒绝原假设。也就是说,二阶差分序列不存在单位根。二阶差分序列平稳。第23页,共70页,编辑于2022年,星期六对平稳的2阶差分序列进行白噪声检验:在显著性水平为0.05的条件下,延迟期数为6和12时,Q统计量的P值均小于0.052阶差分序列为非白噪声序列 结合前
10、面分析,认为该序列为2阶差分平稳非白噪声序列,可考虑建立ARIMA模型第24页,共70页,编辑于2022年,星期六根据2阶差分序列的自相关图ACF和偏自相关图PACF的特点,判断阶数进行建模:可以尝试用ARMA(2,2)ARMA(3,2)ARMA(3,3);也就是说,对原序列GNP尝试用ARIMA(2,2,2)ARIMA(3,2,2)ARIMA(3,2,3)进行拟合,首先建立ARIMA(2,2,2)如下:C与MA(1)系数的T检验显示:由于P值均大于0.05,故接受原假设,即二者系数显著为零,所以剔除模型ARiMA(2,2,2):d(gnp,2)ar(1)ar(2)c ma(1)ma(2)第2
11、5页,共70页,编辑于2022年,星期六剔除C与MA(1):ARIMA(2,2,(2):d(gnp,2)ar(1)ar(2)ma(2)可供选用模型一模型参数均通过检验第26页,共70页,编辑于2022年,星期六建立ARIMA(3,2,2)如下:ARIMA(3,2,2):d(gnp,2)ar(1)ar(2)ar(3)ma(1)ma(2)AR(3)系数未通过检验,予以剔除结果和前述模型相同第27页,共70页,编辑于2022年,星期六建立ARIMA(3,2,3):命令为:d(gnp,2)ar(1)ar(2)ar(3)ma(1)ma(2)ma(3)可供选用模型二第28页,共70页,编辑于2022年,星
12、期六模型适用性检验:模型ARIMA(2,2,(2)模型ARIMA(3,2,3)通过对模型的适用性检验,左侧拟合模型中的残差白噪声检验显示延迟6阶,12阶,18阶的残差序列属于白噪声序列,模型ARIMA(2,2,(2)显著有效,对序列适应性更强。因此,选用该模型作为最终拟合模型。第29页,共70页,编辑于2022年,星期六模型预测结果:GNPGNP平减指数时间序列模型为平减指数时间序列模型为:第30页,共70页,编辑于2022年,星期六拟合曲线对比:拟合曲线与原序列曲线十分接近,直观来看,拟合效果较好!第31页,共70页,编辑于2022年,星期六季节时间序列建模案季节时间序列建模案例例第32页,
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