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arma汇率预测模型【EVIEWS得到ARMA模型后怎么预测】

作者:root 时间:2021-07-20 22:03:51 阅读: arma汇率预测模型

如何用spss做最优arma预测模型的具体过程

如何用spss做最优arma预测模型的具体过程

打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.

这里有几个参数:level=0,表示对原序列作图,1st difference=1表示对一阶差分作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.使用默认参数就可以.有时候可能会出现near singular matrix的错误,你可以随意调整lags的取值,直到OK就行.

搞定,看到两个图,autocorrelation自相关图,partical correlation偏自相关图,图上有显著性检验的临界值界线.怎么用自相关图和偏自相关图分别判断ma和ar的滞后阶数,相信你是知道的吧.

好了,假设你根据这两个图判断出的ma、ar滞后阶数分别是q=2,p=3

所以要建立的模型是ar(2)ma(3)

主窗口的工具栏里,注意是主窗口哦,点击quick-estimate equation,在里面输入x ar(1) ar(2) ma(1) ma(2) ma(3),其他参数默认,OK就可以看到基本的模型了,注意上面输入的变量之间是空格,没有分隔符号.

如果p和q的取值不明确,可以多尝试几个p和q的可能组和,看看相关检验的显著性,关键比较结果中的AIC和sc,越小越好.

麻烦的地方是:

要是你的序列不平稳,需要建立arima模型,这时就要看1st differece甚至2nd difference的图形.

要是涉及12阶滞后自相关或偏自相关显著,就要动用sarima模型了,做起来容易,可不容易讲清楚啦.

你只要求arma模型,估计是不需要用arima和sarima模型的吧.

EVIEWS得到ARMA模型后怎么预测?

EVIEWS得到ARMA模型后怎么预测?

forecast菜单项可以进行进行预测。但还需要调整一些设置。预测分动态和静态预测,你在选项卡中看清楚了是选择的哪一项。还有预测期应该包含在workfile中,比如你的样本期是1990:2005,那么你在设置workfile时要把它设置为1990:2006,这样才能有位置存放预测期的值。

找forecast选项,一步步执行

在计量经济学预测GDP的时候用ARMA模型和用回归方程有什么不同? 哪个精度高?

在计量经济学预测GDP的时候用ARMA模型和用回归方程有什么不同? 哪个精度高?

GDP=C+I+G+NX是个会计恒等式,在任何条件下都应该得到满足,各个账户之间是自动适应的,它们总是满足这个等式。所以,GDP=β1C+β2I+β3G+β4NX+u是不成立的,它不应该有随机干扰项。实际上,GDP=C+I+G+NX已经是个现成的方程,不需要估计任何参数,它的所有数据都是现成的,只有极少的误差(误差源自于统计上的差错、地下交易等)在计量分析中,这个等式往往是用来和其他方程(比如消费方程,投资方程)联立,建立联立方程组模型,用此等式去化简方程得到简化式或者消去某个内生变量。

GDP横等式右边,消费投资等数据,在我们国家统计年鉴上都有很好找,用spss,一颗噻而也可以,讲数据输入,自动得出贝塔及截距值,你只要在统计年鉴中找到鸡的屁,消费投资等数据就可以。arma确实很烦,如果自己学可能比较费事,这是处理时间序列的专门方法。如没有特别要求,第一个方法足矣.

会有多重共线性问题(Multicollinearity), 即C、I、G、NX之间的关系可能导致相应的系数不是BLUE(Best Linear Unbiased Estimator)

已知ARMA模型的表达式,如何预测后面三个数据

已知ARMA模型的表达式,如何预测后面三个数据

ARIMA模型预测的基本程序

(一)根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律,对序列的平稳性进行识别。一般来讲,经济运行的时间序列都不是平稳序列。

(二)对非平稳序列进行平稳化处理。如果数据序列是非平稳的,并存在一定的增长或下降趋势,则需要对数据进行差分处理,如果数据存在异方差,则需对数据进行技术处理,直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。

(三)根据时间序列模型的识别规则,建立相应的模型。若平稳序列的偏相关函数是截尾的,而自相关函数是拖尾的,可断定序列适合AR模型;若平稳序列的偏相关函数是拖尾的,而自相关函数是截尾的,则可断定序列适合MA模型;若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的,则序列适合ARMA模型。

(四)进行参数估计,检验是否具有统计意义。

(五)进行假设检验,诊断残差序列是否为白噪声。

(六)利用已通过检验的模型进行预测分析。

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