用Eviews建立ARMA模型预测CPI

用Eviews建立ARMA模型,数据为1987-2018CPI数据。首先通过看cpiview—Graph默认选项0Series:CPIWorkfile:EVIEWS::Eyiewo\.QX}Object[properties][prnt[Naine[freeze|扣【:T1Options[sampte]Ge1967|土回in[J2|2018然后选择view-correlogram自相关0S'ric.f:CPIWorkfile:EVIEWS::Eviews\-nx"ViewProcObjectPropertiesPrintName:FreezeSampleGenrSheetIGraph:StatsjIdentConeleg国inofCPIDate:03/29/20Time;21:05▲Sample:19872018Includedobservations:32AutocorrelationPartialCorrelationACPACQ-StatProbi|i110.6820.68216.3460.000iZli1i20.238-0.42618.3990.000i]iiZl'30.0450.23918.4750.000i|i■1i40.029■0.06218.5070.001i□iiZZ)50.1730.34919.7160.001IZZI»□«60.249-0.21522.3100.001I□Iii70.1290.01523.0340.002IIIiE'8-0.030-0.11023.0750.003ICIi)i9-0.1180.03023.7310.005I匚Ii□i10-0.141-0.15324.7160.006I匚Iii11-0.124-0.01825.5100.008'['i'12-0.091-0.01525.9570.011I[Iii13-0.0770.01326.2940.016I[Ii«14-0.081-0.02126.6920.021I[Ii]i15-0.0690.04426.9990.029i«16-0.0450.01427.1360.040zi可以看出自相关系数自二阶开始没有超过虚线,而偏相关自二阶开始阻尼震荡,所以自相关系数出现截尾现象,偏相关系数出现拖尾现象,因此考虑建立ARMA(01)模型下面开始模型估计回lEquiliorrUNTITLEDWorkfrle:EVIEWS::Eviov3*|ViewProcObjectPrintNameFreezeEstimateForecastStatsResidsDependentVariable:CPIMethod:LeastSquaresDate:03/29/20Time:21:14Sample:19872018Includedobservations:32Convergenceachievedafter10iterationsMABackcast:1986VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C105.39251448570727562400000MA⑴0.9810800.02682636.5716300000R-squared0.593194Meandependentvar105.1094AdjustedR-squared0.579633S.D.dependentvar6.421705S.E.ofregression4.163557Akaikeinfocriterion5.751078Sumsquaredresid520.0562Schwatzcriterion5.842687Loglikelihood-90.01725Hannan-Quinncriter.5781444F-statistic43.74514Durbin-Watsonstat1.448586Prob(F-statiStic)0.000000InvertedMARoots-.98看模型是否很好拟合数据,建立残差序列□rkfOo:EV»FWS:EviewsV].BxS3BteEditCtoect加wpro:QuickOpticre血cfcrwtfeb_nx“%PKKCbjict加中FiwMemeiFreeaeI|,S3ftEdt-f/-:smph-f-Labdt-J-TitleSarrpielGerr|R£S»01▲Lastupdated;0&2剥202115Modified:198?2018Afmskeresid1•349162619889.991746198928048091990-5.04423219912.9563031992■1992B60199311164561994775418019954.1000301996-1.1149481s-I493638199947222061999-21596292000-2.8737232001-1.8J31402002-4354792200300799062004-15708862005-2.0513272006-1.87997620071.2519152008•07207202009•5385406201031910232011-3.12313920120.271$$?2013-3QS991120U<!_LLTPath-c:\u5ers\ao$5ovefWdocuments0©-rcrew-eMews紧接着看残差数列的自相关偏相关图QEVicws[Series:RESIDOIWorkfilo:EVIEWS:Eviews\!-ex0HteaiitObjectyiawRocQuickOptbr^AdcHrsvyiniowWD-rxviewjpfNDbiozt|Ftincirjarrie[FreezejsarrpfeGerrsheetGraphstats[idort|CoitelogiamofRESID01Date03f29f20Time:2118Sample:19872018includesooseivations:32AutocorrelationPanialCorrelatioriACPACQ-StatProbn11026202622.41510.120Zl•1□'20.2220.1644.19950.122(ici3-0.076-0185441480.2201i•40.0350.0654.46230.347]•1□150.D700.T184.65900.459!□i1□iG026002097.49440.278I••E1T0.059-0.0967.54590.3651•E18-0.002-0.0977.6461D.469c119-0.DM-00018.04370.530c•1110-0.097-0.0678.51290.579(1(111-0.076-00708.8U90.639[11c112-0.071-00979.08970.695I•130.0240.0129.12140.764[11114-0.090-00479.60780.790111115-0.D180.0349.62320.8431116-0.070-0.0099.96070.869Path-c:lu5er5\cro55O>ertmf9dDcumentsDB-neneWF-evev/s因为自相关和偏相关的函数估计值均在两倍标准差内,可以认为残差数列不存在自相关现象,回...

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