试验六 时间序列分析一实验目的：学习时间序列数据分析技巧了解ARIMA模型二实验内容：47年1季度到96年3季度美国国民生产总值的季度数据三实验要求：写出分析报告四实验软件：SAS系统一般实验流程：平稳性检验方法：时序图自相关系数和自相关图检验单位根检验模型识别方法：利用自相关系数偏相关系数图进行模型识别 计算扩展的样本自相关函数并利用其估计值进行模型识别 利用最小信息准

单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式 乘积季节模型疏系数模型ARIMA(pdq)模型是指d阶差分后自相关最高阶数为p移动平均最高阶数为q的模型通常它包含pq个独立的未知系数：如果该模型中有部分自相关系数

深圳人口与医疗需求预测摘 要本文通过对深圳市现有的数据以及《深圳统计年签2010》建立模型并最终给出了深圳人口与医疗需求预测结果具体如下：我们首先对深圳市常住人口数据进行二次和三次拟合并对两种拟合进行了比较得出深圳常住人口模型公式为：其次是通过统计年签上的数据利用该城市的GDP数据 建立ARIMA模型求出求解进入城镇务工经商和从事劳动服务的暂住人口数再次通过年签数据求出探亲访友旅游求学治病

单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级单击此处编辑母版标题样式 时间序列建模分析 及EVIEWS应用目录1ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级时间序列ARIMA模型的建立方法及应用班级：：：ARIMA模型1. ARIMA模型的来源2. ARIMA模型的应用1.ARIMA模型的来源1.1 时间序列的发展ARIMA模型是时间序列模型的一个特例ARIMA模型的来源离不开时间序列的发展 1.2 ARIMA模型的应用范围统一度量衡的量变时间序列数据ARIMA表达式2.

单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级上海财经大学 统计学系非平稳和季节时间序列模型分析方法 在第四章中我们介绍了非平稳时间序列模型但是在前面的讨论中对于时间序列的特性分析以及模型的统计分析都集中于平稳时间序列问题上本章将介绍几个非平稳时间序列的建模方法并且分析不同的非平稳时间序列模型的动态性质1上海财经大学 统计学系§8.1 ARIMA模型的分析方法8.1

实验五 ARIMA模型的概念和构造一实验目的了解ARMA以及ARIMA模型的特点了解三者之间的区别联系以及AR与MA的转换掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断以及如何利用ARIMA模型进行预测掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别诊断估计和预测二基本概念所谓A