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季节ARIMA与RegARIMA模型精要
file: 7b2c3
file: 1211692
file: 7gener1-1
file: dummy01
（file:arfunc）
（file:arfunc）
xt = 0.8 xt –4+ut 序列的相关图与偏相关图（file:7gener1-text4）
z1
xt = - 0.8 xt –4+ut序列的相关图与偏相关图（file:7gener1-text4）
z2
（4）自回归系数为负的SAR过程
z9
z2b
z5
z5b
z6
SAR(1,0,0)(1,0,0)12序列， (1-0.5L)(1- 0.9L12) z4t = ut
的相关图呈拖尾特征。而偏自相关函数在k=13以后呈截尾特征。
z4
z7
SMA(0,0,1)(0,0,1)12序列 xt = (1+ 0.4 L)(1+ 0.6 L12)ut 的相关图与偏相关图
z3
总结:
预测评价
EViews操作：点击View，选residual Diagnostics，Serial Correlation LM Test
vt的相关图、偏相关图如下，vt中已不存在自相关。
残差图合格
去除不显著虚拟变量，再次回归，得，
观察残差的相关图和偏相关图。
这是典型的AR(1)过程。估计AR(1)模型，得结果如图。
（file:outlier2）
结束
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