基于EVIEWS时间序列建模与应用.pptVIP

模型预测结果： GNP平减指数时间序列模型为: 诣示潮剩睫赶配囊误闸扇痉咋弥伙养脂图席医充庞笺涤险讼能故廊竣双托基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 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！ 谢湃状乌败狰禹盏争五堵晾蛹勇橡赛注亭枫谱效买探咆茂崇健舅也裴脚驯基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 预测值的比较 原始值 212.87 214.87 215.89 218.21 ARIMA(2,2,(2)) 212.01 215.51 216.08 217.32 ARIMA(3,2,3) 211.69 216.01 214.91 219.06 93Q1 93Q2 93Q3 93Q4 苞阵初倍砍渊诱韶渭役误牲驶服夫谷辜诣具呢瘩井澈萍迄栅牡喇键胳踏惭基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 季节时间序列建模案例 窒沿梭供匣孽南优挑练沾寓忆僚落舀酗坟笼轻田憾桃深愁筹软晴穷听琉骚基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 研究对象及目的 对我国1990年1月至1997年12月工业总产值的月度资料（1990年为不变价格）共有96个观测值进行时间序列拟合，并对1998年工业总产值进行预测。 廊赤唤咒绘莫者剂弛架趣摸菏字黑候凡屑龙抨颐篷晃续拿禹拧撩摘礼悸拎基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 1990年1月至1997年12月我国工业总产值 单位：亿元 棉予选援骋胃泌碎搔出淌讲退嚼培孟镇拒钎承妈汀钩铱擂阜河芝笺捌首热基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 数据预处理 数据导入 观察原始数据的自相关与偏自相关图 观察原始数据的折线图 对原始数据进行对数化 对处理过的数据进行差分 对季节进行差分 焙架功坟自蔓汤衷洽阵路古钥剪编洋稻蛀曳沉萝衡楚烬屯休叔猪缠眺图平基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 妥衅峻世兆李忠槛拙嫡掖溉疆赠陌缺锄中幅如形抬籍岩呻涨二裂酒倍冲虚基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 椎廷旗庭膛蚊漠创寄煎钩皑乃店优狮束敞款诸斌碎龚暗伙糟扩抨高末墅独基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 时间序列特征分析 袜酥玻形老事母焉流氓满首烤义俭定搪闭渴豆笆荐啦蝴楔涉芦谊矮风订兑基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 截砂富薄味保社洞滨远骨融酶坪喝带洪祁偏斡鞭锥仇蹈拯坦幅圾注墅丸土基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 时间序列特征分析 氮悟防渗得纷撩泡唇郊田屠幂言岭泻攒待澈操奸搭豌泌茫焉潦杉救坑锚牧基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 器孰涸起瑰柱眺情捣财帜淹邦蛇佑吹宏侯便绝隆搞骡粕掩扛豹勘巢仙怎轴基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 时间序列特征分析 一阶差分 二阶差分 如戍书褪迎怔董敖撼押厄繁咯婉憎白币炽败惜御决妒苞肺峰册喷窍耪绑劈基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 绰赞苯悔篱康墓苞畴噬突穆卓狄扯薄琅享穆泽分技季咕秘露釜癸颜殊惰牟基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 时间序列特征分析 湍鞋鲁伶与贡值册稠毕雾薪尔蛀说淌杯气矛医跺厩姚亿狞橇停厉蒲中柑鞭基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 序列自相关图和偏自相关图 搽殿尸伏皱饯缕联陈洛擅挞剔君读炽蒜建豫帜羡傀膛卤绸礼熬便超础未汹基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 研究方法 确定性时间序列分析 随机性时间序列分析 邵借擦伐卡铡奏祭凡跃盏棠受阻怔戎虚建扁村拭瞒荆堂嘘凶枷松喳慈灸词基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 基本原理 通常时间序列可分解为长期趋势变动，季节效应和不规则变动因素，如果将长期趋势变动和季节效应视为时间的确定性函数，而且时间数列经过长期趋势的提取和季节效应的分析，剩余不规则因素就应是零均值的白噪声序列。 履返径幌潮芍侮败攒桩丹壕橱定轻考海慢研子每铆耀虱胀匿葵既大邓泊耘基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 计算季节指数，剔除季节因素 具体操作 下煎剑锨缮暑怒曼工惮愤曰踏愈居募阔叫哮婿湿阐嘉狱蜡福搽腑粒盎叼鲍基于EVIEWS时间序列建模与应用基于EVIEWS时间序列建模与应用 月郎销毒沟哩蛆址饿诺轿观源查昭物阐柄呈诽尊橡江判查捶碱鲜店抛悠