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时间序列建模分析;目录;时间序列的预处理:;时间序列的基本类型:;平稳性检验方法:;纯随机性检验方法:;平稳非白噪声序列建模步骤:;ARIMA模型建模流程:;EVIEWS操作;创建文件;数据录入;画图;自相关和偏自相关图;单位根检验;建立方程;Q检验;预测;例:某国1980年至1993年;该序列时序图(1.1)和自相关;序列GNP的单位根检验结果:;一阶差分后的时序图与自相关图:;一阶差分序列D(GNP)的单位;2阶差分时序图与自相关图:;二阶差分序列的单位根检验:;对平稳的2阶差分序列进行白噪声;根据2阶差分序列的自相关图AC;剔除C与MA(1):;建立ARIMA(3,2,2)如;建立ARIMA(3,2,3):;模型适用性检验:;模型预测结果:;拟合曲线对比:;预测值的比较;Slide34;研究对象及目的;Slide36;数据预处理;Slide38;Slide39;时间序列特征分析;Slide41;Slide42;Slide43;Slide44;Slide45;Slide46;Slide47;研究方法;基本原理;计算季节指数,剔除季节因素;Slide51;模型检验;Slide53;Slide54;利用指数平滑法对以上图形进行拟;Slide56;Slide57;对98年进行预测;Slide59;该方法的优缺点;Slide61;Slide62;Slide63;Slide64;Slide65;Slide66;Slide67;Slide68;Slide69;Slide70;Slide71;谢谢!
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