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应用eviews分析数据和预测

01预备知识

ARIMA模型预测的基本程序：1）根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关

函数图以DF单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进

行识别。一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。2）对非平稳序列进行

平稳化处理如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或卜♦降趋势，则需要

对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处

理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。3）根据时间序列模

型的识别规则，建立相应的模型。若平稳序列的

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