时间序列分析 (1)
file:li-12-1 file: 7arma07 file:li-12-2,(第3版282页),ARIMA模型的特点,G Box,(第3版282页),为什么了解随机过程?,(第3版283页),中国人时间上的前后观,(第3版284页),(第3版284页),(第3版285页),(第3版285页),(第3版285页),(第3版284页),(第3版286页),(第3版286页),(第3版288页),(第3版288页),(第3版287页),(第3版287页),(第3版287页),(第3版288页),(第3版289页),日本人口差分序列,(第3版289页),(第3版291页),(第3版291页),(第3版291页),12.2 时间序列模型的分类,(第3版292页),(第3版293页),(第3版第293页),(第3版第293页),AR(1) 实根 AR(2) 实根 AR(2) 复根,用生成的序列演示。,MA (1) MA (2) MA (2),用生成的序列演示。,AR(1) AR(2) AR (2),MA (1) 实根 MA (2)实根 MA (2) 复根,(第3版301页),(第3版302页),(第3版304页),12.6 时间序列模型的建立与预测,AR(1)序列 与相关图,(file:5gener1),(第3版301页),12.6 时间序列模型的建立与预测,MA(1)序列 与相关图,(file:5gener1),(第3版304页),12.6 时间序列模型的建立与预测,(第3版304页),(第3版304页),(第3版304页),ARIMA模型识别举例,(第3版308页),(第3版309页),(第3版309页),file:li-12-1 file: 5arma07,案例1(中国人口时间序列分析),(第3版310页),file:li-12-1,案例1(中国人口时间序列分析),(第3版311页),file:li-12-1,案例1(中国人口时间序列分析),(第3版312页),file:li-12-1,EViews 7,(第3版312页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),EViews 7,注意表达式写法,(第3版281页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),差分序列Dyt中的常数,在原序列yt中是斜率。,12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(第3版314页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(第3版314页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(4)点击时间序列模型估计结果窗口中的Forcast键,在随后弹出的对话框中做出适当选择,就可以得到yt和Dyt的动态和静态预测值,结构预测和非结构预测值。,(第3版314页),12.788,EViews 7,file: 5arma07,DD(y)过度差分,file: 5arma07,EViews 7,参数t检验都有显著性, 特征根倒数都在单位圆之内,Q(15)对应的p值是0.50,大于0.05。三个条件都得到满足。,EViews 7,静态预测2007年中国粮食产量,52262,(第3版315页),(第3版316页),(第3版316页),(第3版316页),(File:li-12-2),(第3版316页),(File:li-12-2),(第3版316页),(第3版318页),EViews 7,(第3版317页),(第3版318页),file:li-12-1,file:li-12-1,file:li-12-1,第12章结束.,第16章 单位根检验与协整,第16章 单位根检验与协整,第16章 结束,