AR模型:Xt???1?t1?AR(1)*B?AR(2)*B2???AR(P)*BP1?MA(1)*B?MA(2)*B???MA(q)*B?t1?AR(1)*B?AR(2)*B2???AR(P)*BP2qMA模型:(1?MA(1)*B?MA(2)*B2???MA(q)*Bq)?tXt???ARMA模型:Xt???
(其中模型中的ar(1)??MA(1)表示的是求出来的系数。?就是常数项)二、模型参数估计
根据相关图模型确定为AR(1),建立模型估计参数
在ESTIMATE中按顺序输入变量cx c cx(-1)或者cx c ar(1) 选择LS参数估计方法,查看输出结果,看参数显著性,该例中两个参数都显著。
细心的同学可能发现两个模型的C取值不同,这是因为前一个模型的C为截距项;后者的C则为序列期望值,两个常数的含义不同。
图1:建立模型
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图2:输入模型中变量,选择参数估计方法
图3:参数估计结果
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图4:建立模型
图5:输入模型中变量,选择参数估计方法
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图6:参数估计结果
1AR模型:?81.32034??t (参见13页模型形式设定)
x1?0.703332Bt
三、模型的显著性检验
检验内容:
整个模型对信息的提取是否充分; 参数的显著性检验,模型结构是否最简。
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