文档介绍：课程设计任务书
一、设计题目:吉林省居民消费物价指数时间序列分析与预测
二、设计目的
1、了解ARIMA模型的特点和建模过程,
2、了解AR,MA和ARIMA模型三者之间的区别与联系,掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别,
3、利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计,利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断,以及如何利用ARIMA模型进行预测。
4、掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。
三、设计任务及要求
1、学习时间序列的知识;
2、学会使用Eviwer ;
3、学会利用现有趋势学会短期预测。
四、设计时间及进度安排
设计时间共两周(~),具体安排如下表:
周安排
设计内容
设计时间
前四天
学习Eviwer ,会插入数据,处理数据对处理的数据进行检验与预测。
~
第五天
处理需要的数据并完成论文的书写,进行答辩。
~
五、指导教师评语及学生成绩
指导教师评语:
年月日
成绩
指导教师(签字):
目录
课程设计任务书 I
第一章数据的时间序列特征分析 2
第二章模型的建立 8
第三章 模型的短期预测 11
第四章模型的评价 12
【参考文献】 13
第一章数据的时间序列特征分析
1、将1998至2007年吉林省居民消费物价指数额绘制序列时序图,如图1所示。
图1 1998年1月至2007年12月吉林省消费物价指数折线图
2、从图上仍然直观看出序列不平稳, 对该序列绘制了自相关、偏自相关图,如图2所示,由图中可以看出,序列的自相关系数衰减缓慢,没有很快趋于0,说明该序列是非平稳序列。
图2 原数列的自相关图
3、为了证实这个结论,进一步对其做ADF检验,结果见图3,,接受存在一个单位根的原假设,进一步验证了原序列不平稳。为了找出其非平稳的阶数,需要对其一阶差分序列和二阶差分序列等进行ADF检验。
Null Hypothesis: N has a unit root
Exogenous: Constant
Lag Length: 12 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)
t-Statistic
  Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-
 
Test critical values:
1% level
-
5% level
-
10% level
-
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
Augmented Dickey-Fuller Test Equation
Dependent Variable: D(N)
Method: Least Squares
Date: 09/21/12 Time: 10:57
Sample (adjusted): 1991M02 2007M11
Included observations: 202 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.  
N(-1)
-
-
D(N(-1))
D(N(-2))
D(N(-3))
-
-
D(N(-4))
-
-
D(N(-5))
D(N(-6))
D(N(-7))
D(N(-8))
D(N(-9))
D(N(-10)