参数估计和模型定阶 .doc

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1、1、利用之前仿真的数据对MA（1）模型进行参数估计，其中的theta1=0.5。H0：theta1=0；H1：theta^=0.利用spss得：ARIMA模型参数估计SEtSig.x2-模型_1x2无转换MA滞后1.494.02817.949.000由表格中得到p值远小于0.01，显著拒绝原假设，有充分的理由相信theta不为0，为0.494，这与实际的theta1十分相似2、利用之前仿真的数据对ARMA(1,1)模型进行参数估计,其中的phi1=0.5，theta1=0.5。H0：theta1=0phi1=

2、0；H1：theta^=0phi1=0.利用spss得：ARIMA模型参数估计SEtSig.X-模型1x无转换AR滞后1.117.393.299.765MA滞后1.038.395.095.924此时模型的估计非常不好，可能是由于生成的数据不够合理，模型需要进一步优化。（我生成多组数据都没有得到通过检验的。）再利用matla得到参数估计：估计X-模型1x无转换AR滞后10.3704MA滞后10.4007比起上面利用spss进行的参数估计，这里的系数显得更好一点，但是也没有估计得十分准确。3、对例5.2进行模型定

3、阶在之前的作业中已经确定这组数据是AR模型，并且粗略地估计阶数为2，这里运用AIC、BIC准则对改组数据定阶，利用matlab得到下图：由图可以看出，模型的阶数是2.计算的AICBIC值如下：12345678910AIC1185117611781179118011801182118311841182BIC1196119011951200120512081213121812231224