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时间:2018-10-22
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1、基于ARIMA模型的全国社会消费品零售总额的统计分析.Alv468{display:none;} 一、模型介绍 模型结构一个序列{Xt}经过d阶差分后成为平稳序列,而且能利用ARMA模型对差分后的平稳序列建模,则称序列{Xt}的模型结构为求和移动平均模型(autoregressiveintegratedmoving),简称ARMA(p,d,q),其中d为差分阶数,p为回归阶数,q为移动平均阶数,模型的具体表达式为: 二、全国社会消费品零售总额的实证分析 (一)数据来源及统计特征 本文选取2
2、004年1月至2012年3月全国社会消费品的月度数据。绘制全国社会消费品的月度数据(记为序列ww)柱状图,图显示序列ww的均值为,中位数为,标准差为,样本偏度为,样本峰度为,J-B统计量为,相伴概率为,因此可以拒绝序列ww为正态分布的原假设。 图1时间序列ww的统计柱状图 随后检验序列ww的稳定性,在SPSS中对季节差分序列进行游程检验(以数据的平均值划分),检验结果显示
3、ww
4、=>,所以序列ww具有季节性,是非平稳序列。 (二)序列的平稳性处理 为了消除序列ww的趋势性,对序列ww做一阶差
5、分得到序列ww1。选择无截距项和趋势项的模型对ww1进行单位根检验。检验t统计量的值是-,小于各个显著性水平下的临界值,所以拒绝ww1不存在单位根的原假设。也就是说,序列ww1存在单位根,因此,序列ww1是非平稳的,序列ww的趋势性没有彻底消除。 为进一步消除趋势性,对序列ww1做二阶差分得到序列ww2,然后选择无截距项和趋势项对ww2进行单位根检验,检验结果显示:t统计量的值是-,大于各个显著性水平下的临界值,所以接受ww2不存在单位根的原假设。也就是说,序列ww2不存在单位根,因此,序列ww
6、的趋势性已经消除。 但是,当滞后期k=12时,序列ww2的自相关系数是,与0有显著差异,当滞后期k=24是,序列ww2的样本自相关系数也较大为。表明序列具有周期为12个月的季节波动。因此,对差分序列ww2进行长度为12的季节差分:ww3(t)=ww2(t)-ww2(t-12),得到ww3(t)。 对序列ww3的稳定性进行检验,检验结果显示
7、ww2
8、=>,所以接受原假设,也就是说序列ww3仍然是不平稳序列。当k=12和k=24时,样本的相关系数偏大,这说明序列经过季节差分之后仍然具有季节性。 (
9、三)序列ww3的零均值检验 图2序列的特征分析 图2显示:ww3的均值为,可以接受均值为0的假设,表明序列ww3为零均值序列,所以对序列ww3建立成绩季节模型。 (四)模型的识别与初步定阶 序列ww2长度为12的一阶季节差分后,仍具有季节效应,存在季节AR算子U(BS)及季节MA算子V(BS),所以建立ARIMA(p,1,q)×(1,1,1)12模型。 根据Box-Jenkins建模思想,可以通过模型ARIMA(3,2,1)×(1,1,1)、ARIMA(3,2,1)×(1,1,0)、AR
10、IMA(3,2,1)×(0,1,1)、ARIMA(2,2,1)×(1,1,1)、ARIMA(2,2,1)×(1,1,0)、ARIMA(2,2,1)×(0,1,1)、ARIMA(3,2,2)×(1,1,1)、ARIMA(3,2,2)×(1,1,0)和模型ARIMA(3,2,2)×(0,1,1)这9种模型对序列进行拟合。 (五)参数估计和模型的选择 结合九种模型的AIC值和剩余平方和的大小来看,模型,ARIMA(2,2,1)×(0,1,1)拟合效果较好。 表1模型的参数 从相伴概率来看,ARIM
11、A(3,2,1)×(1,1,1)中的ψ3ν1都不能通过显著性水平为的假设检验,因而接受值为零的原假设。应将这几个系数对应的变量剔除,重新进行回归分析。 改进后的模型为ARIMA(2,2,1)×(1,1,0),模型所有系数的相伴概率都基本为零,可以拒绝值为零的原假设。记ARIMA(2,2,1)×(0,1,1)的剩余平方和为A0,模型ARIMA(2,2,1)×(1,1,0)的剩余平方和为A1,用F统计量来考查两种模型之间是否具有存在明显差异。 (4,77)=,显然F1 (六)模型的适应性检验
12、检验结果显示:t统计量的相伴概率几乎为零,在各置信度水平下都可以拒绝原假设,由此认为ARIMA(2,2,1)×(0,1,1)模型充分拟合了原时间序列。 三、模型的预测 下面利用建立的差分方程模型,利用差分方程的预测方法对全国客运量的变化情况进行预测。对于上面已经建立的模型可以转化为: 向前做3步预测,这里,l=3,p=27,q=13。预测结果如下表: 四、结论 社会消费品零售总额是研究居民生活水平、社会零售商品购买力、社会生产、货币流通和物价的发展变化趋势的
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