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时间:2019-08-08
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1、06120324罗杰波关于城市居民消费价格指数时间序列分析本文提供的数据为2000年1月开始到2015年3月期间每月的城市居民消费价格指数,分析过程主要利用spss进行研究。一、序列的平稳性的检验。在spss中录入数据,对样本做出时序图。从图像中,我们很难发现什么明显的递增或递减的趋势,初步认为原始序列可能是平稳序列.通过差分法,可以知道,一阶差分不太理想,而2阶差分法较为合理。则有下图。二、模型的定阶。所以对于ARMA模型,ARMA(m,n)中m=0或1,n=0、1、2、3.分别将m,n的值代入。观测正态化的BIC信息量,相对较小的为m=0,n
2、=1.所以模型应该为MA(1)模型。nm010-0.4771-0.730-0.7072-0.709-0.6753-0.707-0.663三、模型的参数估计。由spss算出下列表格,可发现,其MA(1)模型的参数,常数为-0.001,而MA滞后为一的系数为1.ARIMA模型参数估计SEtSig.城市居民价格指数-模型_1城市居民价格指数无转换常数-.001.001-.608.544差分2MA滞后11.0001.414.707.480三、预测序列。模型统计量模型预测变量数模型拟合统计量Ljung-BoxQ(18)离群值数平稳的R方正态化的BIC统计
3、量DFSig.城市居民价格指数-模型_10.473-.73082.10417.0000由spss输出的表格,可以发现模型适应性检验的Ljung-Box-Pierce统计量中的p值小于0.05,所以拒绝原假设。即选取的数据不适合做平稳时间序列的模型分析。
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