应用时间序列eviews实验报告.docx
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应用时间序列eviews实验报告
应用时间序列实训〔eviews〕课程
论文〔报告、案例分析〕
院系信息学院
专业统计学
班级统计3班
学生健
学号2021210453
任课教师方风
2013年1月16日
美国23岁妇女每万人生育率模型建立及预测
统计学专业学生健学号2021210453
实验目的：
利用Eviews对时间序列建立ARMA模型的过程
实验步骤：
一，
1．翻开数据附录1.15
年
每万人生育率
1917
183.1
1918
183.9
1919
163.1
1920
179.5
1921
181.4
1922
173.4
1923
167.6
1924
177.4
1925
171.7
1926
170.1
1927
163.7
1928
151.9
1929
145.4
1930
145
1931
138.9
1932
131.5
1933
125.7
1934
129.5
1935
129.6
1936
129.5
1937
132.2
1938
134.1
1939
132.1
1940
137.4
1941
148.1
1942
174.1
1943
174.7
1944
156.7
1945
143.3
1946
189.7
1947
212
1948
200.4
1949
201.8
1950
200.7
1951
215.6
1952
222.5
1953
231.5
1954
237.9
1955
244
1956
259.4
1957
268.8
1958
264.3
1959
264.5
1960
268.1
1961
264
1962
252.8
1963
240
1964
229.1
1965
204.8
1966
193.3
1967
179
1968
178.1
1969
181.1
1970
165.6
1971
159.8
1972
136.1
1973
126.3
1974
123.3
1975
118.5
2．在窗口中单击view—LineGraph得到以下趋势图
3．在窗口中单击view—Correlogram选择level得到以下自相关图
由自相关图的p值可知，因为p<0.05，所以拒绝原假设，此序列不为白噪声序列。
4．在命令窗口中输入genrnews=D（x,1,0）进展一阶差分
5．在窗口中单击view—LineGraph得到以下趋势图
6．利用一阶差分后的数据，做出自相关系数图.
在news窗口中单击view-UnitRootTest
由以上两图可知，拒绝原假设，故平稳
7．同时单击Quick-----EstimateEquation弹出对话框，输入newsAR
（1）得到：
所以平稳
二，
1．分别建立AR〔1〕、MA〔1〕和ARMA〔1,1〕模型
单击Quick-----EstimateEquation弹出对话框，输入newsAR
（1），newsMA
（1）和newsAR
（1）MA
（1）便得到如下三图表：
由以上三幅图表，可知ARMA（1，1）的模型中AIC和SC的值最小，所以ARMA〔1，1〕模型为最优模型.
2．表示ARMA〔1,1〕模型：
在ARMA〔1,1〕模型中单击view选择Represtations得到：
ARMA〔1，1〕模型的表达式为
，根据图表中
，所以此模型的表达式为
3．根据最优模型ARMA〔1,1〕，对序列进展预测
〔1〕动态预测：
翻开Forecast，在弹出的窗口中选Dynamic，点ok得到如以下图表
〔2〕静态预测：
翻开Forecast，在弹出的窗口中选Static，点ok得到如以下图表
参考文献
[1]王艳，应用时间序列分析〔第二版〕中国人民大学
课程论文评分表
各项
总分值
评分标准
学生
得分
评分标准一
10
有明确的研究背景和意义
评分标准二
30
数据准确、有时效性，必须是最新的数据
评分标准三
40
方法得当，有实证分析
评分标准四
10
条理性和逻辑性强，容阐述清晰、结论明确
评分标准五
10
论文按规定的格式撰写，文章中引用的容需用脚注注明来源
评分标准六
特别
提醒
文章出现大段抄袭或者两人之间容雷同到达80%以上，均不能及格。
论文按规定的时间上交，每推迟一天，扣减2分
总分
评阅人签字
教育之通病是教用脑的人不用手，不教用手的人用脑，所以一无所能。
教育革命的对策是手脑联盟，结果是手与脑的力量都可以大到不可思议。
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