实验指导书ARIMA模型建模与预测范本

实验指导书ARIMA 模型建模与预测

实验指导书（ARIMA模型建模与预测）

例：中国1952- 的进出口总额数据建模及预测

1、模型识别和定阶

（1）数据录入

打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据) ，分别在起始年输入1952，终止年输入，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。

在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…，

找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，

在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，因此在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：

（2）时序图判断平稳性

双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：

得到如下该序列的时序图，由图形能够看出该序列呈指数上升趋势，直观来看，显著非平稳。

IM_EX

240,000

200,000

160,000

120,000

80,000

40,000

556065707580859095000510

（3

因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应的命令“series y=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈：

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

556065707580859095000510Y

从图上依然直观看出序列不平稳，进一步考察序列y 的自相关图和偏自相关图：

从自相关系数能够看出，呈周期衰减到零的速度非常缓慢，因此断定y 序列非平稳。为了证实这个结论，进一步对其做ADF 检验。双击序列y ，点击view/unit root test ，出现下图的对话框，