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1、课程论文（2016 / 2017学年 第1学期）课程名称应用时间序列分析指导单位经济学院指导教师易莹莹学生姓名学院（系）班级学号经济学院专 业经济统计学实验三ARIMA模型建模与预测实验指导一、实验目的：了解ARIMA模型的特点和建模过程，了解AR, MA和ARIMA模型三者之间的区别 与联系，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘 法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准那么对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如 何利用ARIMA模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的 识别、诊断、估计和预测。二、基本概念：所谓ARIM
2、A模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将平稳的时间序 列建立ARMA模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含局部的不同，包括 移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过 程。在ARIMA模型的识别过程中，我们主要用到两个工具：自相关函数ACF,偏自相关函 数PACF以及它们各自的相关图。对于一个序列XJ而言，它的第/阶自相关系数？为它的/阶自协方差除以方差，即0 =匕”。，它是关于滞后期）的函数，因此我们也称之为 自相关函数，通常记ACF（/）。偏自相关函数PACF（/）度量了消除中间滞后项影响后两滞后 变量之间的相关关系
3、。三、实验任务：1、实验内容：（1）根据时序图的形状，采用相应的方法把非平稳序列平稳化；（2）对经过平稳化后的1950年到2005年中国进出口贸易总额数据建立合适的A7MA（p,d,g）模型，并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。2、实验要求：（1）深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准那么建立 合适的ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews操作，读懂模型参数估计结果。四、实验要求：实验过程描述（包括变量定义、分析过程、分析结果及其解释、实验过程遇到的问题及体会）。实验题：对经过平稳化后的1950年到2005年中国进出口贸易总额数 据建立合适的模型，并能够利用此模型进行进出口贸易 总额的预测。