季节ARIMA与RegARIMA模型精要

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file:7b2c3file:1211692file:7gener1-1file:dummy01(file:arfunc)(file:arfunc)xt=0.8xt4+ut序列的相关图与偏相关图(file:7gener1-text4)z1xt=-0.8xt4+ut序列的相关图与偏相关图(file:7gener1-text4)z2(4)自回归系数为负的SAR过程z9z2bz5z5bz6SAR(100)(100)12序列,(1-0.5L)(1-0.9L12)z4t=ut的相关图呈拖尾特征。而偏自相关函数在k=13以后呈截尾特征。z4z7SMA(001)(001)12序列xt=(1+0.4L)(1+0.6L12)ut的相关图与偏相关图z3总结:预测评价EViews操作:点击View,选residualDiagnostics,SerialCorrelationLMTestvt的相关图、偏相关图如下,vt中已不存在自相关。残差图合格去除不显著虚拟变量,再次回归,得,观察残差的相关图和偏相关图。这是典型的AR(1)过程。估计AR(1)模型,得结果如图。(file:outlier2)结束

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