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eviews做arima模型
怎么进行
ARIMA模型
建模?
答:
工具:电脑一台,
Eviews
软件 1、数据的录入与保存:创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期。建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object。2、
模型
定阶:点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) ...
...的疏系数
模型
是
arima
((2,4),1,(2))怎么在
eviews
中输入???救救孩子吧...
答:
在
EViews
中输入
ARIMA模型
,你需要按照以下步骤进行:打开EViews程序,并加载你的时间序列数据。在主工作区窗口中输入数据的描述性统计量。点击菜单栏上的“Quick -> Estimate Equation...”,或者直接按Ctrl+E快捷键,弹出“Estimate Equation”对话框。对于你的ARIMA((2,4),1,(2))模型,你应该输入“...
在
eviews
7.0中怎么建立季节乘积
arima模型
答:
点击quick-equation specification,在出来的界面中输入d(你要研究的对象) ar(12) ma(12),再点击ok就建立
Arima
(12,1,12)
模型
了
eviews
拟合
arima模型
好坏怎么看
答:
ARIMA模型差分整合移动平均自回归模型,又称整合移动平均自回归模型移动也可称作滑动,是时间序列预测分析方法之一
。ARIMAp,d,q中,AR是自回归,p为自回归项数。MA为滑动平均,q为滑动平均项数,d为使之成为平稳序列所做的差分次数阶数。差分一词虽未出现在ARIMA的英文名称中,却是关键步骤。
用
Eviews
对
ARIMA模型
建模,得到一阶差分自相关与偏自相关图不显著,之后...
答:
自相关系数在大约6期左右出现一个峰值 偏自相关也是如此 你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著 可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARMA(6,6),ARMA(3,3)
eviews
软件拟合
arima模型
怎么定阶啊 自相关图和偏自相关图如下_百度知 ...
答:
可以先定p2 q2或者p4q2然后看显著性检验结果,之后再试别的根据aic和sc准则判断,
做arima模型
很多时候就得一个个试
eviews做ARIMA模型
C怎么用?
答:
用差分预测差分,结果是差分。要反推的话,就得知道基期数据,然后根据基期数据和增量数据就可以求得预测的数据了。差分可以消除不稳定性,但是同时也损失了信息,这是不可避免的。
eviews
ARIMA模型
预测原序列置信区间的计算 高手请进
答:
手工算太麻烦,而且容易出错,其实你在建模是应该用d(x) ,不需要再定义dx=d(x),利用后者建模作为被解释变量则
模型
的预测就只针对一阶差分的序列而不是原序列预测。利用前者建模作为被解释变量则模型的预测就可以即针对原序列,也可针对一阶差分后的序列,出来后的SE变量就可以计算原序列的95%置信...
如何通过
eviews
判断
ma模型
可逆性
答:
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 ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时...MA模型的可逆条件 MA(q)模型的可逆条件是: MA(q)模型的特征根都在单位圆内 等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外 ...
如何用
eviews
预测未来值
答:
1、打开
Eviews
软件并导入数据。可以通过菜单栏的File,Open来打开数据文件,或者通过Data->Quick->Openworkfile来新建一个工作文件。2、选择一个适当的
模型
进行建立。在Eviews中,常用的预测模型包括自回归移动平均模型(ARMA)、自回归积分移动平均模型(
ARIMA
)、向量自回归模型(VAR)等。选择合适的模型...
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