如何使用spss实现arma建模

如题所述

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第1个回答 2017-08-01

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spss建立arima模型建模最后一步预测怎么出来的?怎么设预测日期?还有这 ...答：比如你想预测未来五年的，你就把自变量的数据多填5年，其他的什么都不用填，然后依次点击分析，预测，创建模型，保存，选择预测值，下限和上限，你的原数据集里面就会有预测值了

如何用spss对时间序列的arma模型定阶?答：ARMA（p q）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac。自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾，如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快速衰减，如若不是一般定为低阶过程，q=1或0.学习ARMA模型也不长，上面只是经验之谈 ...

在spss中怎样对ARMA模型参数估计答：ARMA（p q）模型中模型参数的设定主要依靠自相关函数AC和偏自相关函数pac。自回归过程AR的参数主要看PAC在哪一阶截尾，如在4阶截尾则参数P=4；移动平均模型MA的参数主要靠识别AC函数是否呈快速衰减，如若不是一般定为低阶过程，q=1或0.学习ARMA模型也不长，上面只是经验之谈 ...

用spss怎么进行arima模型建模答：ARIMA的思路很简单，首先用差分去掉季节性波动，然后去掉长期趋势，然后平滑序列，然后用一个线性函数+白噪声的形式来拟合序列，就是不断的用前p个值来计算下一个值。用SPSS来做ARIMA大概有这些步骤：1定义日期，确定季节性的周期，菜单为Data-Define dates 2画序列图来观察数值变化，菜单为Graph-sequence...

arma模型建模步骤spss答：先构建理论模型，再建立数据模型

数据分析技术:时间序列分析的AR/MA/ARMA/ARIMA模型体系答：通俗介绍四种时间序列分析法之前，需要先回顾前面介绍的一个知识点，平稳时间序列和非平稳时间序列，AR/MA/ARMA用于分析平稳时间序列，ARIMA通过差分可以用于处理非平稳时间序列。平稳时间序列和非平稳时间序列如下面两幅图所示：一般具有长期趋势的时间序列都是非平稳时间序列。根据趋势的不同，可以使用差分将...

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