如何用spss做最优arma预测模型的具体过程

如题所述

  打开你要建模的序列,假设是x,点这个变量窗口工具栏里的view-correlogram.
  这里有几个参数:level=0,表示对原序列作图,1st difference=1表示对一阶差分作图,2nd表示对二阶差分作图,lags表示最大滞后阶数.使用默认参数就可以.有时候可能会出现near singular matrix的错误,你可以随意调整lags的取值,直到OK就行.
  搞定,看到两个图,autocorrelation自相关图,partical correlation偏自相关图,图上有显著性检验的临界值界线.怎么用自相关图和偏自相关图分别判断ma和ar的滞后阶数,相信你是知道的吧.
  好了,假设你根据这两个图判断出的ma、ar滞后阶数分别是q=2,p=3
  所以要建立的模型是ar(2)ma(3)
  主窗口的工具栏里,注意是主窗口哦,点击quick-estimate equation,在里面输入x ar(1) ar(2) ma(1) ma(2) ma(3),其他参数默认,OK就可以看到基本的模型了,注意上面输入的变量之间是空格,没有分隔符号.
  如果p和q的取值不明确,可以多尝试几个p和q的可能组和,看看相关检验的显著性,关键比较结果中的AIC和sc,越小越好.
  麻烦的地方是:
  要是你的序列不平稳,需要建立arima模型,这时就要看1st differece甚至2nd difference的图形.
  要是涉及12阶滞后自相关或偏自相关显著,就要动用sarima模型了,做起来容易,可不容易讲清楚啦.
  你只要求arma模型,估计是不需要用arima和sarima模型的吧.
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