中国1990-1997年工业总产值ARIMA时间序列分析与建模

本文主要探讨了1990年至1997年期间我国工业总产值的时间序列建模分析，特别是应用ARIMA模型进行深入研究。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种广泛用于预测和分析非线性时间序列数据的统计模型，它结合了自回归、差分和平滑两个核心概念。 1. **ARIMA模型介绍**: - ARIMA模型的适用条件包括数据需要满足平稳性，即其均值、方差和协方差不随时间变化。构建过程包括检查序列平稳性，确定AR(p)、I(d)和MA(q)部分，其中p是自回归阶数，d是差分阶数，q是移动平均阶数。 - EVIEWS软件在此过程中扮演关键角色，提供用户友好的界面来操作模型，包括模型的设定、估计、诊断和检验等。 2. **时间序列预处理**: - 在建模前，需对时间序列进行预处理，如检查平稳性和纯随机性。通过序列的预处理，可根据检验结果将其分为平稳时间序列、非平稳时间序列、平稳白噪声序列和随机性时序等类型，并据此选择合适的分析方法。 3. **基本时间序列类型**: - 分类包括平稳时间序列（如不存在趋势和季节性），非平稳时间序列（可能包含趋势或周期性），以及两种随机性序列：平稳非白噪声序列（存在趋势和随机成分）和纯随机序列（无趋势和周期性）。 4. **ARIMA模型的应用**: - 模型拟合通常采用ARMA模型来捕捉长期趋势、循环波动和季节性变化。首先进行平稳性检验（如图检验、自相关图检验和单位根检验），然后根据检验结果估计模型参数，接着通过模型优化确保模型的有效性，并通过模型检验验证模型假设。 5. **建模流程**: - ARIMA模型建模流程包括收集观测值序列，进行初步分析以确定模型形式，估计模型参数，通过调整模型结构达到最优性能，最后进行模型的诊断和验证。 6. **实际操作示例**: - 文章还提供了模型构建实例，通过EVIEWS工具展示如何在实践中应用ARIMA模型，以预测未来的工业总产值趋势。 总结来说，本文的核心内容是利用ARIMA模型分析1990年至1997年间的我国工业总产值，涵盖了时间序列预处理、模型选择、参数估计、模型优化以及诊断验证的完整流程，展示了ARIMA模型在实际经济数据分析中的应用价值。