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2011-04-17
作我国2000年1月——2011年2月的CPI上月同期为100的月度价格指数ARMA回归模型。附件中的数据;
分析结果如下,问题发现也如下(用eviews5.0操作):
1、该序列不平稳。一阶差分序列(y)是平稳的;
2、观看P的相关和偏相关系数;得自相关和偏相关阶数在P=Q=12时,系数显著异于零。说明存在12个月周期季节。
3、除了在P=Q=12时外,自相关和偏相系数都落入了与零无差异的水平;但有季节性,不能用ARMA作回归;
4、对序列进行季节差分后,它的自相关和偏相关,仍在P=Q=12有季节性周期性。其它系数也都落入与零无异的水平。
5、重复第四步也是一样的,季节性并没有改进;
到此,序列是平稳的,但有季节性作不了ARMA回归。如不考季节性,一阶序列是平稳的,其序列相关系数和偏相关系数图又确定不了自回归阶数和移动回归阶数,因为除P=Q=12外,全部落入与零无异的区间;
如何办!!!!
      6、原先的数据是从1994年1月——2011年2月,分析的结果也就是AR(P)型自回归,无法确定MA(Q),回归后的残值相关系数和偏相关系也是有在p=q=12时显著异于零(显示周期性?),但没有自相关;结果不算好。
     7、考虑用用ARCH回归,在自回归阶数为3阶时,ARCH检验存在一阶的ARCH效应,作出ARCH模型回归,在残差也是有自相关和偏相关系数在有一个p=q=12时显著异于零的结果,(但是在滞后11期以内看不这个结果,超过12期就有这个结果,所有的12个月的周期性都是有这种分别),结果不理想,
    8、种种办法,就是不能消除12个月的周期效应的影响;
    9、如何消除12月的周期是关分健,我想。同时以上分析结果是否对路?不对路请指正;
   10、求高手邦我把数据作消除季节处理并返还处理好的数据。

谢谢!
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2011-4-17 18:31:40
1# 心若灿烂

列序Y与序列P是相同,
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