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论坛 数据科学与人工智能 数据分析与数据科学 SAS专版
1037 1
2012-11-29
悬赏 5 个论坛币 未解决
data ex;
input year amount @@;
cards;
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;
proc gplot data=ex;
plot amount*year;
symbol i=spline v=star ci=black cv=red;
run;
data ex1;
set ex;
x=log(amount);
difx=dif(dif(amount));
proc gplot data=ex1;
plot difx*year;
symbol i=spline v=star ci=green cv=red;
run;
proc arima data=ex1;
identify var=x(2) nlag=4;
run;
proc arima data=ex1;
identify var=x(2) nlag=4;
estimate p=1;
estimate q=2;
estimate p=1 q=2;
run;
求教,这个程序为什MA(2)和AR(1)都能通过且t检验显著,但是ARMA(1,2)的参数就是不显著了呢?

二维码

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2012-11-29 11:01:00
个人理解:
MA(2):    X(t)=eps(t)-theta1*eps(t-1)-theta2*eps(t-2);
AR(1):     X(t)=bt1*X(t-1)+eps(t);
ARMA(1,2)   X(t)=bt1'*X(t-1)+eps(t)-theta1'*eps(t-1)-theta2'*eps(t-2);
实际拟合是三个模型,ARMA(1,2)也不是简单由AR(1),MA(2)合并而来;其参数估计也不相同,
所有拟合ARMA(1,2)参数不显著,也不奇怪。

实际这批数据,一开始发现有明显的指数趋势,故进行log变化;
对数化之后,发现数据仍有线性趋势;
不明白楼主为何要进行二次差分,我觉得差分次数还是越少越好,
一阶差分后,序列已经显得平稳了;
此时根据自相关,偏相关定阶,拟合ARMA(1,2),其参数是显著的。
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