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向高手请教：关于用SPSS计算ARMA模型的一个问题（急）
twilin
10401 11
2008-06-04
在用spss中的计算AMIMA（1，0，1）也就是ARMA(1,1)的过程中，
模型如下：
X(t)=aX(t-1)+e(t)+be(t-1)  
数据如下：
X(1)       -1436
X(2)        1193
X(3)        1775
X(4)        3590
X(5)        3486
X(6)      -4491
X(7)      -4116
计算如下：
在Data view窗口，选择Analyze→Time series→ARIMA→变量选入Dependent→模型中不含非零常数→在options中最大迭代选30，然后计算，得到如下结果：

FIT               ERR              
0        -1436
-529        1722
943        832
187        3403
1859        1627
465        -4956
-3125        -991
模型参数的估计是
AR部分的参数a=-0.263,MA部分的参数b=-0.976
我的问题是：我根据上面的参数估计，自己计算的残差与spss计算的差距很大，为什么？
在残差列（ERR列）中，
我自己的计算是
取初始值x(0)=0,e(0)=0,
则e(t)=X(t)+0.263X(t-1)+0.976e(t-1),
e(1)=x(1)=-1436;
e(2)=X(2)+0.263X(1)+0.976e(1)=-586.384;
e(3)=1516.267;
e(4)=5536.522;
e(5)=9833.635;
e(6)=6023.265;
e(7)=581.3931.
为什么和SPSS计算的ERR列除了e(1)是一致的，其他的差距很大呢？
难道SPSS计算残差不是用上述方法么？
请教高手解答，不胜感谢！        
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liujiafei
2008-6-4 23:37:00
不是你设置错了就是你没搞明白
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twilin
2008-6-9 16:35:00

能说得详细些么？

期望大家的帮助！！

谢谢！！！

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twilin
2008-6-12 21:45:00
自己顶起，期待帮助降临
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dreamingniu
2008-6-13 15:59:00
ARIMA模型需要大量的样本数据，小样本量不适合用这个模型。并且迭代次数小于样本数量，一般不会选择30这样的数值，通常选择季节性变化的周期值
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twilin
2008-6-23 02:30:00
以下是引用dreamingniu在2008-6-13 15:59:00的发言：
ARIMA模型需要大量的样本数据，小样本量不适合用这个模型。并且迭代次数小于样本数量，一般不会选择30这样的数值，通常选择季节性变化的周期值

迭代次数选择季节性变化的周期值？

这样迭代次数是不是有点小啊？这样初始值对结果的影响会很大。

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