时间序列分析实验报告2 (1)new

1、安徽财经大学统计与数学模型分析实验中心时间序列分析实验报告班级： 学号： 姓名： 实验时间 2012-4-27 实验地点 实验楼402、404 实验名称：实验二 时间序序列模型的性质 使用软件： Eviews实验目的实验二 时间序列模型的性质实验内容一分别模拟生成如下AR模型，观察各模型自相关和偏自相关函数的性质，并判断其是否平稳二分别模拟生成如下MA模型，并观察各模型自相关和偏自相关函数的性质，并判断其是否可逆三分别模型生成如下ARMA模型，并观察各模型自相关和偏自相关函数的性质，并判断其平稳性和可逆性实验结果分析一新建program文件，输入程序如下：create u 1000smpl a

2、llseries e=nrndsmpl first first+1series x1=0series x2=0series x3=0series x4=0series x5=0smpl first+2 lastseries x1=x1(-1)+eseries x2=0.8*x2(-1)+eseries x3=-0.8*x3(-1)+eseries x4=x4(-1)-0.5*x4(-2)+eseries x5=-x5(-1)-0.5*x5(-2)+e保存程序并运行，得到AR(1) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出AR(1) ：的自相关函数衰减缓慢，因此不平稳，其偏自相关函数在k=1时有

3、峰值，然后截尾。AR(1)：的自相关与偏自相关图如下由图可以看出AR(1)：的自相关函数呈平滑的指数衰减，平稳，其偏自相关函数在k=1时有峰值，然后截尾。AR(1)：的自相关与偏自相关图如下由图可以看出AR(1)：的自相关函数呈正负交替的指数衰减，平稳，其偏自相关函数在k=1时有峰值，然后截尾。AR(2)：的自相关与偏自相关图如下由图可以看出AR(2)：的自相关函数呈阻尼正弦波衰减，平稳，其偏自相关函数在k=1,2时有两个峰值，然后截尾。AR(2)：的自相关与偏自相关图如下由图可以看出AR(2)：的自相关函数呈阻尼正弦波衰减，不平稳，其偏自相关函数在k=1,2时有两个峰值，然后截尾。二新建pr

4、ogram文件，输入程序如下：create u 1000smpl allseries e=nrndsmpl first first+1series y1=0series y2=0series y3=0series y4=0smpl first+2 lastseries y1=e-2*e(-1)series y2=e-0.5*e(-1)series y3=e-0.8*e(-1)+0.64*e(-2)series y4=e-1.25*e(-1)+1.5625*e(-2)保存程序并运行，得到MA(1) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出 MA(1) ：可逆，其自相关函数在k=1时有一个峰值，然

5、后截尾，偏自相关函数呈指数衰减。MA(1) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出MA(1) ：可逆，其自相关函数在k=1时有一个峰值，然后截尾，偏自相关函数呈指数衰减。MA(2) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出MA(2) ：可逆，其自相关函数在k=1,2时有两个峰值，然后截尾，偏自相关函数呈阻尼正弦波衰减。MA(2) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出MA(2) ：不可逆，其自相关函数在k=1,2时有两个峰值，然后截尾，偏自相关呈阻尼正弦波衰减。三新建program文件，输入程序如下：create u 1000smpl allseries e=nrndsmpl first

6、first+1series z1=0series z2=0series z3=0series z4=0smpl first+2 lastgenr z1=0.9*z1(-1)+e-0.5*e(-1)genr z2=-0.9*z2(-1)+e+0.5*e(-1)genr z3=0.7*z3(-1)-0.3*z3(-2)+e-0.5*e(-1)genr z4=0.7*z4(-1)+e-0.4*e(-1)-0.3*e(-2)保存程序并运行，得到ARMA(1，1) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出ARMA(1，1) ：平稳可逆，其自相关函数在k=1时有峰值，然后呈指数衰减，偏自相关函数在k=1时有峰值，然后呈指数衰减。ARMA(1，1) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出ARMA(1，1) ：平稳但不可逆，其自相关函数在k=1时有峰值，然后呈正负交替的指数衰减，偏自相关函数在k=1时有峰值，然后呈指数衰减。ARMA(2，1) ：的自相关与偏自相关图如下：由图可以看出ARMA(2，1) ：平稳可逆，其自相关函数在k=1时有峰值，然后呈指数衰减，