国内生产总值-季度时间序列

1、国内生产总值一一当季值（亿元）时间序列 分析：数据库：季度数据时间：2005Q1-2015Q1数据导入后如下图：£1 VIEWTABLE: WorkGdp cHf40130 9日9IO!12131 5le18isz 口4-4 748247560.左&34665却&6 7©.352S6O45546 7S62601443968 7 8S77S04二:6=9 7 7 S f 4T053F. S US 1 a 5 37816 3 rases 6 83614.2 ae 923- B9SQDS36GS4 3&9059 8 104950. 6 ii&zoe

2、.2 laa-se 911646S125 2 7 9. 3 36922. 31 1614 7 归130-7&5 8136722 9150486 <120063 B143O31 6150 719 S1S61S3138 73©81 7. 3 zeo25*16. 3 G T&e. z5082 1»O7 4T4S23 6263.57»S2 34140 69104 815.923OS1 9 6196 8 3 <532710330. 6BSD®. 3 1 OSiS4 -吕 13123.7 32375.5SB9O. ©&1

3、47B1_ 3 15006. 1 6ai4. 31160 -20774- d 14A17 9 5057 I13763-5 -22 <O2. 914946_ 3 768S3 5<&3 a -e r«5 6-1915. 331 K 31Z7OJ 5 12G7O 3745T< 9 137-45. O1 422S 吕3&174X4 21SS2O 7iaST5» 1&S7 7 33114 9YOJR 53Boi 丁 3667B. 224OOS 2壬4R. 2-<04. 7 e -2SOOB_ 9 2&759. 40OSQ1 Wg

4、 石3C5Q4OQ1O6Q2OQ3CQ4O?Q1O FQo?O3©7Q4O6Q1oeoeOSQ3 064 OQL gg 口 9Q3 匚厲4 1CQ1 1OQ2- 1CQ3 10041 LUI1 1QZ1 1031 LM120112*31仝©31204130113Q21W31<®41-MJL绘制原始时间序列图，如下:时序图表示，该序列有线性递增的趋势，和周期长度为一年的稳定的季节变动。 输出的一阶差分序列图如下：兀QQQUL创°皿I. .!1DSQl O5Q3 06QT &6Q3(07Q1 07Q3CSQ3 C9Ql10Q3 1IQ1 llQ

5、J12QJ 13Q1 11Q3 14QliSQlt|LMrlericuc juoocoifiDOODJ l -m - n14QOOO-二U - J1.2D000411G0MI-100000guuj7 00 MqdrttriIB0000观察可见1阶差分提取了线性递增趋势。1阶差分序列图呈现典型的季节波动。故在1阶差分基础上，再进行 4步的周期差分，提取季节波动信息。周期差分后序列时序图如下：4_0G20QC1000-ia>oo200C3CQ04COO-7OQ0qiikirLei时序图显示，差分后该序列已无显著趋势和周期对差分序列拟合 ARIMA模型：观察差分序列的自相关图：SAS系统ARI

6、MA过程变量名=gdp4工作序列的均值 74.34444标准差2385.179观测数36白噪声的自相关检查至滞后 卡方 自由度Pr 卡方自相关6 10.5160.1049 0.109 0.033 -0.244 0.245 -0.323 -0.089Mi nimum In formatio n Criteri onLagMA 0MA 1MA 2MA 3MA 4MA 5MMMMMsAAAAA678910AR14.337914.367614.419714.044513.9509-07178322.1755AR14.351414.446514.491914.137413.5708127332AR14.

7、444714.543514.402913.9299-29219.3033AR14.326914.415414.020714361823.8802AR14.221612.1531-43418.360120.645217.881822.6275AR.-21.047.-.520.989923.608325.2665AR-20.514-.-.621.207225.3661AR-.7 22.1334AR-. -24.8728 23.485724.0892AR-.9 24.2784AR.10误差序列模型：AR(16)最小表值:BIC(6,5) = -25.3661gdp4 的超

8、第和相关分析10203040Hl测厂0I68u<£l1.0D.i- u D.o- 0.5- -1.0-Iv46有上图可知，4阶差分模型输出的最优定阶结果为ARMA ( 6,5)进行ARMA( 6,5)模型模拟，参数估计结果如下：条件最小二乘估计参数估计标准误差t值近似Pr > |t|滞后MU204.17132 807.370900.250.80250MA1,1-0.329120.89488-0.370.71631MA1,20.067730.790410.090.93242MA1,3-0.056140.79077-0.070.94403MA1,40.642360.80190

9、0.800.43104MA1,50.675150.608661.110.27835AR1,1-0.00140230.87487-0.000.99871AR1,2-0.110710.59995 -0.180.85512AR1,3-0.143420.58760-0.240.80923AR1,40.855900.633661.350.18944条件最小二乘估计参数估计标准误差t值近似Pr > |t|滞后AR1,50.100980.647850.160.87745AR1,60.093340.460250.200.84106参数估计及检验结果显示，常数项，以及各参数均不显著。故继续进行模拟。结果如

10、下。条件最小二乘估计参数估计 标准t值 近似滞后误差Pr > |t|MA1,1-1.20877 0.23754 -5.09<.00011MA1,20.24380 0.170231.430.16185AR1,1-1.19094 0.26248 -4.54<.00011AR1,2-0.20332 0.29081 -0.700.48956方差估计4994095标准误差估计2234.747AIC661.179SBC667.5131残差数36* AIC 和SBC不包括对数行列式。参数估计相关性参数 MA1,1 MA1,2 AR1,1 AR1,2MA1,11.000-0.9160.950

11、0.971MA1,2-0.9161.000-0.764 -0.823AR1,10.950-0.7641.0000.994AR1,20.971-0.8230.9941.000自由Pr >卡自相关度方至滞卡方 后残差的自相关检查20.00550.293 -0.230 -0.1186 10.410.176 -0.114 -0.232tfgdp4"的残差相关谡断io T -1.0-TO-O,u<.:0L;-.<JV1Lln湍残差的自相关检查至滞卡方自由Pr 卡自相关后度方1227.5180.0006 -0.1590.056 -0.130 -0.2900.0420.42718

12、34.27140.00190.207-0.0750.0450.136 -0.020 -0.1782440.55200.0042-0.0980.0490.034 -0.167-0.0750.129L gdp4w的残差正态诊騎200040004D0D20CM)Zq0_右分位数变量“ gdp4 ”的模型在该模型中没有均值项。自回归因子因子 1:1 + 1.19094 B* + 0.20332 B*(6)移动平均因子因子 1:1 + 1.20877 B*(1) - 0.2438 B*(5)由上述检验统计量结果显示，参数显著，残差序列为白噪声。认为模型拟合成功。模型为：(1 + 1.19094B*(1)+ 0.