向高手请教：关于用SPSS计算ARMA模型的一个问题（急）

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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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关键词：arma模型 SPSS MA模型 ARMA PSS 模型

不是你设置错了就是你没搞明白

能说得详细些么？

期望大家的帮助！！

谢谢！！！

自己顶起，期待帮助降临

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

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。

自己顶起？难道没人会么？

你的样本数据太少

                                              Warnings
Our tests have determined that the estimated model lies close to the boundary of the invertibility region. Although the moving average parameters are probably correctly estimated, their standard errors and covariances should be considered suspect.

Parameter Estimates

 

		Estimates	Std Error	t	Approx Sig
Non-Seasonal Lags	AR1	.643	1.858	.346	.752
	MA1	.999	219.896	.005	.997
Constant		-503.988	1279.170	-.394	.720

Melard's algorithm was used for estimation.

大家说的很对，你的数据太少了，我估计一下是上面的结果

我也遇到同样的问题 有谁能帮忙解答一下
1# twilin