spss的ARIMA模型及计算技术细节：独家揭秘

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用spss学习时间序列很久的心得。主要内容：
      1.可以根据spss的ar模型参数，完美地在excel中产生spss的拟合值计算，二者一模一样的（ar1和ar2都有）。
      2.可以根据spss的ma模型参数，完美地在excel中产生spss的拟合值计算，二者前几个有些许误差，越到后面结果和spss越一致（ma1有）。
      3.没有ARIMA混合模型的验证。
     网上到处找资料，都是零零散散的，看了很多书，总算明白了一些。另外，spss的arima模型参数，可能是使用极大似然估计，或者误差最小二乘法思想，得到的。
    本文档关注：arima模型得到spss的计算参数后，spss的拟合值（预测值）是如果根据原始 序列和参数，计算来的。本人的研究和spss基本一致（附了数据，excel公式等细节）。
    贴出文档目录（纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行！十年磨一剑，实在太辛苦，收20个币，不喜勿喷，高手勿喷！！！）

第1章 AR(1)模型.. 1

1.1 原始数据... 1

1.2 拖尾截尾分析... 4

1.3 Spss的AR(1)结果... 5

1.4 结论一：趋势项提取... 6

1.5 结论二：AR(1)模型... 7

1.6 残噪分析... 7

1.7 对yerr的回归... 9

1.8 最后结论AR(1) 9

1.9 再次计算预测值... 10

1.10 再次计算残差... 11

1.11 进一步研究... 12

第2章 AR（2）分析.. 14

2.1 分析结果... 14

2.2 趋势项... 15

2.3 结论一：AR(2)模型... 15

2.4 残噪分析... 15

2.5 计算真实预测和残差... 16

第3章 MA(1)未来的预测.. 18

3.1 预测理论... 18

3.2 经典例子... 18

第4章 Spss的MA(1)拟合值计算.. 19

4.1 原始数据... 19

4.2 分析准备... 25

4.3 MA(1)参数... 25

4.4 Excel验证数据... 25

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关键词：ARIMA模型 ARIMA SPSS MA模型 PSS ARIMA 参数 拟合值 拟合 预测值

lz这要价不是一般的贵啊

看看就知道了 物有所值的

楼主做的正是我需要的，可惜没有币

发帖发帖在发帖终于齐备了。。

各位童鞋们，虽然售价有点小贵，但这是原创的东西！得来非常不容易的，多少次彷徨，多少次梦里呼唤

需要的自然懂。

不懂请教，第7页计算后，按照模型列表 AR（1）的模型 形式 不应该是  Yt=12.21+0.793Yt-1+et 么，为什么是  Yt=0.793* Yt-1+et。
另外不懂，您对比yerr（yerr= Yt- YAR1=（0.793* Yt-1+et）-（0.793* Yt-1）=et）和 spss 预测的残差以后后面检验的目的是想说明什么呢？yerr也是残差，如若符合白噪声就说明拟合无误？
不懂统计，不知道 http://jingyan.baidu.com/article/48a42057e664bda9242504f8.html 所述方法是否可行？为什么我的数据按百度经验的方法做出来拟合的非常不好，还请指教？

gotosky2007 发表于 2016-10-5 15:35
不懂请教，第7页计算后，按照模型列表 AR（1）的模型 形式 不应该是  Yt=12.21+0.793Yt-1+et 么，为什么是  ...

这个常数在模型里面，是作为序列的趋势的，也就是y=k*x+const

写出Yt=0.793Yt-1+et ，根据一阶滞后序列计算得的残差et，发现还是有趋势的，因此对自变量再做了一个普通回归，Yt=0.793Yt-1+（a*time+b）+e2t ，这是e2t是随机白噪。

按照公式 Yt=0.793Yt-1+（a*time+b）计算得拟合值，和spss的拟合值一致。

拟合值：是对已有观测序列的预测。

谢谢解释，对具体的验证理解的还不够深入，只是单纯的想用软件构建模型。
再请问 创建模型后对模型的评价是 看 模型参数中 sig值 来确定定阶参数的取舍，还是 看 残差值的图 有没有 突变，还是 看最后一个拟合的图和原值很相似，以哪个为准来确定模型呢？

gotosky2007 发表于 2016-10-5 17:09
谢谢解释，对具体的验证理解的还不够深入，只是单纯的想用软件构建模型。
再请问 创建模型后对模型的评价是 ...

参数的sig值，就是p值，这个越小越好，因为越小越显著的。

模型的评价：我认为看R方，越大越好；再就是具体参数的 sig值，越小越好； 还有就是残差的acf，pacf，这个残差如果白澡的话，都是截尾趋近0的。 还有一个BIC指标，是越小越好的。

模型的好坏需要综合判断吧，还要看真实序列和拟合序列的吻合程度如何。