eviews 期末作业.docx

建筑材料商品零售价格指数研究摘要:本文利用计量统计软件 Eviews 中的时间序列分析方法和 ARMA 模型,以我国201 1年5月到201 5年5 月的建筑材料及五金电科类商品零售价格指数建立数学模型进行分析和预测,对同居数据的短期变化期数进行验证,结果表明该模型有效,预测值与实际值相一致。关键词时间序列材料价格指数模型一. 序列分析直方图反映的是各时间段的分布频率,其中坐标单位是元。 0 2 4 6 8 10 12 Series:PPISample2011M052015M05 Observations47 Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability 从该图我们可以得出,偏度 S=>0, 峰度 K=<3 ,与标准正太分布( S=0 ,K=3 )相比,各时间段的材料价格呈现左偏,尖峰的分布状态。二,检测数据平稳性为了检测它的平稳性,对价格指数做原序列单位根检验 t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic - Test critical values: 1% level - 5% level - 10% level - 从结果可以看出它的 P值为 ,大于显著性水平 1% ,所以它是不平稳的。为了数据的平稳性,对它做一阶单位根检验 Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=9) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic - Test critical values: 1% level - 5% level - 10% level - 从表可以看出它的 P值为 ,小于它的显著性水平所以数据时平稳的。 QP值从图中可以得出 Q值可以取 3,P值可以取 4, 四. 模型参数估计从取得的 QP 值可以做模型的参数估计,建立 ARMA ( 2,1 )模型, Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. AR(1) AR(2) - - MA(1) - - R-squared Mean dependent var - Adjusted R-squar