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2、页),(第3版291页),12.2 时间序列模型的分类,(第3版292页),(第3版293页),(第3版第293页),(第3版第293页),(第3版301页),(第3版302页),(第3版304页),12.6 时间序列模型的建立与预测,AR(1)序列 与相关图,(file:5gener1),(第3版301页),12.6 时间序列模型的建立与预测,MA(1)序列 与相关图,(file:5gener1),(第3版304页),12.6 时间序列模型的建立与预测,(第3版304页),(第3版304页),(第3版304页),ARIMA模型识别举例,(第3版308页),(第3版309页),(第3版309页
3、),file:5b2c1 file: 5arma07,案例1(中国人口时间序列分析),(第3版310页),案例1(中国人口时间序列分析),(第3版311页),案例1(中国人口时间序列分析),(第3版312页),(第3版312页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(第3版281页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),差分序列Dyt中的常数,在原序列yt中是斜率。,12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(第3版314页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(第3版314页),12.7 案例分析(中国人口时间序列模型),(4)点击时间序列模型估计结果窗口中的Forcast键,在随后弹出的对话框中做出适当选择,就可以得到yt和Dyt的动态和静态预测值,结构预测和非结构预测值。,(第3版314页),DD(y)过度差分,参数t检验都有显著性, 特征根倒数都在单位圆之内,Q(15)对应的p值是0.50,大于0.05。三个条件都得到满足。,(第3版315页),(第3版316页),(第3版316页),(第3版316页),(File:li-12-2),(第3版316页),(第3版316页),(第3版318页),(第3版317页),(第3版318页),第12章结束.,