CÁCH CHẠY MÔ HÌNH ARIMA TRÊN EVIEW, DỰ BÁO ARIMA TRÊN EVIEWS

DỰ BÁO ARIMA TRÊN EVIEWSCác bước dự báo arimaKiểm định tế bào hình

Dự báo ARIMA trên EViews, hướng dân biện pháp dự báo các phần mềm tởm tế có độ nhạy cao như: giá cả, những chỉ số gớm tế như GDP., CPI, IF …. đây là một công cụ hữu ích để dự báo cùng dự đoán thù thực trạng khiếp tế vào ngắn hạn; Công cụ này chỉ phù hợp sử dụng mang đến vĩ mô.

Bạn đang xem: Cách chạy mô hình arima trên eview, dự báo arima trên eviews

DỰ BÁO ARIMA TRÊN EVIEWS

Mô hình ARIMA là gì ?

Trong thống kê cùng tân oán khiếp tế , và đặc biệt là trong đối chiếu chuỗi thời gian , một autoregressive tích hợp mức độ vừa phải trượt (ARIMA) mô hình là một sự tổng quát mắng của một tự hồi di chuyển vừa đủ (ARMA) mô hình. Cả hai quy mô này đều phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian để hiểu rõ hơn về dữ liệu hoặc dự đoán thù những điểm vào tương lai của chuỗi ( dự báo ). Các mô hình ARIMA được áp dụng vào một số trường hợp dữ liệu mang lại thấy bằng chứng không cố định , trong đó bước không giống biệt ban đầu (tương ứng với phần “tích hợp” của mô hình) tất cả thể được áp dụng một hoặc nhiều lần để loại bỏ tính ko cố định.

Phần AR của ARIMA chỉ ra rằng biến quan tâm đang vạc triển được hồi quy bên trên những giá trị bị trễ (nghĩa là trước) của bao gồm nó. Phần MA chỉ ra rằng lỗi hồi quy thực sự là một tổ hợp tuyến tính của những thuật ngữ lỗi có giá trị xảy ra đồng thời và tại những thời điểm không giống nhau vào vượt khứ. I (mang lại “tích hợp”) chỉ ra rằng các giá chỉ trị dữ liệu đã được vậy thế bằng chênh lệch giữa những giá trị của chúng và những giá bán trị trước đó (và quá trình không giống biệt này còn có thể đã được thực hiện nhiều lần). Mục đích của mỗi tính năng này là khiến cho mô hình phù hợp với dữ liệu nhất gồm thể.


Các mô hình ARIMA không tuân theo mùa thường được cam kết hiệu là ARIMA ( p , d , q ) trong đó những tham mê số p , d và q là các số nguim không âm, p là thứ tự (số độ trễ thời gian) của mô hình tự phát , d là mức độ của không giống biệt (số lần dữ liệu đã bị trừ đi các giá bán trị vào quá khứ) và q là thứ tự của mô hình mức độ vừa phải di chuyển . Các mô hình ARIMA theo mùa thường được cam kết hiệu là ARIMA ( p , d , q ) ( P.. , D , Q )m , vào đó m đề cập đến số lượng thời gian vào mỗi mùa và chữ hoa Phường , D , Q đề cập đến các thuật ngữ vừa phải tự động, khác biệt với di chuyển đến phần theo mùa của quy mô ARIMA.

lúc nhì trong bố thuật ngữ là số không, mô hình gồm thể được tđê mê chiếu dựa trên tsay đắm số không giống ko, bỏ “AR”, “I” hoặc “MA” từ viết tắt tế bào tả quy mô. Ví dụ: ARIMA (1,0,0) là AR (1), ARIMA (0,1,0) là I (1) cùng ARIMA (0,0,1) là MA (1).

Các mô hình ARIMA tất cả thể được ước tính Theo phong cách tiếp cận BoxTHER Jenkins .

Cấu hình quy mô ARIMA

Box và Jenkins (1976) là những người đầu tiên giới thiệu những mô hình ARIMA, vào đó:

AR= Autogressive (tự hồi quy), lấy giá chỉ trị q

I= Integrated ( Chuỗi ổn định sau khoản thời gian chuyển sang trọng dạng không đúng phân), lấy giá trị d

MA = Moving average ( trung bình di động), lấy giá trị p

Phần mềm dự báo ARIMA

Mô hình ARIMA là một trong những mô hình dự báo phổ biến bắt buộc có rất nhiều phần mềm thống kê gồm thể làm cho được như: dự báo arima bên trên phần mềm thống kê spss, quy mô arima vào R, dự báo gớm tế bằng quy mô ARIMA trong ứng dụng kinh tế Stata … Nhưng trong phần này, Cửa Hàng chúng tôi Hướng dẫn dự báo ARIMA trên phần mềm Eviews 10.


Các bước dự báo arima

Xác định chuỗi ổn định

Ở đây chúng tôi lấy ví dụ cụ thể gồm các bạn dễ hiểu là Cửa Hàng chúng tôi cần dự báo giá cả nhà đất ở vào những năm tiếp theo thì có những biến động như thế nào; Để xác đinh chuổi ổn định ta sử dụng Unit root demo, được cấu hình như trong hình sau:

*

Ta được kết quả chuỗi dừng sau thời điểm không nên phân bậc 1 => d =1, kết quả vào bảng sau:

*

Để biết là chuỗi (data) của chúng ta đã ổn định xuất xắc chưa ? họ cần sử dụng chỉ số Test Critical values: 1% màn chơi có mức giá trị tuyệt đối so sánh với giá bán trị tuyệt đối của t-Statistic, nếu nó nhỏ hơn tức là chuỗi đã ổn định tại mức không nên phân.

Xem thêm: Cách Đắp Mặt Nạ Dưa Leo Bao Nhiêu Lần 1 Tuần Là Tốt Nhất Cho Da?

Ngoài sử dụng kiểm nghiệm unit root thử nghiệm họ gồm thể cần sử dụng biểu đồ để nhận biết chuỗi dữ liệu tất cả ổn định tốt chưa?

Giản đồ tự tương quan lại ( correlagram)

Ta dùng giản đồ tự tương quan lại để xác định 2 chỉ số quan liêu vào tiếp theo đó là q cùng p của ACF với PACF tuyệt còn gọi là AC cùng PAC tương đương với Autocorrelation với Partial Correlation vào biểu đồ tự tương quan liêu.

*

Nếu cần sử dụng lý thuyết để tìm kiếm giá chỉ trị q cùng p thì nhiều bạn ko hiểu và rất khó có thể thực hiện được; Trong trường hợp này Cửa Hàng chúng tôi hướng dẫn các bạn dùng “trực quan” để nhận biết giá bán trị q &p vào giản đồ tự tương quan tiền.

Tại cột AC ta dễ dàng nhận thấy rằng tại lag(1), chỉ duy nhất tại lag(1) tất cả gái trị vượt qua oắt con giới hạn ( đường nét đứt), với có giá trị ý nghĩa thống kê với P-value

Tại cột PAC ta thấy bao gồm thừa nhiều vị trí lag nhưng mà khiến cho giá bán trị PAC vượt qua ranh con giới; Tại vị trí lag(1) ta có giá trị PAC vượt qua giới hạn nhiều nhất, buộc phải ta chọn p=1.

Ước lượng mô hình ARIMA

Thực chất của quy mô dự báo arima là sử dụng nhiều quy mô sự báo, bao gồm AR(p), MA(q), ARMA(p,q) cùng ARIMA(p,d,q).

Kết quả ước lượng quy mô arima(1,1,1) ta được như sau:

*

Ta bao gồm thể sử dụng câu lệnh:

ls d(giadv) c ar(1) ma(1)

tốt chức năng:

Proc > Automatic ARIMA Forecasting

Điều tạo ra kết quả như bên trên.

Dự báo bằng quy mô ARIMA

Với mô hình này, thì việc ước lượng quy mô nó chỉ là cộng cụ để góp bọn họ dự báo; Vì vậy, bây giờ họ dự báo quy mô cho đơn vị thời gian tiếp theo;

Chúng ta đặt giả thuyết là cần phải dự báo giá cả nhà đất đất (giadv) đến kỳ tiếp theo sẽ là từng nào ?

*

Bấm vào chức năng forecasting vào bảng Equation

Kiểm định tế bào hình

Để sử dụng được kết quả dự báo bọn họ cần phải kiểm định mô hình mang lại phù hợp

Kiểm định phần dư phân phối chuẩn

*

Từ đồ thị trên bọn họ tất cả thể khẳng định rằng phần dư gồm phân phối chuẩn; Ngoài sử dụng đồ thị, họ còn dùng gồm thể sử dụng kiểm định khác.

Kiểm định tính ổn định phần dư

*

Từ kết quả bên trên cho thấy phần dư gồm tính ổn định

Sau khi kiểm định phần dư xong xuôi, thì họ tất cả thể sử dụng được kết quả dự báo trên.

Nếu các bạn muốn ttê mê khảo thêm Hướng dẫn chạy ARIMA bên trên SPSS thì bao gồm thể coi Clip bên trên.