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Eviews应用时间序列分析实验手册要点 - 图文

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  • 2025/12/10 1:07:50

图4:回归参数估计和回归效果评价

可以看出回归参数显著,模型显著,回归效果良好,序列具有明显线性趋势。

图5:运用模型进行预测

21

图6:预测效果(偏差率、方差率等)

图7:绘制原序列和预测序列的线图

22

图8:原序列和预测序列的线图

图9:残差序列的曲线图

可以看出残差序列具有平稳时间序列的特征,我们可以进一步检验剔除了长期趋势后的残差序列的平稳性,第三章知识这里不在叙述。

23

2.曲线趋势拟合

例2:对上海证券交易所1991.1-2001.10每月月末上正指数序列进行拟合。

图1:导入数据

图2:绘制曲线图

可以看出序列不是线性上升,而是曲线上升,尝试用二次模型拟合序列的发展。

24

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文档简介:

图4:回归参数估计和回归效果评价 可以看出回归参数显著,模型显著,回归效果良好,序列具有明显线性趋势。 图5:运用模型进行预测 21 图6:预测效果(偏差率、方差率等) 图7:绘制原序列和预测序列的线图 22 图8:原序列和预测序列的线图 图9:残差序列的曲线图 可以看出残差序列具有平稳时间序列的特征,我们可以进一步检验剔除了长期趋势后的残差序列的平稳性,第三章知识这里不在叙述。 23

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