使用计量经济学建模应用程序执行ARIMA模型残差诊断
这个例子展示了如何评估ARIMA模型假设通过执行中残留的诊断计量经济学建模应用程序,数据集,这是存储在Data_JAustralian.mat澳大利亚,包含日志季度消费者物价指数(CPI)测量了从1972年到1991年,等时间序列。
将数据导入到计量经济学建模者
在命令行中,加载Data_JAustralian.mat数据集。
负载Data_JAustralian
在命令行,打开计量经济学建模师应用程序。
econometricModeler
另外,打开应用程序从应用程序画廊(见计量经济学建模师)。
进口DataTimeTable为应用程序:
在计量经济学建模师选项卡,进口部分,单击进口按钮
。在“导入数据”对话框中,在进口吗?列,选择的复选框
DataTimeTable变量。点击进口。
的变量,包括加索尔,出现在时间序列面板,一个时间序列包含所有系列中出现的阴谋时间序列图(EXCH)图窗口。
创建一个时间序列的情节加索尔通过双击加索尔在时间序列窗格。
指定和估计ARIMA模型
估计一个ARIMA(2 1 0)模型为日志季度澳大利亚CPI(详情,请参阅实现Box-Jenkins Modeler使用计量经济学模型选择和评估程序)。
在时间序列窗格中,选择
加索尔时间序列。在计量经济学建模师选项卡,模型部分中,点击华宇电脑。
在ARIMA模型参数对话框,延迟订单标签:
设置程度的集成来
1。设置自回归秩序来
2。
点击估计。
模型变量ARIMA_PAU出现在模型出现在窗格中,其价值预览面板,其评估总结出现在模型总结(ARIMA_PAU)文档。
在模型总结(ARIMA_PAU)文档中,剩余的情节图是一个时间序列残差的情节。集中在情节表明残差y= 0,他们表现出波动集群。
执行剩余诊断
视觉评估残差是否正态分布通过绘制直方图和quantile-quantile阴谋:
关闭模型总结(ARIMA_PAU)文档。
与
ARIMA_PAU选择的模型窗格中,在计量经济学建模师选项卡,诊断部分中,点击残留的诊断>残差直方图。点击残留的诊断>剩余qq情节。
检查直方图通过单击直方图(ARIMA_PAU)图窗口。
通过单击检查quantile-quantile阴谋QQPlot (ARIMA_PAU)图窗口。
残差出现近似正态分布。然而,过度的大残差,这说明t创新分布可能是一个合理的模型修改。
视觉评估是否残差序列相关的策划他们的自我。与ARIMA_PAU选择的模型窗格中,在诊断部分中,点击残留的诊断>自相关函数。
大于0的所有滞后对应于无关紧要的自我。因此,残差是不相关的。
视觉评估是否残差绘制ACF具有异方差性的平方剩余工资。与ARIMA_PAU选择的模型窗格中,单击计量经济学建模师选项卡。然后,单击诊断部分中,点击残留的诊断>平方剩余自相关。
重要的自我发生在落后4和5,这表明复合条件均值和方差模型加索尔。
