概述
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AR-MA模型是一类常用的是随机时序模型。由Box和Jenkins创立，亦称B-J方法。它是一种精度较高的时序短期预测，其基本思想是，某些时间序列是依赖于时间t的一组随机变量。构成该时序的单个序列制虽然具有不确定性。但整个序列的变化却有一定的规律性。可以用相应的数学模型定制描述。通过对该数学模型的分析研究。能够本质地认识时间序列的结构与特征，达到最小方差意义下的最优预测。 本文章主要使用EVIews对构建ARMA模型，进行简单认识，由于对于所有的平稳时间序列都可以转化成MA形式。由于MA在可逆条件可以转化成AR形式。所以我们对平稳时间序列可以使用ARMA形式构建模型，进行预测。 一、 平稳性检验(单位根检验) Eviews有多重检验平稳性的单位根检验，本文采用ADF进行采用检验，采用某国1960-1993年的GNP平减指数的季度数据，共136个观测值，首先对变量进行变换，得到其通货膨胀率，在EVIEWS的命令行中输入：
最后
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