时间序列分析-ARMA模型【实验目的及要求】【实验过程】（实验步骤、绘图、记录、数据、分析）

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【实验目的及要求】

1．掌握ARMA模型的识别
2．掌握ARMA模型的建模步骤
3．掌握ARMA模型的建模应用

操作命令： x c ar(1) ar(2)…ar§ ma(1) ma(2)…ma(q)结果对应模型：
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选择合适的ARMA模型你和1880-1985年全球气表平均温度改变值差分序列，全球气表平均温度改变值序列数据A1_9。
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图1 时序图
平稳性检验（单位根检验）
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图2 单位根检验结果
在显著性水平为0.05下，p<0.05,该序列为平稳性序列

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图3 相关分析结果

在显著性水平为0.05下,p<0.05,该序列为非纯随机序列

如图3可知，自相关系数，偏自相关都具有拖尾性。
选择ARMA（1）模型

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图4 估计方程结果
ARMA(1)模型: 在这里插入图片描述

在显著性水平为0.05下，p<0.05,故参数通过检验。

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图5 残差诊断结果
在显著性水平为0.05下，p>0.05 是纯随机序列，模型通过检验。

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图6 预测结果

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