原文:用EViews做時間序列SARIMA模型的傻瓜操作小記

去年用過EViews來做SARIMA模型,今天又要用到,結果操作全忘光了,好不容易摸索出來,故在此小記下。 . File gt New gt Workfile,出來窗口,Frequency,Start date和End date都是對等會要處理的時間序列說的,時間格式以月份為頻率的xxxx.xx就可以了 . Workfile窗口中出來了,然后對空白處右鍵New Object,選擇Series,至於 ...

2013-03-24 21:30 0 7958 推薦指數:

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Eviews時間序列分析的一個實例

時間序列分析是作時間序列數據預測的一個重要部分,由於此次實驗室競賽也用到了時間序列分析,就在此說一下平穩性分析以及非平穩處理的方法: 1.判斷平穩性 1.1平穩性的定義 (1)嚴平穩 嚴平穩 ...

Mon May 20 03:33:00 CST 2019 0 5601
sarima模型

以下內容引自:https://blog.csdn.net/qifeidemumu/article/details/88782550 使用“網格搜索”來迭代地探索參數的不同組合。 對於參數的每個組合,我們使用statsmodels模塊的SARIMAX()函數擬合一個新的季節性ARIMA模型,並評估 ...

Fri Oct 11 00:16:00 CST 2019 0 3227
用R時間序列分析之ARIMA模型預測

昨天剛剛把導入數據弄好,今天迫不及待試試怎么預測,網上找的帖子跟着弄的。 第一步.對原始數據進行分析 一.ARIMA預測時間序列 指數平滑法對於預測來說是非常有幫助的,而且它對時間序列上面連續的值之間相關性沒有要求。但是,如果你想使用指數平滑法計算出預測區間,那么預測誤差 ...

Wed Sep 06 21:51:00 CST 2017 0 21290
用python時間序列預測9:ARIMA模型簡介

轉自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1646121 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史值和歷史 ...

Thu Jul 02 01:31:00 CST 2020 0 915
[時間序列模型] pythonadf檢驗

adf檢驗是用來檢驗序列是否平穩的方式,一般來說是時間序列中的一種檢驗方法。python中可使用現成的工具statsmodels來實現adf檢驗。 方法及參數: ADF檢驗總結一句話:如果序列是平穩的,則不存在單位根, 否則就會存在單位根。 同時,源數據 ...

Tue Apr 17 19:03:00 CST 2018 0 5614
用python時間序列預測九:ARIMA模型簡介

本篇介紹時間序列預測常用的ARIMA模型,通過了解本篇內容,將可以使用ARIMA預測一個時間序列。 什么是ARIMA? ARIMA是'Auto Regressive Integrated Moving Average'的簡稱。 ARIMA是一種基於時間序列歷史值 ...

Tue Jun 16 17:30:00 CST 2020 1 10624
eviews面板數據的操作

數據結構: 打開eviews File>new>workfile Object>new object > pool 輸入城市名稱: _bj 下划線加名稱(必須是英文),豎着輸入 _tj _hb_sx_nmg 點擊sheet ...

Thu Apr 12 21:20:00 CST 2018 0 11047
 
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