Extras din seminar
Procesul ARIMA este determinat de trei parametri:
- ordinul componentei autoregresive p
- ordinul de integrare d
- ordinul componentei medie mobilă q
Metodologia Box-Jenkins presupune parcurgerea a următoareloor etape:
- identificarea procesului
- estimarea parametrilor modelului
- testarea modelului
- realizarea de predicţii
Identificarea procesului
Presupune determinarea parametrilor p, d, q care permit identificarea procesului ARIMA cu ajutorul funcţiilor de autocorelaţie şi de corelaţie parţială, după ce s-a verificat dacă seria este staţionară.
A. Verificăm normalitatea distribuţiei seriei de timp
Ho: este o distribuţie normală
H1: nu este normal distribuită
Pentru ambele teste Sig.< 0,05, respingem ipoteza Ho. Cu o probabilitate de 95% putem spune că seria de timp nu este normal distirbuită.
Tests of Normality
Kolmogorov-Smirnov(a) Shapiro-Wilk
Statistic Df Sig. Statistic df Sig.
exr ,123 119 ,000 ,928 119 ,000
a Lilliefors Significance Correction
Descriptives
Statistic Std. Error
exr Mean 2,967961 ,0302767
95% Confidence Interval for Mean Lower Bound 2,908004
Upper Bound 3,027917
5% Trimmed Mean 2,979931
Median 2,993000
Variance ,109
Std. Deviation ,3302795
Minimum 2,2690
Maximum 3,4700
Range 1,2010
Interquartile Range ,5160
Skewness -,494 ,222
Kurtosis -,833 ,440
B. Verificăm prezenţa outlierilor
Diagrama box-plot şi tabelul Stem&Leaf nu ne indică prezenţa unor outlieri.
exr Stem-and-Leaf Plot
Frequency Stem & Leaf
2,00 22 . 68
8,00 23 . 15555669
6,00 24 . 002367
5,00 25 . 12488
3,00 26 . 128
8,00 27 . 13455689
15,00 28 . 001124455679999
14,00 29 . 00011356667899
12,00 30 . 000125677789
4,00 31 . 3457
16,00 32 . 0002556666788889
24,00 33 . 001111223334444556667789
2,00 34 . 17
Stem width: ,1000
Each leaf: 1 case(s)
Preview document
Conținut arhivă zip
- Modelul Arima.doc