Modele arma eviews

Estimation une estimation des processus ARMA est effectuée dans EViews de la même manière que l`estimation de l`OLS d`une régression linéaire. La seule différence est de spécifier des termes de moyenne autorégressive et mobile dans le modèle. Si la série a obtenu des composants autorégressifs, nous devrions inclure les termes AR (1), AR (2), etc, comme régressors jusqu`à l`ordre requis. Par exemple, pour estimer la première série, tapez la case d`équation d`estimation. EViews produit une sortie donnée dans figure?? Tous les coefficients sont significatifs comme prévu et sont très proches des vraies valeurs. L`inférence et les tests peuvent être exécutés de la même manière que pour la régression OLS. Si l`on doit estimer le modèle contenant des composantes moyennes mobiles, les termes ma (1), Mar (2), etc. doivent être inclus dans la spécification du modèle. Par exemple, pour estimer la deuxième série temporelle, nous écrivons maintenant, nous sommes prêts à construire et inspecter leurs correlogrammes. Rappelez-vous, que pour construire un correlogramme, il faut cliquer sur l`icône si la série de temps faisant l`objet de l`enquête et choisissez View/Correlogram…

Option. Les corrélogrammes de trois séries chronologiques sont donnés sur les figures?? -??. Après avoir estimé un modèle ARMA, on peut vérifier si les coefficients estimés satisfont aux hypothèses de stationnarité. Ceci peut être fait par la structure de vue/ARMA de l`objet d`équation. Pour la troisième série, nous obtenons comme nous l`avons prévu, la fonction d`autocorrélation pour la première série (AR (3)) Damps lentement vers zéro alors que sa fonction d`autocorrélation partielle a des pics aux trois premiers décalages. La fonction d`autocorrélation de la deuxième série (MA (2)) a des pics à deux premiers décalages et disparaît ensuite (devient insignifiante) tandis que la fonction d`autocorrélation partielle se désintègre oscillante vers zéro. Les fonctions d`autocorrélation et d`autocorrélation partielle de la troisième série (ARMA (3,2)) se décomposent lentement vers zéro sans pointes claires. La dernière commande annule la variable% Order pour l`utilisation à l`étape suivante des boucles. Maintenant, nous pouvons écrire la valeur du critère akle pour le courant dans le tableau. Maintenant, nous avons mis l`échantillon pour le reste des observations et de générer des séries selon les formules (3.3.2) tout d`abord, nous devons définir les commandes maximales pour les pièces moyennes autorégressives et mobiles et les stocker dans les variables Pmax et Qmax.

Nous devons également déclarer un objet matriciel où les valeurs de la statistique d`Aké seront écrites pour chaque spécification du processus ARMA. Une fois que la spécification du modèle est déterminée et écrite dans la variable% Order, nous pouvons utiliser une substitution pour estimer le modèle correspondant. Nous commençons notre exemple à partir de la simulation du processus ARMA, puis nous examinons son estimation.

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