Ein Arbeitsmarktanalytiker untersucht die Beschäftigungstrends in drei Branchen über fünf Jahre (60 Monate). Der Analytiker führt eine ARIMA durch, um ein Modell für den Handel anzupassen.

  1. Öffnen Sie die Beispieldaten Beschäftigungstrends.MTW.
  2. Wählen Sie Statistik > Zeitreihen > ARIMA aus.
  3. Geben Sie im Feld Datenreihe die Spalte Handel ein.
  4. Geben Sie im Feld Autoregressiv unter Ohne Saisonkomponente den Wert 1 ein.
  5. Klicken Sie auf Grafiken, und wählen Sie dann ACF der Residuen aus.
  6. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Der Term des gleitenden Durchschnitts weist einen p-Wert auf, der unterhalb des Signifikanzniveaus von 0,05 liegt. Der Analytiker schlussfolgert, dass der Koeffizient für den Term des gleitenden Durchschnitts signifikant von 0 abweicht, und behält den Term im Modell bei. Alle p-Werte für die Ljung-Box-Chi-Quadrat-Statistiken sind größer als 0,05, und keine der Korrelationen für die Autokorrelationsfunktion der Residuen ist signifikant. Der Analytiker schlussfolgert, dass das Modell die Annahme von unabhängigen Residuen erfüllt.

ARIMA-Modell: Handel

Schätzwerte bei jeder Iteration Iteration SSE Parameter 0 543,908 0,100 90,090 1 467,180 -0,050 105,068 2 412,206 -0,200 120,046 3 378,980 -0,350 135,024 4 367,545 -0,494 149,372 5 367,492 -0,503 150,341 6 367,492 -0,504 150,410 7 367,492 -0,504 150,415 Die relative Änderung in jedem Schätzwert kleiner als 0,001
Endgültige Schätzwerte der Parameter Typ Koef SE Koef t-Wert p-Wert AR 1 -0,504 0,114 -4,42 0,000 Konstante 150,415 0,325 463,34 0,000 Mittelwert 100,000 0,216

Anzahl der Beobachtungen: 60

Summen der Quadrate der Residuen DF SS MS 58 366,733 6,32299 Rückwärts gerichtete Prognosen ausgeschlossen
Modifizierte Box-Pierce (Ljung-Box) Chi-Quadrat-Statistik Lag 12 24 36 48 Chi-Quadrat 4,05 12,13 25,62 32,09 DF 10 22 34 46 p-Wert 0,945 0,955 0,849 0,940
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