自回歸預測法的步驟怎么樣?

一、確定自相關數列

根據預測目的和要求，對預測目標的時間數列資料(月、季、年度)加以整理，使之具有可比，并將這些數列劃分為因變量和自變量數列。

因變量數列的期限(即項數)，可以根據時間數列所反映周期變動規律確定。自變量數列，可用原時間數列向后逐期推移取得，它的期數必須同因變量數列相同。

二、確定回歸模型

計算各個自變量數列的自相關系數，自相關系數的計算方法同一般相關系數的計算方法相同。根據自相關系數的大小，確定自變量，即選擇自相關系數較大的自變量數列，用以擬合回歸模型。自回歸模型可以是線的，也可以是非線的;如果自回歸模型中只有一個自變量，稱為一階(一元)自回歸模型;有兩個自變量，稱為二階(二元)自回歸模型。經濟預測中，一般用向后推移一期或兩期的一階(元)線自身回歸。因為二階(元)以上的自身回歸計算復雜，并不能提高頂測準確度，用處不大。

三、估計參數，利用模型預測

模型參數值的求法，與其它回歸模型的參數求法一樣。預測期的自變量，就是自變量數列的下一期數值，在原時間數列中可以找到，用于進行預測。對預測值的可靠檢驗，數列中可以找到，用于進行預測。對預測值的可靠檢驗，也與其它回歸模型相同。

自回歸預測法的優缺點有哪些內容?

自回歸預測法的優點是所需資料不多，可用自變量數列來進行預測。但是這種方法受到一定的限制，即必須具有自相關。這種方法只能適用于須閱某些具有時聞序列趨勢相關的經濟現象，即受歷史因素影響較大的經濟現象，如各種開采量，各種自然產量等。對于受社會因素影響較大的經濟現象，不宜采用這種方法。

標簽： 自回歸預測法相關數列目標的時間數列使

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