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> 可以看到我国消费者信心指数大体趋势是曲折上升的，在2009年至2010年
可以看到我国消费者信心指数大体趋势是曲折上升的，在2009年至2010年
图片来源：
杨娜,王静雅.
基于ARIMA模型的消费者信心指数分析与预测 ,
企业导报, 2012 (03).
>>查看本文图片摘要
图片关键词：
趋势图
信心指数
趋势
单位根检验
序列
所属学科：
数学
宏观经济管理与可持续发展
图片上下文：
企业导报2012年第03期一、我国城市化水平的时间序列模型分析1．数据的平稳性检验及处理。2007年1月～2011年11月消费者信心指数时间序列数据资料见表1（数据来源于国家统计局网）。表12007年1月～2011年11月消费者信心指数由消费者信心指数（CCI）时间序列图（图1）
....
可以看到我国消费者信心指数大体趋势是曲折上升的，在2009年至2010年间消费者信心指数坠落至最低值，这受当时美国次贷危机引发的全球性金融危机的影响，严重影响到我国经济发展，外需求缩减、出口受阻、投资增速显著回落，人民信心指数骤降。从图1中我们可以大致地得出我国消费者信心指数序列非平稳的结论，还需要进行单位根检验。如图2可知，消费者信心指数序列没有通过ADF检验，其t统计量值大于5％水平下临界值，即接受原假设，该序列是一个非平稳的序列。需要对消费者信心指数进行一阶差分。图1CCI线状图图2CCI单位根检验再看消费者信心指数的一阶差分序列图（图3），除2009年由于美国次贷危机原因造成2010年经济恢复后我国消费者信心指数剧增外，总体发展基本上是在一比较平稳的状态下进行的，基本可以说明一阶差分序列D（CCI）为平稳序列。同样，对一阶差分序列D（CCI）进行单位根检验见如图4，t统计量值小于5％水平下临界值，消费者信心指数序列通过ADF检验，该序列是平稳的。图3D（CCI）线状图图4D（CCI）单位根检验2．ARIMA模型识别。利用自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的性质来进行模型的选择，如图4所示，发现序列自相关图、偏自相关图皆呈衰减趋势，D（CCI）序列符合ARMA（p，q），且序列经一阶差分后平稳，因此可对其建立ARIMA（p，1，q）模型，自相关系数在q>1，3时自相关函数很快趋于0，显示截尾现象，因此p取1、3；偏自相关系数在p>1，3?
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