《表3 ARIMA(2,1,3)模型估计结果》

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《基于ARIMA模型的安徽省GDP的分析与预测》

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从DLn G序列的自相关-偏自相关图可以得知，自相关和偏自相关都明显具有拖尾性，符合所要建立的ARIMA模型的特点.其中偏自相关系数是在滞后1阶时表现出拖尾，而自相关系数是在滞后5阶和6阶的时候落在了2倍标准差的边缘.从图4中很难直观的确定模型中的两个参数，因此，通过不断的试验和对模型的筛选，并比较AIC的值和观察模型参数的显著性，最终确定出来的最优模型中的两个参数，p等于2，q等于3，即模型为ARIMA（2，1，3）.ARIMA（2，1，3）模型参数估计结果如表3所示．