建筑材料商品零售**指数研究。
摘要：本文利用计量统计软件eviews中的时间序列分析方法和arma模型，，对同居数据的短期变化期数进行验证，结果表明该模型有效，**值与实际值相一致。
关键词时间序列材料**指数模型。
一． 序列分析。
直方图反映的是各时间段的分布频率，其中坐标单位是元。
从该图我们可以得出，偏度s=0.126389>0,峰度k=2.951152<3，与标准正太分布（s=0，k=3）相比，各时间段的材料**呈现左偏，尖峰的分布状态。
二，检测数据平稳性。
为了检测它的平稳性，对**指数做原序列单位根检验。
从结果可以看出它的p值为0.4511，大于显著性水平1%，所以它是不平稳的。为了数据的平稳性，对它做一阶单位根检验。
从表可以看出它的p值为0.0000，小于它的显著性水平所以数据时平稳的。
三．模型的识别。
从平稳的数据做相关图从而找出q p值。
从图中可以得出q值可以取3，p值可以取4，四。模型参数估计。
从取得的qp值可以做模型的参数估计，建立arma（2,1）模型，从图中可以得出季节调整后的可决系数为0.45142，aic和sc值较小，因为对参数t检验显著性水平的要求并不像回归方程那。
所以模型的整体拟合程度效果较好。
五，模型检验。
参数估计后，要对arma模型的适合性进行检验，从自相关分析图可以看出，残差序列的自相关系数都落入随机区间，所以通过了检验。
六．数据分解。
分解的主要目的是将建筑材料的波动因素分解开，可以清楚地观察各部分波动的集体情况，以便为深入研究各部分波动的变化规律。
由结果可以看出该序列有比较明显的有规律的波动，为趋势（t）和季节变动（s）。
七．模型**。
基于上述的结果，用指数平滑法来对建筑材料及五金电科类商品零售**指数进行**，**出它在短期内的**指数变动。
这是采用多次平滑指数对原数据到2023年12月的**，得出的结果和原数据的对比，可以看出2023年5月到12月该建筑材料的**指数的走势还是哟哟一定的波动性的。
八．结论 从我们**的结果来看，模型对2023年5月的建筑材料及五金电科类商品零售**指数的**中，得出的结果与实际结果相一致的，结果表明该模型有效，**值与实际值相一致。
九．参考文献。
1.易丹辉数据分析与eviews应用 2002
2.张鹤时间序列分析方法在粮食**指数分析中的应用[期刊**]-统计与决策 2004(9)
3期刊**罗媛媛。周青峰基于eviews的短时交通流分析及** -黑龙江科技信息2009(26)
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