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We show that a stationary ARMA(p, q) process {Xn, n = 0, 1, 2, •••} whose moving-average polynomial
介绍时间序列的arima模型的原理，以及在eviews中的实现方法
Arima model data set
用来做预测，比那些下载了不能用 的好很多。改进部分就可以适应其他问题
ARIMA时间序列分析模型
MATLAB下的例子，挺不错的文件，推荐给大家
通过数学模型预测资源消费量，是当今最精确、最流行的预测方法
gr-ficos_ARIMA
用EViews测试泡沫 Testing for Bubbles with EViews Itamar Caspi Bank of Israel
eviews6.0,亲测可用,希望能帮到有需要的人
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