自回归预测法的步骤怎么样?

一、确定自相关数列

根据预测目的和要求，对预测目标的时间数列资料(月、季、年度)加以整理，使之具有可比，并将这些数列划分为因变量和自变量数列。

因变量数列的期限(即项数)，可以根据时间数列所反映周期变动规律确定。自变量数列，可用原时间数列向后逐期推移取得，它的期数必须同因变量数列相同。

二、确定回归模型

计算各个自变量数列的自相关系数，自相关系数的计算方法同一般相关系数的计算方法相同。根据自相关系数的大小，确定自变量，即选择自相关系数较大的自变量数列，用以拟合回归模型。自回归模型可以是线的，也可以是非线的;如果自回归模型中只有一个自变量，称为一阶(一元)自回归模型;有两个自变量，称为二阶(二元)自回归模型。经济预测中，一般用向后推移一期或两期的一阶(元)线自身回归。因为二阶(元)以上的自身回归计算复杂，并不能提高顶测准确度，用处不大。

三、估计参数，利用模型预测

模型参数值的求法，与其它回归模型的参数求法一样。预测期的自变量，就是自变量数列的下一期数值，在原时间数列中可以找到，用于进行预测。对预测值的可靠检验，数列中可以找到，用于进行预测。对预测值的可靠检验，也与其它回归模型相同。

自回归预测法的优缺点有哪些内容?

自回归预测法的优点是所需资料不多，可用自变量数列来进行预测。但是这种方法受到一定的限制，即必须具有自相关。这种方法只能适用于须阅某些具有时闻序列趋势相关的经济现象，即受历史因素影响较大的经济现象，如各种开采量，各种自然产量等。对于受社会因素影响较大的经济现象，不宜采用这种方法。