摘要：降雨量是反应一个地区气候发展的重要指标，也同时直接影响着我们的生活用水和资源储存，精确的预测降雨量的多少还能对各种洪涝灾害的发生进行提前防备，保证人民安全和社会稳定，对社会生产和人民出行造成重要影响。

本文通过分析广州市1951年至2014年的降水量数据，应用eviews9软件先对降雨量序列进行平稳化处理，再应用时间序列中的ARIMA模型，应用eviews 9软件对广州市过去降雨量水平进行模型拟合，得到多个模型来进行筛选，最后选出拟合效果最好的模型，并用该模型来对广州市降雨进行预测，同时对比已有的数据得到对比精确度，发现ARIMA模型是预测降雨数据较为有效的手段。

关键词：时间序列模型、降雨量、ARIMA模型、eviews

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 研究背景-1

1.2 研究目的和意义-1

1.3 文献综述-2

1.4 研究内容及框架-3

1.5 研究所面临的困难与挑战-3

2 时间序列分析基本定义-4

2.1 自回归移动平均过程-4

2.2 ARMA模型的定阶与参数估计-5

3 数据来源及预处理-9

3.1 数据来源-9

3.2 数据预处理-9

4 ADF检验-11

4.1 ADF检验结果-12

5 ARIMA模型-13

5.1 ARIMA模型预选择-13

5.2 ARIMA模型择优-13

5.3 适应性检验-15

6模型优劣性分析-16

7 结语.

参考文献-18