下表為1948-2023年美國女性（大於20歲）月度失業率資料。
表5-11948-2023年美國女性月度失業率
資料**：andrews&herzberg(1985)。
根據以上資料，下面用eviewis6.0對1948-2023年美國女性（大於20歲）月度失業率資料進行隨機性分析。
1. 繪製時序圖
圖5-11948-2023年美國女性月度失業率序列時序圖
從時序圖可以看出序列中既有長期趨勢又有週期性，因此進行1階-12步差分。
2.1階-12步差分
在資料視窗中選擇「quick/ graph」,出現以下對話方塊，在空白視窗中輸入d(s,1，12)，如圖5-2所示。
圖5-21階-12步差分
圖5-3d(s，1，12) 時序圖
從時序圖看，d（s,1,12）均值穩定，沒有明顯測週期性，方差有界；生成序列d1=d(s,1,12)，通過相關分析，具體分析序列的平穩性。如下圖所示。
圖5-4d(s，1，12)的相關分析
圖5-4中，自相關2階顯著，但是12階也是顯著的，因此在趨勢平穩中又包含了週期性因素。以下對其進行arma模型分析。
模型擬合
對平穩非白雜訊序列d（s,1,12）嘗試用arma模型擬合。
（1）對序列進行ar模型擬合。在主視窗命令框中輸入ls d(s,1，12) ar(1) ar(12)，得到以下回歸結果，如圖5-5所示，並對其殘差相關性進行檢驗，如圖5-6。
圖5-5ar(1，12)模型擬合序列d（s，1，12）
殘差相關性檢驗結果如下圖：
圖5-6 ar(1,12)模型擬合序列d（s，1，12）的殘差相關圖
從上圖看出模型殘差非白雜訊，模型提取資訊不充分。
（2）對序列進行ma模型擬合。在主視窗命令框中輸入ls d(s,1,12) ma(1) ma(12)，得到以下回歸結果，如圖5-7所示，並對其殘差相關性進行檢驗，如圖5-8。
圖5-7ma(1，12)模型擬合序列d（s，1，12）
圖5-8 ar(1，12)模型擬合序列d（s，1，12）的殘差相關圖
從圖5-8可以看出模型殘差也非白雜訊，模型提取資訊仍然不充分。
4.乘積季節模型擬合
經過以上分析和arma模型擬合，效果不理想。序列中的長期趨勢，季節效應和隨機波動不能簡單分開，故以下對其運用乘積季節模型擬合。
圖5-9 arma（1，1）×（1，0，1）12擬合序列d(s，1，12)
圖5-10 arma（1，1）×（1，0，1）12擬合序列d(s，1，12)模型引數
可以看出sar(12)的引數並不明顯，p值為0.9608，因此刪除該項，並對序列重新進行模型擬合。
圖5-11 arma（1，1）×（0，0，1）12擬合序列d(s，1，12)
圖5-12 arma（1，1）×（0，0，1）12擬合序列d(s，1，12)模型引數
可以看出乘積模型的殘差為白雜訊序列，其p值顯著大於0.05，該模型提取序列的資訊充分；引數都顯著，因此模型建立成立。
模型的具體形式為：
（1-b）(1-b)s=
將序列擬合值與序列觀察值聯合作圖，可以直觀地看出該乘積模型對原序列的擬合效果良好。
圖5-13美國女性月度失業率序列擬合效果圖
附表：以下是建立模型具體分析過程中產生的**。
備表1d（s，1，12）的相關分析
備表2 ar（1，12）模型擬合序列d（s，1，12）
備表3ar（1，12）模型擬合序列d（s，1，12）的殘差分析
備表4 ma（1，12）模型擬合序列d（s，1，12）
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