eviews时间序列一阶自相关检验命令
自相关问检验的Eviews的操作方法
计量经济学实验报告实验目的：掌握自相关问题的检验以及相关的Eviews的操作方法。
实验内容：消费总量的多少主要有GDP决定。
为了考察GDP对消费总额的影响，可使用如下模型：Yi =1ββ+iX；其中，X表示GDP，Y表示消费总量。
下表列出了中国1990-2000的GDP的X与消费总额Y的统计数据。
年份GDP（X）消费总额（Y）年份GDP（X）消费总额（Y）199018319.5 11365.2 199879003.3 46405.9199121280.4 13145.9 199982673.2 49722.8199225863.7 15952.1 200089112.5 54617.2199334500.7 20182.1 2001 98592.9 58927.4199446690.7 26796 2002 107897.6 62798.5199558510.5 33635 2003 121730.3 67493.5199668330.4 40003.9 2004 142394.2 75439.7199774894.243579.4一、估计回归方程OLS法的估计结果如下：Y=2329.401+0.546950X（1.954322）（36.71110）R2=0.990446，R2=0.989711，SE=2091.475，D.W.=0.478071。
二、进行序列相关性检验（1）图示检验法（2）回归检验法一阶回归检验二阶回归检验e=1.144406e1-t－0.343796e2-t+εtt3）拉格朗日乘数（LM）检验法Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 29.41781 Probability 0.000038Obs*R-squared 12.63731 Probability 0.001802Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresC 37.31393 644.3315 0.057911 0.9549X -0.002008 0.009377 -0.214144 0.8344RESID(-1) 1.744086 0.234326 7.442998 0.0000R-squared 0.842487 Mean dependent var 4.37E-12Adjusted R-squared 0.799529 S.D. dependent var 2015.396S.E. of regression 902.3726 Akaike info criterion 16.67111Sum squared resid 8957040. Schwarz criterion 16.85992Log likelihood -121.0333 F-statistic 19.61188Durbin-Watson stat 2.360720 Prob(F-statistic) 0.000101C=37.31393 x=-0.002008 RESID(-1)=1.744086 RESID(-2)= -1.088243 三、序列相关的补救Dependent Variable: DYMethod: Least SquaresDate: 12/17/12 Time: 22:07Sample(adjusted): 1991 2004Included observations: 14 after adjusting endpointsC 2369.885 789.9844 2.999914 0.0111DX 0.465880 0.029328 15.88520 0.0000R-squared 0.954604 Mean dependent var 13875.68Adjusted R-squared 0.950821 S.D. dependent var 5320.847S.E. of regression 1179.971 Akaike info criterion 17.11593Sum squared resid 16707973 Schwarz criterion 17.20722Log likelihood -117.8115 F-statistic 252.3397Durbin-Watson stat 0.521473 Prob(F-statistic) 0.000000（2）科克伦-奥科特法估计模型Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/17/12 Time: 22:09Sample(adjusted): 1991 2004Included observations: 14 after adjusting endpointsC 55169.41 54542.80 1.011488 0.3335X 0.345292 0.057754 5.978675 0.0001R-squared 0.998047 Mean dependent var 43478.53 Adjusted R-squared 0.997691 S.D. dependent var 19591.16 S.E. of regression 941.3171 Akaike info criterion 16.71985 Sum squared resid 9746856. Schwarz criterion 16.85679 Log likelihood -114.0389 F-statistic 2810.040。
eviews-4.自相关解析
三、序列相关性的后果
计量经济学模型一旦出现序列相关性，如果仍采用OLS 法估计模型参数，则OLS估计量仍然是线性无偏估计量， 但是会产生下列不良后果：
1、参数估计量非有效
因为，在有效性证明中利用了 E(UU’)=2I 即同方差性和无序列相关假设。
证明：
ˆ k t t 1 1
ˆ ) E[ ˆ E( ˆ )]2 E( ˆ )2 var( 1 1 1 1 1
~ Y (Yˆ )ˆ e e i Yi (iY0ls)
t t
t ols
然后，通过分析这些“近似估计量”之间的相 关性，以判断随机误差项是否具有序列相关性。
自相关的检验方法
检验自相关的方法也可以分为两种：一种是图示 法，另一种是检验方法。
（一）图示法
由于回归残差 e 可以作为随机项 u t 的估计量， ut t 的性质可以从 e 的性质中反映出来。我们可以通 t 过观察残差是否存在自相关来判断随机项是否存 在自相关。
ts
经济变量以正相关居多， 所以此项多为正数
ˆ ˆ) var( ) var( 1 1
2、变量的显著性检验失去意义
在变量的显著性检验中，统计量是建立在参 数方差正确估计基础之上的，这只有当随机误差 项具有同方差性和无序列相关时才能成立。
如果存在序列相关，参数估计量的方差 出现偏误（偏大或偏小），t检验就失 去意义。其他检验也是如此。
称ut具有一阶自回归形式。 比如:
ut 1ut 1 vt
满足经典假设
由于序列相关性经常出现在以时间序列为样本的模型中， 因此，本节用下标t代表i。
ut 1ut 1 vt
ˆ1
u u
EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)
⒉在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Objects/Delete selected…（Rename selected…），即可删除（更名）变量
进行预测：打开对应的方程窗口，点forecast按纽，将出现对话框，修改对话框 sample range for forecast中的时间期限的截止日期为预测期.
相对误差的计算公式为：（实际值-预测值）/实际值
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习
2、某地区1996~2003年的人口数据如表1.2，运用二次指数平滑法预测该镇2004年底的人口数（单位：人）。
掌握确定性时间序列建立模型的几种常用方法。
【实验内容】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习；
三、二次曲线和对数曲线趋势模型建立及预测；
【实验步骤】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；
1、我国1974—1994年的发电量资料列于表中，已知1995年的发电量为10077.26亿千瓦小时，试以表1.1中的资料为样本：
建立系列方程：smpl 1974 1994
ls y c t
ls y c t t^2
ls y c t t^2 t^3
通过拟合优度和外推检验的结果发现一元三次多项式模型效果最好。
首先生成权数序列：genr m=sqr(0.6^(21-t))
加权最小二乘法的命令方式：ls(w=m) y c t
普通最小二乘法命令方式：ls y c t
步骤：（1）打开该文件。
时间序列 eviews操作
1.打开EVIEWS新建一个工作文件，步骤如下：
出现如下对话框，选择数据频率为季度，开始日期为1989年1季度，结束日期为2004年4季度，即为工作文件的范围区间。
点击ok生成工作文件
2.若要改变工作文件的范围区间，双击Range,出现如下对话框
3.利用命令series 生成时间序列gdp
点击Edit+/-改变数据的编辑状态，打开EXCEL文件将数据复制粘贴到数据区域，查看数据序列的折线图，步骤如下：
结果：
从图中可看出时间序列有明显的季节波动。
4.对gdp序列进行描述统计分析：
5.对原GDP数据进行季节调整，调整后时间序列存为GDP_SA
6.做出折线图：
由图知序列受季节影响程度变小。
7.进行单位根检验，结果如下：
计算自相关函数和偏相关函数如下：
9.利用方程建立ARMA(3,3)模型
10.建立组，包括gdp gdp_sa dgdp
建组后展示如下：
11.将建组后的收据以EXCEL格式输出：
点击ok即可。
eviews检验相关方法(2)
我用的是Eviews3.1注册版（因为其他的版本没注册都不稳定容易自己关闭程序），但大抵操作应该是相同的。
首先建立新的workfile,在命令窗口输入series，弹出新建的数列窗口，把要检验的数据存进去。
然后再数列窗口下点击view，找到unit root test就是单位根检验，弹出来的窗口的左上角是选择检验方式，一般保持默认的DF那一项就好了，Eviews里面的这个DF选项是把DF与ADF检验都包括在一起了。
右边的intercept啦intercept and trend啦是针对ADF 检验的不同模型，如果搞不清楚干脆就按默认吧。
左下角的level,1st differential，2st什么的是问你是针对原始数据、还是一阶差分、二阶差分来做检验，默认是level,就是原始数据。
都选好之后点击OK就好了。
输出的结果主要是看上面的表，第一个表左边给出一个值，右边给了三个值，分别是置信度99%，95%，90%的ADF检验临界值。
左边的值如果小于右边的某个值，说明该数据落在右边那个对应值的置信区间里。
比如左边给出-3，右边对应95%置信度的值是-1，-3<-1所以数据不存在单位根，是平稳的，这一检验的置信度是95%。
大概是这样吧，具体的ADF模型选择等等最好看一看相关书籍。
Eviews不难学的~~嘿嘿我也就是三天恶补大概看完的。
ADF检验的原假设是存在单位根，一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值，只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。
注意，ADF值一般是负的，也有正的，但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设这样的话，如果你的变量是水平变量。
那么，你需要取对数，一般来说，取对数后的变量一般是平稳的，这样，你无需作协整；如果对数变量非平稳，再取一阶差分（绝大多数的水平变量取对数后再一阶差分是平稳的），你就可以作协整了了。
如果你的变量已是相对数，xt 与yt 并非I（1），那么，不能作协整，仅作一般的时间序列分析即可。
如何用eviews分析时间序列课程
如何用eviews分析时间序列课程时间序列分析是一种常用的数据分析方法，通过对一系列时间上连续测量的数据进行观察、描述和分析，可以发现其中的规律和趋势，从而预测未来的发展走势。
Eviews是一种专业的时间序列分析软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。
本文将介绍如何使用Eviews进行时间序列分析。
首先，打开Eviews软件，并导入需要分析的时间序列数据。
在Eviews的工作区中，选择“File”菜单下的“Open”选项，然后选择需要导入的数据文件，点击“Open”按钮导入数据。
导入数据后，可以在Eviews的对象浏览器中看到导入的数据对象。
接下来，对时间序列数据进行初步的观察和描述分析。
在对象浏览器中，选择需要分析的数据对象，右键点击并选择“Open as Group”选项，将数据对象打开为一个分析组。
然后，在Eviews的对象浏览器中，选择分析组，在右侧窗口中可以看到该组中包含的所有时间序列数据。
可以通过列出每个时间序列的统计概要、绘制时间序列图、查看自相关和偏自相关等方式对数据进行初步的观察和描述分析。
接下来，进行时间序列模型的构建和估计。
在Eviews的操作菜单中，选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项，打开方程估计窗口。
在方程估计窗口中，选择需要构建的时间序列模型类型，如AR、MA、ARMA等。
然后，在“Dependent Variable”栏目中选择需要分析的时间序列数据，将其作为因变量。
在“Independent Variables”栏目中选择需要作为自变量的时间序列数据，可以根据需求选择多个自变量。
点击“OK”按钮，Eviews将根据所选择的时间序列模型类型和数据进行模型的估计。
估计完成后，可以查看估计结果。
在方程估计窗口中，可以看到估计结果的统计指标、系数估计值、显著性水平等信息。
可以根据需要查看和分析各个系数的显著性水平、置信区间等信息，判断模型的有效性和可靠性。
经典线性回归模型的Eviews操作
经典线性回归模型经典回归模型在涉及到时间序列时，通常存在以下三个问题：1）非平稳性→ ADF单位根检验→ n阶单整→取原数据序列的n阶差分（化为平稳序列）2）序列相关性→D.W.检验/相关图/Q检验/LM检验→n阶自相关→自回归ar(p)模型修正3）多重共线性→相关系数矩阵→逐步回归修正注：以上三个问题中，前两个比较重要。
整体回归模型的思路：1）确定解释变量和被解释变量，找到相关数据。
数据选择的时候样本量最好多一点，做出来的模型结果也精确一些。
2）把EXCEL里的数据组导入到Eviews里。
3）对每个数据序列做ADF单位根检验。
4）对回归的数据组做序列相关性检验。
5）对所有解释变量做多重共线性检验。
6）根据上述结果，修正原先的回归模型。
7）进行模型回归，得到结论。
Eviews具体步骤和操作如下。
一、数据导入1）在EXCEL中输入数据，如下：除去第一行，一共2394个样本。
2）Eviews中创建数据库：File\new\workfile, 接下来就是这个界面（2394就是根据EXCEL里的样本数据来），OK3）建立子数据序列程序：Data x1再enter键就出来一个序列，空的，把EXCEL里对应的序列复制过来，一个子集就建立好了。
X1是回归方程中的一个解释变量，也可以取原来的名字，比如lnFDI，把方程中所有的解释变量、被解释变量都建立起子序列。
二、ADF单位根检验1）趋势。
打开一个子数据序列，先判断趋势：view\graph，出现一个界面，OK。
得到类似的图，下图就是有趋势的时间序列。
X1.4.2.0-.2-.4-.6-.8100020003000400050002）ADF检验。
直接在图形的界面上进行操作，view\unit root test，出现如下界面。
在第二个方框内根据时序的趋势选择，Intercept指截距，Trend为趋势，有趋势的时序选择第二个，OK，得到结果。
上述结果中，ADF值为-3.657113，t统计值小于5%，即拒绝原假设，故不存在单位根。
实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
1、单变量时间序列相关函数
（1）AutoReg（自回归）：自回归模型（也称为自动过程）是一种统计模型，可以用来研究一个变量与它自身以前的值之间的关系。
它可以被用来描述任何由这种类型的非平稳的随机过程生成的数据。
（2）CrossCorr（互相关）：互相关函数是对两个时间序列之间的相关性进行评估的方式。
它采用两个时间序列中的观测，计算它们之间的相关性，并返回一个相关系数值，表明它们之间的相关关系。
（4）MA：移动平均函数是一种从一组数据中提取出其基本趋势的有效方法。
它通过计算一组数据的平均值来应用，然后根据当前值来计算其他值。
在EViews中，移动平均函数可以使用MA函数来计算。
2、多变量时间序列相关函数
（1）VAR：VAR是短期预测的一种重要方法。
它的主要思想是，未来的值可以由当前的值以及过去的值来预测。
它可以用来检测多个变量之间的相关性，反应不同变量间的影响关系。
在EViews中，可以使用VAR函数来计算多变量时间序列之间的相关性。
用EVIEWS处理时间序列分析
应用时间序列分析实验手册目录目录1第二章时间序列的预处理2一、平稳性检验2二、纯随机性检验9第三章平稳时间序列建模实验教程9一、模型识别9二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法）14三、模型的显著性检验17四、模型优化18第四章非平稳时间序列的确定性分析19一、趋势分析19二、季节效应分析34三、综合分析38第五章非平稳序列的随机分析44一、差分法提取确定性信息44二、ARIMA模型57三、季节模型61第二章时间序列的预处理一、平稳性检验时序图检验和自相关图检验（一）时序图检验根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的X围有界、无明显趋势及周期特征例2.1检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性1.在Eviews软件中打开案例数据图1：打开外来数据图2：打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据文件中序列的名称可以在打开的时候输入，或者在打开的数据中输入图3：打开过程中给序列命名图4：打开数据2.绘制时序图可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline；绘制好后可以双击图片对其进行修饰，如颜色、线条、点等图1：绘制散点图图2：年份和产出的散点图10020030040050060019601970198019902000YEARO U T P U T图3：年份和产出的散点图（二）自相关图检验 例2.3导入数据，方式同上；在Quick 菜单下选择自相关图，对Qiwen 原列进行分析；可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列。
图1：序列的相关分析图2：输入序列名称图2：选择相关分析的对象图3：序列的相关分析结果:1.可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列2.看Q统计量的P值：该统计量的原假设为X的1期，2期……k期的自相关系数均等于0，备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0，因此如图知，该P值都>5%的显著性水平,所以接受原假设,即序列是纯随机序列,即白噪声序列(因为序列值之间彼此之间没有任何关联,所以说过去的行为对将来的发展没有丝毫影响,因此为纯随机序列,即白噪声序列.)有的题目平稳性描述可以模仿书本33页最后一段.（三）平稳性检验还可以用：单位根检验：ADF,PP检验等；非参数检验：游程检验图1：序列的单位根检验表示不包含截距项图2：单位根检验的方法选择图3：ADF检验的结果：如图，单位根统计量ADF=-0.016384都大于EVIEWS给出的显著性水平1%-10%的ADF临界值，所以接受原假设，该序列是非平稳的。
Eviews软件操作指令
ＥViews软件操作一、建立工作文件打开ＥViews主窗口；从ＥViews主菜单中点击File键，选择Ｎew→Workfile，则打开一个Workfile Range选择框，其中需做三项选择：①Workfile frequency；②Start date；③End date 。
根据数据的性质做①Workfile frequency；②Start date；③End date各项选择。
点击OK键。
这时会建立一个尚未命名的工作文件（Workfile：UNTITLED）。
点击name 键（起名，保存）。
二、关闭工作文件从ＥViews三、打开工作文件双击ＥViews标识，从主窗口，点击File→open→Workfile→工作文件名（工作文件名字符不得超过１６个）。
四、输入数据从主窗口，点击Quick→Empty Group→用手工输入数据。
输入好数据后，对时间序列数据name（起名）→save（保存）。
也可从Ecxel中把数据粘贴到Empty Group，name→save。
注意：如果输入数据错误，如何该？从Ｅviews主菜单中点击Edit键。
五、用公式生成新序列从主窗口，点击Quick→Generate Series→输入计算公式。
最常用运算符号：加（+），减（-），乘（*），除（/），乘方（^），X的一阶差分（D（X），即X-X（-1）），对X取自然对数（log（X）），对X取自然对数后做一阶差分D(log（X）），下面是@函数及其含义：@SUM（X）——序列X的和@MEAN（X）——序列X的均值@ V AR（X）——序列X的方差@ SUMSQ（X）——序列X的平方和@ COV（X，Y）——序列X和序列Y协方差@ COR（X，Y）——序列X和序列Y@ R2——R2统计量@RBA R2——调整的R2统计量@ SE——回归函数的标准误差@ F——F统计量@ MOV A V（X，n）——序列X的n期移动平均，其中n为整数六、改变工作文件区间从主窗口，点击proc→structure/Resize Current Page→改变区间。
EVIEWS序列相关检验2介绍
EVIEWS序列相关检验2介绍
Eviews序列相关检验（Serial Correlation Test）使用EViews可
以快捷方便地进行序列相关检验。
该工具可以使用不同的统计检验来检验
序列数据中是否存在自相关性。
一、检验原理
序列相关检验，也称为自相关检验，用于检查序列数据中是否存在其
中一种自相关性。
假设序列数据由一个残差过程组成，其中残差经过自相
关过程。
自相关过程指的是延迟和移动残差之间的关系（即序列数据可能
存在其中一种趋势或周期性变化）。
序列相关检验的目的是检测残差序列
是否存在自相关性，以及其是否具有统计学意义。
二、序列相关检验方法
使用EViews可以实现以下几种序列相关检验方法：
1）Durbin-Watson法：该测试方法使用差分来计算系数，并计算残差。
如果系数的值落在特定的范围之内，则说明残差具有显著的自相关特性。
此外，Durbin-Watson法还可以用于检查残差是否具有趋势或移动性。
2）Dickey-Fuller测试：该测试法基于假设残差序列是一个时变趋
势的非周期性过程。
假如该假设成立，则可以拟合一个线性模型，用于描
述残差的趋势，然后通过相关指标来评估该模型的拟合程度。
3）Cum-Sum法：该测试法基于假设残差序列具有定常性质，即残差
中可能存在其中一种移动性。
实验二 EVIEWS中时间序列相关函数操作
实验二 EVIEWS中时间序列相关函数操作【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。
【实验内容】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；二、各种常用差分函数表达式；三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；【实验步骤】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
⒉命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。
命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998㈡输入Y、X的数据⒈DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X⒉鼠标图形界面方式在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
㈢生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X、时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(84)㈣选择若干变量构成数组，在数组中增加变量。
时间序列的eview操作步骤
1.打开eviews软件，点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处，选择时间序列dated-regular frequency。
在date specification中选择monthly，start（起始时间）输入2005M11，end（终止时间）输入2008M6（eviews的时间序列没有间隔序列输入就将时间进行调整）。
右下角为工作间取名字tmd。
点击ok。
在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字tmd，点击OK。
将数据填写入内就生成了以tmd为名的数据集2. 点击view-United root test，test type选择ADF检验，滞后阶数中lag length 选择SIC检验，点击ok得结果如下：一阶差分：点击GENR命令按钮，在输入框中输入bod1=D(bod)，得到一阶差分后的结果：再对一阶差分后的数据同样进行平稳性检验（单根值检验）ADF序列零均值化①在命令窗口输入如下命令（如下图所示）：Scalar m=@mean(tmd)其中：Scalar命令在Eviews中表示生成标量数据（均值只是一个数，而不是序列）。
在tmd窗口下选择菜单操作方式：单击Genr在对话框中输入BOD1=BOD-m得到零均值后的新序列tmd1与之前的数据完全不同。
3. 在工作区双击序列图标tmd1，再选用菜单操作方式：View—>Correlogram，在出现的对话框点击OK。
4.估计模型中的未知参数识别透明度这组时间序列适合的模型后，需要进一步的估计模型中的具体参数，下面就用eviews软件进行估计。
由前面的图形看出：自相关系数和偏相关系数具有相似的衰减特点：衰减快，偏相关图中，2阶以后函数值趋于0，呈截尾性选AR(2)；而在自相关图中，在4阶以后函数值趋于0，呈拖尾性，因此可将q取3故可选MA(3)模型。
利用菜单操作建立ARMA模型。
eviews时间序列一阶自相关检验命令
eviews时间序列一阶自相关检验命令摘要：一、引言二、eviews 时间序列一阶自相关检验命令介绍1.语法结构2.参数说明三、eviews 时间序列一阶自相关检验命令实例1.数据准备2.命令执行3.结果解读四、结论正文：一、引言在时间序列分析中，自相关系数检验是评估时间序列数据之间关系的重要方法。
eviews 作为一款强大的时间序列分析软件，提供了丰富的自相关系数检验命令。
本文将详细介绍eviews 时间序列一阶自相关检验命令及其应用。
二、eviews 时间序列一阶自相关检验命令介绍1.语法结构eviews 时间序列一阶自相关检验命令为：ACF(depvar, type, lags, options)其中：- depvar：因变量（时间序列数据）- type：自相关系数类型，包括"ACF"（自相关系数）和"CCF"（偏自相关系数）- lags：滞后阶数- options：可选参数，如"plot"（绘制自相关系数图）2.参数说明在上述语法结构中，depvar 表示需要进行自相关检验的时间序列数据，type 表示需要计算的自相关系数类型，lags 表示需要计算的滞后阶数。
options 为可选参数，用于指定是否绘制自相关系数图等。
三、eviews 时间序列一阶自相关检验命令实例1.数据准备假设我们已经得到了一个时间序列数据集，包含以下变量：- 时间（time）- 因变量（y）2.命令执行我们可以通过以下命令计算时间序列一阶自相关系数：ACF(y, ACF, 1)该命令表示计算y 变量的一阶自相关系数（ACF），滞后阶数为1。
3.结果解读命令执行后，eviews 会显示计算得到的自相关系数结果。
对于一阶自相关系数，我们主要关注其p 值。
如果p 值小于显著性水平（通常为0.05），则说明因变量与自身存在显著的正相关或负相关关系；反之，则无法拒绝原假设，认为因变量与自身不存在显著的相关关系。
计量经济学Eviews软件应用5---【序列相关】--1次课资料
验，也表明不存在高阶自相关性，因此，模型已消除
了自相关性的影响，中国城乡居民储蓄存款模型应该
为：
, ln Yˆt 7.835861 2.917785lnXt ,,,,,,, ,,,, s (0.31788),, (0.056726)
,,,,t (24.65034),, (51.43626)
R2 0.998042,,,,,,DW =1.619181
(3) 如果存在一阶自相关性，用DW值来估计自相关系数 ˆ (4) 利用估计的 ˆ 值，用OLS法估计广义差分方程：
yt ˆ yt1 b0 (1 ˆ )+b1(xt ˆ xt1)+ t
(5) 利用OLS估计模型：ln yt b0 +b1 ln xt +t ，检验此模型
是否存在自相关性，如果存在自相关性，如何消除？解释
211221142007401451221图中ac表示各期的自相关系数pac表示各期的偏自相关系数为了直观地反映相关系数值的大小在图形左半部分分别绘制了相关系数和偏相关系数的直方图其中虚线表示期偏相关系数的直方块超过虚线部分时表明偏相关系数即存在s阶自相关性
计量经济学软件应用
——Eviews软件实验之序列相关
在估计对话框中直接键入： lnY C lnX AR(1) 可得如下结果，见下表：
从上页表 可以看出，这时 DW 1.539688，查 n 20,, k 1,, 0.05 的 DW统计量表，得 dL 1.20, dU 1.41 而 dU 1.41 DW 1.539688<4 dU 2.59 ，这表明，模型 已不存在自相关性。此时，回归方程为：
斜率系数经济含义。
Eviews软件操作实例
例4：表5-4 为美国1950-1991年制造业的库存 (y) 与
eviews自相关系数
eviews自相关系数Eviews自相关系数自相关系数是一种用于研究时间序列数据中自变量和因变量之间关系的统计指标。
在Eviews软件中，自相关系数可以通过自相关函数来计算和分析。
自相关函数是衡量时间序列数据与其自身滞后版本之间相关性的统计函数。
它可以帮助我们了解时间序列数据中的趋势和周期性。
在Eviews软件中，我们可以通过选择“Quick/Estimate Equation”来进行自相关系数的计算。
在这个窗口中，我们可以选择需要进行自相关系数分析的变量，并设置滞后阶数。
自相关系数的计算是基于以下假设的：数据是平稳的，即均值和方差不随时间变化。
如果数据不平稳，我们需要进行差分运算，将其转化为平稳序列，然后再进行自相关系数的计算。
在Eviews中，自相关系数的取值范围是-1到1之间。
当自相关系数接近1时，表示变量之间存在正相关关系；当自相关系数接近-1时，表示变量之间存在负相关关系；当自相关系数接近0时，表示变量之间不存在线性相关关系。
在实际应用中，自相关系数可以用于判断时间序列数据是否存在自相关性。
如果自相关系数显著不等于0，则可以认为数据存在自相关性。
通过分析自相关系数，我们可以了解时间序列数据中的趋势和周期性，从而预测未来的变化趋势。
Eviews软件还提供了自相关系数的图表展示功能。
我们可以选择“View/Graphs/Residual Diagnostics”来查看自相关系数图。
在这个图表中，横坐标表示滞后阶数，纵坐标表示自相关系数的值。
通过观察图表的走势，我们可以进一步了解时间序列数据中的自相关性。
Eviews是一款强大的统计分析软件，可以帮助我们计算和分析时间序列数据中的自相关系数。
通过对自相关系数的计算和分析，我们可以了解时间序列数据中的趋势和周期性，从而进行未来的预测和决策。
希望本文对你理解Eviews自相关系数的计算和分析有所帮助。
如果你有任何问题或需要进一步了解，请随时提问。
Eviews软件操作指令
ＥViews软件操作及练习题指令一、建立工作文件打开ＥViews主窗口；从ＥViews主菜单中点击File键，选择Ｎew→Workfile，则打开一个Workfile Range选择框，其中需做三项选择：①Workfile frequency；②Start date；③End date 。
根据数据的性质做①Workfile frequency；②Start date；③End date各项选择。
点击OK键。
这时会建立一个尚未命名的工作文件（Workfile：UNTITLED）。
点击name 键（起名，保存）。
二、关闭工作文件从ＥViews三、打开工作文件双击ＥViews标识，从主窗口，点击File→open→Workfile→工作文件名（工作文件名字符不得超过１６个）。
四、输入数据从主窗口，点击Quick→Empty Group→用手工输入数据。
输入好数据后，对时间序列数据name（起名）→save（保存）。
也可从Ecxel中把数据粘贴到Empty Group，name→save。
注意：如果输入数据错误，如何该？从Ｅviews主菜单中点击Edit键。
五、用公式生成新序列从主窗口，点击Quick→Generate Series→输入计算公式。
最常用运算符号：加（+），减（-），乘（*），除（/），乘方（^），X的一阶差分（D（X），即X-X（-1）），对X取自然对数（log（X）），对X取自然对数后做一阶差分（Dlog（X）），下面是@函数及其含义：@SUM（X）——序列X的和@MEAN（X）——序列X的均值@ V AR（X）——序列X的方差@ SUMSQ（X）——序列X的平方和@ COV（X，Y）——序列X和序列Y协方差@ COR（X，Y）——序列X和序列Y@ R2——R2统计量@RBA R2——调整的R2统计量@ SE——回归函数的标准误差@ F——F统计量@ MOV A V（X，n）——序列X的n期移动平均，其中n为整数六、改变工作文件区间从主窗口，点击proc→structure/Resize Current Page→改变区间。
用EVIEWS处理时间序列分析
应用时间序列分析实验手册目录目录 (2)第二章时间序列的预处理 (3)一、平稳性检验 (3)二、纯随机性检验 (9)第三章平稳时间序列建模实验教程 (10)一、模型识别 (10)二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法） (14)三、模型的显著性检验 (17)四、模型优化 (18)第四章非平稳时间序列的确定性分析 (19)一、趋势分析 (19)二、季节效应分析 (34)三、综合分析 (38)第五章非平稳序列的随机分析 (44)一、差分法提取确定性信息 (44)二、ARIMA模型 (57)三、季节模型 (62)第二章时间序列的预处理一、平稳性检验时序图检验和自相关图检验（一）时序图检验根据平稳时间序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征例2.1检验1964年——1999年中国纱年产量序列的平稳性1.在Eviews软件中打开案例数据图1：打开外来数据图2：打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据文件中序列的名称可以在打开的时候输入，或者在打开的数据中输入图3：打开过程中给序列命名图4：打开数据2.绘制时序图可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline；绘制好后可以双击图片对其进行修饰，如颜色、线条、点等图1：绘制散点图图2：年份和产出的散点图10020030040050060019601970198019902000YEARO U T P U T图3：年份和产出的散点图（二）自相关图检验 例2.3导入数据，方式同上；在Quick 菜单下选择自相关图，对Qiwen 原列进行分析；可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列。
图1：序列的相关分析图2：输入序列名称图2：选择相关分析的对象图3：序列的相关分析结果:1. 可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列2.看Q统计量的P值：该统计量的原假设为X的1期，2期……k期的自相关系数均等于0，备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0，因此如图知，该P值都>5%的显著性水平,所以接受原假设,即序列是纯随机序列,即白噪声序列(因为序列值之间彼此之间没有任何关联,所以说过去的行为对将来的发展没有丝毫影响,因此为纯随机序列,即白噪声序列.) 有的题目平稳性描述可以模仿书本33页最后一段.（三）平稳性检验还可以用：单位根检验：ADF,PP检验等；非参数检验：游程检验图1：序列的单位根检验表示不包含截距项图2：单位根检验的方法选择图3：ADF检验的结果：如图，单位根统计量ADF=-0.016384都大于EVIEWS给出的显著性水平1%-10%的ADF临界值，所以接受原假设，该序列是非平稳的。
EVIEWS序列相关性检验及补救
EVIEWS序列相关性检验及补救⽬的：1、正确使⽤EVIEWS2、能根据计算结果进⾏序列相关性检验和补救。
3、数据为demo data3实例：国内⽣产总值和出⼝总额之间的关系分析（序列相关性检验及补救）根据某地区1978－1998年国内⽣产总值与出⼝总额的数据资料，其中X表⽰国内⽣产总值（⼈民币亿元），Y表⽰出⼝总额（⼈民币亿元）。
试建⽴⼀元线性回归函数。
设模型函数形式为：obs X Y19783624.100134.800019794038.200139.700019804517.800167.600019814860.300211.700019825301.800271.200019835957.400367.600019847206.700413.800019858989.100438.3000198610201.40580.5000198711954.50808.9000198814922.301082.100198916917.801470.000199018598.401766.700199121622.501956.000199226651.902985.800199334560.503827.100199446670.004676.300199557494.905284.800199666850.5010421.80199773142.7012451.80199878017.8015231.701、⽤OLS估计⽅法求模型的参数估计值点击NEW－WORKFILE，输⼊X,Y的数据。
点击QUICK－ESITMATE EQUATION，在对话框中输⼊Y C X，结果如下：2、⾃相关检验（1）图⽰法由上述OLS计算，可直接得到残差RESID，运⽤GENR命令⽣成序列E，则在QUICK菜单中选GRAPH，在图形对话框中输⼊：E E(-1)，再点击SCATTER DIOGRAM。
得结果如下，从图中可以看出残差et呈线性⾃回归，表明随机误差ut存在⾃相关。
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eviews时间序列一阶自相关检验命令
在EViews中，我们可以使用AR（p）模型来进行时间序列的一阶自相关检验。
AR（p）模型表示自回归模型，其中p表示阶数。
一阶自相关检验是用来确定时间序列数据是否存在自相关性。
自相关是指序列中一个值与其在时间上前一时刻的值之间的相关性。
在时间序列分析中，我们希望序列的值是彼此相互独立的，因此自相关性可能会影响我们对序列的分析和预测。
在EViews中，可以通过以下步骤来进行一阶自相关检验：
1.打开EViews软件并导入时间序列数据。
2.在EViews主菜单中选择“Quick/Estimate Equation”（快速估计方程）。
3.在“Equation Specification”（方程规范）对话框中，输入要估计的模型。
例如，如果要进行一阶自相关检验，则可以输入模型“y c ar(1)”。
- “y”表示被解释变量。
- “c”表示常数项。
- “ar(1)”表示自回归项，其中1表示阶数。
4.单击“OK”按钮以估计模型。
5.将结果显示为估计方程的系数，t统计量，R-squared（R平方值）等。
在估计方程后，EViews将为我们提供一阶自相关检验的结果。
重要的统计值包括Jarque-Bera（JB）统计量、ARCH LM检验、DW统计量等。
- Jarque-Bera（JB）统计量是用来检验数据是否服从正态分布。
如果JB统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。
- ARCH LM检验旨在检验序列中是否存在异方差性。
如果ARCH LM 统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即序列中存在异方差性。
- Durbin-Watson（DW）统计量是用来检验序列的自相关性。
DW统计量的值介于0和4之间，如果DW值接近于2，则表示序列不存在一
阶自相关。
除了上述统计量之外，EViews还提供了其他有关模型估计的信息，包括系数的标准误差、置信区间、F统计量和R平方等。
总结起来，EViews提供了方便快捷的方法来进行时间序列的一阶
自相关检验。
使用AR（p）模型，我们可以轻松地估计时间序列数据，并通过统计量来判断序列的自相关性和其他性质。
通过这些分析结果，我们可以更好地理解时间序列数据的特征，并进行进一步的分析和预测。