利用eviews实现时间序列的平稳性检验与协整检验
时间序列经济模型EVIEWS操作
时间序列计量经济学模型一．企业景气指数和企业家信心指数1.1建立工作文件并录入数据，如图1所示图1这是企业景气指数和企业家信心指数的原始数据，prosperity代表企业景气指数，confidence代表企业家信心指数。
1.2平稳性检验1.2．1平稳性的图示判断（图2）图2从图中可以看出企业景气指数和企业家信心指数这两序列都是非平稳的。
1.2.2样本自相关图判断点击主界面Quick\Series Statistics\Correlogram...，在弹出的对话框中输入prosperity，点击OK就会弹出Correlogram Specification对话框，选择Level，并输入要输出的阶数(一般默认为24)，点击OK，即可得到prosperity的样本相关函数图,如图3所示。
图3从上述样本相关函数图，可以看到企业景气指数（prosperity）的样本相关函数是缓慢的递减趋于零的，但随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过企业景气指数（prosperity）的样本相关图，可初步判定该企业景气指数（prosperity）时间序列非平稳。
同理得：confidence的样本相关函数图,如图4所示图4从上述样本相关函数图，可以看到企业家信心指数（confidence）的样本相关函数是缓慢的递减趋于零的，但随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过企业家信心指数（confidence）的样本相关图，可初步判定该企业家信心指数（confidence）时间序列非平稳。
1.2.3单位跟检验单位跟检验((ADF检验检验))（1）企业景气指数（prosperity）采用ADF检验对prosperity序列进行平稳性的单位根检验。
点击主界面Quick\Series Statistics\Unit Root Test...，在弹出的Series对话框中输入prosperity，点击OK，就会出现UnitRoot Test对话框，如图5所示。
eviews操作及案例-简版
■ 成本分析和预测
■ 蒙特卡罗模拟
■ 经济模型的估计和仿真 ■ 利率与外汇预测
EViews 引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分
析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：
（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；
（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生
实验七 ___________________________________________________________67
1
FuRretAlphlreorridrguehctpesrdordewsuitectrhivopenedrpbrmyioshEsiicbooitnneoodfmtewhtitreihccosoutIpynprsiteirgthumttiesosiowfonnSe.r.WUFE.
第一部分 EViews 基本操作
第一章 预 备 知识
一、什么是 EViews
EViews (Econometric Views)软件是 QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基
于 Windows 平台下的应用软件，其前身是 DOS 操作系统下的 TSP 软件。EViews 具有现代
自 结合课程论文，自拟上机内容（不低于 定 10 学时上机）。
FuRretAlphlreorridrguehctpesrdordewsuitectrhivopenedrpbrmyioshEsiicbooitnneoodfmtewhtitreihccosoutIpynprsiteirgthumttiesosiowfonnSe.r.WUFE.
eviews时间序列分析
滞后阶数的确定 EViews提供了最常用的LR检验统计量，最终
预测误差FPE，AIC信息准则，SC信息准则 和HQ信息准则。
例：case43中序列y1,y2,y3分别表示我国
1952-1988年工业部门、交通运输部门和商 业部门的产出指数序列，试建立VAR模型。
1.97 0.93 0.2 1.14 0.22 0.56 LY 0.56 0.29 0.24 LY LYt 1 . 3 0 . 63 0 . 07 t 1 t 2 0.28 0.13 0.89 0.52 0.03 0.23 0.6 0.37 0.66 0.72 LY 0.24 0 . 22 0 . 004 0 . 63 t 3 0.47 0.08 0.53 0.37
从输出结果的最后一行知道，特征根是
1/0.62=1.61，满足平稳性要求。
三、模型的检验
参数估计后，应该对ARMA模型的适合性进
行检验，即对模型的残差序列et进行白噪声 检验。 若残差序列不是白噪声序列，意味着残差序 列还存在有用信息没被提取，需要进一步改 进模型。 常用的是残差序列的卡方检验
二、模型的参数估计
从EViews主菜单中点击Quick键，选择
Estimate Equation功能。在随即弹出 Equation specification对话框中输入 D(Y) c AR(I) AR(2) 将样本范围改为1949 ~ 2000年，留下2001 年的值用于计算预测精度。
Dy t 0.1429 u t (8.7) u t 0.6171u t 1 vt (5.4)
例2
承接上例，对序列sz 做单位根PP检验 在单位根检验定义对话框中，把Test Type 下 面的选项改为PP，系统会根据序列样本量自 动在Truncation lag中给出推荐的值，其他选 项意义与ADF检验相同。
eviews协整检验协整方程
在EViews中进行协整检验和估计协整方程可以按照以下步骤进行：1. 导入数据：-打开EViews软件，选择"File" -> "Open"，导入需要进行协整检验的时间序列数据。
2. 创建VAR（向量自回归）模型：-选择"Quick/Estimation"或"Object/New Object"，然后选择"VAR"，创建一个新的VAR对象。
-在VAR对话框中，选择要包含在模型中的所有变量，并指定滞后阶数(lags)和其他选项。
-点击"OK"以创建VAR模型。
3. 进行协整检验：-在VAR对象上右键单击，选择"View/Residual Diagnostics"，打开模型诊断窗口。
-在模型诊断窗口中，选择"Tests"选项卡，在下拉菜单中选择"Engle-Granger Cointegration Test"。
-确定要检验的变量组合，点击"OK"进行协整检验。
结果将显示在输出窗口中。
4. 估计协整方程：-如果协整检验结果表明存在协整关系，可以进行协整向量估计。
-在VAR对象上右键单击，选择"View/Cointegrating Vectors"，打开协整向量窗口。
-在协整向量窗口中，选择所需的变量组合，并点击"OK"进行估计。
结果将显示在输出窗口中。
需要注意的是，以上步骤仅为一般性指导，具体操作可能因数据和研究目的而有所调整。
在使用EViews进行协整检验和估计协整方程时，建议参考EViews用户手册或相关教程以获取更详细的操作指导。
平稳协整
ADF检验
ADF检验是通过下面三个模型完成的： p 模型（1）： ∆ y = δ y + λ ∆y +u
t t −1
∑
j =1
j
t− j
t
模型（2）： ∆ y t = α + δ y t − 1 +
∑λ
j =1
p
j
∆ yt − j + ut
模型（3）： ∆yt = α + β t + δ yt −1 + ∑ λ j ∆yt − j + ut
平稳、协整、格兰杰因果检验
1、平稳性检验 2、协整检验 3、格兰杰因果检验
1、平稳性检验
通常情况下，我们所说的平稳性是指弱平稳， 即如果一个时间序列的均值和方差在任何时间保 持恒定，并且两个时期t和t+k之间的协方差仅依赖 于两时期之间的距离k，而与计算这些协方差的实 际时期t无关，则该时间序列是平稳的。 常见的时间序列的平稳性检验方法有以下四 种：利用散点图进行平稳性判断、利用样本自相 关函数进行平稳性判断、单位根检验、ADF检验。 下面仅介绍如何利用Eviews进行ADF检验时 间序列的平稳性。
i =1
β i xt−i + u t
则检验对存在格兰杰非因果性的零假设是：
H0 : β1 = β2 =L= βk = 0
要对两个乃至多个时间序列进行格兰杰因 果检验，可以在Eviews6.0软件的主菜单中选 择Quick→Group Statistics→Granger Causality Test命令，在弹出的Series List对 话框中对要进行格兰杰因果检验的序列或者 变量进行设置，确定后在弹出的Lag Specification对话框中进行滞后阶数的设置， 确定后得到格兰杰因果检验结果。 下面我们举一个例子介绍如何利用 Eviews6.0软件进行格兰杰因果检验。
Eviews数据统计与分析教程8章 时间序列模型-协整理论
EViews统计分析基础教程
三、随机过程
分类：
•白噪声（White Noise）过程
•随机游走（Random Walk）过程。
EViews统计分析基础教程
三、随机过程
分类： 白噪声过程 白噪声过程是指，对于随机过程{xt,t∈T}，如果 E (xt) = 0 Var(xt)= σ2< ∞ Cov (xt，xt+-s) =0 其中，t∈T，（t+s）∈T，s≠0，此时{xt}为白噪声过程。 白噪声过程是平稳的随机过程，其均值为0，方差为常数， 随机变量间不相关。白噪声源于物理学，指功率谱密度在整 个频域内均匀分布的噪声。
EViews统计分析基础教程
四、时间序列模型的分类
3、自回归移动平均（ARMA）模型
自回归移动平均模型是由自回归模型AR（p）和移动平均模 型MA（q）共同组成的随机过程，因而也被称为混合模型， 记作ARMA（p, q）。其表达式为 xt =c+1xt-1 + 2 xt-2 + …+p xt-p+ ut +β1 ut-1 +β2 ut-2 + …+βqut –q 其中，p和 q分别表示自回归模型和移动平均模型的最大阶 数。当p=0时，自回归移动平均模型ARMA（0, q）= MA （q）；当q=0时，自回归移动平均模型ARMA（p, 0）= AR （p）。
EViews统计分析基础教程
四、时间序列模型的分类
2、移动平均（MA）模型 时间序列{xt }的q阶移动平均（MA，Moving Average）模型 的表达式为 xt = c + ut +β1 ut -1 +β2 ut -2 + … +βq ut –q 其中，参数c为常数；β1，β2，…，βq为移动平均模型的系 数，是模型的待估参数；q为移动平均模型的阶数；ut为白 噪声序列，其均值为0，方差为σ2。称xt为q阶移动平均过程， 用MA（q）表示。 时间序列{xt }由1个ut和q个ut的滞后项加权的和组成， “移动”是指时间t的变化，“平均”指的是ut滞后项的加权 和。
时间序列分析实验1 Eviews的基本操作与平稳性检验
实验目的： 1. 熟悉 Eviews 的基本操作，重点是工作文件的创建、数据的录入（导入） 。 2. 掌握散点图、时序图以及自相关图的操作。 3. 掌握序列平稳性的检验。
, x100 ，将它们保存起来，命名为 aut，考察这个序
实验内容：
1. 随机产生 100 个标准正态分布的随机数（可在 Matlab 中进行） ，将结果导入 Eviews 中，命名为 rand_num，绘制时序图和自相关图。
2. 考察上述序列的平稳性。
3. 对于自回归过程 X t 0.5 X t 1 0.6 t ，其中 t ~ i.i.d . N (0, 1) ，从初值 X 0 1开 始，模拟生成序列 x1 , x2 , 列的平稳性。
eviews时间序列分析实验Word版
实验一ARMA 模型建模一、实验目的学会检验序列平稳性、随机性。
学会分析时序图与自相关图。
学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，以及掌握利用ARMA 模型进行预测的方法。
学会运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。
二、基本概念 1 平稳时间序列：定义：时间序列{zt}是平稳的。
如果{zt}有有穷的二阶中心矩，而且满足：（a ）ut= Ezt =c;（b ）r(t,s) = E[(zt-c)(zs-c)] = r(t-s,0) 则称{zt}是平稳的。
2 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。
它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测。
具有如下结构的模型称为P 阶自回归模型，简记为AR(P)。
⎪⎪⎪⎪⎨⎧<∀=≠===≠+++++=---ts Ex t s E Var E x x x x t s s t t t p t p t p t t t ,0,0)(,)(，0)(0222110εεεσεεφεφφφφε3 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。
它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。
具有如下结构的模型称为Q 阶移动平均回归模型，简记为MA(q)。
4 ARMA 模型：ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合， 便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA 。
具有如下结构的模型称为自回归移动平均回归模型，简记为ARMA(p,q)。
112220()0(),()0,t t t t q t q q t t t s x E Var E s t εμεθεθεθεθεεσεε---⎧=+----⎪≠⎨⎪===≠⎩，⎪⎪⎪⎪⎨⎧<∀=≠===≠≠---++++=----ts Ex t s E Var E x x x t s s t t t q p q t q t t p t p t t ,0,0)(,)(，0)(0，0211110εεεσεεθφεθεθεφφφε三、实验内容及要求 1 实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；2 实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。
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。
协整检验eviews
四．协整检验的相关应用一．基本思想及注意要点、适用条件1．基本思想尽管一些变量是非平稳的而且是同阶单整的（比如，同为I（1）与I（2）），但有时如果我们对它们之间的关系进行长期观察，会发现它们之间是存在着某种内在的联系的，即它们之间从长期看存在着稳定的均衡关系。
比如，两个醉汉，同时从某一个平行的地点出发，尽管如果你单独观察某一个醉汉，会发现它们的走路并无明显的规律可循，而且，随着时间的延长，有偏离其走路均值的幅度越来越大的特点（非平稳），但如果你事前在他们腰间拴一条绳子，而且他们波动的趋势恰好相反，那么，你会发现，从长期来看，他们所走过路，是相对具有某种稳定的关系的，我们通常称这种观察到的现象为所谓的协整关系。
也可想一下“一条绳子上拴两个蚂蚱”。
2．注意要点（1）协整一定是针对于同阶单整的，即两个或多个变量之间一定是同样一个I（n）过程，即大家都必须是经相同阶的差分后才会平稳。
直观的，如果将平稳时间序列数据看作是“正常人”，非平稳时间序列数据看作是“醉汉”，那么，只有“醉汉”之间才可能存在协整关系，而且只有“醉”的程度是一样的，才可能存在协整关系。
故要利用协整技术，前提条件就是先判断，你的变量序列是不是“醉汉”。
拴一条绳子在两个“醉汉”之间，在数学上可类比于线性组合。
（2）如果存在协整关系，那么表明你在假定模型的时候，认为两个或多个变量之间的关系不是单向的。
协整只表明所观察的两个或几个变量之间长期可能存在某种稳定的相对关系，但通常并不能一定认为二者就具有因果关系，这也是为何实证当中，一般是将协整与所谓的格兰杰因果检验同时运用的原因（3）从上面的比如可知，即使两个变量之间存在协整关系，而且也检验出存在因果关系，但这种因果关系的方向通常并不确定，而且由于协整都是基于原始变量非平稳的，因而，此前的“仪器”一般是失效的，故通常不要试图对协整的分析结果进行乘数等解析。
比如，一般不能说x变化多少引起y变化多少。
用EVIEWS处理时间序列分析报告
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 (11)第三章平稳时间序列建模实验教程 (12)一、模型识别 (12)二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法） (17)三、模型的显著性检验 (21)四、模型优化 (22)第四章非平稳时间序列的确定性分析 (24)一、趋势分析 (24)二、季节效应分析 (42)三、综合分析 (48)第五章非平稳序列的随机分析 (54)一、差分法提取确定性信息 (54)二、ARIMA 模型 (68)三、季节模型 (74)第二章时间序列的预处理、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Ranct. 1 3G JSanvls; 196」 图2 :年份和产出的散点图廿胡 Pnxjot^ Graph! QVrLILED VnTfctiles Ift^r 2\Urrtitie<i匚何冈K outpilYEAR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。
006 0 I9601970 1980199000 5 00 4 00300 2002000图1 :序列的相关分析图2 :输入序列名称C orrelo^ra* Speci fica・.Correlogram ofE LeireJj''1st di ffereitt 21\(1 disrLa^s to incliide固—图2 :选择相关分析的对象H¥i FTS - F?iPrif?iT ： QT¥HW Tnrfrfilf?: ffi1.4\nnr iTlrdlPil-a Edi< C'bjflcl Viow Frefl Qu ；dr 0虫liam Virtd-sv Half■颌 X炬呼]毗r]gjB?t|mer 慨s| Prmt|M4ne.卜^叩©. arr|抄8«]或眦|lcerr Lir^ltarCorrelogram ol UlWtNDate: [K/23/D8 Tima: 21:36 Sarrpl&. 1949 19QSIncluded DDservatioiis:工Ajlacarention Partial Correlation1 XJ.177 -0.177 20 017 .nni5 J ii l/-1 III .T4 0.013 0.065 5 -0.167 -0.1SG6 0 zas -n run 7Q 0 016日-0JQ12 0.063 9 -0 021』0221U 0.D53 U1J13 11 O.D® 0.035 12 -0.^9 -0.079 13 0 077 D M014 -0.036 U UWU 帖 ^O.TO -0.04^ 16 £ 血 0 IrO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1.354J 1 nfln ； 3.3253 3.3435 4.S17 5 TFI40 5.2S43 5.39^ 54227 土T5.G4536.1721b.=/43 7J0134 沖口22予13佑饰归芜册芒4/帘也14^544677 J 3 9 5 J - J -4 n^D^n^n^n-n^n^n^n-n-n-n-n-nu-n^n irn图1:序列的单位根检验图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。
利用eviews实现时间序列的平稳性检验与协整检验
利用eviews实现时间序列的平稳性检验与协整检验在对时间序列Y、X1进行回归分析时需要考虑Y与X1之间是否存在某种切实的关系，所以需要进行协整检验。
1.1利用eviews创建时间序列Y、X1 ：打开eviews软件点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处workfile structure type处又三项选择，分别是非时间序列unstructured/undate，时间序列dated-regular frequency，和不明英语balance panel。
选择时间序列dated-regular frequency。
在date specification中选择年度，半年度或者季度等，和起始时间。
右下角为工作间取名字和页数。
点击ok。
在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字如Y，点击OK。
将数据填写入内。
1.2对序列Y进行平稳性检验：此时应对序列数据取对数，取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。
具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr，输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy。
再对logy序列进行平稳性检验。
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：Null Hypothesis: LOGY has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller teststatistic -2.75094601716637 0.0995139988900359Test critical values: 1% level -4.297072756022265% level -3.2126963902622510% level -2.74767611540013当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时，序列为平稳序列。
数模之Eviews教程时间序列ARIMA模型
图形表示出：该序列具有相同的均值，但从样本自相关图看，虽然自相关系数缓慢下降到0，但随着时间的推移，则在0附近波动且呈发散趋势。 样本自相关系数显示：r1=0.48，落在了区间[-0.4497, 0.4497]之外，因此在5%的显著性水平上拒绝1的真值为0的假设。 该随机游走序列是非平稳的。
可以看出:k>0时，rk的值确实落在了该区间内，因此可以接受 k(k>0)为0的假设。同样地，从QLB统计量的计算值看，滞后17期的计算值为26.38，未超过5%显著性水平的临界值27.58，因此,可以接受所有的自相关系数k(k>0)都为0的假设。因此，该随机过程是一个平稳过程。
序列Random2是由一随机游走过程 Xt=Xt-1+t生成的一随机游走时间序列样本。其中，第0项取值为0， t是由Random1表示的白噪声。
随机时间序列的计量经济学模型
时间序列的平稳性及其检验随机时间序列分析模型协整分析与误差修正模型
§9.1 时间序列的平稳性及其检验
一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型二、时间序列数据的平稳性三、平稳性的图示判断四、平稳性的单位根检验五、单整、趋势平稳与差分平稳随机过程
一、问题的引出：非平稳变量与经典回归模型
进行回归，如果确实发现=1，就说随机变量Xt有一个单位根。
一般地:
检验一个时间序列Xt的平稳性，可通过检验带有截距项的一阶自回归模型： Xt=+Xt-1+t （*）中的参数是否小于1。
或者：检验其等价形式： Xt=+Xt-1+t （**）中的参数是否小于0 。
（*）式可变形成差分形式： Xt=(-1)Xt-1+ t =Xt-1+ t (**)检验（*）式是否存在单位根=1，也可通过（**）式判断是否有 =0。
利用eviews进行协整研究分析
利用eviews进行协整分析————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期：利用eviews进行协整分析【实验目的】掌握协整分析及相关内容的软件操作【实验内容】单位根检验，单整检验，协整关系检验，误差修正模型【实验步骤】Augmented Dickey-Fuller Test（ADF）检验考虑模型（1）△y t=δy t-1+∑λj△y t-j+μt模型（2）△y t=η+δy t-1+∑λj△y t-j+μt模型（3）△y t=η+βt+δy t-1+∑λj△y t-j+μt其中：j=1，2，3单位根的检验步骤如下：第一步：估计模型（3）。
在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数δ显著不为零，则序列y t不存在单位根，说明序列y t是平稳的，结束检验。
否则，进行第二步。
第二步：给定δ=0，在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数β显著不为零，则进入第三步；否则表明模型不含时间趋势，进入第四步。
第三步：用一般的t分布检验δ=0。
如果参数δ显著不为零，则序列y t不存在单位根，说明序列y t是平稳的，结束检验；否则，序列存在单位根，是非平稳序列，结束检验。
第四步：估计模型（2）。
在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数δ显著不为零，则序列y t不存在单位根，说明序列y t是平稳的，结束检验；否则，继续下一步。
第五步：给定δ=0，在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数δ显著不为零，表明含有常数项，则进入第三步；否则继续下一步。
第六步：估计模型（1）。
在给定ADF临界值的显著水平下，如果参数δ显著不为零，则序列y t不存在单位根，说明序列y t是平稳的，结束检验。
否则，序列存在单位根，是非平稳序列，结束检验。
操作：（1）检验消费序列是否为平稳序列。
在工作文件窗口，打开序列CS1，在CS1页面单击左上方的“View”键并选择“Unit Root Test”，采用ADF检验方法，依据检验目的确定要检验的模型类型，则有单位根检验结果。
EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)
EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)时间序列分析实验指导42-2-450100150200250NRND数学与统计学院目录实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作···························- 1 - 实验二确定性时间序列建模方法 ····································- 8 - 实验三时间序列随机性和平稳性检验 ···························· - 18 - 实验四时间序列季节性、可逆性检验 ···························· - 21 - 实验五 ARMA模型的建立、识别、检验···························· - 27 - 实验六 ARMA模型的诊断性检验····································· - 30 - 实验七 ARMA模型的预测·············································· - 31 - 实验八复习ARMA建模过程·········································· - 34 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 37 -实验一 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。
协整关系检验 Eviews SPSS
协整关系检验，Eviews，SPSS
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含义：若一组非平稳的时间序列存在一个平稳的线性组合，即该组合不具有随机趋势，那么这组序列就是协整的，这个线性组合也被称为协整关系，表示一种长期的均衡关系。
Eviews：点击序列组窗口中的工具栏或者VAR工具栏的View/CointegrationTest 功能进行Johansen协整关系检验。
只有当所处理的数据是非平稳的，此功能才有效。
此处需选择自回归过程中是否包含常数项和趋势项，可按需进行选择。
滞
后区间，代表内生变量差分项个数，可以AIC/SC等评估指标进行选择；而EG 两步法则为第一步先计算非均衡误差et，第二步再检验单整性(可用单位根法)，若et为稳定序列则为协整。
SPSS：功能不完善，无法直接检验。
Stata：对面板数据进行协整检验的命令是xtwest，具体代码较为复杂。
时间序列数据平稳性检验实验指导
时间序列数据平稳性检验实验指导一、实验目的：明白得经济时刻序列存在的不平稳性，把握对时刻序列平稳性检验的步骤和各种方法，认识利用不平稳的序列进行建模所造成的阻碍。
二、差不多概念：假如一个随机过程的均值和方差在时刻过程上差不多上常数，同时在任何两时期的协方差值仅依靠于该两个时期间的间隔，而不依靠于运算那个协方差的实际时刻，就称它是宽平稳的。
时序图ADF检验PP检验三、实验内容及要求：1、实验内容：用Eviews5.1来分析1964年到1999年中国纱产量的时刻序列，要紧内容：（1）、通过时序图看时刻序列的平稳性，那个方法专门直观，但比较粗糙；（2）、通过运算序列的自相关和偏自相关系数，依照平稳时刻序列的性质观看其平稳性；（3）、进行纯随机性检验；（4）、平稳性的ADF检验；（5）、平稳性的pp检验。
2、实验要求：（1）明白得不平稳的含义和阻碍；（2）熟悉对序列平稳化处理的各种方法；（2）对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进行分析。
四、实验指导（1）、绘制时刻序列图时序图能够大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的范畴不大。
假如观看序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期，那它通常不是平稳序列，现以1964-1999年中国纱年产量序列（单位：万吨）来说明。
在EVIEWS中建立工作文件，在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”，在右边的“Date specification”中输入起始年1964，终止年1999，点击ok则建立了工作文件。
找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha，见图1-2。
图1-1 建立工作文件图1-2创建新序列SHA，如图1-2。
点击主菜单Quick/Graph就可作图，见图1-3，分别是折线图（Line graph）、条形图（Bar graph）、散点图（Scatter）等，也可双击序列名，显现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。
实验一：时间序列平稳性检验实验报告
课程论文
（2016 / 2017学年第 1 学期）
课程名称应用时间序列分析
指导单位经济学院
指导教师易莹莹
学生姓名班级学号
学院(系) 经济学院专业经济统计学
实验一时间序列数据平稳性检验实验指导
一、实验目的：
理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握对时间序列平稳性检验的步骤和各种方法，认识利用不平稳的序列进行建模所造成的影响。
二、基本概念：
如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两个时期间的间隔，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它是宽平稳的。
时序图
ADF检验
PP检验
三、实验任务：
1、实验内容：
用Eviews来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容：
（1）通过时序图看时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙；
（2）通过计算序列的自相关和偏自相关系数，根据平稳时间序列的性质观察其平稳性；（3）进行纯随机性检验；
（4）平稳性的ADF检验；
（5）平稳性的PP检验。
2、实验要求：
（1）理解不平稳的含义和影响；
（2）熟悉对序列平稳化处理的各种方法；
（2）对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进行分析。
四、实验要求：
实验过程描述（包括变量定义、分析过程、分析结果及其解释、实验过程遇到的问题及体会）。
实验题：试对1964-1999年中国纱年产量序列（单位：万吨）来判断其是否平稳。
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在对时间序列Y、X1进行回归分析时需要考虑Y与X1之间是否存在某种切实的关系，所以需要进行协整检验。
1.1利用eviews创建时间序列Y、X1：
打开eviews软件点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处workfile structuretype处又三项选择，分别是非时间序列unstructured/undate，时间序列dated-regularfrequency，和不明英语balance panel。
选择时间序列dated-regular frequency。
在datespecification中选择年度，半年度或者季度等，和起始时间。
右下角为工作间取名字和页数。
点击ok。
在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字如Y，点击OK。
将数据填写入内。
1.2对序列Y进行平稳性检验：
此时应对序列数据取对数，取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。
具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr，输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy。
再对logy序列进行平稳性检验。
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：
Null Hypothesis:
LOGY has a unit root
Exogenous:
Constant
Lag Length:
0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)
t-StatisticProb.*
Augmented Dickey-Fuller test
statistic-
2."
."09959
Test critical values:1% level-
4."602226
5% level-
3."026225
10% level -
2."0013
当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时，序列为平稳序列。
若非平稳序列，则对logy取一阶差分，再进行平稳性检验。
直到出现平稳序列。
假设Dlogy和DlogX1为平稳序列。
1.3对Dlogy和DlogX1进行协整检验
点击窗口quick-equation estimation，输入DLOGY C DLOGX1，点击ok，得到运行结果，再点击proc-make residual series进行残差提取得到残差序列，再对残差序列进行平稳性检验，若残差为平稳序列，则Dlogy与Dlogx1存在协整关系。