Eviewstimesspss时间序列分析
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，见对话框又三块空白处work 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 test statistic -2.757 0.09959Test critical values: 1% level -4.2975% 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。
SPSS时间序列分析-spss操作步骤讲述
Time Serises Modeler 对话框Variables选项卡
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专家建模标准模型选项卡
返回
判断异常值选项卡
指数平滑标准模型选项卡
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ARIMA Criteria Model选项卡
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侦查异常值的选项卡
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自变量转换选项卡
Байду номын сангаас
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时间序列模型Statistics选项卡
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Time Serises Modler Plots选项卡
第17章
时间序列分析
Time Series
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目 录
各种时间序列分析过程 修补缺失值与创建时间序列
序列图
操作 实例
季节分解法
操作 实例
频谱分析法
频谱分析操作 实例
建立时间序列模型
操作 实例
互相关
操作 实例
应用时间序列模型
操作
自相关
操作 实例
习题17及参考答案
结束
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各种时间序列分析过程
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修补缺失值过程与对话框
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时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
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时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数 值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假 设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声）成立的 概率值都小于0.05，所以全部自相关均有显著性意义。
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时间序列习题参考答案（17）
六、数据转换
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时间序列习题参考答案（18）
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时间序列分析与Eviews应用
结果是一个平稳过程。注意到像图2.1一类的经济时间序
列常呈指数趋势增长，但是指数趋势取对数就可以转换
为线性趋势（弹性概念）。
27
另一种常用的方法是设定为单位根过程，非平稳序列
中 有 一 类 序 列 可 以 通 过 差 分 运 算 （ 从 式 2.5 至 式 2.6 的 过
程），得到具有平稳性的序列，考虑下式
即对于不同的样本点，随机扰动项之间不再是完全相互独立的， 而 是 存 在 某 种 相 关 性 ， 则 认 为 出 现 了 序 列 相 关 性 (serial correlation)。
8
由于通常假设随机扰动项都服从均值为0，同方差 的正态分布，则序列相关性也可以表示为：
E(ututs ) 0 s 0 , t 1 , 2 ,, T (1.4)
非平稳时间序列在各个时间点上的随机规律是不同 的，难以通过序列已知的信息去掌握时间序列整体上的 随机性。因此，对于一个非平稳序列去建模，预测是困 难的。但在实践中遇到的经济和金融数据大多是非平稳 的时间序列。
25
120000 100000 80000 60000 40000 20000
0 78 80 82 84 86 88 90 92 94 96 98 00 02
展过程中，一个重要的特征是 对统计均衡关系做某种形式的假设，其中一种非常特殊 的假设就是平稳性的假设。而大多数经济时间序列都是 非平稳的，因此，由20世纪80年代初Granger提出的协 整概念，引发了非平稳时间序列建模从理论到实践的飞 速发展。
2
13
Dubin-Waston统计量检验序列相关有三个主要不足： 1．D-W统计量的扰动项在原假设下依赖于数据矩阵X。 2．回归方程右边如果存在滞后因变量，D-W检验不 再有效。 3．仅仅检验是否存在一阶序列相关。 其他两种检验序列相关方法：Q-统计量和BreushGodfrey LM检验克服了上述不足，应用于大多数场合。
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。
eviews时间序列分析
方差分解
❖ 利用VAR模型，还可以进行方差分解研究模 型的动态特征。其主要思想是，把系统中每 个内生变量（m）的波动按其成因分解为与 各方程新息相关联的m个组成部分，从而了 解各新息对模型内生变量的相对重要性。
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。21. 11.1821.11.18Thursday, November 18, 2021
❖ 例3 下面以1949 ~2001年中国人口时间序列 数据(case42)为例介绍: (1)时间序列图; (2)求 中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模 型形式； (3)估计时间序列模型; (4)样本外预 测。
❖ 1、画时间序列图
❖ 点击View键，选择Graph/Line功能
❖ 从人口序列y的变化特征看，这是一个非平 稳序列。
yt c t yt1 j yt j t j 1
❖ PP检验
❖ 例1：661天的深证成指(SZ)序列见case37。
❖ 初步选择①ADF检验，②对原序列sz，做单 位根检验，③检验式中不包括趋势项，但包 括截距项。
❖ 因为常数项没有显著性。从检验式中去掉截 距项，继续迸行单位根检验。
第三节 模型的预测
❖ 比如用估计的模型Dyt = 0. 0547 + 0. 6171 Dy t- 1+ vt预测2001年的中国总人口，在窗口 中点击forecast键，弹出对话窗口。在S. E. (optional)选择区填入yfse，把Forecast sample (预测样本区间)改为2001 ~2001，预 测方法(Method)选静态预测(Static)
❖ 输出结果由两部分组成。左半部分是序列的
SPSS时间序列分析spss操作步骤
17 习题
1、 时间序列的基本概念。 时间序列分析过程中有哪几种常用的方法？2、 对数据用时间序列模型进行拟合处理前，应做哪些准备工作？3、 在哪个过程中可进行缺失值的修补？修补缺失值的方法共有几种？4、 在哪个过程中可定义时间变量？5、 时间序列分析是建立在序列的平稳的条件上的，怎样判断序列是否平稳？6、为什么要建一个时间序列的新变量？在SPSS的哪个过程中来建时间序列的新变量？7、光盘中Data17-07.sav（Data17-07a.sav是Data17-07.sav使用中文标签名的同一个文件）记录了一个邮购公司在1989年1月至1998年12月间男、女服装产品的销售量情况以及一些可能影响服装销售的宣传、服务方面的变量。试用学过的时间序列方法对其进行分析，并预测1999年4月的男装的销售量。
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时间序列习题参考答案（5）
三、自相关分析
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时间序列习题参考答案（6）
表中显示的是自相关计算结果，从左向右，依次列出的是：滞后数、自相关系数值值、标准误差、Box-ljung统计量（值、自由度、原假设成立的概率值）。由于原假设（假设基本过程是独立的，也即假定时间序列所反映的随机过程是白噪声）成立的概率值都小于0.05，所以全部自相关均有显著性意义。
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时间序列分析实例输出(2)
模型统计数据
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时间序列分析实例输出(3)
预测部分结果
数据编辑器中的新变量
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应用时间序列模型
（Applies models对话框
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自相关
（Autocorrelations ）
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Autocorrelations对话框
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时间序列习题参考答案（17）
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。
Eviews时间序列分析
时间序列分析实验指导42-2-450100150200250统计与应用数学学院前言随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。
为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。
为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。
这套实验教学指导书具有以下特点：①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。
②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。
这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。
统计与数学模型分析实验中心2007年2月目录实验一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··········- 10 - 实验三时间序列随机性和平稳性检验·········- 21 - 实验四时间序列季节性、可逆性检验·········- 25 - 实验五ARMA模型的建立、识别、检验·······- 34 - 实验六ARMA模型的诊断性检验··········- 37 - 实验七ARMA模型的预测·············- 38 - 实验八复习ARMA建模过程············- 40 - 实验九时间序列非平稳性检验···········- 42 -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。
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。
学习使用Eviews进行经济统计和时间序列分析
学习使用Eviews进行经济统计和时间序列分析第一章介绍EviewsEviews是经济学家和统计学家常用的一款软件，它提供了丰富的数据分析工具和计量经济模型。
在这一章节中，我们将介绍Eviews的简介和安装。
1.1 Eviews简介Eviews是美国IHS Markit公司开发的一款计量经济学软件，它具有直观的用户界面和强大的数据分析能力。
Eviews支持数据导入、数据整理、图表绘制、回归分析、时间序列分析等功能，广泛应用于经济学研究、金融分析和市场预测等领域。
1.2 Eviews安装要使用Eviews，我们需要先下载并安装软件。
Eviews提供了Windows和Mac版本的安装程序，用户可以根据自己的操作系统选择相应的版本。
安装完成后，我们可以打开Eviews并开始学习如何使用它进行经济统计和时间序列分析。
第二章数据导入和整理在使用Eviews进行经济统计和时间序列分析之前，我们首先需要将数据导入到软件中并进行整理。
本章节将介绍如何导入和整理数据。
2.1 导入数据Eviews支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、文本文件等。
我们可以使用Eviews内置的导入工具，或者通过复制粘贴的方式将数据导入到软件中。
2.2 数据整理导入数据后，我们可能需要对数据进行整理，以便于后续的分析和建模。
在Eviews中，我们可以使用浏览对象窗口对数据进行编辑、删除、排序等操作。
此外，Eviews还提供了数据转换功能，例如对数据进行差分、平滑等处理。
第三章图表绘制图表是展示数据和分析结果的重要工具，在经济统计和时间序列分析中起着至关重要的作用。
本章节将介绍Eviews的图表绘制功能。
3.1 绘制时间序列图在Eviews中，我们可以轻松地绘制时间序列图来展示数据的趋势和变化。
通过选择合适的数据、设置坐标轴和图例，我们可以创建具有较好可读性和美观性的时间序列图。
3.2 绘制散点图和回归直线除了时间序列图，Eviews还支持绘制散点图和回归直线。
Eviews时间序列分析
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 X
⒉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^2
GENR X2=1/X
GENR T=@TREND(84)
㈣选择若干变量构成数组，在数组中增加变量。
在工作文件窗口中单击所要选择的变量，按住Ctrl键不放，继续用鼠标选择要展示的变量，选择完以后，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中点击Open/as Group，则会弹出数组窗口，其中变量从左至右按在工作文件窗口中选择变量的顺序来排列。
⒊在工作文件窗口中选取所要删除的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Delete按钮即可删除变量。
三、图形分析与描述统计分析
㈠利用PLOT命令绘制趋势图
在命令窗口中键入：PLOT Y
也可以利用PLOT命令将多个变量的变化趋势描绘在同一张图中，例如键入以下命令，可以观察变量Y、X的变化趋势
PLOT Y X
125
172
183
229
234
270
Eviews作时间序列分析的一个实例
Eviews作时间序列分析的⼀个实例时间序列分析是作时间序列数据预测的⼀个重要部分，由于此次实验室竞赛也⽤到了时间序列分析，就在此说⼀下平稳性分析以及⾮平稳处理的⽅法：1.判断平稳性1.1平稳性的定义（1）严平稳严平稳是⼀种条件⽐较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计特性都不会随着时间的推移⽽发⽣变化时，该序列才能被认为平稳。
满⾜如下条件的序列称为严平稳序列：（2）宽平稳宽平稳是使⽤序列的特征统计量来定义的⼀种平稳性。
它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，所以只要保证序列低阶矩平稳（⼆阶），就能保证序列的主要性质近似稳定。
满⾜如下条件的序列称为宽平稳序列： 1.2平稳性检验的⽅法 （1）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 （2）⾃相关图检验： 平稳序列通常具有短期相关性。
该性质⽤⾃相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的⾃相关系数会很快地衰减向零。
2.时序分析实例 下⾯以国际原油2011年⾄2017年每天国际原油的价格作为时间序列数据进⾏分析2.1时序图检验⾸先需要作出时序图，通过时序图作出⼀个基本的判断。
⽤Eviews作出的时序图如下： 从图中可以看出，该时间序列不是平稳的，接着再⽤⾃相关图进⼀步检验。
2.2⾃相关图检验 作出的⾃相关图如下： ⾃相关系数也并不是很快衰减到0，⽽且图中的prob数值都是⼩于0.05的，更加证实了该序列是⾮平稳的。
接下来对该序列进⾏差分运算（即后项减去前项），差分后的序列的时序图如下： 其⾃相关系数图如下： 此时，可以看出，差分后的序列是平稳的。
时间序列分析应用实例(使用Eviews软件实现)
时间序列分析应⽤实例（使⽤Eviews软件实现）引⾔某公司的苹果来货量数据是以时间先后为顺序记录的⼀组数据，从计量经济学的⾓度来分类就是⼀组时间序列数据。
为了提⾼苹果来货量预测的准确度以及预测结果的可信度，下⾯运⽤Eviews软件包（即Econometrics Views 计量经济学软件包）并结合计量经济学的理论知识，选取2017年1⽉⾄2019年4⽉的苹果来货量⽉度数据（事前对原始数据进⾏处理，把数值单位从吨转换为万吨）为样本数据，⽤⼀个时间序列模型来拟合上述样本数据，然后利⽤建⽴好的模型预测苹果未来⼏个⽉的来货量情况，并对预测结果进⾏分析。
1 平稳性检验1.1 初步检验设来货量时间序列为Qt，⾸先观察Qt的折线图，如图1所⽰：图1 Qt的折线图从图1可知，苹果来货量的⽉度数据总体呈下降趋势，并存在季节性因素，进⽽通过序列原⽔平的⾃相关系数图进⼀步探讨序列的平稳性，结果如图2所⽰：图2 Qt的⾃相关系数图从图2可以看到，所有的⾃相关系数（Autocorrelation）均落在2倍标准差之内（垂⽴的两道虚线表⽰2倍标准差），初步判定序列Qt是平稳的。
下⾯运⽤ADF单位根检验法证明序列的平稳性。
1.2 ADF单位根检验假设序列Qt的特征⽅程存在多个特征根，那么序列平稳的条件为所有特征根λi的绝对值均⼩于1，即所有特征根都在单位圆内。
构造该ADF 检验的原假设H0：存在i，使得λi＞1，备择假设H1：λ1, λ2, … , λp＜1，运⽤Eviews软件对序列Qt的原⽔平进⾏带常数项（Intercept）的ADF检验，采⽤SC准则⾃动选择滞后阶数，检验结果如图3所⽰：图3 ADF检验根据图3的检验结果可知，t统计量（t-Statistic）的伴随概率p为0.00，在显著性⽔平α=0.05下，因此我们有理由拒绝原假设（p＜α），说明序列Qt是平稳的。
2 模型识别从图2可知，序列Qt的⾃相关系数（Autocorrelation）和偏⾃相关系数（Partial correlation）均在阶数1处突然衰减为在零附近⼩值波动，因此我们初步选择AR(1)、ARMA(1,1)这两个模型拟合样本数据3 模型参数估计3.1 AR(1)模型的拟合与参数估计设AR(1)模型为：Qt=C + Φ*Qt-1 +εt，其中C为常数项，Φ为待估计的Qt滞后⼀阶的系数，εt为服从均值为零、⽅差为常数正态分布的正态分布（即⽩噪声序列），下⾯运⽤Eviews软件对AR(1)模型的参数采⽤最⼩⼆乘估计法（⽆偏估计）进⾏参数估计，模型估计结果如图4所⽰：图4 AR(1)模型拟合结果根据图4的参数估计结果来看，在显著性⽔平α=0.05下，常数项显著不为零，⽽参数Φ的显著性估计结果并不是太好，另外AR(1)模型的特征⽅程的根（Inverted AR Roots）为-0.16，印证了序列Qt是平稳的。
【待发】时间序列分析首选EViews软件
【待发】时间序列分析首选EViews软件数据类型计量经济模型常用到的数据有三种类型：1、时间序列数据（time-series data) 即：单一变量按时间的先后次序产生的数据。
2、截面数据(cross-sectional data) 即：多个变量在同一个时间点（截面空间）上产生的数据。
3、面板数据（panel data) ，也称时间序列截面数据（time series and cross section data）或混合数据（pool data）是：多个变量的时间序列的组合（或说是时间序列数据与截面数据的结合）。
我们以往在医学、社会学领域接触到的大多是截面数据，统计分析思路有些仅适用于截面数据。
那针对时间序列数据、面板数据的分析实践时，应该运用什么软件？有人可能回答说SPSS、stata、SAS，但真正专业分析时间序列数据、面板数据的软件不是以上三个，而是EViews软件。
EViews是Econometrics Views的缩写，常称为计量经济学软件。
它是由QMS （Quantitative Micro Software）公司提供的基于Windows平台的数据分析、回归及预测工具。
通过EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。
具体功能如下：功能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成新的序列；3、计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；4、进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；5、执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；6、对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计；7、对联立方程进行线性和非线性的估计；8、估计和分析向量自回归系统；9、多项式分布滞后模型的估计；10、回归方程的预测；11、模型的求解和模拟；12、与外部软件进行数据交换。
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E v i e w s t i m e s s p s s时间序列分析WTD standardization office【WTD 5AB- WTDK 08- WTD 2C】时间序列分析实验指导统计与应用数学学院前言随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。
为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。
为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。
这套实验教学指导书具有以下特点：①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。
②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS、SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。
这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到安徽财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。
统计与数学模型分析实验中心2007年2月目录实验一 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。
【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。
在工作文件窗口中单击所要选择的变量，按住Ctrl键不放，继续用鼠标选择要展示的变量，选择完以后，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中点击Open/as Group，则会弹出数组窗口，其中变量从左至右按在工作文件窗口中选择变量的顺序来排列。
在数组窗口点击Edit＋/－，进入全屏幕编辑状态，选择一个空列，点击标题栏，在编辑窗口输入变量名，再点击屏幕任意位置，即可增加一个新变量增加变量后，即可输入数据。
点击要删除的变量列的标题栏，在编辑窗口输入新变量名，再点击屏幕任意位置，弹出RENAME对话框，点击YES按钮即可。
㈤在工作文件窗口中删除、更名变量。
⒈在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量并单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择Delete（删除）或Rename（更名）即可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⒊在工作文件窗口中选取所要删除的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Delete按钮即可删除变量。
三、图形分析与描述统计分析㈠利用PLOT命令绘制趋势图在命令窗口中键入：PLOT Y也可以利用PLOT命令将多个变量的变化趋势描绘在同一张图中，例如键入以下命令，可以观察变量Y、X的变化趋势PLOT Y X㈡利用SCAT命令绘制X、Y的散点图在命令窗口中键入：SCAT X Y则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型二、各种常用差分函数表达式（一）利用D(x)命令系列对时间序列进行差分(x为表1-1中的数据)。
1、在命令窗口中键入：genr dx= D(x)则生成的新序列为序列x的一阶差分序列2、在命令窗口中键入：genr dxn= D(x,n)则生成的新序列为序列x的n阶差分。
3、在命令窗口中键入：genr dxs= D(x,0,s)则生成的新序列为序列x的对周期长度为s一阶季节差分。
4、在命令窗口中键入：genr dxsn= D(x,n,s)则生成的新序列为对周期长度为s的时间序列x取一阶季节差分后的序列再取n 阶差分。
5、在命令窗口中键入：genr dlx= Dlog(x)则生成的新序列为x取自然对数后，再取一阶差分。
6、在命令窗口中键入：genr dlxsn= Dlog(x,n,s)则生成的新序列为周期长度为s的时间序列x先取自然对数，再取一阶季节差分，然后再对序列取n 阶差分。
在EVIEWS中操作的图形分别为：三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；（一）观察时间序列的自相关图。
命令方式：（1）在命令行输入命令：Ident x (x为序列名称)；（2）然后在出现的对话框中输入滞后时期数。
（可取默认数）菜单方式：（1）双击序列图标。
菜单操作方式：View—>Correlogram，在出现的对话框中输入滞后数。
（可取默认数）（二）练习：观察一些文件中的序列自相关函数Autocorrelation，偏自相关函数Partial autocorrelation的特征练习1：操作文件：Stpoor~(美国S&P500工业股票价格指数1980年1月~1996年2月)步骤：（1）打开该文件。
（2）观察序列stpoorr的趋势图，自相关图（自相关函数，偏自相关函数）的特征。
（3）对序列取一阶差分，生成新序列dsp：genr dsp=d(stpoor)，并观察其趋势图，自相关图（同上，下略）的特征。
（4）对该序列的自然对数取一阶差分，生成新的序列dlnsp：genr dlnsp=dlog(stpoor)，并观察其趋势图，自相关图。
练习2：操作文件：(美国1947年第一季度~1970年第四季度GNP数据)步骤：（1）打开该文件。
（2）观察序列usagdp的趋势图的特征，自相关图的特征。
（3）对该序列取一阶差分，生新的序列dgdp：Genrdgdp=d(usagdp)。
观察其趋势图，自相关图。
（4）对该序列的自然对数取一阶差分，生成新的序列dlngdp：Genr dlngdp=dlog(gdp)。
观察其趋势图，自相关图。
（5）对序列一阶季节差分，生成新序列dsgdp=d(usagdp,0,4)观察其趋势图，自相关图的特征。
（6）对该序列的自然对数取一阶季节差分，生成新的序列：dslngdp=dlog(usagdp,0,4)，观察其趋势图、自相关图。
实验二确定性时间序列建模方法【实验目的】熟悉确定性时间序列模型的建模原理；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年的发电量为亿千瓦小时，试以表中的资料为样本：（1）据拟合优度和外推检验的结果建立最合适的多项式模型。
（2）采用加权最小二乘法估计我国工业发电量的线性趋势，并与普通最小二乘法估计的线性模型进行比较，列出OLS方法预测值和W=，W=时1992到1995年预测值以及相对误差。
WORKFILE: CREATE A 1974 1995 生成新序列Y ：data y生成新的时间趋势序列t ：genr t=@trend(1973) 建立系列方程：smpl 1974 1994ls y c tls 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^(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 ，运用二次指数平滑法预测该镇2004年底的人口数（单位：人）。
4.0=α建立WORKFILE ：create U 1996 2004建立新序列Y 和T ： data y 然后输入数值。
genr t=@trend(1995)打开y 序列，点击 exponential smoothing 按纽，出现如图所示对话框按照图示选项点击确定即可。
3、某地区1996—2003年农村用电量数据见表，试利用Holt双参数指数平滑法预测该地区2004年该地区农村用电量（单位：千瓦时）。
建立WORKFILE：create U 1996 2004建立新序列Y和T： data y 然后输入数值。
genr t=@trend(1995)打开y 序列，点击 exponential smoothing 按纽，出现如图所示对话框按照图示选项点击确定即可。
三、二次曲线和对数曲线趋势模型建立及预测；4、我国民航客运量数据的季节调整。