Eviews中的ARMA模型操作
ARMA模型的eviews的建立--时间序列分析实验指导
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···························- 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·········································· - 33 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 35 -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。
ARMA模型的eviews的建立--时间序列分析实验指导
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···························- 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·········································· - 33 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 35 -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。
(完整版)Eviews中的ARMA模型操作
最简单的自回归移动平均模型是ARMA(1，1)，其具
yt 1 yt1 ut 1ut1
模型ARMA(p,q)
(13.4.1)
yt 1 yt 1 2 yt 2 p yt p ut 1ut 1 2 ut 2 q ut q
(13.4.2) 显然，ARMA(0,q)=MA(q)，ARMA(p,0)=AR(p)， 因此，MA(q)和AR(p)可以分别看作ARMA(p,q)， 当p=0和q=0
§13.4 自回归移动平均模型ARMA(p,q) 一、自回归移动平均模型的概念 如果平稳随机过程既具有自回归过程的特性又具有移 动平均过程的特性，则不宜单独使用AR(p)或MA(q)模 型，而需要两种模型混合使用。由于这种模型包含了 自回归和移动平均两种成分，所以它的阶是二维的， 由p和q两个数构成，其中p代表自回归成分的阶数， q代表移动平均成分的阶数，记作ARMA(p, q)，称作 自回归移动平均混合模型或称为自回归移动平均模型。
那么，是建立AR模型、MA模型还是ARMA模型？这 就需要确定p和q的数值各是多少，为此需要计算样 本数据的自相关系数和偏自相关系数。而这个计算是 一个复杂的过程，为了实际应用的方便我们采用直接 利用计算机软件EViews来判断p和q的数值各是多少， 从而就确定了模型和模型的阶数。 在样本数据窗口，点击View/Correlogram 然后在对 话框中选择滞后期数，我们这里选取12，再点击 “OK”得到自相关系数和偏自相关系数及其图形，如 图13.4.1所示：
图13.4.2
由图13.4.2可以知道模型为：
yˆ t =0.0134yt-1+ut+0.945ut-1
图13.4.1
由图13.4.1可以看出p = 1和q = 1，即样本数据具有 ARMA(1,1)模型利 用EViews软件计算:
Arma模型步骤及案例分析
Arma模型步骤及案例分析ar:自回归auto-regression Arma modelma:移动平均moving average （Ɛ随机干扰random disturbing）步骤一．平稳性检验（单位根检验unit root test）原理：y=ay+Ɛ当回归系数a等于1时，y为单位根过程即y=-y+Ɛ单位根过程=不平稳过程（non-station）=随机漫步（醉步，random walk）注：与平稳过程对应的是平稳过程（猫步，station）案例采取1978年到2005年的居民消费数据在EViews中建立文件，录入数据，取名为XF注；通过file成功建立一个workfile后，点击proc,下拉菜单里面有个import,点击后选择read text-lotus-excel,然后就可以选择你要导入的excel文件了。
不过注意：该文件一定要用英文命名，而且存储路径最好也是英文的。
检验过程：1View→graph→line(视图→图表→曲线图)2view→unit root test→3（注：level为水平序列1st different为一阶差分2nd different为二阶差分；intercept为截距基数trend and intercet为趋势和基数，比较常用；Lag length为后置长度，一般选用自动选择）4出结果根据P值若prob*>a则换用1st差分，以此类推。
本案例中是取二阶差分(注：null hypothesis（原假设）H0：“arimo1”has a unit root H1:“arimo1”has not a unit root)步骤二.建模Quick→Estimate Equation（注：填写d（xf,2）ar(p)ma(q)p属于[0,3]）q[0,3]，此步骤中确定p，q取值是要点）1注：Schwarz criterion施瓦茨准则（最关键，越小越好）Akaike info criterion赤池信息准则（平均预测误差，越小越好）2在p，q的几个取值结果中，寻找SC最小的作为最优选择3View→representations结果为抽样模型步骤三.白噪声检验（W.N.Test纯粹随机性检验）View→Residual Tests→serial correlation LM test(序列相关的拉格朗日乘数检验)→lags to2OK1)注：H0：序列（残差序列，剩余数列，扰动序列）无关H1：序列相关2)“希望接受H0”本案例中，pro>a=0.05,接受H03)对于时间序列用W.N test对于截面数据用D.W test步骤四.预测（forecast）单击Forecast结果如下单击OK，结果是打开xff(本案例的预测变量)为。
{时间管理}ARMA模型的的建立时间序列分析实验指导
（时间管理）ARMA 模型的的建立时间序列分析实验指导时间序列分析实验指导统计和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。
为实现教育思想和教学理念的不断更新，于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，我们组织统计和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理论和实践相结合，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理论教学和应用软件相结合，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且能正确求解的能力。
这套实验教学指导书于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和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，欢迎各方面对课件存于的错误和不当之处予以批评指正。
统计和数学模型分析实验中心2007年2月目录实验壹EVIEWS中时间序列关联函数操作-1- 实验二确定性时间序列建模方法-9-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-33-实验九时间序列非平稳性检验-35-实验壹EVIEWS中时间序列关联函数操作【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；练习且掌握和时间序列分析关联的函数操作。
【实验内容】壹、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、时间序列的自关联和偏自关联图和函数；【实验步骤】壹、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主窗口于主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出壹个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
Eviews中的ARMA模型操作
数据导入
在Eviews中，可以通过"File" -> "Open" -> "Foreign Data as Workfile"导入外部数据，支持多 种格式如Excel、CSV等。
数据预处理
对数据进行平稳性检验，如ADF 检验，确保数据满足ARMA模型 的前提假设。如果不平稳，则需 要进行差分或其他变换。
模型优化
如果模型检验不通过，可能需要调整模型阶数或加入其他 变量进行优化，然后重新进行参数估计和检验。
模型检验
对估计得到的模型进行残差诊断，包括残差的自相关性检 验（如Ljung-Box Q检验）、异方差性检验（如ARCH效 应检验）以及正态性检验等。
预测与应用
利用通过检验的模型进行预测，分析预测结果并应用于实 际问题中。
案例分析与实践
通过具体案例，演示了如何在Eviews中应用ARMA模型进行时间序列分析和预测，包 括模型的选择、参数的估计和模型的评估等。
学员心得体会分享
01
加深了对ARMA模型 的理解
通过本次课程，学员们对ARMA模型 的基本原理和应用有了更深入的理解 ，能够更好地应用该模型进行时间序 列分析和预测。
适用于平稳时间序列： ARMA模型适用于平稳时间 序列的建模和预测，即时间 序列的统计特性不随时间变 化。
线性模型：ARMA模型是一 种线性模型，可以用线性方 程来表示。
参数化方法：ARMA模型采 用参数化方法，通过估计模 型参数来描述数据的动态特 性。
适用范围与局限性
• 适用范围：ARMA模型适用于具有平稳性、线性和参数化特性的时间序列数 据。它广泛应用于经济、金融、社会科学等领域的时间序列分析和预测。
ARMA模型的eviews的建立 时间序列分析实验指导(word文档良心出品)
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···························- 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·········································· - 33 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 35 -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：ARMA模型的识别与估计
i
p
可正可负， AR (p)模型稳
1 2 p 1
2、MA (q)模型的平稳性
当滞后期大于q 时 ，Xt的自协方差系数为0.因 此，有限阶移动平均模型总是平稳的。
3、ARMA (p, q)模型的平稳性
DGt 909.71 1.494DGt 1 0.678DGt 2 t
不带常数项的模型残差项自相关函数及Q检验值
可见，此模型存在4阶滞后相关问题。从Q 统计量说明拒绝了所有自相关系数为0的假 设。因此，不能作为描述中国支出法GDP一 阶差分序列的随机生成过程。
残差项自相关函数以及Q检验值
DGDP自相关与偏自相关图
按照上一章得到自相关图的方法，我们得到DGDP的 自相关和偏自相关图
从DGDP的样本自相关以及偏自相关图中可 以看出，样本自相关函数呈正弦式衰减，而 偏自相关函数图形则在之后两期后迅速趋于 0. 因此，可以初步判断该序列满足2阶自回 归过程 AR (2)。 同样，从自相关函数和偏自相关函数的 数值看，自相关函数具有明显的拖尾性；偏 自相关函数在k>2以后， r 2 22 0.426 因此也可认为偏自相关函数是截尾的。再次 证明GDP的一阶差分序列满足AR(2)随机过 程。
1、AR (p)模型的平稳性条件
随机时间序列描述了随机过程，其平稳性与该随机过 程的平稳性是等价的，因此，如果一个p 阶自回归模型 AR (p)生成的时间序列是平稳的，那么该AR (p)模型就是 平稳的。否则，其为非平稳的。 A、 AR (p)模型稳定的必要条件
1 2 p 1
得到：
GDP 1 1 GDP t c t 1 2 1 GDP t 2 2GDP t 3
基于EVIEWS实现AMMA模型
j的
增加而迅速减小，从而反推序列的平稳性. • 当 的绝对值较大接近1时，则不易区分序 列的平稳性.
看柱状图是否随着滞后阶数的增加而快 速地下降为0：是则平稳，不是则非平稳
自相关 函数图
自相关函数检验
• 检验步骤
1）文件窗口打开M2序列 2）绘制自相关图 3）根据图示判断序列的平稳性
生产序列的自相关函数图
• 建立ARMA（3,1,0）模型 • 对模型进行残差序列相关性检验
生产新序列
Quick Generate Series 点击OK
新序列 生产方程
由m2序列一次差分后 生成dm2的新序列
生产新序列
Quick Estimate Equation 点击确定
回归 模型 方程
回归 方法 选择
输入滞后期3 点击OK
序列相关显著性
ARMA（4,1,0）模型的建立
• 生产新序列
• 建立ARMA（4,1,0）模型 • 对模型进行残差序列相关性检验
比较ARMA（3,1,0）模型和 ARMA（4,1,0）的优劣
越大越好 模型 调整R2 越小越好 AIC SC 残差序列相关 相关
ARMA 0.30554 19.18074 19.2767 （3,1,0）
• yt c t yt 1 t ,
• yt yt 1 t ,
用于不含截距项和时间趋势，序列围绕离零值波动 的序列检验.
生产序列的线形图式
View Graph Line
滞后期选择
Unit Root Test 对话框
根据一些信息准则来 确定检验的滞后期
MA（q）过程ACF值在q期后为零.
ARMA （p,d,q）模型的识别
时间序列Eviews自回归模型,滑动平均模型
1用Eviews画自回归模型AR(p)AR(1)AR(2)
2用Eviews画滑动平均模型MA(q)MA(1) MA(2)
3用Eviews画自回归滑动平均模型ARMA(p,q)ARMA(1) ARMA(2)
由于自回归模型，它需要计算前两项，所以前两项要去掉，要不然从0开始算误差很大（2自回归模型是在原来的基础上的第三项开始算，它的式子决定了它的样子）。
简单地说就是几阶自回归模型就去掉前面几个数。
需要把x选择后才能进行下一步计算。
样本不要选全部，只选51到350，因为前面是从0开始的，误差比较大，所以去掉前50项。
都选默认值
点OK就出来了图，由于有白噪声的存在，每次出现的图不一样。
接着是ＭＡ（2）
注意符号，ＭＡ模型除了最开始的一项，后面的都是负数，而且也加注意取值范围
ARMA（1，1）也是如此
复制的时候直接右键copy就行，不用截图。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
那么，是建立AR模型、MA模型还是ARMA模型？这 就需要确定p和q的数值各是多少，为此需要计算样 本数据的自相关系数和偏自相关系数。而这个计算是 一个复杂的过程，为了实际应用的方便我们采用直接 利用计算机软件EViews来判断p和q的数值各是多少， 从而就确定了模型和模型的阶数。 在样本数据窗口，点击View/Correlogram 然后在对 话框中选择滞后期数，我们这里选取12，再点击 “OK”得到自相关系数和偏自相关系数及其图形，如 图13.4.1所示：
最简单的自回归移动平均模型是ARMA(1，1)，其具 体形式为：
yt = ϕ1 yt −1 + ut − θ1ut −1
模型ARMA(p,q)的一般表达式为
(13.4.1)
y t = ϕ 1 y t −1 + + u t − θ 1 u t −1 − θ 2 u t − 2 − ⋯ − θ q u t − q
(13.4.2) 显然，ARMA(0,q)=MA(q)，ARMA(p,0)=AR(p)， 因此，MA(q)和AR(p)可以分别看作ARMA(p,q)， 当p=0和q=0时的特例。
ARMA(p,q)模型的优点是能以较少的参数描写单用 AR(p)或MA(q)过程不能经济地描写的数据生成过程。 在实际应用中，用ARMA(p,q)拟合实际数据时所需阶 数较低，p和q的数值很少超过2。因此，ARMA模型 在预测中具有很大的实用价值。 二、ARMA模型阶数的确定和模型的估计 模型阶数的确定和模型的估计 （一）ARMA模型阶数的确定 模型阶数的确定 我们如何描述一个平稳随机过程的经济系统，我们 的基本想法是从随机过程抽取样本，再根据样本数 据建立模型。
图13.4.1
由图13.4.1可以看出p = 1和q = 1，即样本数据具有 ARMA(1,1)模型过程。 （二）模型的估计 模型的理论计算过程较繁杂，我们这里仍然直接利 用EViews软件计算: 在工作文件主窗口点击Quick/Estimate Equation ， 在Equation Specification 对话框中填入 y ma(1) ar(1) 便得到模型ARMA(1,1)的估计结果，如图13.4.2所示：
自回归移动平均模型ARMA(p,q) §13.4 自回归移动平均模型 一、自回归移动平均模型的概念 自回归移动平均模型的概念 如果平稳随机过程既具有自回归过程的特性又具有移 动平均过程的特性，则不宜单独使用AR(p)或MA(q)模 型，而需要两种模型混合使用。由于这种模型包含了 自回归和移动平均两种成分，所以它的阶是二维的， 由p和q两个数构成，其中p代表自回归成分的阶数， q代表移动平均成分的阶数，记作ARMA(p, q)，称作 自回归移动平均混合模型或称为自回归移动平均模型。
图13.4.2
由图13.4.2可以知道模型为：
ˆ y t =0.0134yt-1+ut+0.945ut-1