EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章 时间序列模型
基于EViews的计量经济分析实验
基于EViews的计量经济分析实验一、实验目的EViews 计量分析软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛的应用。
EViews软件在Windows环境下运行，操作接口容易上手，使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。
而经济与金融专业的培养计划里面并未涉及到使用任何计量经济分析软件的学习，因此本次开放性实验项目的开设将会对经济与金融专业计划内课程内容的有力补充，从而能培养学生具备对利用EViews软件进行计量经济分析的能力，使学生知识结构更科学合理，同时也能增加和补充其他的经济学知识，增强团队的协作能力，让学生更加适应社会的需求，增强其综合竞争能力。
通过本次实验，学生应达到以下的要求：二、实验内容本次实验以EViews8.0版本软件为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews软件操作的有机结合。
主要介绍EViews中常用的计量经济分析的操作步骤，并结合演示EViews的操作与输出结果解读，使得经济与金融专业的学生对EViews软件在计量经济分析的应用有一个全面的了解。
（一）本次实验主要的知识与内容1、EViews在数据处理中的应用2、EViews在绘图中的应用3、EViews在基本统计分析的应用（1）利用EViews绘制数据的直方图并对结果进行解释。
（2）利用EViews制作数据的单位根检验并对结果进行解释。
（3）利用EViews对数据组进行协方差分析和相关性分析。
（4）利用EViews对数据组进行格兰杰因果检验分析。
4、EViews在线性回归分析的应用（1）利用EViews绘制线性回归模型的回归结果并对回归结果进行解释。
（2）利用EViews对线性回归模型的残差进行检验并解释。
（3）利用EViews对含虚拟变量的线性回归模型进行估计并解释。
5、EViews在二元选择模型中的应用6、EViews在受限因变量模型中的应用7、EViews在时间序列模型中的应用（1）利用EViews对数据进行ARIMA模型估计与分析。
EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的，专门从事数据分析、回归 分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和 相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能， 并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是 对于时间序列数据有较强的分析能力，另外在 预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、 经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非 常广泛。
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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图形操作
将图形插入文献中：Eviews可以将图形插入到 Word文档中。首先将图形翻开，然后点击 Eviews主画面顶部主按钮Edit/Copy/click弹出 对话框。选择〞Copy to clipboard〞，点击 OK，然后在Word文档中指指定位置粘贴即可。
EViews统计分析在计量经 济学中的应用EViews概述
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：EViews简介
o 实验目的：熟悉和掌握Eviews在一元线性回 归模型中的应用。
o 实验数据：2019年中国各地区城市居民人均 年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕 〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕 。
o 实验原理：普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单，如果有的话〕，
点击某个选项电脑就执行对 应的操作响应〔File，Edit的 编辑功能与Word, Excel中的 相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
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EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章 时间序列模型
实验预习知识：图示法和单位根检验法相关 知识
实验步骤一（图示法）：图示信息录入
使用图示判断 时间序列的平 稳性，具体过 程如下：（1） 打开工作文件 “6-1.wfl”， 点击工具栏中 的
View/Graph, 出现图6.6所 示的对话框。
图6.6 图示对话框
实验步骤二（图示法）：相关图分析
（3）点击工具 栏中的View 按钮，选择
Correlogra m菜单项， 如6.8所示， 点击后则出 现图6.9所 示的对话框。
图6.8 选择Correlogram菜单项
相关分析参数
图6.9 相关分析参数
在图6.9中，有两个选 择：一是针对何种数 据生成相关图，主要 分为原变量（level）、 一阶差分变量（1st difference）及二阶 差分变量（2st difference），这里 选择level；二是确定 相关图的滞后期 （Lags to include）， 这里选择36。
图6.1 HP滤波对话框
实验步骤三：结果分析
（2）点击图 6.1中的OK 按钮， Eviews中将 原序列和趋 势序列显示 在同一图形 中，如图6.2 所示。
图6.2 HP滤波结果
实验步骤三：结果分析
如图6.2所示，是包含长期趋势成分和周期 波动成分的经济时间序列，Trend是其中含 有的趋势成分，Cycle是其中含有的周期波 动成分，即，而Hodrick-Prescott滤波目的 是将从中将分解出来。从趋势上看，世界集 装箱船手持订单量呈现总体上升趋势，但 2008年后出现明显下将趋势；而从周期波 动看，世界集装箱船手持订单量的波动幅度 则越来越大，即周期性越来越明显。
时序图
（2）点击图 6.6中的 OK按钮， Eviews中 将原始数 据用线条 图形表示 出来，如 图6.7所示。
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。
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计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
《EViews软件使用指南》课件-第06章 ARCH和GARCH估计
于经济学的各个领域。尤其在金融时间序列分析中。
按照通常的想法，自相关的问题是时间序列数据所特有， 而异方差性是横截面数据的特点。但在时间序列数据中，会
不会出现异方差呢？会是怎样出现的？
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恩格尔和克拉格（Kraft, D., 1983）在分析宏观 数据时，发现这样一些现象：时间序列模型中的扰 动方差稳定性比通常假设的要差。恩格尔的结论说
有两个可供选择的方差方程的描述可以帮助解释这个模
型：
1．如果我们用条件方差的滞后递归地替代（6.1.12）式
的右端，就可以将条件方差表示为滞后扰动项平方的加权平
均：
2 j 1 2 u t t j. j 1 1
（6.1.15）
我们看到 GARCH(1,1) 方差说明与样本方差类似，但是， 它包含了在更大滞后阶数上的，扰动项的加权条件方差。
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由于股票价格指数序列常常用一种特殊的单位根过程—
EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的 条件均值模型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目 的——建立变量的条件方差或变量波动性模型。
我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因 :
首先，我们可能要分析持有某项资产的风险；其次，预测
置信区间可能是时变性的，所以可以通过建立残差方差模
型得到更精确的区间；第三，如果误差的异方差是能适当 控制的，我们就能得到更有效的估计。
模 型 (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model，简记为GARCH模型)。在GARCH模型中， 要考虑两个不同的设定：一个是条件均值，另一个是条件方
差。
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eviews 时间序列模型
成都空气污染指数API的建模与预测20085728 刘童超【目录】1..数据来源与数据预处理 (2)1.1数据来源 (2)1.2离群点和缺失值的检验................................................................... 错误！未定义书签。
2.直观分析和相关分析 (4)2.1直观分析和特征分析 (4)2.2相关分析 (6)2.3平稳性检验 (7)3.liu(t)序列的零均值处理 (8)3.1数据的零均值化 (8)3.2零均值过程的检验 (8)4.模型的识别和初步定阶 (9)5.模型的参数估计 (11)6.模型的检验 (11)6.1参数的显著性检验 (11)6.2模型的适用性检验 (12)7.模型的预测 (14)7.1对序列liu1（t）的预测 (14)7.2对序列liu(t)的预测 (14)【附录及参考文献】 (15)附录1.零均值化处理后的数据 (15)参考文献： (16)1..数据来源与数据预处理1.1数据来源原始数据见附件，我们需要的数据见下表：表1-1模型所需的数据时间160 159 158 157 156 155 154 153 152 151 API 68 60 84 76 71 81 55 45 36 35 时间150 149 148 147 146 145 144 143 142 141 API 53 87 88 97 113 99 82 100 95 83 时间140 139 138 137 136 135 134 133 132 131 API 78 73 63 44 44 63 116 72 69 62 时间130 129 128 127 126 125 124 123 122 121 API 89 85 67 37 42 51 45 56 48 53 时间120 119 118 117 116 115 114 113 112 111 API 46 54 45 34 76 96 85 64 65 96 时间110 109 108 107 106 105 104 103 102 101 API 94 86 97 63 99 62 47 64 62 48 时间100 99 98 97 96 95 94 93 92 91 API 44 87 63 68 55 65 75 85 66 59 时间90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 API 48 35 44 50 60 54 43 45 54 85 时间80 79 78 77 76 75 74 73 72 71 API 72 49 40 60 60 83 83 91 75 66 时间70 69 68 67 66 65 64 63 62 61 API 74 73 55 71 81 56 67 87 90 81 时间60 59 58 57 56 55 54 53 52 51 API 76 58 28 45 52 83 93 69 60 81 时间50 49 48 47 46 45 44 43 42 41 API 46 52 57 81 76 62 58 65 48 72 时间40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 API 64 63 80 62 64 65 55 79 77 56 时间30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 API 30 42 74 66 62 64 81 100 58 63 时间20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 API 94 86 83 83 63 43 43 46 55 61 时间10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 API 65 50 61 59 79 62 40 28 65 92此处一共160个数据，其中1~150用来建立模型，我们称为样本，151~160用来检验预测值与真实值的误差，我们成为检验值。
] 时间序列分析与Eviews应用 - PowerPoint 演示文稿
![] 时间序列分析与Eviews应用 - PowerPoint 演示文稿](https://img.taocdn.com/s3/m/924599f9aef8941ea76e0546.png)
E (ut ut s ) 0 s 0 , t 1 , 2 , , T
特别的，如果仅存在
(1.4)
E (ut ut 1 ) 0
题。
t 1 , 2 , , T
(1.5)
称为一阶序列相关，这是一种最为常见的序列相关问
9
如果回归方程的扰动项存在序列相关，那么应用 最小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低 估。因此，检验参数显著性水平的t统计量将不再可信。
图2.1 中国1978年～2002年的GDP序列
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§ 2. 3 非平稳序列和单整
1.确定性时间趋势和单位根过程
描述类似图2.1形式的非平稳经济时间序列有两种方
法，一种方法是包含一个确定性时间趋势
yt a t ut
(2.4)
其中 ut 是平稳序列；a + t 是线性趋势函数。这种过程
(1.8)
这是对原始回归因子Xt 和直到p阶的滞后残差的回归。 LM检验通常给出两个统计量：F统计量和T×R2统计量。F
统计量是对式（5.1.9）所有滞后残差联合显著性的一种检
验。T×R2统计量是LM检验统计量，是观测值个数T乘以 回归方程（5.1.9）的R2。一般情况下，T×R2统计量服从渐
进的 2(p) 分布。
ˆ CSt 10.15 0.93CSt 1 0.05GDPt ut
t = (1.93) (3.23) R2=0.999 (41.24) D.W.=1.605
18
如果单纯从显著性水平、拟合优度及D.W.值来看， 这个模型是一个很理想的模型。但是，由于方程的解释 变量存在被解释变量的一阶滞后项，那么 D.W.值就不能 作为判断回归方程的残差是否存在序列相关的标准，如 果残差序列存在序列相关，那么，显著性水平、拟合优 度和F统计量将不再可信。所以，必须采取本节中介绍 的其他检验序列相关的方法检验残差序列的自相关性。 这里采用 LM 统计量进行检验(p=2)，得到结果如下：
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。
时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）
时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）0、预备知识：建立工作文件：打开Eviews，，Workfile，确定数据类型，起止时间，ok。
输入数据：在Workfile工作框中，objects，New object，Series，输入变量名，ok，出现数据编辑框，，Edit+/-，即可开始输入数据。
OLS估计参数：（1）在Workfile工作框中，选中相关变量，点右键，Open，as Equation，注意估计对话框中的变量顺序，变量间空一格，估计方法的选择。
或（2）在主菜单中Quick，Estimate Equation。
什么？这些你都不知道，那算了。
出门左拐去百度视频看T om和Jerry吧，少年。
1、平稳性的单位根检验：选中需要进行检验的数据（单个变量），双击，view，URT(unit root test)，ADF；（水平数据）Level；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （10啊5啊都可以）；看结果AIC，然后试试intercept或者none，选AIC最小的，为最终结果；拷出来，看ADF的t值是不是都小于1%5%10%的临界值（主要5%），不是就接受零假设，认为存在单位根，是非平稳的，需要进行一阶差分。
（然后一阶差分）1st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （10啊5啊都可以）；看结果AIC，然后试试intercept或者none，选AIC最小的，为最终结果；拷出来，看ADF的t值是不是都小于1%5%10%的临界值（主要5%），是就拒绝零假设，认为不存在单位根，是平稳的，没有必要进行二阶差分。
如果是一阶平稳的，在eviews命令栏中输入“genr d什么=d （什么）”，引入一阶差分变量，进行下步检验。
EViews统计分析在计量经济学中的应用
数据导出
将EViews中的分析结果导出为多 种格式的文件，如Excel、Word、 PDF等，方便用户进行报告编写和 分享。
数据预处理
提供数据清洗、缺失值处理、异常 值检测等功能，确保数据的准确性 和完整性。
数据变换与描述性统计分析
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02
03
数据变换
支持多种数据变换方法， 如对数变换、差分变换等 ，以满足不同计量经济学 模型的需求。
EViews在计量经济学中的贡献与不足
01
不足
02
对于某些高级计量经济学方法支持不足，需要借助 其他软件或编程实现。
03
在处理大规模数据时，性能表现不够优秀，需要进 一步优化算法和提高计算效率。
未来发展趋势及挑战
01
发展趋势
02 加强与其他软件和编程语言的集成，提高数据处 理和分析的效率和灵活性。
根据时间序列的自相关图和偏自相关图，初步确定ARIMA 模型的阶数，并利用最小二乘法等方法进行参数估计。
EViews实现步骤
在EViews中，可通过“Quick->Estimate Equation”功 能，选择合适的ARIMA模型形式并输入相应参数，实现模 型的快速估计和检验。
案例分析
案例背景
以某地区季度GDP数据为例，探讨如何利用时间序列模型进行预测和 决策支持。
金融产品创新
非参数和半参数方法还可以应用于金 融产品的创新设计。例如，在衍生品 定价方面，可以采用非参数方法对标 的资产的价格路径进行模拟，从而得 到衍生品的理论价格；在投资组合优 化方面，可以利用半参数模型刻画资 产收益与风险之间的非线性关系，为 投资者提供最优的投资组合方案。
07
总结与展望
EViews在计量经济学中的贡献与不足
时间序列及其分类 计量经济学 EVIEWS建模课件
⑸按照时序各空间数据的属性不同的其他分类 如不同指标的时序分类；不同分布的时序分类； 不同范围(大小、行业、产业、机构等等)的时序分类 等等。 ⑹执照时序各时间上的属性不同的其他分类 如时期序列与时点序列的划分；总量数列与进度 数列；现实序列、 二、经济时序的表示与实例 三、时间序列的主要分类
时间序列的定义
某个统计指标在不同时间上观察到的不同数值， 按时间的先后顺序排列而成的统计数列就叫时间序列 (Time Series)。其实质是在统计数列中固定空间属性， 展现时间分布的数列。这样，在序列的各时期数据获 得时的统计方法及结果，对经济分析及主要方法的影 响是非常大的。时间序列的形成图示如下：
时间序列的分类
⑴按研究对象的多少划分： 一元时间序列，即单一指标构成的时序数列。 多元时间序列，即由指标体系构成的时序数列。 ⑵按观察方式所得到的数值形成特点来划分： 离散型时间序列，即按等间隔或不等间隔地获取 的样本观察数据； 连续型时间序列，如果数据是连续截取的则称为 连续型时间序列。
⑶按照序列的时间分布特点划分为： 平稳时序：是指时序的空间概率分布与时间无关 的数列为平稳时序。 非平稳时序：是指数列的空间概率分布或分布特 征与时间的先后有关的时间序列。 ⑷ 按照序列的数据确定性划分 确定性时序：指在不同时间上都对某一锁定的空 间进行全面的观察，所得到的数据构成的时间序列。 随机性时序：指在不同时间上都对某空间上的各 单位进行抽样观察所得到的数据构成的时间序列。
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在时间序列建模中应用
Eviews在时间序列建模中的应用一、工作文件的建立、保存和调用（一）工作文件的建立有两种方式创建工作文件，一是菜单方式，另一个是命令方式。
1 菜单方式运行Eviews软件，在打开的主窗口中，进行如下操作：File/new/workfile/在出现的对话框中对workfile structure type进行选择/Dated-regular frequency/OKWorkfile structure type选项区共有3种类型：Unstructured/Undated（非结构/非日期）、Dated-regular frequency和Balanced Panel（平衡面板）。
其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。
（1）Unstructured/Undated此类数据的观测标识代码用整数表示，只需给出总的数据观测值个数，系统将自动从1开始依次为每个样本观测值分配整数型的标识代码。
（2）Dated-regular frequency在默认状态Dated-regular frequency类型下，另一选项区Date specification（日期设定）中有8个选择，分别是Annual（年度的），Semi-annual （半年度的），Quarterly（季度的）、Monthly（月度的）、Weekly（周度的）、Daily-5 day week（一周5个工作日）、Daily-7 day week（一周7工作日）和Integer date（整序数的），其输入格式如下：Annual选项：用四位数表示年份，如1999，2001等。
在start date后输入起始年份，End date后输入终止年份。
在1900和2000年之间的年份可以只输入后2位；semi Annual选项：输入格式同Annual选项，每一年有上半年和下半年两个数据；Quarterly选项：输入格式为年份：季度，如2001：1，或98：1。
EViews统计分析在计量经济学中的应用第6章 时间序列模型PPT课件
6.1 时间序列的趋势分解 6.2 时间序列的平稳性及其检验 6.3 随机时间序列分析模型 6.4 习题（略）
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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6.1：时间序列的趋势分解
实验目的：熟悉和掌握滤波在时间序列模型中 的应用。
实验数据：1996年1月-2011年10月世界集装 箱船手持订单量（单位为万TEU）（相关数据 和工作文件存放于文件夹 “书中资料/第6 章” ） 。
图6.1 HP滤波对话框
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实验步骤三：结果分析
（2）点击图 6.1中的OK 按钮， Eviews中将 原序列和趋
势序列显示
在同一图形 中，如图6.2 所示。
图6.2 HP滤波结果
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Ready? Let’s go to the next
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6.2：时间序列的平稳性及其检验
实验目的：熟悉和掌握图示法和单位根检验 法去判断时间序列的平稳性。
实验数据：1996年1月-2011年10月世界
实验原理：Hodrick-Prescott和BP滤波方法
实验预习知识： Hodrick-Prescott和BP滤波 方法相关知识
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实验步骤一：基础数据的录入
在进行本章实验之前，我们要进行工作文件的 创建和数据的输入等工作，这些在前面章节已 有详细介绍，在此不再赘述。本实验建立了名 为“6-1.wfl”的工作文件，该文件里包括序列 t和x，相关数据已经录入。
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。
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实验步骤三：结果分析
如图6.2所示，是包含长期趋势成分和周期 波动成分的经济时间序列，Trend是其中含 有的趋势成分，Cycle是其中含有的周期波 动成分，即，而Hodrick-Prescott滤波目 的是将从中将分解出来。从趋势上看，世界 集装箱船手持订单量呈现总体上升趋势，但 2008年后出现明显下将趋势；而从周期波 动看，世界集装箱船手持订单量的波动幅度 则越来越大，即周期性越来越明显。
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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HP滤波对话框
首先对分解后的趋势序列进行命 名，Eviews将默认一个序列名， 如 hptrend02 ，也可填入一个 新的趋势序列名；其次，设定 参数的取值，一般年度数据取 100 ，季度和月度数据分别取 1600 和 14400 ， 本 例 取 14400，不允许填入非整数。
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实验步骤二（图示法）：相关图分析
（3）点击工具 栏中的View 按钮，选择 Correlogra m菜单项， 如6.8所示， 点击后则出 现图6.9所 示的对话框。
图6.8 选择Correlogram菜单项
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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实验步骤二：选择滤波方法
以Hodrick-Prescott滤波为例（BP滤波操 作基本相同）分解序列x的趋势要素，具体过 程如下： （1）打开工作文件“6-1.wfl”，点击工具栏 中的Procs/Hodrick Prescott Filter,出现 6.1所示的HP滤波对话框。
第 章 时间序列模型
6.1 6.2 6.3 6.4 时间序列的趋势分解 时间序列的平稳性及其检验 随机时间序列分析模型 习题（略）
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6.1：时间序列的趋势分解
实验目的：熟悉和掌握滤波在时间序列模型中 的应用。 实验数据：1996年1月-2011年10月世界集装 箱船手持订单量（单位为万TEU）（相关数据 和工作文件存放于文件夹 “书中资料/第6 章” ） 。 实验原理：Hodrick-Prescott和BP滤波方法 实验预习知识： Hodrick-Prescott和BP滤波 方法相关知识
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图6.6 图示对话框
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图示对话框
在图6.6中，可选择数据图的类型Graph Type， Eviews给出9种图示类型，通常系统默认Line ＆ Symbol，即线条和符号；另外，在细节部 分，主要包含了图标数据来源（Graph data）、排列方式（Orientation）、轴线边 界（Axis border），可按选择默认，进行相 关操作。
相关分析参数
图6.9 相关分析参数
在图6.9中，有两个选 择：一是针对何种数 据生成相关图，主要 分为原变量（level）、 一阶差分变量（1st difference）及二阶 差分变量（2st difference），这里 选择level；二是确定 相关图的滞后期 （Lags to include）， 这里选择36。
1/10/2015 EViews统计分析在计量经济学中的应用 2
实验步骤一：基础数据的录入
在进行本章实验之前，我们要进行工作文件的 创建和数据的输入等工作，这些在前面章节已 有详细介绍，在此不再赘述。本实验建立了名 为“6-1.wfl”的工作文件，该文件里包括序列 t和x，相关数据已经录入。
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自相关、偏自相关图
图6.10中，虚线表示到中心线2个标准 差宽度，Autocorrelation和AC分别表 示自相关函数的图形和数值，Partial Correlation和PAC分别表示偏自相关 函数的图形和数值。序列稳定性可以用 自相关分析图判断：如果序列的自相关 系数很快地（滞后阶数K大于2或3时） 趋于0，即落入随机区内，时间序列是 平稳的；反之，则序列是非平稳的。若 自相关系数大于临界值，则时间序列数 据有显著的自相关性。从图6.10中可以 看出自相关函数在延迟36阶的过程中， 没有迅速向零趋近的趋势，这说明该序 列是非平稳序列。为了进一步获得平稳 序列，一般将原序列取对数，在此基础 上，分别分析其原序列、一阶及二阶序 列。
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பைடு நூலகம்
时序图
（2）点击图 6.6中的 OK按钮， Eviews中 将原始数 据用线条 图形表示 出来，如 图6.7所示。
图6.7 集装箱船手持订单时间序列
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时序图
从图6.7可发现，世界集装箱船手持订单量 总体呈现上升趋势，但在2008年后，出现 明显的下降趋势，由此可见，原始的世界集 装箱船手持订单量x是不平稳的序列。为进 一步验证x的平稳性，需通过自相关图和偏 自相关图分析。
关数据和工作文件存放于文件夹 “书中 资料/第6章” ）。
实验原理：图示法和单位根检验法 实验预习知识：图示法和单位根检验法相关 知识
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实验步骤一（图示法）：图示信息录入
使用图示判断 时间序列的平 稳性，具体过 程如下：（1） 打开工作文件 “6-1.wfl”， 点击工具栏中 的 View/Graph, 出现图6.6所 示的对话框。
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6.2：时间序列的平稳性及其检验
实验目的：熟悉和掌握图示法和单位根检验 法去判断时间序列的平稳性。 实验数据：1996年1月-2011年10月世界 集装箱船手持订单量（单位为万TEU）（相
图6.1 HP滤波对话框
1/10/2015 EViews统计分析在计量经济学中的应用 5
实验步骤三：结果分析
（2）点击图 6.1中的OK 按钮， Eviews中将 原序列和趋 势序列显示 在同一图形 中，如图6.2 所示。
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图6.2 HP滤波结果
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