时间序列分析与Eviews应用
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。
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案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将使用Eviews软件进行一个实际案例的分析，以展示Eviews在实际经济数据分析中的应用。
我们选取了美国GDP（国内生产总值）和失业率的数据，来进行相关性分析和趋势预测。
首先，我们导入美国GDP和失业率的时间序列数据，并进行数据的初步观察和描述性统计分析。
通过Eviews的数据视图功能，我们可以直观地看到这两个变量的变化趋势和波动情况，从而为后续的分析提供基础。
接下来，我们将利用Eviews进行相关性分析，探讨美国GDP与失业率之间的关系。
通过Eviews的相关性分析功能，我们可以得到它们之间的相关系数，并利用散点图和回归分析来观察它们之间的线性关系。
通过这些分析，我们可以初步了解到美国GDP和失业率之间的关联程度，为后续的预测分析提供参考。
在完成相关性分析后，我们将利用Eviews进行趋势预测。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以选择合适的模型对美国GDP和失业率的未来趋势进行预测。
在选择模型的过程中，我们将充分考虑数据的平稳性、季节性等特点，以确保模型的准确性和可靠性。
最终，我们将得到美国GDP和失业率未来的预测值，并进行可视化展示，以便更直观地观察它们的趋势变化。
通过本次Eviews案例分析作业，我们不仅对Eviews软件的使用有了更深入的了解，同时也对实际经济数据的分析方法有了更加清晰的认识。
Eviews作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们更好地理解和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
总之，Eviews案例分析作业不仅是对所学知识的巩固和实践，更是对实际问题的解决和预测。
通过本次作业，我们不仅提升了对Eviews软件的熟练度，更深入了解了经济数据分析的方法和技巧，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
希望通过这次作业的学习，能够更好地应用Eviews软件进行实际经济数据的分析和预测，为经济决策提供更加科学的支持。
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。
时间序列eviews软件课程设计
时间序列eviews软件课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解时间序列分析的基本概念，掌握eviews软件操作流程。
2. 学生能描述时间序列数据的特征，并运用eviews软件进行数据预处理。
3. 学生能运用eviews软件进行时间序列模型的建立和预测。
技能目标：1. 学生能运用eviews软件导入、处理和分析时间序列数据。
2. 学生能通过eviews软件绘制时间序列图，识别数据的趋势、季节性和循环性。
3. 学生能运用eviews软件进行时间序列模型的参数估计和假设检验。
情感态度价值观目标：1. 学生培养对经济学、金融学等相关领域数据分析的兴趣，提高实际应用能力。
2. 学生培养合作精神和批判性思维，学会在团队中分享观点，共同解决问题。
3. 学生通过时间序列分析的学习，增强对数据规律的洞察力，形成严谨的科学态度。
课程性质分析：本课程为选修课，旨在让学生掌握时间序列分析的基本方法，学会运用eviews软件进行数据处理和分析，提高实际操作能力。
学生特点分析：学生为高中年级，具备一定的数学基础和计算机操作能力，对经济、金融等领域有一定了解。
教学要求：结合学生特点，课程设计应注重理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。
通过分解课程目标为具体学习成果，使学生在课程学习过程中不断提升自身能力。
二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、平稳性、自相关性和白噪声。
2. eviews软件操作基础：软件界面介绍、数据导入与编辑、图形绘制与数据处理。
3. 时间序列数据的预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。
- 教材章节：第一章 时间序列分析概述，第三章 数据的预处理。
4. 时间序列模型建立：- 自回归模型（AR）- 移动平均模型（MA）- 自回归移动平均模型（ARMA）- 自回归积分移动平均模型（ARIMA）- 教材章节：第四章 时间序列模型的建立与预测。
5. 模型参数估计与假设检验：- 参数估计方法- 模型适用性检验：单位根检验、滞后阶数确定- 模型预测效果评估：预测误差分析、预测区间计算- 教材章节：第五章 模型参数估计与假设检验，第六章 模型预测与评估。
eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)
eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测) eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用于建模和预测时间序列数据。
在eviews软件中，我们可以利用其强大的功能进行ARIMA模型的建模和预测分析。
一、数据准备与导入在进行ARIMA模型建模之前，首先需要准备好相关的时间序列数据，并导入eviews软件中。
可以通过以下步骤进行操作：1. 创建一个新的工作文件，点击"File" -> "New" -> "Workfile"，选择合适的时间范围和频率。
2. 在eviews软件中，点击"Quick" -> "Read Text"，导入包含时间序列数据的文本文件。
确保文本文件中的数据格式正确，并根据需要设置导入选项。
3. 确认数据已经成功导入，可以通过在工作文件窗口中查看和编辑数据。
二、ARIMA模型建模在eviews中，建立ARIMA模型需要进行以下步骤：1. 点击"Quick" -> "Estimate Equation"，打开方程估计对话框。
2. 在对话框中，选择要建模的时间序列变量，并选择ARIMA模型。
根据数据的特点，可以选择不同的AR、MA和差分阶数。
3. 设置其他参数，如是否包含常数项、是否进行季节性调整等。
根据具体分析需求进行选取。
4. 点击"OK"，进行模型估计。
eviews将自动计算出ARIMA模型的系数估计和相应的统计指标。
5. 检查模型的拟合优度，可以通过观察残差序列的ACF和PACF图、Ljung-Box检验等方法来判断模型是否合适。
三、模型诊断与改进建立ARIMA模型后，需要对模型进行诊断，以确保其满足建模的基本假设。
常见的诊断方法包括：1. 检查模型的残差序列是否为白噪声，可以通过观察残差序列的ACF和PACF图、Ljung-Box检验等方法来判断。
eviews
eviewsEViews简介EViews（经济学视图）是一款专业的经济学和金融学软件，广泛应用于经济学研究、时间序列分析、计量经济学、计量金融学等领域。
EViews提供了丰富的数据处理和统计分析功能，能够帮助用户进行数据管理、模型估计、预测模拟、计量建模等工作。
EViews的功能特点数据管理功能：EViews可以对各种类型的数据进行导入、整理和处理，支持多种格式的数据读取（如Excel、CSV等），提供了对数据进行排序、筛选、合并等功能，方便用户对数据进行管理和分析。
统计分析功能：EViews提供了多种统计分析方法，包括描述性统计、相关分析、回归分析、时间序列分析等，用户可以通过简单的操作完成复杂的统计分析任务。
时间序列分析功能：EViews是一款专业的时间序列分析软件，提供了多种时间序列模型的估计和检验方法，包括ARIMA模型、ARCH/GARCH模型、VAR模型等，用户可以通过EViews进行时间序列的建模和预测。
计量经济学建模功能：EViews支持用户进行计量经济学的建模和分析工作，包括传统的OLS回归模型、面板数据模型、离散选择模型等，用户可以通过EViews进行模型估计、假设检验和参数解释等。
预测模拟功能：EViews提供了模型预测和模拟功能，可以根据已有的模型参数对未来的数据进行预测，同时可以进行模拟分析，模拟不同的数据情景，评估模型的鲁棒性和稳定性。
EViews的应用领域EViews广泛应用于经济学研究、金融学分析和政策制定等领域，包括宏观经济学、微观经济学、国际贸易、金融工程、风险管理等。
在学术界和政府机构中，EViews被广泛用于经济学研究和政策分析，为研究人员和决策者提供了强大的数据分析和建模工具。
总结EViews是一款功能强大的经济学和金融学软件，可以帮助用户进行数据处理、统计分析、时间序列建模等工作。
EViews在学术界和政府机构中得到广泛应用，成为经济学研究和政策分析的重要工具。
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使用指南与案例
eviews使用指南与案例EViews是一款经济统计软件，广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析和建模工作。
本文将为大家介绍EViews的使用指南和一些实际案例，帮助读者更好地了解和应用EViews。
一、EViews的使用指南1. EViews的安装和启动：首先，用户需要下载并安装EViews软件。
安装完成后，双击桌面上的EViews图标即可启动软件。
2. 数据导入和处理：EViews支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
用户可以使用“File”菜单中的“Import”选项将数据导入EViews中，并进行必要的数据清洗和处理。
3. 数据探索和描述统计分析：在导入数据后，用户可以使用EViews提供的数据探索功能进行数据分析，包括数据的描述统计分析、数据可视化等。
4. 模型建立和估计：EViews提供了多种经济学模型的建立和估计方法，如回归分析、时间序列分析等。
用户可以通过选择相应的命令和参数来进行模型建立和估计。
5. 模型诊断和检验：在模型建立和估计完成后，用户需要对模型进行诊断和检验。
EViews提供了多种模型诊断和检验的功能，如残差分析、异方差性检验等。
6. 模型预测和模拟：EViews可以基于已建立的模型进行预测和模拟。
用户可以输入新的自变量数据，通过模型预测因变量的值，或者进行模型的蒙特卡洛模拟分析。
7. 结果输出和报告生成：EViews可以将分析结果以表格、图形等形式输出，并支持生成报告和文档。
用户可以选择相应的输出选项和格式，方便结果的展示和分享。
二、EViews的应用案例1. 时间序列分析：使用EViews可以进行时间序列数据的建模和分析。
例如，可以通过ARIMA模型对股票价格进行预测，或者通过VAR模型分析宏观经济变量之间的关系。
2. 经济政策评估：EViews可以用于评估不同经济政策对经济变量的影响。
例如，可以建立一个VAR模型，通过冲击响应分析来评估货币政策对通胀和经济增长的影响。
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。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学eviews实验报告计量经济学Eviews实验报告引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用统计学和数学方法来分析经济现象，并建立经济模型来预测和解释经济变量之间的关系。
Eviews是一种流行的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于经济学研究和实证分析。
一、数据收集与处理在进行计量经济学实验之前，首先需要收集相关的经济数据。
这些数据可以来自于各种来源，如经济统计局、金融机构或者自行收集。
然后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。
二、描述性统计分析描述性统计分析是计量经济学中的第一步，它通过计算数据的均值、方差、相关系数等统计量来描述数据的基本特征。
在Eviews中，我们可以使用各种命令和函数来进行描述性统计分析，比如mean、var、cor等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的分布和变化情况有一个初步的了解。
三、回归分析回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
在Eviews中，我们可以使用OLS（Ordinary Least Squares）命令来进行回归分析。
首先，我们需要选择一个合适的回归模型，然后通过最小二乘法估计模型的参数。
通过回归分析，我们可以得到模型的拟合优度、参数估计值和统计显著性等信息，从而判断变量之间的关系和影响程度。
四、模型诊断与改进在进行回归分析之后，我们需要对模型进行诊断和改进。
模型诊断主要包括残差分析、异方差性检验和多重共线性检验等。
在Eviews中，我们可以使用DW （Durbin-Watson）统计量来检验残差的自相关性，使用Breusch-Godfrey检验来检验异方差性，使用VIF（Variance Inflation Factor）来检验多重共线性。
如果模型存在问题，我们可以通过引入其他变量、转换变量或者使用其他的回归方法来改进模型。
时间序列_实验报告
一、实验目的1. 了解时间序列分析的基本原理和方法；2. 掌握时间序列数据的平稳性检验、模型识别和参数估计等基本操作；3. 通过实例，学习使用ARIMA模型进行时间序列预测。
二、实验环境1. 操作系统：Windows 102. 软件环境：EViews 9.0、R3.6.1三、实验数据1. 数据来源：某城市1980年1月至2020年12月每月的GDP数据；2. 数据格式：Excel表格。
四、实验步骤1. 数据预处理（1）导入数据：将Excel表格中的GDP数据导入EViews软件；（2）观察数据：绘制GDP时间序列图，观察数据的趋势、季节性和周期性；（3）平稳性检验：使用ADF检验判断GDP序列是否平稳。
2. 模型识别（1）自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图：观察ACF和PACF图，初步确定ARIMA模型的阶数；（2）模型选择：根据ACF和PACF图，选择合适的ARIMA模型。
3. 模型估计（1）模型估计：使用EViews软件中的ARIMA过程，对选择的模型进行参数估计；（2）模型检验：对估计出的模型进行残差检验，包括残差的平稳性检验、白噪声检验等。
4. 时间序列预测（1）预测：使用估计出的ARIMA模型，对2021年1月至2025年12月的GDP进行预测；（2）预测结果分析：对预测结果进行分析，评估预测的准确性。
五、实验结果与分析1. 数据预处理（1）导入数据：将Excel表格中的GDP数据导入EViews软件；（2）观察数据：绘制GDP时间序列图，发现GDP序列存在明显的上升趋势和季节性；（3）平稳性检验：使用ADF检验，发现GDP序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，序列是平稳的。
2. 模型识别（1）自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）图：根据ACF和PACF图，初步确定ARIMA模型的阶数为（1，1，1）；（2）模型选择：根据ACF和PACF图，选择ARIMA（1，1，1）模型。
eviews 实验报告
eviews 实验报告Eviews实验报告引言：Eviews是一款功能强大的经济学和金融学数据分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策。
本实验报告将介绍我对Eviews软件的使用和实验结果，以及我对其优缺点的评估。
一、数据导入和处理在开始实验之前，我首先需要将所需数据导入到Eviews中。
Eviews支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV和数据库等。
我选择了导入一个包含宏观经济指标的Excel文件。
通过简单的几步操作，我成功将数据导入到Eviews中，并对数据进行了初步的处理和清洗。
二、描述性统计分析在导入和处理完数据后，我进行了描述性统计分析。
Eviews提供了丰富的统计功能，包括均值、标准差、最大值、最小值等。
我通过对数据进行统计分析，得到了各个宏观经济指标的基本特征。
这些统计结果对于我后续的模型建立和分析提供了重要的参考。
三、时间序列分析除了描述性统计分析，我还进行了时间序列分析。
Eviews拥有强大的时间序列分析功能，可以进行趋势分析、季节性分析、周期性分析等。
我通过绘制时间序列图和自相关图，对数据的趋势和周期性进行了分析。
这些分析结果对于我理解数据的演变规律和预测未来走势非常有帮助。
四、回归分析回归分析是经济学和金融学中常用的一种分析方法，可以用来研究变量之间的关系。
在Eviews中，进行回归分析非常方便。
我选择了一个宏观经济指标作为因变量，选取了几个其他指标作为自变量，进行了回归分析。
通过分析回归结果和统计显著性，我得出了一些有意义的结论，并对未来的变量走势进行了预测。
五、模型评估和验证在进行回归分析之后，我对建立的模型进行了评估和验证。
Eviews提供了多种模型评估方法，包括残差分析、模型稳定性检验等。
我通过对模型的残差进行分析，检验了模型的拟合度和稳定性。
根据评估结果，我对模型进行了修正和优化，以提高模型的准确性和可靠性。
六、结论和展望通过本次实验，我对Eviews软件有了更深入的了解，并掌握了一些基本的数据分析和建模技巧。
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。
经济时间序列的季节调整、分解和平滑方法eviews应用
图3 工业总产值的季节变动要素 S 图形
图4 工业总产值的不规则3
二、季节调整的概念
季节性变动的发生，不仅是由于气候的直接影响，而且社会制 度及风俗习惯也会引起季节变动。经济统计中的月度和季度数据或大或小都 含有季节变动因素，以月份或季度作为时间观测单位的经济时间序列通常具 有一年一度的周期性变化，这种周期变化是由于季节因素的影响造成的，在 经济分析中称为季节性波动。经济时间序列的季节性波动是非常显著的，它 往往遮盖或混淆经济发展中其他客观变化规律，以致给经济增长速度和宏观 经济形势的分析造成困难和麻烦。因此，在进行经济增长分析时，必须去掉 季节波动的影响，将季节要素从原序列中剔除，这就是所谓的“季节调整” (Seasonal Adjustment)。
2
4991.50
单位：亿元
3871.49
2751.49
1631.48
511.47 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
4204.20 单位：亿元
3304.66
2405.12
1505.59
606.05 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
长期趋势要素 (T ): 代表经济时间序列长期的趋势特性。 循环要素 (C ): 是以数年为周期的一种周期性变动。 季节要素 (S ): 是每年重复出现的循环变动，以12个月或4个季度为周期的周 期性影响，由温度、降雨、每年中的假期和政策等因素引起。季节要素和循环要素 的区别在于季节变动是固定间距（如季或月）中的自我循环，而循环要素是从一个 周期变动到另一个周期，间距比较长且不固定的一种周期性波动。 不规则要素 (I ): 又称随机因子、残余变动或噪声，其变动无规则可循，这 类因素是由偶然发生的事件引起的，如罢工、意外事故、地震、水灾、恶劣气候、 战争、法令更改和预测误差等。
Eviews多元时间序列分析案例研究
Eviews多元时间序列分析案例研究介绍本文档旨在通过一个案例研究，展示如何使用Eviews进行多元时间序列分析。
我们将使用Eviews进行数据准备、模型建立以及结果分析。
数据准备首先，我们需要准备用于分析的多元时间序列数据。
数据应包含多个相关变量，以便我们能够观察它们之间的相互影响。
在Eviews中，我们可以导入外部数据或使用内部示例数据。
通过导入外部数据，我们可以使用来自其他来源的实际数据进行分析。
此外，Eviews还提供了一些内置的示例数据集，这些数据集可用于研究和实践分析技术。
模型建立在数据准备完成后，我们可以开始建立多元时间序列的模型。
Eviews提供了各种统计方法和模型选项，可用于分析时间序列数据。
常见的多元时间序列模型包括VAR（向量自回归）模型、VARMA（向量自回归移动平均）模型以及VARX（包含外生变量的向量自回归）模型等。
我们可以根据数据特点和研究目的选择合适的模型，并进行参数估计和模型诊断。
结果分析完成模型估计后，我们可以对结果进行分析和解释。
Eviews提供了丰富的结果输出和图表展示功能，可以直观地展示模型的性质和统计显著性。
我们可以分析模型的系数、残差、拟合优度、滞后阶数选择等指标，评估模型的拟合程度和显著性。
此外，Eviews还支持进行模型对比和冲击响应分析，以更深入地理解多元时间序列数据的动态性质。
总结本文档简要介绍了如何使用Eviews进行多元时间序列分析。
我们从数据准备开始，使用Eviews进行模型建立和结果分析。
通过合理运用Eviews的功能，我们可以有效地研究和理解多元时间序列数据。
请注意，本文档仅为案例研究的简要介绍，具体的步骤和分析方法还需要根据具体情况进行调整和深入研究。
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章-时间序列模型
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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。
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自相关、偏自相关图
图6.26 图示对话框
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自相关函K”按钮， 可得自相关 函数和偏自 相关函数， 如图6.27 所示。
图6.27 对数二阶差分自相关函数
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自相关函数和偏自相关函数
对数二阶差分序列自相关和偏自相关函数，如图 6.27所示，由两部分组成，左半部分为自相关 （Autocorrelation）与偏自相关（Partial Correlation）分析图，右半部分为自相关系数 （AC）、偏自相关系数（PAC）、Q统计量（QStat）与相伴概率（Prob）。由图6.27可知，自 相关和偏自相关函数的峰值同为滞后1期，自相关 函数1阶截尾，偏自相关函数2阶截尾，可初步判 定p=1，2，q=1，即可能适合的模型有 ARMA(2,1)，ARMA(1,1)，AR(1)，AR(2)， MA(1)。
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如图6.15所示，单位根检验选项有四个选择 区域： Test type（检验方法）：包括6种检验方法， 主要为ADF检验、DF检验、PP检验、KPSS 检验、ERSPO检验及NP检验，系统默认选择 ADF检验； Test for unit in（所检验的序列），有三种 可供选择： ◆Level：表示对水平序列进行单位根检验； ◆1st difference：表示对序列的一阶差分 序列进行单位根检验； ◆2nd difference：表示对序列的二阶差分 序列进行单位根检验；
应用时间序列eviews实验报告
应用时间序列eviews实验报告时间序列分析是数据分析领域中一个重要的分析方法，主要用于研究某个变量随时间变化的趋势或周期性波动模式，具有非常广泛的应用领域，如经济学、金融学、社会学、医学等领域。
Eviews是一个经济学研究软件，具有强大的时间序列分析功能，可以用于时间序列的建模、预测等操作。
本文将对Eviews在时间序列分析实验中的应用进行介绍和分析。
一、实验介绍本次实验使用的数据为GDP数据，区间为1995-2019年，数据来源为国家统计局。
实验目的为使用Eviews进行时间序列分析，研究GDP的时间序列特征，建立合适的模型进行预测。
在实验中，我们将使用Eviews进行ADF检验、白噪声检验、建立ARIMA模型等操作，以充分展示Eviews在时间序列分析中的应用。
二、实验步骤1、数据导入首先打开Eviews软件，新建一个工作文件，导入GDP数据(见下图)。
2、ADF检验ADF检验是检验时间序列平稳性的常用方法，其原理是检验时间序列是否具有单位根。
在Eviews中进行ADF检验的操作如下：依次选择"View-Graph"-"Augmented Dickey-Fuller Test"菜单，弹出窗口后选择要分析的序列名称以及置信水平，单击"OK"按钮，即可看到ADF检验结果(见下图)。
由图可知，GDP序列的ADF检验结果为-3.0949，小于95%置信水平下的临界值-2.889，说明序列是平稳的。
3、白噪声检验4、建立ARIMA模型接下来我们将使用Eviews建立ARIMA模型，对GDP序列进行预测。
首先，在Eviews中进行序列差分，将序列转为平稳序列。
操作如下：差分后的GDP序列如下图所示：我们可以看到，差分后的序列已基本平稳。
接下来，我们可以通过ACF和PACF图查找ARIMA的参数，找到最佳的ARIMA模型进行预测。
操作如下：由图可知，差分后的GDP序列的ACF和PACF图中，第一个序列的ACF和PACF都很显著，因此我们可以考虑建立AR(1) 模型。
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时间序列分析与Eviews 应用非稳定序列转化为稳定序列数据变量的平稳性是传统的计量经济分析的基本要求之一。
只有模型中的变量满足平稳性要求时，传统的计量经济分析方法才是有效的. 而在模型中含有非平稳时间序列时，基于传统的计量经济分析方法的估计和检验统计量将失去通常的性质，从而推断得出的结论可能是错误的。
因此，在建立模型之前有必要检验数据的平稳性。
在很长时间里，学者们在分析经济变量时都假定所分析的数据已满足平稳性的要求。
然而，近年来，尤其是纳尔逊和普洛瑟(Nelson Plosser ，1982) 的开创性论文发表后，随着计量经济学的发展，学者们对经济时间序列数据，尤其是宏观经济时间序列数据的看法发生了根本的变化。
许多经验分析表明，多数宏观经济变量都是非平稳的，由此引发了宏观经济分析方法尤其是周期分析方法的一场革命，即“单位根革命” 。
解决的问题1、如何判别虚假回归(伪回归)问题？2 、怎样检验一组变量存在协整关系？3 、一组变量若存在协整关系，怎样建立误差修正模型？如何更好的通过已有数据反映变量之间的长、短期关系。
一、序列相关二、非平稳时间序列时间序列的特征在做多元回归之前，有必要先了解每个时间序列的特性。
在很多应用研究中，人们常常对具有增长趋势的时间序列取对数后进行分析。
取对数后，这样的序列常常更接近于一条直线。
大多数宏观经济数据表现出这一特征。
取对数后的变量差分(LnYt-LnYt-1) 近似反映了两个时期之间该序列的增长率。
自相关( Autocorrelation ) 对于通常的经济数据序列，原始序列Y的当前值与滞后值之间的相关程度较高，但其差分序列丫的当前值与滞后值相关程度较低。
根据这一性质，我们可以利用过去已知的丫来推断今后的Y，但知道过去的Y则无助于推测今后的Y。
人们把这种情况说成是：“Y能够记忆过去，但丫则不能”。
这是利用时间序列模型做预测的基础。
一般而言，此时的Y是一个非平稳序列，而Y 则是一个平稳序列。
自相关函数( Autocorrelation Function ) 通过估计自相关函数，可以了解时间序列的特征：时间趋势平稳性自相关函数是时间序列的当前值与过去值之间的相关系数。
令p= Cor(Yt，丫t-p)可以注意到，p的值是滞后期数p的函数。
AC和PAC 函数AC 和PAC 函数描述时间序列的特性AC 函数可以用来根据该值等于0 发生的时间j 来选择MA(q) 模型，j > q ；PAC 函数可以用来根据该值等于0 发生的时间j 来选择AR(p) 模型，j > p 。
整合过程( Integrated Process ) 许多非平稳时间序列可以通过一阶或高阶差分，转变为平稳时间序列。
这种时间序列被称作d 阶整合时间序列用I(d )表示。
ARMA模型预测的基本程序(一)根据时间序列的散点图、自相关函数和偏自相关函数图以ADF 单位根检验其方差、趋势及其季节性变化规律，对序列的平稳性进行识别。
一般来讲，经济运行的时间序列都不是平稳序列。
(二)对非平稳序列进行平稳化处理。
如果数据序列是非平稳的，并存在一定的增长或下降趋势，则需要对数据进行差分处理，如果数据存在异方差，则需对数据进行技术处理，直到处理后的数据的自相关函数值和偏相关函数值无显著地异于零。
(三)根据时间序列模型的识别规则，建立相应的模型。
若平稳序列的偏相关函数是截尾的，而自相关函数是拖尾的，可断定序列适合AR 模型；若平稳序列的偏相关函数是拖尾的，而自相关函数是截尾的，则可断定序列适合MA 模型；若平稳序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的，则序列适合ARMA莫型。
(四)进行参数估计，检验是否具有统计意义。
(五)进行假设检验，诊断残差序列是否为白噪声。
(六)利用已通过检验的模型进行预测分析。
§ 2.4 非平稳序列的单位根检验检查序列平稳性的标准方法是单位根检验。
有6种单位根检验方法：ADF 检验、DFGLS佥验、PP检验、KPSS检验、ERS 检验和NP 检验，重点将介绍DF 检验、ADF 检验。
DF 检验的局限性：只有当序列为AR(1) 时才有效。
如果序列存在高阶滞后相关，这就违背了扰动项是独立同分布的假设。
在这种情况下，使用增广的DF 检验方法( augmented Dickey-Fuller test )，即用ADF 来检验含有高阶序列相关的序列的单位根。
ADF 检验ADF 检验方法通过在回归方程右边加入因变量yt 的滞后差分项来控制高阶序列相关(2.7) (2.8) (2.9) 例2检验中国GDP序列的平稳性在图2.1中，我们可以观察到GDP具有明显的上升趋势。
在ADF检验时选择含有常数项和时间趋势项。
GDP序列的ADF检验如下：检验结果显示，GDP序列以较大的P值，即87.83%的概率接受原假设，即存在单位根的结论。
将GDP序列做1阶差分，然后对△ GDP进行ADF检验，结果如下：检验结果显示，△ GDP序列在5%的显著性水平下拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，即GDP〜1(1)。
三、协整和误差修正模型一般而言，经济变量非平稳，多为I(1) 或I(2) 。
变量非平稳，但某些经济变量的线性组合却有可能是平稳的。
比如净收入与消费、政府支出与税收、男、女人口比例等都存在这种均衡关系。
虽然经济变量在变化中经常会离开均衡点，但内在的均衡机制将不断地消除偏差维持均衡关系。
非平稳经济变量间存在的这种长期稳定的均衡关系称作协整(co-integration) 。
协整是对非平稳经济变量长期均衡关系的统计描述。
* * 在时间序列模型的发展过程中，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。
一、序列相关三、协整和误差修正模型二、非平稳时间序列四、Eviews 案例应用§ 1.1 序列相关及其产生的后果对于线性回归模型(1.1) 随机扰动项之间不相关，即无序列相关的基本假设为(1.2) 如果扰动项序列ut 表现为：(1.3) 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) 。
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：(1.4) 特别的，如果仅存在(1.5) 称为一阶序列相关，这是一种最为常见的序列相关问题。
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。
可以将序列相关可能引起的后果归纳为：②使用OLS公式计算出的标准差不正确，相应的显著性水平的检验不再可信；③如果在方程右边有滞后因变量，OLS 估计是有偏的且不一致。
④回归得到的参数估计量的显著性水平的检验不再可信。
①在线性估计中OLS估计量不再是有效的；EViews 提供了检测序列相关和估计方法的工具。
但首先必须排除虚假序列相关。
虚假序列相关是指模型的序列相关是由于省略了显著的解释变量而引起的。
例如，在生产函数模型中，如果省略了资本这个重要的解释变量，资本对产出的影响就被归入随机误差项。
由于资本在时间上的连续性，以及对产出影响的连续性，必然导致随机误差项的序列相关。
所以在这种情况下，要把显著的变量引入到解释变量中。
§ 1.2 序列相关的检验方法EViews 提供了以下3 种检测序列相关的方法。
1 . D_W统计量检验Durbin-Watson统计量(简称D_W统计量)用于检验一阶序列相关，还可估算回归模型邻近残差的线性联系。
对于扰动项ut 建立一阶自回归方程：(1.6) D_W 统计量检验的原假设：= 0 ，备选假设是0 。
如果序列不相关，D.W. 值在2 附近。
如果存在正序列相关，D.W. 值将小于2。
如果存在负序列相关，D.W.值将在2~4之间。
正序列相关最为普遍，根据经验，对于有大于50 个观测值和较少解释变量的方程， D.W. 值小于1.5的情况，说明残差序列存在强的正一阶序列相关。
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Breush-Godfrey LM 检验克服了上述不足，应用于大多数场合。
2 . 序列相关的LM 检验与D.W. 统计量仅检验扰动项是否存在一阶自相关不同，Breush-Godfrey LM 检验( Lagrange multiplier ，即拉格朗日乘数检验)也可应用于检验回归方程的残差序列是否存在高阶自相关，而且在方程中存在滞后因变量的情况下，LM 检验仍然有效。
LM检验原假设为：直到p阶滞后不存在序列相关，p为预先定义好的整数；备选假设是：存在p阶自相关。
检验统计量由如下辅助回归计算。
(1)估计回归方程，并求出残差et (1.7) ( 2)检验统计量可以基于如下回归得到(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 X R2统计量。
F统计量是对式( )所有滞后残差联合显著性的一种检验。
T X R2统计量是LM 检验统计量，是观测值个数T 乘以回归方程( )的R2 。
一般情况下，T X R2 统计量服从渐进的2(p) 分布。
在给定的显著性水平下，如果这两个统计量小于设定显著性水平下的临界值，说明序列在设定的显著性水平下不存在序列相关；反之，如果这两个统计量大于设定显著性水平下的临界值，则说明序列存在序列相关性。
在EView 软件中的操作方法：选择View/Residual Tests/Serial correlation LM Test ，一般地对高阶的，含有ARMA误差项的情况执行Breush-Godfrey LM。
在滞后定义对话框，输入要检验序列的最高阶数。
例1: 含滞后因变量的回归方程扰动项序列相关的检验考虑美国消费CS和GDP及前期消费之间的关系，数据期间：1947年第1季度〜1995年第1季度，数据中已消除了季节要素，建立如下线性回归方程：t = 1, 2, , T 应用最小二乘法得到的估计方程如下：t = ( 1.93) (3.23) (41.24)R2=0.999 D.W.=1.605 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。