应用时间序列分析EVIEWS 实验手册(1)
Eviews应用时间序列分析实验手册
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。
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。
实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作
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。
掌握时间序列的白噪声检验【实验内容】一、复习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以及确定性趋势模型拟合；三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；四、时间序列的白噪声检验【实验步骤】复习：EViews软件的常用菜单方式和命令方式；（一）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 1998（二）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。
实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
1、单变量时间序列相关函数
（1）AutoReg（自回归）：自回归模型（也称为自动过程）是一种统计模型，可以用来研究一个变量与它自身以前的值之间的关系。
它可以被用来描述任何由这种类型的非平稳的随机过程生成的数据。
（2）CrossCorr（互相关）：互相关函数是对两个时间序列之间的相关性进行评估的方式。
它采用两个时间序列中的观测，计算它们之间的相关性，并返回一个相关系数值，表明它们之间的相关关系。
（4）MA：移动平均函数是一种从一组数据中提取出其基本趋势的有效方法。
它通过计算一组数据的平均值来应用，然后根据当前值来计算其他值。
在EViews中，移动平均函数可以使用MA函数来计算。
2、多变量时间序列相关函数
（1）VAR：VAR是短期预测的一种重要方法。
它的主要思想是，未来的值可以由当前的值以及过去的值来预测。
它可以用来检测多个变量之间的相关性，反应不同变量间的影响关系。
在EViews中，可以使用VAR函数来计算多变量时间序列之间的相关性。
应用时间序列Eviews
2.1 自相关图检验法
2.3 *单位根检验法
常用的单位根检验法为DF检验和ADF检验。
DF检验法：
原假设为序列存在单位根。 只能对AR(1)过程的时间序列作检验。
ADF检验法：
是DF检验的增广形式，可以对AR(p)过程作检验。 原假设为序列至少存在一个单位根。
两种检验方法都需要：
Dynamic（动态预测）：向前多步预测 Static（静态预测）：向前一步预测
Forecast
sample（预测区间）：设定预测区间
扩大样本期限：工作文件窗口Proc/Structure/Resize
Current Page, 修改end date
7. 模型的预测
静态预测
1951-1991
为拟合值 1992为预测值
7. 模型的预测
动态预测 （1991-2000）
只用到1991
的观测值 1992-2000为预测值
课堂练习
给定如下时间序列， 判断该序列的平稳性和纯随机性 选择适当的模型拟合该序列的发展 利用拟合模型，预测1999-2002年的储蓄金额。
1.1时间序列数据的创建
⑥
创建群（Group）。
在数据分析时，通常需要针对多个序列操作以观 察序列间的相互关系。
1. 2.
在工作文件窗口的工具栏点击Object/New Object/Group 在窗口中输入欲建立的群所包含的序列名称。
1.2绘制时间序列图
时序图可以帮助我们了解序列的一些基本性质， 如波动幅度，趋势，平稳性等。是我们在做时间 序列分析之前必不可少的步骤。 在工具栏点击Quick/Graph或双击需要作图的序列， 单击View/Graph。
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。
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。
应用时间序列分析实验手册
应用时间序列分析实验手册时间序列分析是分析和预测时间序列数据的一种重要方法。
它可以用来研究时间序列数据中的趋势、季节性、周期性和随机性等特征，并通过建立适当的时间序列模型来对未来的数据进行预测。
为了进行时间序列分析，需要按照一定的步骤进行实验。
下面是一个应用时间序列分析的实验手册，它包括了以下几个步骤：1. 收集数据：首先需要收集时间序列数据。
时间序列可以是连续的，比如每天、每周或每月的数据，也可以是离散的，比如每小时或每分钟的数据。
数据可以来自不同的来源，如统计局、公司、网站等。
2. 数据预处理：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行预处理。
预处理的目的是去除异常值、平滑数据、填补缺失值等。
常用的预处理方法包括平滑法、插值法、滤波法等。
3. 数据可视化：在进行时间序列分析之前，需要对数据进行可视化。
可以使用折线图、柱状图、散点图等方法展示时间序列数据的趋势和季节性。
4. 应用时间序列模型：时间序列模型是用来描述时间序列数据的数学模型。
常用的时间序列模型包括平稳ARMA模型、非平稳ARIMA模型、指数平滑模型等。
根据数据的不同特点选择合适的模型。
5. 模型诊断：在应用时间序列模型后，需要对模型进行诊断。
诊断的目的是检查模型的拟合程度和预测能力。
常用的诊断方法包括残差分析、模型的稳定性检验等。
6. 模型预测：基于已建立的时间序列模型，可以对未来的数据进行预测。
预测的方法包括单步预测、多步预测、滚动预测等。
7. 模型评估：在进行时间序列预测之后，需要对预测结果进行评估。
常用的评估指标包括均方误差、平均绝对误差、相对误差等。
评估结果可以用来评估模型的预测准确性和稳定性。
总结：时间序列分析是一种重要的数据分析方法，可以用来研究和预测时间序列数据的趋势、季节性、周期性和随机性等特征。
通过按照上述步骤进行实验，可以有效地应用时间序列分析方法，提高对时间序列数据的理解和预测能力。
8. 趋势分析：在时间序列分析中，趋势是指数据中的长期变化。
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。
计量经济学实验指导书(eviews软件的相关操作)实验一和二
实验一EViews软件的基本操作[实验性质]验证实验[学时安排] 2学时[实验内容]1.了解EViews软件的功能及其安装事项；2.熟悉EViews工作窗口；3.创建工作文件，建立序列对象，熟悉数据的录入、调用和编辑；4.图形分析与描述统计分析。
[实验步骤]一、安装和启动EViews软件：（一）Eviews简介EViews是Econometrics Views（计量经济学视窗）的缩写。
EViews是在TSP (Time Series Processor) 软件包基础上发展起来的新版本，主要用于处理时间序列数据，是Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。
虽然EViews 是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域里，但是从软件包的设计来看，EViews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。
EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性，可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作，操作结果出现在窗口中，并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
此外，EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能，可以在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。
（二）EViews安装步骤：（EViews 5.0）1.准备好EViews 5.0的安装包；2.运行Windows程序，将其他应用程序关闭；3.打开安装包，双击setup，在提示下操作；4.注意EViews不能安装在中文目录下；5.序列号在文本文档“sn”中；6.安装成功提示信息：“EViews has been successfully installed”；7.最后打开安装包里的文件夹“Crack”，把里面的两个文件粘贴到EViews 安装目录下，覆盖目录原有文件，即可使用。
（三）运行EViews在Windows中运行EViews的方法有：1.点击任务栏上的开始程序EViews程序组EViews图标；2.双击桌面上的EViews程序图标；3.双击EViews的工作文件和数据文件。
Eviews实验报告1
由实验一我们知道CCI序列是非平稳的，不能直接进行ARMA建模分析，于是我们可以通过构造新序列，令XCCI=CCI-CCI(-1)来得到其一阶差分序列。
于是我们可以利用XCCI序列来进行ARMA建模分析：
通过序列的自相关和偏自相关系数表可以看到：序列在二阶以后自相关系数和偏自相关系数迅速趋向于0，因此猜测这可能是一个ARMA(1,1)
但是无论我们采用ARMA(1,1), ARMA(1,2), ARMA(2,2),AR(2),MA(2)
模型进行拟合，拟合效果均不理想，系数对应的P值均限制大于
从上图对残差的Q检验结果可以看到，残差序列是白噪声序列。
可以看到预测的cci曲线与原曲线拟合度是较高的。
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时间序列分析要点
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···········- 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。
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。
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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河南财经政法大学应用时间序列分析实验手册应用时间序列分析实验手册目录目录 (2)第一章Eviews的基本操作 (3)第二章时间序列的预处理 (6)一、平稳性检验 (6)二、纯随机性检验 (13)第三章平稳时间序列建模实验教程 (14)一、模型识别 (14)二、模型参数估计 (18)三、模型的显著性检验 (21)四、模型优化 (23)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 (39)三、综合分析 (44)第五章非平稳序列的随机分析 (50)一、差分法提取确定性信息 (50)二、ARIMA模型 (63)三、季节模型 (68)第一章Eviews的基本操作The Workfile（工作簿）Workfile 就像你的一个桌面，上面放有许多Objects，在使用Eviews 时首先应该打开该桌面，如果想永久保留Workfile及其中的内容，关机时必须将该Workfile存到硬盘或软盘上，否则会丢失。
（一）、创建一个新的Workfile打开Eviews后，点击file/new/workfile，弹出一个workfile range对话框（图1）。
图1该对话框是定义workfile的频率，该频率规定了workfile中包含的所有objects频率。
也就是说，如果workfile的频率是年度数据，则其中的objects也是年度数据，而且objects数据范围小于等于workfile的范围。
例如我们选择年度数据（Annual），在起始日（Start date）、终止日（End date）分别键入1970、1998，然后点击OK，一个新的workfile就建立了（图2）。
图2在workfile 窗口顶部，有一些主要的工具按钮，使用这些按钮可以存储workfile、改变样本范围、存取object、生成新的变量等操作，稍后我们会详细介绍这些按钮的功能。
在新建的workfile中已经存在两个objects，即c和residual。
c是系数向量、residual是残差序列，当估计完一个模型后，该模型的系数、残差就分别保存在c和residual中。
workfile窗口中主要按钮的功能：1.PROCS（处理）：Procs按钮包含sample（样本）、change workfile range（改变工作簿范围）、generate series（生成序列）、sort series（对序列排序）、import（导入数据）、export（导出数据）六个功能，其中sample和generate已出现在workfile窗口顶部。
sample（样本）的功能是改变样本的范围，但不能超过工作簿范围（workfile range）。
如果样本范围需要超过工作簿范围，先修改工作簿范围，然后再改变样本范围。
例如点击proc/sample/OK，弹出一个对话框（图3），在上面空白处键入新的样本范围1980至1990，注意中间要空格，点击OK，这样样本范围改变了。
图3change workfile range（改变工作簿范围）功能是改变当前workfile的范围，其操作与样本范围的改变相似。
一般是在模型建好后，外推预测时需要改变样本或工作薄范围。
generate series功能是在现有变量的基础上，生成新的变量。
如点击proc /generate/OK或直接点击窗口顶部的GENR，弹出一个对话框。
sort series功能是对序列排序。
Import 功能是从其他软件中（如EXCEL）导入数据。
Export功能与Import相反，是将Eviews数据输出到其他软件中，具体操作与Import相似。
2、OBJECTS(对象)：该按钮功能主要是对Objects进行操作，包括新建、存取、删除、重新命名、复制等。
点击Objects，出现下拉菜单，菜单中包含很多功能，其中一些功能以按钮形式出现在workfile窗口顶部，如fetch（取出）、store(存储)、delete(删除)。
3、SAVE(保存)：功能是将当前workfile保存在硬盘或软盘。
如果是新建的workfile，会弹出一个对话框，需要指明存放的位置及文件名。
如果是原有的workfile,不会出现对话框，点击SAVE，作用是随时保存该workfile。
建议在使用Eviews时，应经常点击SAVE按钮，避免电脑出现故障，而丢失未能保存的内容。
这里需要提醒的是，SAVE按钮与STORE按钮的区别。
SAVE按钮保存的是整个workfile，而STORE存储的是个别Object。
（二）、打开已经存在的workfile双击Eviews图标，进入Eviews主画面。
点击File/New/Workfile/click，弹出对话框，给出要打开的workfile所在路径及文件名，点击OK，则所需的workfile就被打开。
（三）、workfile频率的设定各种频率的输入方法如下：1、Annual：直接输入年份，如1998；若是20世纪内，则可只输入年份的后两个字，如98表示1998年。
2、Semi-Annua l：格式与Annual一样。
3、Quarterly：年份全称或后两个字接冒号（或空格），再接季度，如1992:1（或1992 1），表示1992年第一季度。
4、Monthly：年份全称或后面两个字接冒号（或空格），再接月度序号，如1990:1（或1990 1）。
5、Daily：格式为“月度序号：日期：年份”，如9:2:2002表示2002年9月2日。
6、Weekly：格式与Daily相似，也是“月度序号：日期：年份”，但这里的日期是某个星期的某一天，当给定起始日时，系统会自动推算终止日期。
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1949年——1998年北京市每年最高气温的平稳性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：年份和气温的散点图（二）自相关图检验例2.2导入数据，方式同上；在Quick菜单下选择自相关图，对QW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3：选择相关分析的对象图4：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= -8.294675 小于EVIEWS给出的显著性水平1%-10%的ADF临界值，所以不接受原假设，该序列是平稳的。
二、纯随机性检验计算Q统计量，根据其取值判定是否为纯随机序列。
例2.2的自相关图中有Q统计量，其P值在K=6、12的时候均比较大，不能拒绝原假设，认为该序列是白噪声序列。
另外，小样本情况下，LB统计量检验纯随机性更准确。
第三章平稳时间序列建模实验教程一、模型识别1.打开数据（某地区连续74年的谷物产量（单位：千吨））图1：打开数据2.绘制趋势图并大致判断序列的特征图2：绘制序列散点图图3：输入散点图的变量图4：序列的散点图3.绘制自相关和偏自相关图图1：在数据窗口下选择相关分析图2：选择变量图3：选择对象图4：序列相关图4.根据自相关图和偏自相关图的性质确定模型类型和阶数如果样本(偏)自相关系数在最初的d阶明显大于两倍标准差范围，而后几乎95％的自相关系数都落在2倍标准差的范围以内，而且通常由非零自相关系数衰减为小值波动的过程非常突然。
这时，通常视为(偏)自相关系数截尾。
截尾阶数为d。
本例：⏹自相关图显示延迟6阶之后，自相关系数全部衰减到2倍标准差范围内波动，这表明序列明显地短期相关。
但序列由显著非零的相关系数衰减为小值波动的过程相当连续，相当缓慢，该自相关系数可视为不截尾⏹偏自相关图显示除了延迟1阶的偏自相关系数显著大于2倍标准差之外，其它的偏自相关系数都在2倍标准差范围内作小值随机波动，而且由非零相关系数衰减为小值波动的过程非常突然，所以该偏自相关系数可视为一阶截尾具体判别什么模型看书58到62页的图例。
就是常数项）。
表示的是求出来的系数（其中模型中的模型：）（模型：模型：μ⋯⋯ε⋯⋯---⋯⋯---+μ=ε⋯⋯---+μ=ε⋯⋯---+μ=)1(MA )1(ar B *)P (AR B *)2(AR B *)1(AR 1B*)q (MA B *)2(MA B *)1(MA 1ARMA B *)q (MA B *)2(MA B *)1(MA 1MA B *)P (AR B *)2(AR B *)1(AR 11AR tP2q2t X t q 2t X tP2t X二、模型参数估计根据相关图模型确定为AR(1)，建立模型估计参数在ESTIMATE 中按顺序输入变量x c x(-1)或者x c AR(1) 选择LS 参数估计方法，查看输出结果，看参数显著性，该例中两个参数都显著。
细心的同学可能发现两个模型的c 取值不同，这是因为前一个模型的c 为截距项；后者的c 则为序列期望值，两个常数的含义不同。
图1：建立模型图2：输入模型中变量，选择参数估计方法图3：参数估计结果图4：建立模型图5：输入模型中变量，选择参数估计方法图6：参数估计结果t 372564.011845441.0tx εB AR -+=模型：三、模型的显著性检验检验内容：整个模型对信息的提取是否充分；参数的显著性检验，模型结构是否最简。
图1：模型残差图2：残差的平稳性和纯随机性检验对残差序列进行白噪声检验，可以看出ACF 和PACF 都没有显著异于零，Q 统计量的P 值都远远大于0.05，因此可以认为残差序列为白噪声序列，模型信息提取比较充分。