应用时间序列实训(eviews)课程论文
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会作为一名经济学专业的学生，我在大学期间接触到了许多数据分析软件。
其中，eViews是我使用最多、体验最深的一款软件。
通过使用eViews进行综合分析，我积累了一些实验心得与体会。
首先，eViews是一款功能强大的经济学分析软件，它提供了各种各样的计量经济学工具和统计分析方法。
无论是进行时间序列分析、面板数据分析，还是回归分析等等，eViews都能提供相应的工具。
通过eViews，我可以轻松地进行数据处理、模型建立和结果解释，这大大提高了我的研究效率。
在使用eViews的过程中，我深刻体会到了数据的重要性。
无论是在研究经济现象还是预测未来趋势时，数据是我们的根基。
eViews作为一个强大的数据处理软件，可以帮助我们轻松地清洗、整理和分析数据。
通过eViews的数据编辑界面，我可以快速地导入多种数据格式，进行数据筛选和变量处理。
此外，eViews还提供了丰富的数据分析工具，如描述性统计、相关分析、差分操作等等，这些工具都是我研究中不可或缺的一部分。
除了数据的处理，eViews还提供了丰富的模型建立和结果解释工具。
例如，我可以使用eViews进行时间序列分析，通过VAR模型、ARIMA模型等方法对数据进行预测；我也可以使用eViews进行回归分析，通过OLS模型、多元回归模型等方法来解释变量之间的关系。
eViews提供了直观和易用的界面，使得我能够迅速进行模型设定、参数估计和结果诊断。
同时，eViews还支持生成各种图表和报表，这对于我的研究和论文撰写非常有帮助。
此外，eViews还具有强大的批处理功能，可以帮助我自动化实验过程。
通过编写脚本或批处理文件，我可以一次性运行多个实验，并自动保存结果。
这样，我可以快速地比较不同模型、不同参数的结果，在不同情景下进行实验，为我的研究提供了更多有力的支持。
总结来说，eViews是一款功能强大、易于使用的经济学分析软件。
通过使用eViews，我深刻认识到了数据在经济学研究中的重要性，也感受到了数据分析工具对研究效率的提升。
计量经济学时间序列分析论文
时间序列期末论文安徽财经大学姓名：鲍志祥班级：093财管二班学号：20093069073企业商品价格总指数的时间序列分析摘要利用Eviews软件判断企业商品价格总指数序列为非平稳序列且为非白噪声序列，对非平稳序列进行一阶差分后得到平稳序列，分析运用一阶自回归AR(1)模型拟合时间序列，由于总指数序列值之间密切的相关关系，且历史数据对未来的发展有一定影响，利用Forecast 命令预测未来4个月的企业商品价格总指数。
关键词：Eviews；平稳序列；AR(p)模型；一阶差分理论准备：拿到一个观察值序列之后,首先要判断它的平稳性.通过平稳性检验,序列可分为平稳序列和非平稳序列两大类.对于平稳序列,由于它不具有二阶矩形平稳的性质,所以对它的统计分析要周折一些,通常要进行进一步的检验、变换或处理之后，才能确定适当的拟和模型。
如果序列平稳，建模比较容易，但并不是所有的平稳序列都值得建模。
只有那些序列值之间具有密切的相关关系，历史数据对未来的发展有一定影响的序列，才值得我们花时间去挖掘历史数据中的有效信息，用于预测序列未来的发展。
如果序列值彼此之间没有任何相关性，那就意味着该序列是一个没有任何记忆的序列，过去的行为对将来的发展没有丝毫影响，这种序列我们称之为纯随机序列。
从统计分析的角度而言，纯随机序列是没有任何分析价值的序列。
如果序列xt是均值非平稳的，对其进行d次差分后，变成了平稳的序列Δdxt，这个差分后的平稳序列的适应性模型为ARMA(p,q) ，此时就称对原始序列xt建立了ARIMA(p,d,q)模型。
问题：判断企业商品价格总指数序列的平稳性与纯随机性，处理数据并利用拟合模型，预测未来4个月的企业商品价格总指数。
表1企业商品价格总指数数据（来源：东方财富网）图1企业商品价格总指数序列{x i}的时序图由图1我们可以看出序列在上下波动比较大，大致判断不具有平稳性。
图2 序列{x i}的自相关图由图2可知，自相关图呈正弦波指数衰减，为不平稳时间序列。
时间序列分析小论文
时间序列分析小论文基于ARIMA模型的我国全社会固定资产投资预测摘要：本文采用ARIMA模型，用Eviews6.0软件对我国1980—2012年的全社会固定资产投资额进行了深入分析，并预测了2013年我国全社会固定资产投资额。
结果表明，ARIMA(4，1，3)模型能够提供较准确的预测效果，可以用于未来的预测，并为我国固定资产投资提供可靠的依据。
关键词：ARIMA模型固定资产投资额时间序列预测一、引言改革开放以来，我国的经济发展取得了举世瞩目的成就。
投资是拉动经济增长的三驾马车之一，因此研究我国全社会固定资产投资对研究我国经济增长有着重要的现实意义。
我国的全社会固定资产投资总额持续增加：1980年仅为910.9亿元，1993年首次突破10000亿元达到13072.3亿元；到2006年则猛增至109998.2亿元。
尤其是进入21世纪以来，随着中国加入WTO，外商投资大量增加，推动了经济政策的调整与完善，也给经济与投资增长增添了活力。
此前，已经有学者做过相关研究。
2010年李惠在《ARIMA模型在我国全社会固定资产投资预测中的应用》中，通过1980-2007年我国全社会固定资产投资的相关数据，运用统计学和计量经济学原理，从时间序列的定义出发，运用ARIMA建模方法，将ARIMA模型应用于我国历年全社会固定资产投资数据的分析与预测，检验得出ARIMA(4，2，4)模型为最佳，建议政府抓住投资机遇，合理安排投资比例和投资金额，促进经济的健康发展。
2007年靳宝琳和赫英迪在《ARIMA模型在太原市全社会固定资产投资预测中的应用》一文中采用Eviews软件系统中的时间序列建模方法对太原市的固定资产投资总额资料进行了分析，建立了ARIMA模型。
结果显示ARIMA(2，1，3)模型提供了较准确的预测效果，可用于未来的预测，为太原市全社套固定资产投资的预测提供了一种方便实用的方法。
王新华在《ARIMA模型在武汉市全社会固定投姿预测中的应用》中，采用ARIMA模型，对武汉市1950—2003年的全社会固定资产投资额进行了深入分析。
Eviews课程结业论文
中国农村居民家庭人均纯收入变动趋势研究组长：组员：摘要：农民收入问题是“三农”问题的重中之重。
农民收入水平提高难、生活水平上不去是我国现今急待解决的发展问题之一。
本文采用eviews软件建立时间序列数据模型，对我国农民收入问题进行分析，分析结果结果表明国家用于农业的支出对农村居民家庭人均纯收入的增加起到最重要的拉动作用，是解决我国农民收入的一个重要经济因素。
然后使用建立的模型对未来五年农村居民家庭人均纯收入进行了预测。
最后，联系模型的信息和我国农民问题的实际情况，提出了结论与相关建议。
关键词：1 背景中国是拥有13亿人口的大国，这13亿人口中有9亿在农村。
这个性质决定了我国是农业大国这个最基本特征。
农业和农村经济是中国国民经济的基础，稳步提高农民收入是发展农业和农村经济的出发点和归宿，也是保证我国国民经济稳步发展的重要环节。
农村居民收入增长缓慢，不仅关系到农业的发展和农村的稳定，而且关系到国民经济的全局，引起中共中央、人民政府和社会各界的广泛关注。
千方百计增加农民收入，已成为近期农业和农村经济工作的中心任务。
农民收入是农村的“晴雨表”。
改革开放以来农业和农村经济的发展，使我国从根本上摆脱了农产品短缺的困扰，农民收入随着农村经济的发展而不断提高，实现了历史性的突破。
特别是改革开放以来，我国农民收入有了很大增长，但不同时期和不同地区农民收入增长不是匀速的。
就全国平均而言，经历了四个阶段：第一阶段，1978－1984年，为超常增长时期，农村居民人均收入年均增长15.9％；第二个阶段，1985－1990年，为波动增长时期，农村居民人均收入年增长4.2％；第三个阶段，1991－1996年，农民收入反弹回升，1996年比上年猛增9％，是90年代农民人均收入增幅最高的一年；第四个阶段，1997－今，也就是20世纪90年代中后期以来，农民收入增长的形势非常严峻，为缓慢增长时期，表现为增幅逐年下降，维持缓慢增长。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会作为一位经济学专业的学生，在学习和研究经济数据的过程中，Eviews无疑是一个非常有用和必要的工具。
作为一款专门用于经济和金融数据分析的统计软件，Eviews提供了丰富的功能和工具，让我们能够更好地理解和解释经济现象。
在这篇文章中，我将分享我在使用Eviews进行实验和研究的心得与体会。
首先，作为一个统计软件，Eviews拥有强大的数据处理和分析能力。
在实验进行之前，我需要先收集到相关的经济数据，这些数据包含了许多指标和变量，例如国内生产总值(GDP)、通货膨胀率、失业率等。
使用Eviews，我可以方便地导入数据并进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和数据变换等。
这使得我能够更好地准备数据，以便后续的分析和研究。
其次，Eviews提供了多种统计方法和模型，可以帮助我进行深入的经济数据分析。
例如，我可以使用Eviews进行描述统计分析，了解数据的分布和趋势；我也可以使用Eviews进行回归分析，探究变量之间的关系和影响。
此外，Eviews还支持时间序列分析和面板数据分析等高级技术，使得我能够从多个角度和维度揭示经济现象的本质。
在实验过程中，我最喜欢的一个功能是Eviews的可视化工具。
通过绘制图表和图形，我可以更直观地观察数据的变化和趋势。
Eviews提供了多种图表类型，例如折线图、柱状图和散点图等，可以根据实际情况选择合适的图表。
这对于展示研究结果和解释模型的效果非常有帮助，同时也为我自己更深入地理解数据提供了手段。
除了数据分析和模型建立外，Eviews还可以帮助我进行经济预测和决策分析。
Eviews可以根据历史数据和模型进行未来走势的预测，这对于政府决策和企业战略制定具有重要意义。
同时，Eviews还可以进行灵敏度分析和假设检验，帮助我评估不同情境下的经济风险和可行性。
这让我能够在实际问题中更加准确和全面地评估不同策略的影响和效果。
然而，尽管Eviews具有众多强大的功能和工具，但在使用过程中也存在一些挑战和限制。
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。
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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。
eviews论文—丁 时间序列
吉林财经大学信息经济学院人均国内生产总值与居民人均消费统计关系分析专业班级：统计1009班学号： ************名：**一、背景与意义消费在我国国内生产总值中的比重偏低，不利于国内需求的稳定扩大，也影响着国民经济持续较快增长和良性循环。
合理调整投资与消费的关系，适度有效提高我国的消费率，尤其是提高居民消费率，是宏观调控要解决的重要问题。
2005年下半年，本轮宏观调控的效果会表现得更加明显，投资增长率将进一步下降，经济增长率也会有所回落。
为了避免经济的硬着陆，实现国民经济的平稳发展，必须大力促进投资驱动型经济向消费驱动型经济的转变。
消费需求的驱动，对“十一五”开局至关重要，也是“十一五”期间能否实现经济增长方式转变的关键。
围绕增加城乡居民特别是中低收入居民收入和抑制收入差距，调整收入分配关系，增强居民消费能力；完善消费政策，改善消费环境，增强消费者信心，扩大居民消费；改革创新体制机制，加快经济增长方式向集约型转变，保持投资合理增长，着力优化投资结构，着力加强经济社会发展薄弱环节。
居民消费与经济增长，传统的计划经济理论认为，经济增长带来居民消费的增加，经济增长对居民消费起着决定性作用。
经济增长了才能适当增加居民消费，居民消费基金的过快增长会影响和妨碍经济发展，并以此为依据安排经济建设和制定宏观发展计划。
在计划经济向市场经济转变的过程中，我们不但取得了制度上的变革，也获得了认识和理论上的突破，那就是不仅经济增长决定着居民消费，同时居民消费对经济增长具有拉动作用，居民消费拉动作用在一定条件下可以超过投资的影响作用，决定着经济增长速度的快慢和质量的高低。
中国改革开放以来，从1979年以后我国经济发展迅速，更重要的是收入水平和消费水平获得巨大的提高，原来的低收入低消费，经济发展滞缓模式已彻底改变。
低收入低消费伴随着经济增长的滞缓和效率低下；高收入高消费伴随的是经济增长的高产出和高质量。
所以居民消费和收入对经济增长具有拉动作用。
Eviews论文
摘要本文通过对1978年到2011年cpi时间序列建模的探索，得出结论：ARMAφ的根的模大于1。
（p,q）模型不要求原序列平稳，只是要求AR特征方程()0=x而cpi的ARMA（1,1）模型中cpi一阶滞后值的系数在0与1之间，满足条件。
可以用ARMA（1,1）模型来预测未来的cpi。
而我们也可以用cpi的一阶滞后差分方程预测未来cpi的增量。
本文的独创是对不平稳的原cpi时间序列建立ARMA （1，1）模型，并对未来期的cpi进行预测，拟合值与实际值之间的误差较小，有一定的借鉴意义。
与此同时，通过cpi的一阶滞后差分方程预测未来期cpi 的增量也有一定的借鉴意义。
关键词ARMA（p,q），一阶滞后差分方程，平稳性很多论文中对cpi时间序列数据进行处理后建立了ARCH模型，这有着自己的道理，这可以从直接进行自回归后，作残差图可以发现残差在不同的时期波动性不同进行佐证。
但是本文对数据的选取和处理不同于其他论文。
下面简单介绍下条件异方差模型，并把本文对cpi时间序列建模的思路、过程和结果展现给读者。
本文分四部分：一、条件异方差模型的简介；二、cpi 时间序列的AR （1）、ARMA （1，1）、ARMA （2，1）模型；三、cpi 时间序列的一阶滞后自回归模型；四、结论。
一、条件异方差模型的简介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。
本论文讨论建立变量的条件的异方差或变量波动性模型，并将模型应用在实例中。
自回归条件异方差（Autoregressive Conditional Heteroscedasticity Model, ARCH ）模型是特别用来建立条件方差模型并对其进行预测的。
ARCH 模型是1982年由恩格尔（Engle ，R ）提出，并由博勒斯莱文（Bollersley ，T.，1986）发展成为GARCH （Generalized ARCH ）--广义自回归条件异方差。
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应用时间序列实训（eviews）课程论文（报告、案例分析）
院系信息学院
专业统计学
班级统计3班
学生姓名尹东明
学号2010211256
任课教师张方风
2013年1月16日
北京城镇人口定期储蓄金额模型建立及预测统计学专业学生尹东明学号2010211256
实验报告
【实验目的】利用Eviews对时间序列建立ARMA模型的过程
【实验内容】ARMA模型建模前的准备：判断序列是否平稳
a.通过序列自相关图、趋势图等进行判断
b.若序列不平稳：
均值非平稳序列通过差分变换转换为平稳
方差非平稳序列通过对数变换等转化为平稳序列
c.模型平稳化以后，将序列零均值化
（1）模型识别
主要通过序列的自相关函数、偏自相关函数表现的特征，进行初步的模型识别（2）模型参数估计
a.在Eviews中估计ARMA模型的方法
b.估计模型以后要能写出模型的形式(差分方程形式和用B算子表示的形
式)
（3）模型的诊断检验
a.根据模型残差是不是白噪声来判断模型是否为适应性模型
b.能根据输出结果判断模型是否平稳，是否可逆
c.若有多个序列是模型的适应性模型，会用合适的方法从这些模型中进行
选择，如比较模型的残差方差，AIC，SC等。
（4）模型应用
a.掌握追溯预测的操作方法
b.外推预测的操作方法
【实验步骤】
一、录入数据：将下面1950年到1998年定期储蓄金额的数据录入EViews 中
年份定期储蓄
195083.5 195163.1 195271 195376.3 195470.5 195580.5 195673.6 195775.2 195869.1 195971.4 196073.6 196178.8 196284.4 196384.1 196483.3 196583.1 196681.6 196781.4 196884 196982.9 197083.5 197183.2 197282.2 197383.2 197483.5 197583.8 197684.5 197784.8 197883.9 197983.9 198081 198182.2 198282.7 198382.3 198480.9 198580.3 198681.3 198781.6 198883.4 198988.2 199089.6 199190.1 199288.2 199387
199487
199588.3
199687.8
199784.7
199880.2
二、数据的平稳性检验
图形分析：
1、单击view—Line Graph得到以下趋势图
2、在数组窗口中单击view—Correlogram得到以下自相关图
由以上自相关图可知，p<0.05，拒绝原假设，所以此序列不为白噪声序列。
3、在命令窗口中输入genr dm=d(m)进行一阶差分得到以下趋势图
由以上图可知统计量<分位数，所以拒绝原假设，一阶差分平稳
三、建立AR（1）
1、建立AR（1）模型：输入命令ls m ar(1)得到如下图表
2、残差检验：
由上图可知P值〉0.05，残差值检验次序列平稳3、AR（1）的模型方程
由图可知：AR（1）的模型方程10.9977700275t t t
x x ε−=+四、预测
未来五年的预测值
199980.02116
200079.84271
200179.66466
200279.48701
200379.30976
参考文献
[1]王艳，应用时间学列分析（第二版）.中国人民大学出版社,2008.
课程论文评分表
各项满分评分标准学生
得分
评分标准一10有明确的研究背景和意义
评分标准二30数据准确、有时效性，必须是最新的数据
评分标准三40方法得当，有实证分析
评分标准四10条理性和逻辑性强，内容阐述清晰、结论明确
评分标准五10论文按规定的格式撰写，文章中引用的内容需用脚注注明来源
评分标准六特别
提醒
文章出现大段抄袭或者两人之间内容雷同达到80%以上，均不能
及格。
论文按规定的时间上交，每推迟一天，扣减2分
总分评阅人签字。