数模之Eviews教程时间序列ARIMA模型
数模之Eviews教程+时间序列+ARIMA模型143页PPT
文 家 。汉 族 ，东 晋 浔阳 柴桑 人 （今 江西 九江 ） 。曾 做过 几 年小 官， 后辞 官 回家 ，从 此 隐居 ，田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材， 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
数模之Eviews教程+时间序列+ARIMA 模型
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
澈
。
7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
、
吁
嗟
身
后
名
，
于
我
若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
1
0
、
倚
南
窗
以
寄
傲
，
审
容
膝
之
ห้องสมุดไป่ตู้
易
安
。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)
实验指导书（ARIMA模型建模与预测）例：我国1952-2011年的进出口总额数据建模及预测1、模型识别和定阶（1）数据录入打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Dated–regular frequency”，在“Date specification”栏中分别选择“Annual”(年数据)，分别在起始年输入1952，终止年输入2011，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。
在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel…，找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，所以在“Upper-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：（2）时序图判断平稳性双击序列im_ex ，点击view/Graph/line，得到下列对话框：得到如下该序列的时序图，由图形可以看出该序列呈指数上升趋势，直观来看显著非平稳。
40,00080,000120,000160,000200,000240,000556065707580859095000510IM_EX（3）原始数据的对数处理因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews 命令框中输入相应的命令“series y=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原始序列波动剧烈：45678910111213556065707580859095000510Y从图上仍然直观看出序列不平稳，进一步考察序列y 的自相关图和偏自相关图：从自相关系数可以看出，呈周期衰减到零的速度非常缓慢，所以断定y 序列非平稳。
时间序列经济模型EVIEWS操作
时间序列计量经济学模型一．企业景气指数和企业家信心指数1.1建立工作文件并录入数据，如图1所示图1这是企业景气指数和企业家信心指数的原始数据，prosperity代表企业景气指数，confidence代表企业家信心指数。
1.2平稳性检验1.2．1平稳性的图示判断（图2）图2从图中可以看出企业景气指数和企业家信心指数这两序列都是非平稳的。
1.2.2样本自相关图判断点击主界面Quick\Series Statistics\Correlogram...，在弹出的对话框中输入prosperity，点击OK就会弹出Correlogram Specification对话框，选择Level，并输入要输出的阶数(一般默认为24)，点击OK，即可得到prosperity的样本相关函数图,如图3所示。
图3从上述样本相关函数图，可以看到企业景气指数（prosperity）的样本相关函数是缓慢的递减趋于零的，但随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过企业景气指数（prosperity）的样本相关图，可初步判定该企业景气指数（prosperity）时间序列非平稳。
同理得：confidence的样本相关函数图,如图4所示图4从上述样本相关函数图，可以看到企业家信心指数（confidence）的样本相关函数是缓慢的递减趋于零的，但随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过企业家信心指数（confidence）的样本相关图，可初步判定该企业家信心指数（confidence）时间序列非平稳。
1.2.3单位跟检验单位跟检验((ADF检验检验))（1）企业景气指数（prosperity）采用ADF检验对prosperity序列进行平稳性的单位根检验。
点击主界面Quick\Series Statistics\Unit Root Test...，在弹出的Series对话框中输入prosperity，点击OK，就会出现UnitRoot Test对话框，如图5所示。
eviews实验指导ARIMA模型建模与预测
eviews实验指导ARIMA模型建模与预测在数据分析和时间序列预测的领域中，ARIMA 模型是一种非常强大且实用的工具。
通过eviews 软件来实现ARIMA 模型的建模与预测，可以帮助我们更高效地处理和分析数据，做出更准确的预测。
接下来，让我们逐步深入了解如何使用eviews 进行ARIMA 模型的建模与预测。
首先，我们要明白什么是 ARIMA 模型。
ARIMA 全称为自回归移动平均整合模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），它由三个部分组成：自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。
自回归（AR）部分是指当前值与过去若干个值之间存在线性关系。
例如，如果说一个时间序列在 AR(2)模型下，那么当前值就与前两个值有关。
移动平均（MA）部分则表示当前值受到过去若干个随机误差项的线性影响。
差分（I）部分用于将非平稳的时间序列转化为平稳序列。
平稳序列在统计特性上，如均值、方差等，不随时间变化而变化。
在 eviews 中进行 ARIMA 模型建模与预测，第一步是数据的导入和预处理。
打开 eviews 软件后，选择“File”菜单中的“Open”选项，找到我们要分析的数据文件。
数据的格式通常可以是 Excel、CSV 等常见格式。
导入数据后，需要对数据进行初步的观察和分析，了解其基本特征，比如均值、方差、趋势等。
接下来，判断数据的平稳性。
这是非常关键的一步，因为 ARIMA 模型要求数据是平稳的。
我们可以通过绘制时间序列图、计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来直观地判断数据的平稳性。
如果时间序列图呈现明显的趋势或周期性，或者自相关函数和偏自相关函数衰减缓慢，那么很可能数据是非平稳的。
对于非平稳的数据，我们需要进行差分处理。
在 eviews 中，可以通过“Quick”菜单中的“Generate Series”选项来实现差分操作。
Eviews数据统计与分析教程8章 时间序列模型-协整理论
EViews统计分析基础教程
三、随机过程
分类：
•白噪声（White Noise）过程
•随机游走（Random Walk）过程。
EViews统计分析基础教程
三、随机过程
分类： 白噪声过程 白噪声过程是指，对于随机过程{xt,t∈T}，如果 E (xt) = 0 Var(xt)= σ2< ∞ Cov (xt，xt+-s) =0 其中，t∈T，（t+s）∈T，s≠0，此时{xt}为白噪声过程。 白噪声过程是平稳的随机过程，其均值为0，方差为常数， 随机变量间不相关。白噪声源于物理学，指功率谱密度在整 个频域内均匀分布的噪声。
EViews统计分析基础教程
四、时间序列模型的分类
3、自回归移动平均（ARMA）模型
自回归移动平均模型是由自回归模型AR（p）和移动平均模 型MA（q）共同组成的随机过程，因而也被称为混合模型， 记作ARMA（p, q）。其表达式为 xt =c+1xt-1 + 2 xt-2 + …+p xt-p+ ut +β1 ut-1 +β2 ut-2 + …+βqut –q 其中，p和 q分别表示自回归模型和移动平均模型的最大阶 数。当p=0时，自回归移动平均模型ARMA（0, q）= MA （q）；当q=0时，自回归移动平均模型ARMA（p, 0）= AR （p）。
EViews统计分析基础教程
四、时间序列模型的分类
2、移动平均（MA）模型 时间序列{xt }的q阶移动平均（MA，Moving Average）模型 的表达式为 xt = c + ut +β1 ut -1 +β2 ut -2 + … +βq ut –q 其中，参数c为常数；β1，β2，…，βq为移动平均模型的系 数，是模型的待估参数；q为移动平均模型的阶数；ut为白 噪声序列，其均值为0，方差为σ2。称xt为q阶移动平均过程， 用MA（q）表示。 时间序列{xt }由1个ut和q个ut的滞后项加权的和组成， “移动”是指时间t的变化，“平均”指的是ut滞后项的加权 和。
eviews实验指导ARIMA模型建模与预测
eviews实验指导ARIMA模型建模与预测在当今的数据分析领域，时间序列分析是一项至关重要的技术，而ARIMA 模型则是其中的一种常用且强大的工具。
通过 Eviews 软件来进行 ARIMA 模型的建模与预测，可以帮助我们更好地理解和处理时间序列数据，从而为决策提供有力的支持。
接下来，让我们一起深入了解如何使用 Eviews 进行 ARIMA 模型的建模与预测。
一、ARIMA 模型的基本原理ARIMA 模型，全称为自回归移动平均整合模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），它由三个部分组成：自回归（AR）、差分（I）和移动平均（MA）。
自回归（AR）部分表示当前值与过去若干个值之间的线性关系。
简单来说，如果一个时间序列在当前时刻的值受到过去若干个时刻的值的影响，那么就存在自回归关系。
移动平均（MA）部分则反映了随机干扰项对当前值的影响。
它通过将当前值表示为过去若干个随机干扰项的线性组合，来描述时间序列中的随机波动。
差分（I）操作则用于将非平稳的时间序列转化为平稳序列。
平稳性是时间序列分析中的一个重要概念，指的是时间序列的统计特性（如均值、方差等）不随时间变化而变化。
二、Eviews 软件操作环境介绍在开始建模之前，我们先来熟悉一下 Eviews 软件的操作环境。
打开 Eviews 软件，我们会看到一个简洁明了的界面。
菜单栏提供了各种功能选项，如文件操作、数据处理、模型估计等。
工作区用于显示数据、图表和分析结果。
在进行 ARIMA 模型建模时，我们主要会用到“Quick”菜单中的“Estimate Equation”选项，以及“View”菜单中的各种分析功能。
三、数据准备与导入首先，我们需要准备好要分析的时间序列数据。
数据可以以 Excel表格或其他常见的数据格式保存。
在 Eviews 中，可以通过“File”菜单中的“Import”选项将数据导入到软件中。
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软件中有关ARIMA模型的介绍
ARIMA Theory （求和自回归移动平均模型理论）求和自回归移动平均模型是简单AR(自回归)模型的推广，它用三种工具来模拟扰动项中的序列相关性。
第一个工具是运用自回归或AR 项。
上面介绍的AR(1)模型仅运用了一阶项，但是，总的来说，可以用更多的、高阶AR 项。
每一个AR 项对应于无条件残差的预测方程中使用的残差滞后值。
一个p 阶自回归模型，AR(p)形式如下：(20.14)t p t p t t t u u u u εϕϕϕ++++=--- (2211)第二个工具是求和项。
求和的阶相当于对预测序列进行差分。
一阶求和表示预测模型对于最初序列进行一次差分。
二阶求和相当于进行二次差分，等等。
第三个工具是运用MA 、移动平均项。
移动平均预测模型用预测误差的滞后值来改善当前预测。
一阶移动平均项运用最近时刻的预测误差，二阶移动平均项运用最近两个时刻的预测误差，等等。
MA(q)的形式如下：(20.15) q t q t t t u -----=εθεθε (11)自回归和移动平均表示可以组合为ARMA(p,q)模型：(20.16) q t q t p t p t t t u u u u --------++++=εθεθεϕϕϕ......1t 12211虽然计量经济学家们常常对回归模型中的残差运用ARIMA 模型，但这一表示可以直接用于一个序列。
后者提供了一种单变量模型，指定序列的条件均值为一个常数，并且用序列与均值的离差作为残差。
ARIMA 模型原理(博克思-詹金斯1976)在ARIMA 模型的预测中，通过对上面描述的三个成分的有机组合构成一个完整的预测模型。
对残差序列建立ARIMA 模型的第一步是看看它的自相关特性。
为此，可以看序列的相关图，正如Correlogram 里大致描述的那样。
ARIMA 建模的这个阶段叫做识别(不要和联立方程中相同的词混淆)。
残差的现值与过去值之间的相关性为选择ARIMA 模型提供指导。
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。
运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测121页word文档
运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测121页word文档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2019，2019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2019：1，或98：1。
运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测121页word文档
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2019，2019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2019：1，或98：1。
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。
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模型建模与预测在时间序列分析中，ARIMA 模型（自回归移动平均模型）是一种非常实用且强大的工具。
它能够帮助我们捕捉数据中的趋势、季节性以及随机性，从而进行有效的建模和预测。
接下来，就让我们一步步深入了解ARIMA 模型的建模与预测过程，并通过Eviews 软件来实现。
首先，我们需要明确什么是 ARIMA 模型。
ARIMA 模型实际上是由三个部分组成：自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。
自回归部分（AR）描述了当前值与过去若干个值之间的线性关系。
简单来说，如果一个时间序列在当前时刻的值受到过去某些时刻值的影响，那么就存在自回归关系。
移动平均部分（MA）则反映了当前值与过去若干个随机误差项之间的线性关系。
而差分（I）部分则用于处理非平稳的时间序列。
如果时间序列存在趋势或季节性等非平稳特征，通过适当阶数的差分操作，可以将其转化为平稳序列。
在进行 ARIMA 模型建模之前，我们要对数据进行初步的分析和处理。
第一步就是绘制时间序列的图形，观察其趋势、季节性和随机性等特征。
这可以帮助我们直观地了解数据的基本情况，为后续的建模提供一些线索。
接下来，我们需要对时间序列进行平稳性检验。
常用的方法有单位根检验，如 ADF 检验（Augmented DickeyFuller Test）。
如果检验结果表明序列不平稳，那么就需要进行差分处理，直到序列平稳为止。
在确定序列平稳后，我们要确定模型的阶数，即 AR 阶数（p）、MA 阶数（q）和差分阶数（d）。
这是建模过程中的关键步骤，通常可以通过观察自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形来初步判断。
ACF 描述了时间序列与其滞后值之间的相关性，而 PACF 则是在控制了中间滞后值的影响后，某个滞后值与当前值的相关性。
例如，如果 ACF 呈现出拖尾的特征，而 PACF 在某个滞后阶数后截尾，那么可能适合建立 AR 模型；反之，如果 ACF 在某个滞后阶数后截尾，而 PACF 呈现拖尾的特征，则可能适合建立 MA 模型。
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) 哎呀，小伙伴们，今天咱们来聊聊一个非常实用的话题：eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)。
别看这个话题有点儿高大上，其实咱们老百姓也能轻松掌握哦！那我就先给大家简单介绍一下什么是ARIMA模型吧。
ARIMA,全称是自回归整合移动平均模型，它是一种常用的时间序列预测方法。
有了这个模型，我们就能根据历史数据预测未来的走势啦！这对于搞经济、金融、市场分析的小伙伴们来说，可是一个非常实用的工具哦！那么，咱们怎么才能用eviews软件来建立和预测ARIMA模型呢？别着急，小伙伴们，我今天就来给大家一一讲解！咱们要准备好数据。
数据要尽可能地完整、准确，这样才能得到可靠的预测结果。
然后，咱们就可以开始操作了！第一步，打开eviews软件。
哎呀，小伙伴们，这个软件可是非常好用的哦！它界面简洁明了，操作起来也非常方便。
咱们只需要在菜单栏里找到“文件”->“打开”，然后选择咱们准备好的数据文件就行了。
第二步，导入数据。
哎呀，小伙伴们，这个步骤可不能马虎哦！咱们要把数据导入到eviews软件中，才能进行后续的操作。
在菜单栏里找到“对象”->“新建对象”，然后选择“时间序列”就行了。
接着，在弹出的对话框中选择咱们刚才导入的数据文件，点击“确定”。
第三步，建立ARIMA模型。
哎呀，小伙伴们，这个步骤可不能掉以轻心哦！咱们要根据数据的特性来选择合适的ARIMA模型参数。
在菜单栏里找到“对象”->“时间序列”，然后选择刚刚建立好的ARIMA模型。
接下来，在弹出的对话框中，咱们可以根据数据的特性来调整ARIMA模型的参数。
比如，如果数据是平稳的，那咱们就可以选择(1,0,0)作为AR、IMA参数；如果数据是非平稳的，那咱们就需要先对数据进行差分处理，使其变为平稳的，然后再建立ARIMA模型。
第四步，进行预测。
哎呀，小伙伴们，这个步骤可是非常重要哦！咱们要根据建立好的ARIMA模型来进行预测。
高铁梅eviews课件 第05章 时间序列模型
反之，如果，在某一滞后阶数 p，Q-统计量超过设 定的显著性水平的临界值，则拒绝原假设，说明残差序 列存在 p 阶自相关。
由于Q-统计量的 P 值要根据自由度 p 来估算，因此， 一个较大的样本容量是保证Q-统计量有效的重要因素。
22
例5.1: 利用相关图检验残差序列的相关性
考虑美国的一个投资方程。美国的GNP和国内私人总投 资INV是单位为10亿美元的名义值，价格指数P为GNP的平 减指数（1972=100），利息率R为半年期商业票据利息。回 归方程所采用的变量都是实际GNP和实际投资；它们是通 过将名义变量除以价格指数得到的，分别用小写字母gnp， inv表示。实际利息率的近似值 r 则是通过贴现率R减去价格 指数变化率 p 得到的。样本区间：1963年～1984年，建立 如下线性回归方程：
3
5.1 序列相关及其检验
如果扰动项 ut 不满足序列无关假设，某期误差项的值以 某种系统的方式依赖于其他期误差项的值。 回归方程的估计结果会发生怎样的变化呢？
4
5.1.1 序列相关及其产生的后果
如果扰动项序列 ut 表现为：
yt 0 1x1t 2 x2t k xkt ut
(5.1.3)
虚线之间的区域是自相关中正负两倍于估计标准差所夹成的。如 果自相关值在这个区域内，则在显著水平为5%的情形下与零没有显 著区别。
本例 1 阶的自相关系数和偏自相关系数都超出了虚线，说明存在1 25 阶序列相关。1 阶滞后的Q-统计量的 P 值很小，拒绝原假设，残差序 列存在一阶序列相关。
3 . 序列相关的LM检验
采用 LM 统计量进行检验(p=2)，得到结果如下：
LM统计量显示，回归方程的残差序列存在明显的序 列相关性。
- 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)。
3）协方差Cov(Xt,Xt+k)=k 是只与时期间隔k有 关，与时间t 无关的常数；
则称该随机时间序列是平稳的（stationary)， 而该随机过程是一平稳随机过程 （stationary stochastic process）。
2)=1时，是一个随机游走过程，也是非平稳的。
§9.2中将证明:只有当-1<<1时，该随机过程才是平稳 的。
• 1阶自回归过程AR(1)又是如下k阶自回归AR(K) 过程的特例：
Xt= 1Xt-1+2Xt-2…+kXt-k 该随机过程平稳性条件将在第二节中介绍。
三、平稳性检验的图示判断
• 给出一个随机时间序列，首先可通过该序列 的时间路径图来粗略地判断它是否是平稳的。
n
Xt X 2
t 1
k 1,2,3,
一、问题的引出：非平稳变量与经典 回归模型
⒈常见的数据类型
到目前为止，经典计量经济模型常用到的数据有： • 时间序列数据（time-series data) • 截面数据(cross-sectional data) • 平行/面板数据（panel data/time-series cross-section
k=k/0 自相关函数是关于滞后期k的递减函数(Why?)。
实际上,对一个随机过程只有一个实现（样 本），因此，只能计算样本自相关函数（Sample autocorrelation function）。
• 一个时间序列的样本自相关函数定义为：
nk X t X X tk X
rk t1
因此： P lim ˆ P lim
n
P lim
xiui / n 0
xi2 / n
Q
▲如果X是非平稳数据（如表现出向上的趋势）， 则（2）不成立，回归估计量不满足“一致性”， 基于大样本的统计推断也就遇到麻烦。
⒊ 数据非平稳，往往导致出现“虚假回 归”问题
表现在:两个本来没有任何因果关系的变量， 却有很高的相关性（有较高的R2)。例如：如果 有两列时间序列数据表现出一致的变化趋势（非 平稳的），即使它们没有任何有意义的关系，但 进行回归也可表现出较高的可决系数。
data) ★时间序列数据是最常见，也是最常用到的数据
⒉经典回归模型与数据的平稳性
• 经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是 平稳的。
• 数据非平稳，大样本下的统计推断基础—— “一致性”要求——被破怀。
• 经典回归分析的假设之一：解释变量X是非 随机变量
放宽该假设：X是随机变量，则需进一步要求： (1)X与随机扰动项 不相关∶Cov(X,)=0
• 然而，对X取一阶差分（first difference）: Xt=Xt-Xt-1=t
由于t是一个白噪声，则序列{△Xt}是平稳的。
后面将会看到:如果一个时间序列是非平稳 的，它常常可通过取差分的方法而形成平稳序 列。
• 事实上，随机游走过程是下面我们称之为1阶 自回归AR(1)过程的特例:
Xt=Xt-1+t 不难验证: 1)||>1时，该随机过程生成的时间序列是发散的， 表现为持续上升(>1)或持续下降(<-1)，因此 是非平稳的；
在现实经济生活中，实际的时间序列数据 往往是非平稳的，而且主要的经济变量如消费、 收入、价格往往表现为一致的上升或下降。这 样，仍然通过经典的因果关系模型进行分析， 一般不会得到有意义的结果。
时间序列分析模型方法就是在这样的情况 下，以通过揭示时间序列自身的变化规律为主 线而发展起来的全新的计量经济学方法论。
• 一个平稳的时间序列在图形上往往表现出一 种围绕其均值不断波动的过程。
• 而非平稳序列则往往表现出在不同的时间段 具有不同的均值（如持续上升或持续下降）。
Xt
Xt
t
t
(a)
(b)
图 9.1 平稳时检验样本自相关函数及其图形
定义随机时间序列的自相关函数 （autocorrelation function, ACF）如下：
时间序列分析已组成现代计量经济学的重 要内容，并广泛应用于经济分析与预测当中。
二、时间序列数据的平稳性
定义：
假定某个时间序列是由某一随机过程 （stochastic process）生成的，即假定时间序列 {Xt}（t=1, 2, …）的每一个数值都是从一个概率 分布中随机得到，如果满足下列条件：
(2) (X i X )2 / n 依概率收敛：P lim( (X i X )2 / n) Q n
第（1）条是OLS估计的需要 第（2）条是为了满足统计推断中大样本下的“一
致性”特性：
P lim(ˆ) n
注意：在双变量模型中：
ˆ xiui xiui / n
xi2
xi2 / n
例9.1.1．一个最简单的随机时间序列是一具 有零均值同方差的独立分布序列：
E(Xt)=t ， t~N(0,2)
该序列常被称为是一个白噪声（white noise）。 由于Xt具有相同的均值与方差，且协方差
为零,由定义,一个白噪声序列是平稳的。
例9.1.2．另一个简单的随机时间列序被称为 随机游走（random walk），该序列由如下随机 过程生成：
X t=Xt-1+t 这里， t是一个白噪声。
容易知道该序列有相同的均值：E(Xt)=E(Xt-1) 为了检验该序列是否具有相同的方差，可假设 Xt的初值为X0，则易知:
X1=X0+1 X2=X1+2=X0+1+2 ……
Xt=X0+1+2+…+t
由于X0为常数，t是一个白噪声，因此: Var(Xt)=t2 即Xt的方差与时间t有关而非常数，它是一非平稳 序列。
统 计 建 模 (4)
------时间序列的经济学模型
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