eviews建立时间序列模型_如何用eviews分析时间序列(全面).pdf

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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58

三、季节模型62

2

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

3

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

4

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

5

600

500

400

T

U

P 300

T

U

O

200

100

0

1960 1970 1980 1990 2000

YEA R

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

6

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：

7

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

8

图3 ：ADF 检验的结果：如图，单

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