序列的操作
2．创建数组（group）
多个序列组合而成，以便对组中的所有变量同时执行某项操作。数组和各个序列之间是一种链接关系，修改序列的数据、更改序列名、删除序列等操作，都会在数组中产生相应的变化。
1）创建完文件后，使用data建立数据组变量；若有word表格数据或excel数据，直接粘贴；或者用Import 从其它已有文件中直接导入数据。
data x y，…
可以同时建立几个变量序列，变量值按列排列，同时在表单上出现新建的组及序列，且可以随时在组中添加新的序列。利用组的优点：一旦某个序列的数据发生变化，会在组中和变量中同时更新；数组窗口可以直接关闭，因为工作文件中已保留了有关变量的数据。
2）通过已有序列建立一个需要的组：group mygroup x y
可以在组中直接加入滞后变量group mygroup y x(0 to -1)
3．创建标量：常数值
scalar val = 10 show val 则在左下角显示该标量的值
6．向量
列向量对象vector、行向量对象rowvector、系数向量对象coeff
vector vect：定义了一个一维且取值为0 的列向量
vector(n) vect：定义一个n维且取值为0的列向量
vect.fill 1, 3, 5, 7, 9 ：定义了分量的值
vector(n) vect=100：定义一个n维且取值为100的列向量
行向量对象rowvector、系数向量对象coeff 类似
4．创建变量序列
series x
series y
data x y
series z = x + y
series fit = Eq1.@coef(1) + Eq1.@coef(2) * x
利用两个回归系数构造了拟合值序列
4）排序：在workfile窗口，执行主菜单上的procs/sort series，可选择升序或降序：Sort x：则y随之移动，即不破坏对应关系。
sort(d) x：按降序排序，注意所有的其它变量值都会随之相应移动。
5．生成变量序列
genr 变量名= 表达式
genr xx = x^2 genr yy = val * y
genr zz = x*y (对应分量相乘) genr zz = log(x*y) (各分量求对数)
genr lnx = log(x) genr x1 = 1/x
genr Dx = D(x) genr value = 3(注意与标量的区别)
genr hx = x*(x>=3)(同维新序列，小于3的值变为0，其余数值不变)
1）表达式表示方式：可以含有>,<,<>,=,<=,>=,and,or。
2）简单函数：
D(X):X的一阶差分
D(X，n):X的n阶差分
LOG(X)：自然对数
DLOG(X) ：自然对数增量LOG(X)-LOG(X(-1))
EXP(X) ：指数函数
ABS(X) ：绝对值
SQR(X) ：平方根函数
RND：生成0、1间的随机数
NRND：生成标准正态分布随机数。
1．一般函数
@abs(x) @log(x) @exp(x) @inv(x) @sqrt(x)=sqr(x)
分别表示|x| lnx e x 1/x x
@pch(x)=(x-x(-1))/x(-1) @seas(n) (seasonal dummy) @obs(X)（观察值个数N）
@mean(X) @max(X) @min(X) @sum(X) @var(X)（分母n）@cor(X,Y) @cov(X,Y) @stdev(x)（分母n-1）@sumsq(x)（平方和）@sin(x) @cos(x) @tan(x) d(x)=x-x(-1) dlog(x)=log(x)-log(x(-1))
3）描述统计函数：eviews中有一类以@打头的特殊函数，用以计算序列的描述统计量，或者用以计算常用的回归估计量。大多数@函数的返回值是一个常数。
@SUM(X):序列X的和
@MEAN(X): 序列X的平均数
@VAR(X): 序列X的方差
2
()/
i
X X n =-
∑
@SUMSQ(X): 序列X的平方和
@OBS(X): 序列X的有效观察值个数
@COV(X,Y): 序列X和序列Y的协方差
@COR(X,Y): 序列X和序列Y的相关系数
@CROSS(X,Y): 序列X，Y的点积genr val=@cross(x,y)
当X为一个数时，下列统计函数返回一个数值；当X为一个序列时，下列统计函数返回的也是一个序列。
@PCH(X): X的增长率（X-X(-1)）/ X(-1)
@INV(X): X的倒数1/X
@LOGIT(X): 逻辑斯特函数
@FLOOR(X): 转换为不大于X的最大整数
@CEILING(X): 转换为不小于X的最小整数
@DNORM(X): 标准正态分布密度函数
@CNORM(X): 累计正态分布密度函数
@TDIST(X,n): 自由度为n，取值大于X的t统计量的概率
@FDST(X,n,m): 自由度为（n，m）取值大于X的F分布的概率@CHISQ(X,n): 自由度为n，不小于x的分布的概率
7）Jarque-Bera统计量:
22
(3)
6
N k
JB S K
-
??
=+-
??，用于检验变量是否服从正态分布。
在变量服从正态分布的原假设下，JB统计量服从自由度为2的卡方分布。如果JB统计量大于卡方分布的临界值，或对应概率值较小，则拒绝该变量服从正态分布的假设（where S is the
skewness, K is the kurtosis, and k represents the number of estimated coefficients used to create the series）
Basic Mathematical Functions
The following functions perform basic mathematical operations. When applied to a series, they return a value for every observation in the current sample. When applied to a matrix object, they return a value for every element of the matrix object. The functions will return NA values for observations where the input values are NAs, or where the input values are not valid. For example, the square-root function @sqrt, will return NAs for all observations less than zero.
Note: @iff, @inv, and @recode do not work with matrix objects.
Time Series Functions
The following functions facilitate working with time series data. Note that NAs will be returned for observations for which lagged values are not available. For example, d(x)
returns a missing value for the first observation in the workfile, since the lagged value is not available.
Eviews 时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式， 绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列, 、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规 律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。 由于其他很多分析方法都不具有这种 特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 (―)一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单， 甚至只要样本末期的 平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是： 能够跟踪数据变化。 这一特点所有指数都具有。 预测过程中添 加最新的样本数据后， 新数据应取代老数据的地位， 老数据会逐渐居于次要的地位， 直至被 淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动； 第二，这种方法多适用于短期预测， 而不适合作中长期的预测；第三， 由于预测值是历史数 据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。 Eviews 提供两种确定指数平滑 系数的方法：自动给定和人工确定。 选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自 动确定系数。如果系数接近 1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想 的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想， 用户需要自己指定平滑系数值。平 滑系数取什么值比较合适呢？ 一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小， 比如小于0.1; 如果序列变化比较剧烈， 平滑系数值可以取得大一些， 如0.3?0.5。若平滑系 数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预 测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续 30个月份的历史资料(见表 I ), 试预测下一月份销售量。 表 某企业食盐销售量 单位：吨 解：使用对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本 理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用 Eviews 软件进行分析。 本书第七章对它进行了比较详细的介 并接触到有关时间序列分析方法的原
成都空气污染指数API的建模与预测 20085728 刘童超 【目录】 1..数据来源与数据预处理 (2) 1.1数据来源 (2) 1.2离群点和缺失值的检验..................................................................... 错误!未定义书签。 2.直观分析和相关分析 (4) 2.1直观分析和特征分析 (4) 2.2相关分析 (6) 2.3平稳性检验 (7) 3.liu(t)序列的零均值处理 (8) 3.1数据的零均值化 (8) 3.2零均值过程的检验 (8) 4.模型的识别和初步定阶 (8) 5.模型的参数估计 (9) 6.模型的检验 (10) 6.1参数的显著性检验 (10) 6.2模型的适用性检验 (11) 7.模型的预测 (12) 7.1对序列liu1（t）的预测 (12) 7.2对序列liu(t)的预测 (12) 【附录及参考文献】 (13) 附录1.零均值化处理后的数据 (13) 参考文献： (14)
1..数据来源与数据预处理 1.1数据来源 原始数据见附件，我们需要的数据见下表：
此处一共160个数据，其中1~150用来建立模型，我们称为样本，151~160用来检验预测值与真实值的误差，我们成为检验值。其中的时间的意义是：t=1代表日期2010-5-30，t=2代表日期2010-5-31，t=3代表日期2010-6-1，以此类推，t=160代表日期2010-11-4。 数据中的API 为空气污染指数，我国目前采用的空气污染指数（API ）分为五个等级，API ≤50，说明空气质量为优，相当于国家空气质量一级标小准；50
Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图 首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。 图F1-1 Eviews窗口 关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。 打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。如图F1-2 图F1-2 图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3 图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。 图F1-4 对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。 对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期， 日期格式： 年：1997 季度：1997：1 月度：1997：01 周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。 8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。 如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5 假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。见图F1-6。保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。 图F1-6 新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。数据输入有多种方法。 1)直接输入数据，见F1-7 在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。
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)。 x t = 0 + 1x t-1 + 2x t-2 + + p x t- p + t p0 E(t) = 0，Var(t) = 2 ,E(t s) = 0,s t Ex = 0,s t 3 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)。 x t= +t-1t-1 -2t-2 - -q t-q q0 E() = 0，Var( ) = 2, E( ) = 0, s t 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)。 x t= 0 + 1x t-1 + + p x t- p+ t- 1t-1 - - q t-q
EViews的基本操作 一、Workfile（工作文件） Workfile就象你的一个桌面，上面放有许多Object，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存盘，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WorkfileCreate对话框（图1.2.1）。该对话框是定义Workfile的频率等内容。该频率是用于界定样本数据的类型，其中包括时序数据、截面数据、Panel Data等。选择与所用样本数据相适应的频率。例如，样本数据是年度数据，则选择年度（Annual），相应的Object也是年度数据，且Object数据范围小于等于Workfile的范围。当我们的样本数据为1978年至1998年的年度数据，则选择的频率为年度数据（Annual），接着再在起始时间（Start date）和终止时间（End date）两项选择项中分别键入1970、1998，然后点击OK，就建立了一个时间频率为年度数据的Workfile（图1.2.2）。 图1.2.1图1.2. 2 其他不同频率的时间序列样本数据的选择方法类似于年度数据的选择方法，对于截面数据，则是在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructure/Undated 选项，在右侧Date Range中填入样本个数。 在Workfile窗口顶部，有一些主要的菜单命令，使用这些菜单命令可以查看Object、改变样本范围（Range）、存取Object、生成新的Object等操作，这些命令和EViews主窗口上的菜单命令功能相同。稍后我们会详细介绍其功能。 在新建的Workfile中已经默认存在两个Object，即c和resid。c是系数向量、resid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resid中。 Workfile窗口中主要菜单命令介绍 下面我们以第一章已经建好的包含X（人均可支配收入）与Y（人均可支配支出）为例来说明Workfile窗口中主要命令的功能（图1.2.3）。
eviews教程第25章时间序列截面数据模型 (3) 对转换后变量使用OLS (X 包括常数项和回归 量x ) (25.12) 其中。 EViews在输出中给 出了由(3)得到的的参数估计。使用协方差矩阵的标准估计量计算 标准差。 EViews给出了随机影响的估计值。计算公式为： (25.13) 得到的是的最优线性无偏预测值。最后， EViews 给出了加权和不加权的概括统计量。加权统计量来自(3)中的 GLS 估计方程。未加权统计量来自普通模型的残差，普通模型中包括 (3)中的参数和估计随机影响： (25.14) 三、截面加权当残差具有截面异方差性和 同步不相关时最好进行截面加权回归： (25.15) EViews进行FGLS ，并且从一阶段Pool 最小 二乘回归得出。估计方差计算公式为： (25.16) 其中是OLS 的拟合值。估计系数值和协方差矩阵 由标准GLS 估计量给出。四、SUR 加权当残差具有截 面异方差性和同步相关性时，SUR 加权最小二乘是可行的GLS 估计量： (25.17) 其中是同步相关的对称阵： (25.18) 一般项，在所有的t 时为常 数。 EViews估计SUR 模型时使用的是由一阶段Pool 最小二乘回归得到： (25.19) 分母中的最大值函数是为了解决向下加权协方差项产 生的不平衡数据情况。如果缺失值的数目可渐进忽略，这种方法生成 可逆的的一致估计量。模型的参数估计和参数协方差矩阵计 算使用标准的GLS 公式。五、怀特（White ）协方差估计在Pool 估计中可计算怀特的异方差性一致协方差估计（除了SUR 和 随机影响估计）。EViews 使用堆积模型计算怀特协方差矩阵： (25.20) 其中K 是估计参数总数。这种方差估计量足以解释各截面 成员产生的异方差性，但不能解释截面成员间同步相关的可能。 * * 第二十五章时间序列/截面数据模型在经典计量经济学模型 中，所利用的数据（样本观测值）的一个特征是，或者只利用时间序
Eviews时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 （－）一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位，直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二，这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值，因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些，如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指数平滑进行预测。 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一月份销售量。 表1 某企业食盐销售量单位：吨 解：使用Eviews对数据进行分析，第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本
时间序列分析实验指导 A
统计与应用数学学院
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
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 ........................ -10 -实验三时间序列随机性和平稳性检验. (21) 实验四时间序列季节性、可逆性检验.................. -25 -实验五ARMA模型的建立、识别、检验................ -34 - 实验六ARMA模型的诊断性检验...................... -37 -实验七ARMA模型的预测............................ -38 -实验八复习ARMA建模过程 .......................... -40 -实验九时间序列非平稳性检验........................ -42 -
在对时间序列Y、X1进行回归分析时需要考虑Y与X1之间是否存在某种切实的关系，所以需要进行协整检验。 1.1利用eviews创建时间序列Y、X1： 打开eviews软件点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处workfile structuretype处又三项选择，分别是非时间序列unstructured/undate，时间序列dated-regularfrequency，和不明英语balance panel。选择时间序列dated-regular frequency。在datespecification中选择年度，半年度或者季度等，和起始时间。右下角为工作间取名字和页数。 点击ok。 在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字如Y，点击OK。 将数据填写入内。 1.2对序列Y进行平稳性检验： 此时应对序列数据取对数，取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。 具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr，输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy。 再对logy序列进行平稳性检验。 点击view-United root test，test type选择ADF检验，滞后阶数中lag length 选择SIC检验，点击ok得结果如下： Null Hypothesis: LOGY has a unit root Exogenous: Constant
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1) t-StatisticProb.* Augmented Dickey-Fuller test statistic- 2." ."09959 Test critical values:1% level- 4."602226 5% level- 3."026225 10% level - 2."0013 当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时，序列为平稳序列。 若非平稳序列，则对logy取一阶差分，再进行平稳性检验。直到出现平稳序列。假设Dlogy和DlogX1为平稳序列。 1.3对Dlogy和DlogX1进行协整检验 点击窗口quick-equation estimation，输入DLOGY C DLOGX1，点击ok，得到运行结果，再点击proc-make residual series进行残差提取得到残差序列，再对残差序列进行平稳性检验，若残差为平稳序列，则Dlogy与Dlogx1存在协整关系。
实验一 EViews软件的基本操作 【实验目的】 了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。 【实验内容】 一、EViews软件的安装； 二、数据的输入、编辑与序列生成； 三、图形分析与描述统计分析； 四、数据文件的存贮、调用与转换。 实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。 资料来源：《中国统计年鉴1999》 【实验步骤】 一、安装EViews软件 1.双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next 按钮即可继续安装； 2.指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可； 3.安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1 图1-2 安装界面2 二、数据的输入、编辑与序列生成 ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。
图1-3 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（如图1-4所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期和终止期。 图1-4 工作文件对话框 其中， Annual ——年度 Monthly ——月度 Semi-annual ——半年 Weekly ——周 Quarterly ——季度 Daily ——日 Undated or irregular ——非时序数据 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 ），输入相应的日前1985和1998。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（如图1-5所示）。 工作区域 状态栏
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)。 ? ???? ??
11222 0()0(),()0,t t t t q t q q t t t s x E Var E s t εμεθεθεθεθεεσεε---?=+----? ≠??===≠?L ， 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)。 ? ???? ??
《计量经济学》E v i e w s上机基本操作
前言 《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来，Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews 的基本功能和基本操作，以供同学们参考。
Eviews基本操作 第一部分预备知识 一、什么是Eviews Eviews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。Eviews软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1。 从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。 二、Eviews安装 Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程与其他软件安装类似。安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，整个安装过程就结束了。双击Eviews按钮即可启动该软件。（图1.2.1） 图1.2.1 三、Eviews工作特点 初学者需牢记以下两点。 （一）、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。如果想用Eviews进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作； （二）、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（series）、方程(equations)、
Eviews 软件基本操作 一、工作文件及建立 （一）主窗口简介 启动Eviews 软件，进入主窗口。如下图所示： 1、标题栏：窗口的顶部是标题栏。 2、菜单栏：标题栏下是菜单栏。 菜单栏上共有9个选项： File ，Edit ，Objects ，View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。用鼠标点击可打开下拉式菜单，显示该部分的具体功能。 File 包含一些文件的常用操作命令。如：建立（New ）、打开（open ）、保存（Save ／Save As ）、关闭（Close ）、读入（Import ）、读出（Export ）、打印（Print ）、运行程序（Run ）、退出 Eviews （Exit ）。常用的有新建工作文件，打开工作文件，保存工作文件，输入输出数据文件。 Edit 一般情况下只有复制功能，即拷贝（Copy ）和粘贴（Paste ）功能。在某些特殊的窗口，该菜单项还包括剪切（Cut ）、删除（Delete ）、查找（Find ）、替换（Replace ）等操作。 objects 提供有关对象的基本操作。包括建立新对象（New Objects ）、从数据库获取使新对象（Fetch ／Update From DB ）、将工作文件中的对象存储到数据库（Store to DB ）、复制对象（Copy Selected ）、重命名（Rename ）、删除（Delete ）。 View 其功能随窗口的不同而变化，主要涉及变量的各种查看方式。 Procs 它的功能也是随窗口的不同而变化，其主要功能为变量的预算过程。 Quick 提供快速统计分析过程。 Options 系统参数设定选项。 Window 在使用Eviews 的过程中将会有多个子窗口。该菜单提供子窗口的切换和关闭功能。 Help 帮助功能。提供索引方式和目录方式的帮助功能。 菜单栏 标题栏 命令窗 控制按钮 信息栏 路径 状态栏 主显示窗口 图1主窗口
E V i e w s基本操作精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986
《计量经济学》 E v i e w s上机基本操作
前言 《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来，Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews的基本功能和基本操作，以供同学们参考。
Eviews基本操作 第一部分预备知识 一、什么是Eviews Eviews (Econometric Views)软件是QMS （Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。Eviews软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表。 从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的版本为蓝本介绍该软件的使用。版本是QMS公司1998年7月推出的。 二、Eviews安装 Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程
时间序列分析 实验指导 4 2 -2 -4 50100150200250 数学与统计学院
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 ···························· - 17 - 实验四时间序列季节性、可逆性检验 ···························· - 20 - 实验五 ARMA模型的建立、识别、检验···························· - 25 - 实验六 ARMA模型的诊断性检验····································· - 28 - 实验七 ARMA模型的预测·············································· - 29 - 实验八复习ARMA建模过程·········································· - 31 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 33 -
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。 【实验内容】 一、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； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 【实验步骤】 一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式； ㈠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 ㈡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>
实验一EViews软件的基本操作 1.1 实验目的 了解EViews 软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。 1.2 实验内容 以表1.1所列中国的GDP与消费的总量数据（1990~2000，亿元）为例，利用EViews 软件进行如下操作： （1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑与序列生成 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用与转换 表1.1 数据来源：2004年中国统计年鉴，中国统计出版社
1.3 实验步骤 1.3.1 EViews的启动步骤 进入Windows /双击EViews5快捷方式，进入EViews窗口；或点击开始/程序/EViews5/EViews5进入EViews窗口，如图1.1。 图1.1 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews命令。 主显示窗口：命令窗口之下是EViews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称
为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 EViews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。 1.3.2数据的输入、编辑与序列生成 进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或调入原有工作文件，EViews才允许用户输入开始进行数据处理。 1.3. 2.1 创建工作文件 启动EViews 软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1.2所示）。这时会自动弹出工作文件选项，如图1.3。 图1.2 图1.3创建工作文件窗口在Workfile structure type选项区共有3种类型： （1）Unstructured/Undated（非结构/非日期）； （2）Dated-regular frequency；
Eviews基本操作指引： 1、ADF检验 双击序列——打开序列数据窗口——View——UnitRootTest ——单位根检验对话框 （1stdifference ，即检验△X ；intercept：包含截距项；trend：包含趋势项） 临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平 下平稳。 2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期 单位根检验操作的输出结果中 3、建立VAR模型 在workfile里——Quick——EstimateVAR?——对话窗 缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。 给出内生变量的滞后期间。 给出用于运算的样本范围。 Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。 Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。 结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。 4、脉冲响应分析（Responseof*to*Innovations 在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR ）/方差分解（VarianceDecornposition）模型的平稳性，用AR根图(InverseRootsof ARCharacteristicpolunomial)进行检验。AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～ 如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。 VAR模型估计结果窗口中——View——impulseresponse——table 5、协整关系检验 前提条件：序列同阶单整 打开序列组数据窗口—— View——CointegrationTest?—— 6、误差修正模型 Quick——EstimateVAR?——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差
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
第二章EViews的基本操作 一、Workfile（工作文件） Workfile就象你的一个桌面，上面放有许多Object，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存盘，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 Create对话框（图1.2.1）。该对话框是定义Workfile的频率等内容。该频率是用于界定样本数据的类型，其中包括时序数据、截面数据、Panel Data等。选择与所用样本数据相适应的频率。例如，样本数据是年度数据，则选择年度（Annual），相应的Object也是年度数据，且Object数据范围小于等于Workfile的范围。当我们的样本数据为1978年至1998年的年度数据，则选择的频率为年度数据（Annual），接着再在起始时间（Start date）和终止时间（End date）两项选择项中分别键入1970、1998，然后点击OK，就建立了一个时间频率为年度数据的Workfile（图1.2.2）。 图1.2.1图1.2. 2 其他不同频率的时间序列样本数据的选择方法类似于年度数据的选择方法，对于截面数据，则是在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructure/Undated 选项，在右侧Date Range中填入样本个数。 在Workfile窗口顶部，有一些主要的菜单命令，使用这些菜单命令可以查看Object、改变样本范围（Range）、存取Object、生成新的Object等操作，这些命令和EViews主窗口上的菜单命令功能相同。稍后我们会详细介绍其功能。 在新建的Workfile中已经默认存在两个Object，即c和resid。c是系数向量、resid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resid中。 Workfile窗口中主要菜单命令介绍 下面我们以第一章已经建好的包含X（人均可支配收入）与Y（人均可支配支出）为例来说明Workfile窗口中主要命令的功能（图1.2.3）。
统计分析报告 基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列模型构建与预测 姓名：刘金玉 学院：经济管理学院 学号：20121002942 指导教师：李奇明 日期：2014年12月14日
基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列 模型构建与预测 1、选题背景 改革开放以来,中国的经济得到飞速发展。1978年至今,中国GDP年均增长超过9%。中国的经济实力明显增强。2001年GDP超过1.1万亿美元,排名升到世界第六位。外汇储备已达2500亿美元。市场在资源配置中已经明显地发挥基础性作用。公有、私有、外资等多种所有制经济共同发展的格局基本形成。宏观调控体系初步建立。我国社会生产力、综合国力、地区发展、产业升级、所有制结构、商品供求等指标均反映出我国经济运行质量良好,为实现第三步战略。在全国的经济飞速发展的大环境下，各省GDP的增长也是最能反映其经济发展状况的指标。而人均 GDP 是最能体现一个省的经济实力、发展水平和生活水准的综合性指标，它不仅考虑了经济总量的大小，而且结合了人口多少的因素，在国际上被广泛用于评价和比较一个地区经济发展水平。尤其是我们这样的人口大国，用这一指标反映经济增长和发展情况更加准确、深刻和富有现实意义。深入分析这一指标对于反映我国经济发展历程、探讨增长规律、研究波动状况，制定相应的宏观调控政策有着十分重要的意义。 本文是以湖北省人均GDP作为研究对象。湖北省人均GDP的增长速度在上世纪90年代增长率有下滑的趋势（见表1）。进入21世纪，继东部沿海地区先发展起来，并涌现出环渤海、长三角、珠三角等城市群，以及中共中央提出“西部大开发”的战略后，中部地区成了“被遗忘的区域”，中部地区经济发展严重滞后于东部沿海地区，为此，中共中央提出了“中部崛起”的重大战略决策。自2004年提出“中部崛起”的重要战略构思后，山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西六个省都依托自己的资源和地理优势来扩大地区竞争力，湖北省尤为突出。那么，研究湖北省人均GDP的统计规律性和变动趋势，对于了解湖北省的经济增长规律以及地方政策的制定有特别重要的意义。因此本文试图以湖北省1978-2013年人均GDP 历史数据为样本，通过ARMA 模型对样本进行统计分析，以揭示湖北省人均GDP变化的内在规律性，建立计量经济模型，并在此基础上进行短期外推预测，作为湖北未来几年经济发展的重要参考依据。