Eviews应用时间序列分析实验手册范本

Eviews实验操作记录（慢慢整理）相关系数检验：W AGE ED SEXW 1.000000 0.210152 0.495856 -0.260906AGE 0.210152 1.000000 -0.038637 0.144689ED 0.495856 -0.038637 1.000000 -0.084487SEX -0.260906 0.144689 -0.084487 1.000000①可以在命令窗口键入命令：cor x y z……，就会输出相关系数矩阵。

②假设你的样本数据序列：x1 x2从主菜单选择Quick/Group Statistics/Correlations之后会弹出个对话框，在对话框选择你的目标序列x1 x2说明：序列相关好像只有正相关、负相关、完全相关、完全不相关、强相关、弱相关等概念。

相关系数为1是完全正相关，－1是完全负相关，0是完全不相关。

个人感觉0.5左右的相关关系（趋势）就比较弱了。

eviews提供的相关计算是指序列之间的线性相关关系。

如果序列之间不存在线性相关，也有可能存在其他类型的相关关系，如对数相关、指数相关等等。

通常显著性是和建设检验关联的。

统计假设检验也称为显著性检验，即指样本统计量和假设的总体参数之间的显著性差异。

显著性是对差异的程度而言的，程度不同说明引起变动的原因也有不同：一类是条件差异，一类是随机差异。

显著性差异就是实际样本统计量的取值和假设的总体参数的差异超过了通常的偶然因素的作用范围，说明还有系统性的因素发生作用，因而就可以否定某种条件不起作用的假设。

假设检验时提出的假设称为原假设或无效假设，就是假定样本统计量与总体参数的差异都是由随机因素引起，不存在条件变动因素。

假设检验运用了小概率原理，事先确定的作为判断的界限，即允许的小概率的标准，称为显著性水平。

如果根据命题的原假设所计算出来的概率小于这个标准，就拒绝原假设；大于这个标准则接受原假设。

这样显著性水平把概率分布分为两个区间：拒绝区间，接受区间。

EViews 操作手册目录第一章序论第二章EViews 简介第三章EViews 基础第四章基本数据处理第五章数据操作第六章EViews 数据库第七章序列第八章组第九章应用于序列和组的统计图第十章图、表和文本对象第十一章基本回归模型第十二章其他回归方法第十三章时间序列回归第十四章方程预测第十五章定义和诊断检验第十六章ARCH和GARCH估计第十七章离散和受限因变量模型第十八章对数极大似然估计第十九章系统估计第二十章向量自回归和误差修正模型第一章绪论EViews 为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。

EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。

操作手册共分五部分：第一部分：EViews 基础介绍EViews 的基本用法。

另外对基本的Windows 操作系统进行讨论，解释如何使用EViews来管理数据。

第二部分：基本的数据分析描述使用EViews 来完成数据的基本分析及利用EViews 画图和造表来描述数据。

第三部分：基本的单方程分析讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。

第四部分：扩展的单方程分析介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。

第五部分：多方程分析描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/ 时间序列数据、及模型求解。

第二章EViews 简介§2.1 什么是EViewsEViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具。

1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews 并投入使用。

应用时间序列分析实验手册目录目录第二章时间序列预处理一、平稳性检验二、纯随机性检验第三章平稳时间序列建模实验教程一、模型识别二、模型参数估计（如何判断拟合模型以及结果写法）三、模型显著性检验四、模型优化第四章非平稳时间序列确定性分析一、趋势分析二、季节效应分析三、综合分析第五章非平稳序列随机分析一、差分法提取确定性信息二、ARIMA模型三、季节模型第二章时间序列预处理一、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、方差为常数性质，平稳序列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名称可以在打开时候输入，或者在打开数据中输入图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：年份和产出散点图图3：年份和产出散点图（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：序列相关分析图2：输入序列名称图2：选择相关分析对象图3：序列相关分析结果: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P值：该统计量原假设为X1期，2期……k期自相关系数均等于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%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,所以说过去行为对将来发展没有丝毫影响,因此为纯随机序列,即白噪声序列.) 有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：序列单位根检验表示不包含截距项图2：单位根检验方法选择图3：ADF检验结果：如图，单位根统计量ADF=-0.016384都大于EVIEWS 给出显著性水平1%-10%ADF临界值，所以接受原假设，该序列是非平稳。

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。

时间序列分析（实验指导）时间序列分析实验指导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··············································· - 8 - 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。

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)。

⎪⎪⎪⎪⎨⎧<∀=≠===≠+++++=---ts Ex t s E Var E x x x x t s s t t t p t p t p t t t ,0,0)(,)(，0)(0222110εεεσεεφεφφφφε3 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)。

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)。

112220()0(),()0,t t t t q t q q t t t s x E Var E s t εμεθεθεθεθεεσεε---⎧=+----⎪≠⎨⎪===≠⎩，⎪⎪⎪⎪⎨⎧<∀=≠===≠≠---++++=----ts Ex t s E Var E x x x t s s t t t q p q t q t t p t p t t ,0,0)(,)(，0)(0，0211110εεεσεεθφεθεθεφφφε三、实验内容及要求 1 实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；2 实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。

计量经济学上机指导及练习第一部分Eviews基础1.1. Eviews 简介Eviews ：Econometric Views （经济计量视图），是美国QMS 公司（Quantitative Micro Software Co.，网址为 ）开发的运行于Windows 环境下的经济计量分析软件。

Eviews 是应用较为广泛的经济计量分析软件——MicroTSP 的Windows 版本，它引入了全新的面向对象概念，通过操作对象实现各种计量分析功能。

Eviews 软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列分析等基本数据分析以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模型。

1.2. Eviews 的启动、主界面和退出1.2.1. Eviews 的启动单击Windows 的【开始】按钮，选择【程序】选项中的【Eviews 5】，单击其中的【Eviews5】；或者在相应目录下用鼠标双击启动Eviews 5程序，进入主窗口。

如图1.1所示：图1.1Eviews 窗口1.2.2. Eviews 的主界面1.2.2.1. 标题栏Eviews 窗口的顶部是标题栏，标题栏左边是控制框；右边是控制按钮，有【最小化】、【最大化菜单栏命令窗口 工作区状态栏（或还原）】、【关闭】三个按钮。

1.2.2.2. 菜单栏标题栏下面是菜单栏。

菜单栏中排列着按照功能划分的9个主菜单选项，用鼠标单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能。

9个主菜单选项提供的主要功能如下：【File】有关文件（工作文件、数据库、Eviews程序等）的常规操作，如文件的建立（New）、打开（Open）、保存（Save/Save As）、关闭（Close）、导入（Import）、导出（Export）、打印（Print）、运行程序（Run）等；选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。

【Edit】通常情况下只提供复制功能（下拉菜单中只有Cut、Copy项被激活），应与粘贴（Paste）配合使用；对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut）、删除（Delete）、查找（Find）、替换（Replace）等操作，选择Undo表示撤销上步操作。

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。

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10020030040050060019601970198019902000YEARO U T P U T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。

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）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。