基于EVIEWS时间序列建模及应用

如何用eviews分析时间序列课程时间序列分析是一种常用的数据分析方法，通过对一系列时间上连续测量的数据进行观察、描述和分析，可以发现其中的规律和趋势，从而预测未来的发展走势。

Eviews是一种专业的时间序列分析软件，具有强大的数据处理和统计分析功能。

本文将介绍如何使用Eviews进行时间序列分析。

首先，打开Eviews软件，并导入需要分析的时间序列数据。

在Eviews的工作区中，选择“File”菜单下的“Open”选项，然后选择需要导入的数据文件，点击“Open”按钮导入数据。

导入数据后，可以在Eviews的对象浏览器中看到导入的数据对象。

接下来，对时间序列数据进行初步的观察和描述分析。

在对象浏览器中，选择需要分析的数据对象，右键点击并选择“Open as Group”选项，将数据对象打开为一个分析组。

然后，在Eviews的对象浏览器中，选择分析组，在右侧窗口中可以看到该组中包含的所有时间序列数据。

可以通过列出每个时间序列的统计概要、绘制时间序列图、查看自相关和偏自相关等方式对数据进行初步的观察和描述分析。

接下来，进行时间序列模型的构建和估计。

在Eviews的操作菜单中，选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项，打开方程估计窗口。

在方程估计窗口中，选择需要构建的时间序列模型类型，如AR、MA、ARMA等。

然后，在“Dependent Variable”栏目中选择需要分析的时间序列数据，将其作为因变量。

在“Independent Variables”栏目中选择需要作为自变量的时间序列数据，可以根据需求选择多个自变量。

点击“OK”按钮，Eviews将根据所选择的时间序列模型类型和数据进行模型的估计。

估计完成后，可以查看估计结果。

在方程估计窗口中，可以看到估计结果的统计指标、系数估计值、显著性水平等信息。

可以根据需要查看和分析各个系数的显著性水平、置信区间等信息，判断模型的有效性和可靠性。

时间序列eviews软件课程设计一、课程目标知识目标：1. 学生能理解时间序列分析的基本概念，掌握eviews软件操作流程。

2. 学生能描述时间序列数据的特征，并运用eviews软件进行数据预处理。

3. 学生能运用eviews软件进行时间序列模型的建立和预测。

技能目标：1. 学生能运用eviews软件导入、处理和分析时间序列数据。

2. 学生能通过eviews软件绘制时间序列图，识别数据的趋势、季节性和循环性。

3. 学生能运用eviews软件进行时间序列模型的参数估计和假设检验。

情感态度价值观目标：1. 学生培养对经济学、金融学等相关领域数据分析的兴趣，提高实际应用能力。

2. 学生培养合作精神和批判性思维，学会在团队中分享观点，共同解决问题。

3. 学生通过时间序列分析的学习，增强对数据规律的洞察力，形成严谨的科学态度。

课程性质分析：本课程为选修课，旨在让学生掌握时间序列分析的基本方法，学会运用eviews软件进行数据处理和分析，提高实际操作能力。

学生特点分析：学生为高中年级，具备一定的数学基础和计算机操作能力，对经济、金融等领域有一定了解。

教学要求：结合学生特点，课程设计应注重理论与实践相结合，注重培养学生的实际操作能力和解决问题的能力。

通过分解课程目标为具体学习成果，使学生在课程学习过程中不断提升自身能力。

二、教学内容1. 时间序列分析基本概念：时间序列的定义、平稳性、自相关性和白噪声。

2. eviews软件操作基础：软件界面介绍、数据导入与编辑、图形绘制与数据处理。

3. 时间序列数据的预处理：数据清洗、缺失值处理、异常值检测与处理。

- 教材章节：第一章 时间序列分析概述，第三章 数据的预处理。

4. 时间序列模型建立：- 自回归模型（AR）- 移动平均模型（MA）- 自回归移动平均模型（ARMA）- 自回归积分移动平均模型（ARIMA）- 教材章节：第四章 时间序列模型的建立与预测。

5. 模型参数估计与假设检验：- 参数估计方法- 模型适用性检验：单位根检验、滞后阶数确定- 模型预测效果评估：预测误差分析、预测区间计算- 教材章节：第五章 模型参数估计与假设检验，第六章 模型预测与评估。

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。

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在workfile 窗口顶部，有一些主要的工具按钮，使用这些按钮可以存储workfile、改变样本范围、存取object、生成新的变量等操作，稍后我们会详细介绍这些按钮的功能。

在新建的workfile中已经存在两个objects，即c和residual。

时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）0、预备知识：建立工作文件：打开Eviews，，Workfile，确定数据类型，起止时间，ok。

输入数据：在Workfile工作框中，objects，New object，Series，输入变量名，ok，出现数据编辑框，，Edit+/-，即可开始输入数据。

OLS估计参数：（1）在Workfile工作框中，选中相关变量，点右键，Open，as Equation，注意估计对话框中的变量顺序，变量间空一格，估计方法的选择。

或（2）在主菜单中Quick，Estimate Equation。

什么？这些你都不知道，那算了。

出门左拐去百度视频看T om和Jerry吧，少年。

1、平稳性的单位根检验：选中需要进行检验的数据（单个变量），双击，view，URT(unit root test)，ADF；（水平数据）Level；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （10啊5啊都可以）；看结果AIC，然后试试intercept或者none，选AIC最小的，为最终结果；拷出来，看ADF的t值是不是都小于1%5%10%的临界值（主要5%），不是就接受零假设，认为存在单位根，是非平稳的，需要进行一阶差分。

（然后一阶差分）1st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （10啊5啊都可以）；看结果AIC，然后试试intercept或者none，选AIC最小的，为最终结果；拷出来，看ADF的t值是不是都小于1%5%10%的临界值（主要5%），是就拒绝零假设，认为不存在单位根，是平稳的，没有必要进行二阶差分。

如果是一阶平稳的，在eviews命令栏中输入“genr d什么=d （什么）”，引入一阶差分变量，进行下步检验。

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1999，2001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2001：1，或98：1。

EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)时间序列分析实验指导42-2-450100150200250NRND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 ···························· - 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·········································· - 34 - 实验九时间序列非平稳性检验 ····································· - 37 -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。

Eviews作时间序列分析的⼀个实例时间序列分析是作时间序列数据预测的⼀个重要部分，由于此次实验室竞赛也⽤到了时间序列分析，就在此说⼀下平稳性分析以及⾮平稳处理的⽅法：1.判断平稳性1.1平稳性的定义（1）严平稳严平稳是⼀种条件⽐较苛刻的平稳性定义，它认为只有当序列所有的统计特性都不会随着时间的推移⽽发⽣变化时，该序列才能被认为平稳。

满⾜如下条件的序列称为严平稳序列：（2）宽平稳宽平稳是使⽤序列的特征统计量来定义的⼀种平稳性。

它认为序列的统计性质主要由它的低阶矩决定，所以只要保证序列低阶矩平稳（⼆阶），就能保证序列的主要性质近似稳定。

满⾜如下条件的序列称为宽平稳序列： 1.2平稳性检验的⽅法 （1）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 （2）⾃相关图检验： 平稳序列通常具有短期相关性。

该性质⽤⾃相关系数来描述就是随着延迟期数的增加，平稳序列的⾃相关系数会很快地衰减向零。

2.时序分析实例 下⾯以国际原油2011年⾄2017年每天国际原油的价格作为时间序列数据进⾏分析2.1时序图检验⾸先需要作出时序图，通过时序图作出⼀个基本的判断。

⽤Eviews作出的时序图如下： 从图中可以看出，该时间序列不是平稳的，接着再⽤⾃相关图进⼀步检验。

2.2⾃相关图检验 作出的⾃相关图如下： ⾃相关系数也并不是很快衰减到0，⽽且图中的prob数值都是⼩于0.05的，更加证实了该序列是⾮平稳的。

接下来对该序列进⾏差分运算（即后项减去前项），差分后的序列的时序图如下： 其⾃相关系数图如下： 此时，可以看出，差分后的序列是平稳的。

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。