eviews教程第25章时间序列截面数据模型

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。

目录目录 (1)1、EViews简介 (3)1.1 什么是EViews (3)1.2 启动和运行EViews (3)1.3 EViews窗口 (3)1.4关闭EViews (4)2、EViews基本操作 (5)2.1工作文件与对象 (5)2.1.1工作文件 (5)2.1.2对象 (7)2.2数据处理 (10)2.2.1数据对象与样本 (10)2.2.2数据的输入和输出 (12)2.3图形与表格 (14)2.3.1图的创建 (14)2.3.2图的修改 (14)2.3.3多个图 (16)2.3.4图的打印和输出 (17)2.3.5表格对象 (18)2.3.6表的输出 (18)2.3.7文本对象 (19)3、基本回归模型 (19)3.1估计和方程对象 (19)3.1.1方程对象 (19)3.1.2在EViews中对方程进行说明 (20)3.1.3在EViews中估计方程 (20)3.2方程输出 (20)3.3方程操作 (22)3.3.1方程视图 (22)3.3.2方程过程 (24)3.3.3缺省方程 (24)4、基本检验 (24)4.1多重共线性的检验 (24)4.2异方差的检验 (25)4.3 自相关的检验 (26)5、时间序列模型 (27)5.1时间序列平稳性的单位根检验 (27)5.1.1单位根的ADF检验 (27)5.1.2Phillips-Perron(PP)检验 (27)5.2协整 (28)6、案例分析 (29)6.1多元线性回归及多重共线性的检验 (29)6.2异方差的检验 (31)6.3自相关的检验 (34)6.4时间序列的单位根和协整检验 (36)1、EViews简介1.1什么是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，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。

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。

1.打开eviews软件，点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处，选择时间序列dated-regular frequency。

在date specification中选择monthly，start（起始时间）输入2005M11，end（终止时间）输入2008M6（eviews的时间序列没有间隔序列输入就将时间进行调整）。

右下角为工作间取名字tmd。

点击ok。

在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字tmd，点击OK。

将数据填写入内就生成了以tmd为名的数据集2. 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：一阶差分：点击GENR命令按钮，在输入框中输入bod1=D(bod)，得到一阶差分后的结果：再对一阶差分后的数据同样进行平稳性检验（单根值检验）ADF序列零均值化①在命令窗口输入如下命令（如下图所示）：Scalar m=@mean(tmd)其中：Scalar命令在Eviews中表示生成标量数据（均值只是一个数，而不是序列）。

在tmd窗口下选择菜单操作方式：单击Genr在对话框中输入BOD1=BOD-m得到零均值后的新序列tmd1与之前的数据完全不同。

3. 在工作区双击序列图标tmd1，再选用菜单操作方式：View—>Correlogram，在出现的对话框点击OK。

4.估计模型中的未知参数识别透明度这组时间序列适合的模型后，需要进一步的估计模型中的具体参数，下面就用eviews软件进行估计。

由前面的图形看出：自相关系数和偏相关系数具有相似的衰减特点：衰减快，偏相关图中，2阶以后函数值趋于0，呈截尾性选AR(2)；而在自相关图中，在4阶以后函数值趋于0，呈拖尾性，因此可将q取3故可选MA(3)模型。

利用菜单操作建立ARMA模型。

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。

第十章时间序列/截面数据模型在进行经济分析时经常会遇到时间序列和横截面两者相结合的数据，例如，在企业投资需求分析中，我们会遇到多个企业的若干系列的月度或年度经济指标；在城镇居民消费分析中，我们会遇到不同省市的反映居民消费和居民收入的年度经济指标等。

我们将这种含有双向信息（横向一一时间、纵向一一截面）的数据称为时间序列/截面数据，有的书中也称为平行数据或面板数据（Panel data）o经典线性计量经济学模型在分析时只利用了时间序列/截面数据中的某一单向信息。

然而，在实际经济分析中，这种仅利用单向信息的模型在很多时候往往不能满足人们分析问题的需要。

例如，在生产函数分析中，只有利用时间序列/截面数据才能实现规模经济和技术革新的分离分析。

横截面数据提供了关于规模经济的信息，时间序列数据（在规模收益不变假设卞）提供了技术革新的信息, 利用时间序列/截面数据可以同时分析企业的规模经济（选择同一时期的不同规模的企业数据作为样本观测值）和技术革新（选择同一企业的不同时期的数据作为样本观测值）。

时间序列/截面数据含有时间和截面双向信息，利用时间序列/截面数据模型可以构造和检验比以往单独使用横截面数据或时间序列数据更现实的行为方程，进行更加深入的分析。

正是基于实际分析的需要，作为非经典计量经济学问题，时间序列/截面数据模型已经成为近20年来计量经济学理论方法的重要发展之一。

在本章中主要介绍三种常用的时间序列/截面数据模型一一变截距模型、动态变截距模型、变系数模型。

10.1时间序列/裁面数据模型简介时间序列/截面数据模型的基本形式为：y it= £/ =1 , 2 , n : f =1 , 2，…，T（10.1.1）其中旳是因变量，加是K 1维解释变量向量，〃为截面成员个数，T为每个截面成员的观测时期总数。

参数”表示模型的常数项，"为对应于回归向量加的系数向量。

随机误差项〃〃相互独立，且满足零均值、等方差的假设。

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。

可编辑修改精选全文完整版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。

Eviews教程1. 介绍Eviews是一款被广泛应用于数据分析和经济建模的统计软件。

它提供了丰富的统计分析功能、高级计量经济学模型和强大的数据处理能力。

本教程将向您介绍Eviews的基本功能和操作，以帮助您快速上手使用Eviews进行数据分析和模型建立。

2. 安装和启动在开始之前，您需要先安装Eviews软件。

请根据官方网站提供的安装步骤下载和安装Eviews。

安装完成后，您可以通过以下步骤启动Eviews：1.双击桌面上的Eviews图标，或者在开始菜单中找到Eviews并点击打开。

2.Eviews启动后，您将看到一个欢迎界面。

您可以选择创建新工作文件或打开已有的文件。

3. Eviews界面介绍Eviews的界面由菜单栏、工具栏、项目管理器、文本窗口、对象浏览器和输出窗口等组成。

以下是对每个组件的简要介绍：•菜单栏：提供了各种菜单，包含Eviews的所有功能和选项。

•工具栏：包含一些常用的工具按钮，例如打开、保存、运行等。

•项目管理器：用于管理当前工作文件的对象和数据。

•文本窗口：用于编写Eviews命令和进行输出结果的展示。

•对象浏览器：显示当前工作文件中的对象列表，并提供了一些操作选项。

•输出窗口：显示Eviews的输出结果，例如数据统计、图表等。

4. 导入数据在Eviews中，您可以导入多种格式的数据，包括Excel、CSV、文本文件等。

以下是一些常用的数据导入方法：4.1 导入Excel数据要导入Excel数据，请按照以下步骤操作：1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。

2.浏览并选择要导入的Excel文件。

3.在导入向导中选择导入选项，例如数据范围、工作表等。

4.点击导入(Import)按钮完成导入过程。

4.2 导入CSV数据要导入CSV数据，请按照以下步骤操作：1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。

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。

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。