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时间序列分析实验指导42-2-450100150200250统计与应用数学学院前言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。
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。
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 (9)5.模型的参数估计 (11)6.模型的检验 (11)6.1参数的显著性检验 (11)6.2模型的适用性检验 (12)7.模型的预测 (14)7.1对序列liu1（t）的预测 (14)7.2对序列liu(t)的预测 (14)【附录及参考文献】 (15)附录1.零均值化处理后的数据 (15)参考文献： (16)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：表1-1模型所需的数据时间160 159 158 157 156 155 154 153 152 151 API 68 60 84 76 71 81 55 45 36 35 时间150 149 148 147 146 145 144 143 142 141 API 53 87 88 97 113 99 82 100 95 83 时间140 139 138 137 136 135 134 133 132 131 API 78 73 63 44 44 63 116 72 69 62 时间130 129 128 127 126 125 124 123 122 121 API 89 85 67 37 42 51 45 56 48 53 时间120 119 118 117 116 115 114 113 112 111 API 46 54 45 34 76 96 85 64 65 96 时间110 109 108 107 106 105 104 103 102 101 API 94 86 97 63 99 62 47 64 62 48 时间100 99 98 97 96 95 94 93 92 91 API 44 87 63 68 55 65 75 85 66 59 时间90 89 88 87 86 85 84 83 82 81 API 48 35 44 50 60 54 43 45 54 85 时间80 79 78 77 76 75 74 73 72 71 API 72 49 40 60 60 83 83 91 75 66 时间70 69 68 67 66 65 64 63 62 61 API 74 73 55 71 81 56 67 87 90 81 时间60 59 58 57 56 55 54 53 52 51 API 76 58 28 45 52 83 93 69 60 81 时间50 49 48 47 46 45 44 43 42 41 API 46 52 57 81 76 62 58 65 48 72 时间40 39 38 37 36 35 34 33 32 31 API 64 63 80 62 64 65 55 79 77 56 时间30 29 28 27 26 25 24 23 22 21 API 30 42 74 66 62 64 81 100 58 63 时间20 19 18 17 16 15 14 13 12 11 API 94 86 83 83 63 43 43 46 55 61 时间10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 API 65 50 61 59 79 62 40 28 65 92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。
时间序列分析实验指导42-2-450100150200250统计与应用数学学院前言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···········- 9 - 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。
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 (11)第三章平稳时间序列建模实验教程 (12)一、模型识别 (12)二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法） (17)三、模型的显著性检验 (21)四、模型优化 (22)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 (42)三、综合分析 (48)第五章非平稳序列的随机分析 (54)一、差分法提取确定性信息 (54)二、ARIMA模型 (69)三、季节模型 (75)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。
