EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章 时间序列模型

基于EViews的计量经济分析实验一、实验目的EViews 计量分析软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛的应用。

EViews软件在Windows环境下运行，操作接口容易上手，使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。

而经济与金融专业的培养计划里面并未涉及到使用任何计量经济分析软件的学习，因此本次开放性实验项目的开设将会对经济与金融专业计划内课程内容的有力补充，从而能培养学生具备对利用EViews软件进行计量经济分析的能力，使学生知识结构更科学合理，同时也能增加和补充其他的经济学知识，增强团队的协作能力，让学生更加适应社会的需求，增强其综合竞争能力。

通过本次实验，学生应达到以下的要求：二、实验内容本次实验以EViews8.0版本软件为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews软件操作的有机结合。

主要介绍EViews中常用的计量经济分析的操作步骤，并结合演示EViews的操作与输出结果解读，使得经济与金融专业的学生对EViews软件在计量经济分析的应用有一个全面的了解。

（一）本次实验主要的知识与内容1、EViews在数据处理中的应用2、EViews在绘图中的应用3、EViews在基本统计分析的应用（1）利用EViews绘制数据的直方图并对结果进行解释。

（2）利用EViews制作数据的单位根检验并对结果进行解释。

（3）利用EViews对数据组进行协方差分析和相关性分析。

（4）利用EViews对数据组进行格兰杰因果检验分析。

4、EViews在线性回归分析的应用（1）利用EViews绘制线性回归模型的回归结果并对回归结果进行解释。

（2）利用EViews对线性回归模型的残差进行检验并解释。

（3）利用EViews对含虚拟变量的线性回归模型进行估计并解释。

5、EViews在二元选择模型中的应用6、EViews在受限因变量模型中的应用7、EViews在时间序列模型中的应用（1）利用EViews对数据进行ARIMA模型估计与分析。

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。

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。

eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。

EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。

本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。

实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。

实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。

这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。

2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。

3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。

4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。

5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。

实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。

这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。

总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。

这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。

EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。

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。

学习使用Eviews进行经济统计和时间序列分析第一章介绍EviewsEviews是经济学家和统计学家常用的一款软件，它提供了丰富的数据分析工具和计量经济模型。

在这一章节中，我们将介绍Eviews的简介和安装。

1.1 Eviews简介Eviews是美国IHS Markit公司开发的一款计量经济学软件，它具有直观的用户界面和强大的数据分析能力。

Eviews支持数据导入、数据整理、图表绘制、回归分析、时间序列分析等功能，广泛应用于经济学研究、金融分析和市场预测等领域。

1.2 Eviews安装要使用Eviews，我们需要先下载并安装软件。

Eviews提供了Windows和Mac版本的安装程序，用户可以根据自己的操作系统选择相应的版本。

安装完成后，我们可以打开Eviews并开始学习如何使用它进行经济统计和时间序列分析。

第二章数据导入和整理在使用Eviews进行经济统计和时间序列分析之前，我们首先需要将数据导入到软件中并进行整理。

本章节将介绍如何导入和整理数据。

2.1 导入数据Eviews支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、文本文件等。

我们可以使用Eviews内置的导入工具，或者通过复制粘贴的方式将数据导入到软件中。

2.2 数据整理导入数据后，我们可能需要对数据进行整理，以便于后续的分析和建模。

在Eviews中，我们可以使用浏览对象窗口对数据进行编辑、删除、排序等操作。

此外，Eviews还提供了数据转换功能，例如对数据进行差分、平滑等处理。

第三章图表绘制图表是展示数据和分析结果的重要工具，在经济统计和时间序列分析中起着至关重要的作用。

本章节将介绍Eviews的图表绘制功能。

3.1 绘制时间序列图在Eviews中，我们可以轻松地绘制时间序列图来展示数据的趋势和变化。

通过选择合适的数据、设置坐标轴和图例，我们可以创建具有较好可读性和美观性的时间序列图。

3.2 绘制散点图和回归直线除了时间序列图，Eviews还支持绘制散点图和回归直线。

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。

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。