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eviews实验指导 ARIMA模型建模与预测

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实验指导书（ARIMA模型建模与预测）

例：我国1952-2011年的进出口总额数据建模及预测

1、模型识别和定阶

（1）数据录入

打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfilestructuretype”栏选择“Dated–regularfrequency”，在“Datespecification”栏中分别选择

“Annual”(年数据)，分别在起始年输入1952，终止年输入2011，文件名输入“im_ex”，点击ok，见下图，这样就建立了一个工作文件。

在workfile中新建序列im_ex，并录入数据（点击File/Import/ReadText-Lotus-Excel…，

找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“Dataorder”选项中选

择“Byobservation-seriesincolumns”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从B15开始的，所以在“Upper-leftdatacell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Namesforseriesornumber

ifnamedinfile”中输入序列的名字im_ex，点击ok，则录入了数据）：

（2）时序图判断平稳性

双击序列im_ex，点击view/Graph/line，得到下列对话框：得到如下该序列的时序图，由图形可以看出该序列呈指数上升趋势，直观来看显著非平稳。

040,00080,000120,000160,000200,000240,000

556065707580859095000510IM_EX

（3）原始数据的对数处理

因为数据有指数上升趋势，为了减小波动，对其对数化，在Eviews命令框中输入相应

的命令“seriesy=log(im_ex)”就得到对数序列，其时序图见下图，对数化后的序列远没有原

始序列波动剧烈：

45678910111213

556065707580859095000510Y

从图上仍然直观看出序列不平稳，进一步考察序列y的自相关图和偏自相关图：

从自相关系数可以看出，呈周期衰减到零的速度非常缓慢，所以断定y序列非平稳。为了证实这个结论，进一步对其做ADF检验。双击序列y，点击view/unitroottest，出现下

图的对话框，

我们对序列y本身进行检验，所以选择“Level”；序列y存在明显的线性趋势，所以选择对带常数项和线性趋势项的模型进行检验，其他采用默认设置，点击ok。

检验结果见下图，可以看出在显著性水平0.05下，接受存在一个单位根的原假设，进一步验证了原序列不平稳。为了找出其非平稳的阶数，需要对其一阶差分序列和二阶差分序

列等进行ADF检验。

（4）差分次数d的确定

y序列显著非平稳，现对其一阶差分序列进行ADF检验。在对y的一阶差分序列进行

ADF单位根检验之前，需要明确y的一阶差分序列的趋势特征。在Eviews命令框中输入相应的命令“seriesdy1=D(y)”就得到对数序列的一阶差分序列dy1，其时序图见下图

-.4-.2.0.2.4.6

556065707580859095000510DY1

由y的一阶差分序列的时序图可见，一阶差分序列不具有趋势特征，但具有非零的均值。

因此，在下图对序列y的单位根检验的对话框中选择“1stdifference”，同时选择带常数项、不带趋势项的模型进行检验，其他采用默认设置，点击ok。

检验结果见下图，可以看出在显著性水平0.05下，拒绝存在单位根的原假设，说明序

列y的一阶差分序列是平稳序列，因此d=1。

（5）建立一阶差分序列

在Eviews对话框中输入“seriesx=y-y(-1)”或“seriesx=y-y(-1)”，并点击“回车”，便得到了经过一阶差分处理后的新序列x，其时序图见下图，从直观上来看，序列x也是平稳的，

这就可以对x序列进行ARMA模型分析了。

-.4-.2.0.2.4.6

556065707580859095000510X

（6）模型识别和定阶

双击序列x，点击view/Correlogram，出现下图对话框，

我们对原始数据序列做相关图，因此在“Correlogramof”对话框中选择“Level”即表

示对原始序列做相关，在滞后阶数中选择12（或8=60），点击ok，即出现下列相关图：

从x的自相关函数图和偏自相关函数图中我们可以看到，偏自相关系数是明显截尾的，而自相关系数在滞后6阶和7阶的时候落在2倍标准差的边缘。这使得我们难以采用传统的

Box-Jenkins方法（自相关偏自相关函数、残差方差图、F检验、准则函数）确定模型的阶数。对于这种情况，本例通过反复对模型进行估计比较不同模型的变量对应参数的显著性来确定

模型阶数。

2、模型的参数估计

在Eviews主菜单点击“Quick”－“EstimateEquation”，会弹出如下图所示的窗口，

在“EquationSpecification”空白栏中键入“xCAR(1)AR(2)MA(1)MA(2)MA(3)MA(4)MA(5)”等，在“EstimationSettings”中选择“LS-LeastSquares(NLSandARMA)”，然后“OK”。

或者在命令窗口直接输入“lsxCAR(1)AR(2)MA(1)MA(2)MA(3)MA(4)MA(5)”等。针对

序列x我们尝试几种不同的模型拟合，比如ARMA(1,7)，ARMA(1,6)，ARMA(2,6)等。各种模型的参数显著性t检验的结果（p值）见下表（不显著为零的参数的p值用红色字体表示）模型car(1)ar(2)ma(1)ma(2)ma(3)ma(4)ma(5)ma(6)ma(7)

Eq02_070.00080.80090.04860.44030.00020.09410.98410.97260.00660.0591

Eq02_07_10.00050.0010.012200.02430.81890.85710.00060.0043

Eq02_07_20.00040.00020.009800.003300

Eq02_060.0080.00530.63320.11560.0040.54640.34280.86360.0206

Eq02_0500.280.19240.90960.00160.20360.46050.9062

Eq01_070.01120.13340.99160.02190.95240.57130.82330.00020.2726

Eq01_07_10.0110.08750.98650.01750.55430.78090.00020.2531

Eq01_07_20.01020.08170.98920.01920.63630.00020.217

Eq01_07_30.00720.09460.92390.016300.1661

Eq01_07_40.00690.00220.015700.0227

Eq01_060.048900.00030.00170.59350.31620.45550.0135

Eq01_06_10.002500.00010.00050

可见，各种估计模型的参数显著性检验中，只有黄色覆盖的包含部分参数的三个模型ARMA(2,7)、ARMA(1,7)和ARMA(1,6)所有参数都显著，现在来比较上述模型的残差方差和

信息准则值

模型残差方差AICBIC

Eq02_070.019842-0.9241-0.56567

Eq02_07_10.019676-0.94655-0.62396

Eq02_07_20.018908-1.01569-0.76479

Eq02_060.019489-0.95607-0.63348

Eq02_050.020896-0.90082-0.61408

Eq01_070.021495-0.86034-0.54061

Eq01_07_10.021066-0.89478-0.61058

Eq01_07_20.02067-0.92844-0.67977

Eq01_07_30.020351-0.95904-0.74589

Eq01_07_40.019969-0.99342-0.81579

Eq01_060.020143-0.93957-0.65537

Eq01_06_10.019293-1.02784-0.85022

由上表可见，方程Eq02_07_2对应的ARMA(2,7)模型的残差方差最小，其次是方程Eq01_06_1对应的ARMA(1,6)模型的残差方差；而方程Eq01_06_1对应的ARMA(1,6)模型

的AIC和BIC信息准则都小于方程Eq02_07_2对应的ARMA(2,7)模型的AIC和BIC信息准则，且在估计的模型中，方程Eq01_06_1对应的ARMA(1,6)模型的AIC和BIC信息准则最小，而且由各个模型系数的t检验统计量的p值可知，在方程Eq01_06_1对应的ARMA(1,6)

模型中所有模型的系数都显著不为零。所以，我们这里选择由方程Eq01_06_1对应的ARMA(1,6)模型。该模型的估计结果如下

由结果可见，模型的最小二乘估计结果为

1126ˆ0.1516760.7854400.4633910.4283910.454978

(3.179728)(9.965828)(4.109880)(3.726979)(11.13043)tttttXXaaa



误差项方差的估计值为

ˆ0.138901a

并且由模型的系数的t统计量及其p值也可以看到，模型所有解释变量的参数估计值在0.01的显著性水平下都是显著的。

3、模型的适应性检验

参数估计后，应对拟合模型的适应性进行检验，实质是对模型残差序列进行白噪声检验。

若残差序列不是白噪声，说明还有一些重要信息没被提取，应重新设定模型。可以对残差进

行纯随机性检验，也可用针对残差的2检验。

（1）残差序列的生成

残差序列从1954至2011年采用拟合的ARMA(1,6)模型生成，在方程窗口点击proc/make

residualseries…，

得到下列对话框

合集下载

用Eviews建立ARMA模型预测CPI

用Eviews建立ARMA模型预测CPI

用Eviews建立ARMA模型，数据为1987-2018CPI数据。

首先通过看cpi view—Graph 默认选项

然后选择view-correlogram 自相关

可以看出自相关系数自二阶开始没有超过虚线，而偏相关自二阶开始阻尼震荡，所以自相关系数出现截尾现象，偏相关系数出现拖尾现象，因此考虑建立ARMA（01）模型

下面开始模型估计

看模型是否很好拟合数据，建立残差序列

紧接着看残差数列的自相关偏相关图

因为自相关和偏相关的函数估计值均在两倍标准差内，可以认为残差数列不存在自相关现象，回归拟合较好.

然后回到回归页面点击Resids残差页面

绿色是cpi拟合值，红色是真实值……

然后在添加2019，在框里填写expand 1987 2019，然后再一次回归，后点dorecast（动态方法）

紧接着用静态方法forcast

预测完毕打开看到

预测2019CPI为105.9521。

（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）

使用Eviews软件对精神卫生门诊人次进行ARIMA模型预测

使用Eviews软件对精神卫生门诊人次进行ARIMA模型预测

使用Eviews软件对精神卫生门诊人次进行ARIMA模型预测

周晓晓;孙琳;周哲颖

【期刊名称】《中国卫生统计》

【年(卷),期】2011(28)6

【摘 要】目的 分析医院门诊量的变化趋势,建立适用的预测模型,为医院的管理决策提供依据.方法 数据源于2000年至2009年月门诊人次报表数据,使用Eviews6.0进行模型拟合并对2010年前三季度数据进行预测.结果 门诊量数据具有长期的增长趋势并受到季节性影响,最终选择ARIMA(0,1,2)(0,1,1)12进行拟合预测获得了较好的效果.结论

【总页数】2页(P687-688)

【作 者】周晓晓;孙琳;周哲颖

【作者单位】上海交通大学医学院附属精神卫生中心,200030;上海交通大学医学院附属精神卫生中心,200030;上海交通大学医学院附属精神卫生中心,200030

【正文语种】中 文

【相关文献】

1.ARIMA与SARIMA模型在医院门诊人次与出院人次预测中的应用2.Eviews软件在ARIMA模型中的应用研究——以苏州接待国内游客人数为例3.Eviews/SPSS/Stata软件在单方程模型预测中的实操应用及比较分析4.Eviews软件在一元线性回归模型预测中的几种应用5.ARIMA和GM(1,1)模型预测上海市卫生总费用 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买

ARIMA模型的参数估计与预测

ARIMA模型的参数估计与预测

ARIMA模型的参数估计与预测

ARIMA模型是一种常用于时间序列分析和预测的统计模型。它可以通过对历史时间序列数据的分析来估计未来的趋势和周期性。在进行ARIMA模型的参数估计和预测之前，我们首先需要了解ARIMA模型的组成和基本原理。

ARIMA模型是由自回归（AR）、差分（I）、移动平均（MA）这三个部分组成的。自回归部分表示当前值与一些过去值的相关关系，差分部分对时间序列进行平稳化处理，移动平均部分则表示当前值与过去观测误差的相关关系。这三个部分的组合可以通过ARIMA(p,d,q)进行表示，其中p、d和q分别代表AR部分的阶数、差分部分的阶数和MA部分的阶数。

在进行ARIMA模型的参数估计时，我们首先需要确定模型的阶数。一种常用的方法是通过观察自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）来选择合适的阶数。ACF表示观测值与滞后值之间的相关性，PACF表示观测值与滞后值之间的纯相关性。根据ACF和PACF的图形特征，我们可以识别出模型中的AR和MA部分的阶数。

确定模型阶数后，我们可以使用最大似然估计（MLE）方法对模型的参数进行估计。MLE方法是一种常用的参数估计方法，通过最大化在观测值给定情况下参数的可能性来估计参数值。在ARIMA模型中，MLE方法可以用来估计AR和MA模型中的系数。通过最大似然估计，我们可以得到ARIMA模型的最佳参数估计值。

在进行ARIMA模型的预测时，我们可以使用模型的参数估计值和历史观测值来预测未来的值。预测方法可以采用递归方式，即使用已知的观测值和模型参数来计算未知的观测值。这样，我们可以根据已知的历史观测值来预测未来的趋势和周期性。 ARIMA模型的参数估计和预测可以应用于各种领域的时间序列数据分析，包括股票价格预测、经济指标分析、气象数据预测等。通过对时间序列数据的建模和分析，我们可以预测未来的趋势和变化，为决策提供参考。

除了ARIMA模型，还有其他一些时间序列分析和预测的方法和模型，如指数平滑法、回归模型等。每种方法和模型都有其特点和适用范围，根据具体的数据和问题，选择合适的方法和模型进行分析和预测是至关重要的。

时间序列上机实验-ARIMA模型建立(季节乘积模型)资料

时间序列上机实验-ARIMA模型建立(季节乘积模型)资料

实验二 ARIMA模型的建立

一、实验目的

熟悉ARIMA模型，掌握利用ARIMA模型建模过程，学会利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及学会利用ARIMA模型进行预测。掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。

二、基本概念

ARIMA模型，即将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将平稳的时间序列建立ARMA模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA）、自回归过程（AR）、自回归移动平均过程（ARMA）以及ARIMA过程。

在ARIMA模型的识别过程中，主要用到两个工具：自相关函数ACF，偏自相关函数PACF以及它们各自的相关图。对于一个序列tX而言，它的第j阶自相关系数j为它的j阶自协方差除以方差，即j＝j0 ，它是关于滞后期j的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j)。偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。

三、实验内容

（1）根据时序图的形状，采用相应的方法把非平稳序列平稳化；

（2）对经过平稳化后的2000年1月到2011年10月美国的失业率数据建立ARIMA（,,pdq）模型，并利用此模型进行失业率的预测。

四、实验要求：

了解ARIMA模型的特点和建模过程，了解AR，MA和ARIMA模型三者之间的区别与联系，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如何利用ARIMA模型进行预测。

五、实验步骤

（1） 输入原始数据

打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile