ARMA模型建模与预测指导

实验三 ARMA 模型建模与预测指导

一、实验目的

二、基本概念

宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。

AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为:

1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++

式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2，，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。

MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过

过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为:

1122t t t t q t q y εθεθεθε---=----

式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。

ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为:

11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++

++----

三、实验内容及要求

1、实验内容：

（1）根据时序图判断序列的平稳性；

（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；

（3）对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求：

（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；

（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；

（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。

四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入

打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项，在“Workfile structure type”栏选择“Unstructured /Undated”，在“Date range”栏中输入数据个数201，点击ok，见图2-1，这样就建立了一个工作文件。

图2-1 建立工作文件窗口

点击File/Import，找到相应的Excel数据集，打开数据集，出现图2-2的窗口，在“Data order”选项中选择“By observation”即按照观察值顺序录入，第一个数据是从a2开始的，所以在“Upper-left data cell”中输入a2，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”中输入序列的名字production或1，点击ok，则录入了数据。

图2-2

（2）绘制序列时序图

双击序列production，点击view/Graph/line，则出现图2-3的序列时序图，时序图看

出201个连续生产的数据是平稳的，这个判断比较粗糙，需要用统计方法进一步验证。

（3）绘制序列相关图

双击序列production ，点击view/Correlogram ，出现图2-4，我们对原始数据序列做相关图，因此在“Correlogram of ”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14（），点击ok ，即出现相关图2-5。

图2-4

从相关图看出，自相关系数迅速衰减为0，说明序列平稳，但最后一列白噪声检验的Q 统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为平稳非白噪声序列。

图2-5

（4）模型定阶

由图2-5看出，偏自相关系数在k=3后很快趋于0即3阶截尾，尝试拟合AR（3）；自相关系数在k=1处显著不为0，当k=2时在2倍标准差的置信带边缘，可以考虑拟合MA（1）或MA（2）；同时可以考虑ARMA（3，1）模型等。

在序列工作文件窗口点击View/Descriptive Statistics/Histogram and States对原序列做描述统计分析见图2-8，可见序列均值非0，我们通常对0均值平稳序列做建模分析，所以需要在原序列基础上生成一个新的0均值序列。点击主菜单Quick/Generate Series，在对话框中输入赋值语句Series x=production-84.11940，点击ok则生成新序列x，这个序列是0均值的平稳非白噪声序列，新序列的描述统计量见图2-9，相当于在原序列基础上

2、模型参数估计

（1）尝试AR模型。经过模型识别所确定的阶数，可以初步建立AR (3)，可用菜单或命令两种方式分别建立。在主菜单选择Quick/Estimate Equation，出现图2-10的方程定义对话框，在方程定义空白区键入x ar(1) ar(2) ar(3) ，其中ar(i)（i=1，2…）表示自回归系数；估计方法选择项见图2-11，有最小二乘估计（LS）、两阶段最小二乘估计（TSLS）等，我们选择LS。也可通过命令方式实现，在主窗口输入ls x ar(1) ar(2) ar(3)。

图2-10 方程定义对话框

图2-11 估计方法设定

图2-12 AR （3）建模结果

模型估计结果和相关诊断统计量见图2-12。由伴随概率可知，AR （i ）（i=1，2，3）均高度显著，表中最下方给出的是滞后多项式φ-1（x ）=0的倒数根，只有这些值都在单位圆内时，过程才平稳。利用复数知识可知表中的三个根都在单位圆内。AIC 、SC 准则都是选择模型的重要标准，在做比较时，希望这两个指标越小越好。DW 统计量是对残差的自相关检验统计量，在2附近，说明残差不存在一阶自相关。得到的自回归模型见下:

t t-1t-2t-3t X 0.394981X -0.298559X -0.186269X ε=-+

（2）尝试MA 模型。按上面介绍方法，方程定义空白区键入x ma(1) ma(2)（其中ma(j)，j=1，2…代表移动平均系数）或在主窗口输入ls x ma(1) ma(2) 。模型输出结果见图2-13。从MA （2）估计结果的相伴概率可知，该系数不显著，故剔除该项，继续做模型估计，

结果见图2-14。表中最下方是滞后多项式θ

-1

（x ）=0的倒数根，只有这些值都在单位圆内，

过程才平稳，可以发现过程是符合要求的即平稳。

t t t 1X 0.480530εε-=-

图2-13 ma （2）建模结果

图2-14 ma（1）建模结果

（3）尝试ARMA模型

由模型定阶发现，p可能等于3，q可能等于2或1，我们根据各种组合来选择最优模型，在主窗口命令栏输入ls x ar(1) ar(2) ar(3) ma(1)，按回车，即得到参数估计结果见图2-15：

图2-15 ARMA（3，1）模型估计结果

由参数估计结果看出，各系数均不显著，说明模型并不适合拟合ARMA(3，1) 模型。经过进一步筛选，逐步剔除不显著的滞后项或移动平均项，最后得到如下ARMA(2，1)模型：

图2-16 ARMA（2，1）模型估计结果

综上可见，我们可以对同一个平稳序列建立多个适合模型，但比较AIC和SC的值，以及综合考虑其他检验统计量，考虑模型的简约原则，我们认为ARMA（2，1）模型是较优选择。

3、模型检验

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

χ检验。

差进行纯随机性检验，也可用针对残差的2

χ检验。当一个模型估计完毕之后，会自动生成一个对象resid，通常有两种方法进行2

它便是估计模型的残差序列值，对其进行相关图分析便可看出检验结果；另一种方法是在方程输出窗口中点击View/Residual Tests/Correlogram-Q-Statistics，输入相应的滞后阶数14，即出现残差的相关图2-17，相关图显示，残差为白噪声，也显示拟合模型有效，模型拟合图见图2-18。

图2-17 ARMA（2，1）模型残差相关图

图2-18 ARMA（2，1）模型拟合图

4、模型预测

我们用拟合的有效模型进行短期预测，比如我们预预测未来2期的产量，首先需要扩展样本期，在命令栏输入expand 1 203，回车则样本序列长度就变成203了，且最后面2个变量值为空。在方程估计窗口点击Forecast，出现图2-19对话框，预测方法常用有两种：Dynamic forecast和Static forecast，前者是根据所选择的一定的估计区间，进行多步向前预测；后者是只滚动的进行向前一步预测，即每预测一次，用真实值代替预测值，加入到估计区间，再进行向前一步预测。选择Dynamic forecast，点击ok，出现图2-20预测对话框：

图2-19

预测值存放在XF序列中，此时我们可以观察原序列x和xf之间的动态关系，同时选中x和xf，击右键，点open/as group，然后点击view/graph/line，则出现图2-21，动态预

进行静态预测，见图2-22，预测值仍然存放在xf中，做x和xf图 2-21，可以看出静态预测效果不错。

标准实用

经过向前2步预测，x的未来2期预测值分别为 1.1482和0.5519，考虑产量均值84.11940，就可以得出未来2期的产量分别为85.2676和84.6713。

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{时间管理}ARMA模型的的建立时间序列分析实验指导

（时间管理）ARMA 模型的的建立时间序列分析实验指导

时间序列分析实验指导统计和应用数学学院

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。为实现教育思想和教学理念的不断更新，于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，我们组织统计和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理论和实践相结合，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理论教学和应用软件相结合，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且能正确求解的能力。这套实验教学指导书于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和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，欢迎各方面对课件存于的错误和不当之处予以批评指正。

统计和数学模型分析实验中心2007年2月

目录实验壹EVIEWS中时间序列关联函数操作-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-

实验壹EVIEWS中时间序列关联函数操作【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；练习且掌握和时间序列分析关联的函数操作。【实验内容】壹、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；二、各种常用差分函数表达式；三、时间序列的自关联和偏自关联图和函数；【实验步骤】壹、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；㈠创建工作文件 ⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口于主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出壹个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Startdate）和终止期栏（Enddate），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将于EViews软件的主显示窗口

实验指导书(ARIMA模型建模与预测)

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"Workfile structure type ”栏选择"Dated -regular frequency ”，在"Date specification ”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/Read Text-Lotus-Excel …， File | Edit Object View 卩 iroc Quick Options Window Help New ? □pen i Save Fetch from DB... T5D Fi le Im port-. DRI Bask Economics Database... Read Text-Lctu s-Excel... 找到相应的Excel 数据集，打开数据集，出现如下图的窗口，在“ Data order ”选项中选择“ By observation-series in columns ”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-left data cell ”中输入B15,本例只有一列数据，在“ Namesfor series or number if named in file ”中输入序列的名字 im_ex ，点击ok ，则录入了数据）： import Ex port Print PtFrtl Setup-.,.

ARMA模型建模与预测指导

实验一ARMA 模型建模与预测指导一、实验目的学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++L 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2， K ，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=----L 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，K ，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++++----L L 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；（3）运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入

案例二 ARMA模型建模与预测指导

案例二 ARMA 模型建模与预测指导一、实验目的学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2，，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=---- 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++ ++---- 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；（3）运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入

ARMA模型建模指导

实验二 ARMA 模型建模与预测指导一、实验目的学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2，，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=---- 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++ ++---- 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图判断序列的平稳性；（2）观察相关图，初步确定移动平均阶数q 和自回归阶数p ；（3）运用经典B-J 方法对某企业201个连续生产数据建立合适的ARMA （,p q ）模型，并能够利用此模型进行短期预测。 2、实验要求：（1）深刻理解平稳性的要求以及ARMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARMA 模型；如何利用ARMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入

基于ARMA模型的股票价格分析与预测

基于 ARMA模型的股票价格分析与预测摘要：文章选取腾讯2019年1月2日至2021年6月30日的615组开盘价数据作为研究对象建立ARMA模型进行预测分析。使用Eviews11软件分析腾讯的股票开盘价，在利用Eviews11软件对平稳化处理后的数据建模分析。实证分析结果表明，利用选取的ARMA模型分析预测腾讯8天的股价，结果显示，预测的误差较小，说明该模型具有一定的参考价值和现实意义。关键词：ARMA模型；股票收盘价；时间序列；股票预测 1 ARMA模型的介绍及建模流程 1.1 ARMA模型 ARMA模型常用于时间序列的分析预测，用来拟合序列性质不会随时间变化的序列，即为稳定时间序列。对于那类性质随时间发生变化的时间序列，若要使用该模型进行建模，有必要测试其稳定性。最常用的稳定性检验方法是ADF单位根检验，如果ADF检验结果是非平稳时间序列，那么在分析前需要对不平稳的时间序列进行处理，通常使用差分处理将其平稳化。【4】然后，作出其ACF图和PACF图，初步通过观察这两个图对模型进行定阶，选择最合适的候选模型进行参数估计和测试，【5】根据AIC信息准则、SC准则和拟合度判断模型的适配性，根据AIC、SC拟合信息标准最小原则，确定最佳拟合模型。自回归模型AR（p）和移动平均模型MA（q）组成ARMA(p,q)，是两种模型的混合使用【6】。AR模型是一种线性预测，对于一个平稳的时间序列，认为与之前的结果相关，即当前值为历史值的加权平均，可表示为p阶自回归模型，记为AR(p),公式为：（1）

其中是一个平稳的时间序列，是常数项，是AR模型的模型参数，p表示AR模型的阶数，是误差。若当前结果与之前扰动相关，即认为主要受到过去q期误差项影响，称为q阶移动平均模型，记为MA(q),公式为：（2）其中是MA模型的模型参数,q表示MA模型的阶数，为误差。 ARMA模型是最常用的拟合平稳时间序列的模型，的取值不仅和p期序列值有关，还与q期扰动项有关，结合了AR模型与MA模型的性质特征，称为自回归移动平均序列，用ARMA（p,q）模型表示，公式为：（3）其中和是ARMA模型的模型参数，是白噪声序列，p，q是非负整数。即ARMA模型是一个将AR模型和 MA模型相结合的混合型模型，用来描述平稳随机过程。 2 股票收盘价实证分析及预测 2.1 数据来源本文的数据来源于雅虎财经，选取了腾讯控股（0700）2019年1月2日至2021年6月30日的615组开盘价数据。使用Eviews11对腾讯控股的股票数据进行建模分析预测。 2.2 模型的建立 2.2.1 模型识别与定阶经过以上序列处理后，该股票时间序列变为平稳的序列{DOPEN}，接下来通过处理后平稳序列的自相关图（ACF）和偏自相关图(PACF)确定模型的类型。由一阶差分的相关图（图3）可知，ACF和PACF都为拖尾，由此使用ARMA模型进

用stata建立arma模型的步骤

建立arma模型是时间序列分析中的重要内容之一，它可以帮助我们对时间序列数据进行预测和分析。Stata是一个功能强大的统计软件，它提供了丰富的时间序列分析功能，包括arma模型的建立和分析。在使用Stata建立arma模型时，需要按照一定的步骤进行操作，下面是使用Stata建立arma模型的具体步骤： 1. 导入数据需要在Stata中导入用于建立arma模型的时间序列数据，可以使用命令“import excel”或“import delimited”来导入Excel或CSV格式的数据文件。 2. 检查时间序列的平稳性在建立arma模型之前，需要对时间序列数据进行平稳性检验，可以使用命令“adf”或“kpss”来进行单位根检验或趋势平稳性检验。如果时间序列数据不是平稳的，需要进行差分操作使其变为平稳序列。 3. 识别arma模型的阶数在确定时间序列数据的平稳性之后，需要通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）的图形来识别arma模型的阶数。可以使用命令“acf”和“pacf”来绘制ACF和PACF图，并根据图形的特征来确定arma模型的阶数。

4. 估计arma模型的参数确定arma模型的阶数之后，需要使用最大似然估计或其他估计方法来估计arma模型的参数。可以使用命令“arima”来估计arma模型的参数，指定arma模型的阶数和其他相关参数。 5. 检验arma模型的拟合优度在估计arma模型的参数之后，需要对arma模型的拟合优度进行检验，可以使用命令“predict”来生成arma模型的预测值，并使用命令“estat ic”或“estat summary”来检验arma模型的拟合优度。 6. 进行模型诊断在建立arma模型之后，需要对arma模型进行诊断，检验模型的残差序列是否满足白噪声的特性。可以使用命令“arch”或“portmanteau”来进行残差序列的白噪声检验。使用Stata建立arma模型的步骤包括导入数据、检查时间序列的平稳性、识别arma模型的阶数、估计arma模型的参数、检验arma模型的拟合优度和进行模型诊断。这些步骤在时间序列分析中非常重要，可以帮助我们对时间序列数据进行预测和分析，为决策提供支持。7. 模型预测和应用在完成arma模型的建立、估计和诊断之后，我们可以利用已建立的arma模型进行数据的预测和应用。可以使用命令“predict”来生成arma模型的预测值，并通过比较模型的预测结果与实际观测值来评估

实验指导书(ARIMA模型建模及预测)

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“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”，在“Date specification”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/Read Text-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“Data order”选项中选择“By observation-series in columns”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-left data cell”中输入B15，本例只有一列数据，在“Names for series or number if named in file”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。

（3 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“series y=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

ARMA模型的eviews的建立--时间序列分析实验指导

时间序列分析实验指导 4 2 -2 -4 50100150200250

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 -

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) 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。 2. 如果残差序列存在相关性或者异方差性，可以考虑针对模型进行改进。可以尝试增加AR或MA阶数、引入外生变量、进行季节性调整等方法。 3. 重新进行模型估计和诊断，直至得到符合要求的ARIMA模型。四、模型预测与评估完成ARIMA模型的建立和改进后，可以使用该模型进行预测和评估。

季节ARIMA模型建模与预测

案例五、季节ARIMA模型建模与预测实验指导一、实验目(de) 学会识别时间序列(de)季节变动,能看出其季节波动趋势.学会剔除季节因素(de)方法,了解ARIMA模型(de)特点和建模过程,掌握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(de)ARIMA模型进行诊断,以及如何利用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(de)识别、诊断、估计和预测. 二、基本概念季节变动：客观社会经济现象受季节影响,在一年内有规律(de)季节更替现象,其周期为一年四个季度或12个月份. 季节ARIMA模型是指将受季节影响(de)非平稳时间序列通过消除季节影响转化为平稳时间序列,然后将平稳时间序列建立ARMA模型.ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分(de)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. 三、实验内容及要求 1、实验内容：（1）根据时序图(de)形状,采用相应(de)方法把周期性(de)非平稳序列平稳化；（2）对经过平稳化后(de)桂林市1999年到2006(de)季度旅游总收入序列运用经典B-J方法论建立合适(de)ARIMA（,, p d q）模型,并能够利用此模型进行未来旅游总收入(de)短期预测. 2、实验要求：

（1）深刻理解季节非平稳时间序列(de)概念和季节ARIMA模型(de)建模思想；（2）如何通过观察自相关,偏自相关系数及其图形,利用最小二乘法,以及信息准则建立合适(de)ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews操作. 四、实验指导 1、模型识别（1）数据录入打开Eviews软件,选择“File”菜单中(de)“New--Workfile”选项,在“Workfile structure type”栏选择“Dated –regular frequency”,在“Date specification”栏中分别选择“Quarterly”(季度数据) ,分别在起始年输入1999,终止年输入2006,点击ok,见图5-1,这样就建立了一个季度数据(de)工作文件.点击File/Import,找到相应(de)Ecel数据集,导入即可. 图5-1 （2）作出序列(de)时序图对桂林市1999年到2006(de)季度旅游总收入序列y做时序图,观察数

实验三：ARIMA模型建模与预测实验报告

课程论文（2016 / 2017学年第 1 学期）课程名称应用时间序列分析指导单位经济学院指导教师易莹莹学生姓名班级学号学院(系) 经济学院专业经济统计学

实验三ARIMA 模型建模与预测实验指导一、实验目的：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。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：所谓ARIMA 模型，是指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，我们主要用到两个工具：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{}t X 而言，它的第j 阶自相关系数j ρ为它的j 阶自协方差除以方差，即j ρ＝j 0γγ，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、实验任务： 1、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1950年到2005年中国进出口贸易总额数据建立合适的(,,)ARIMA p d q 模型，并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。 2、实验要求：（1）深刻理解非平稳时间序列的概念和ARIMA 模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA 模型；如何利用ARIMA 模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews 操作，读懂模型参数估计结果。四、实验要求：实验过程描述（包括变量定义、分析过程、分析结果及其解释、实验过程遇到的问题及体会）。实验题：对经过平稳化后的1950年到2005年中国进出口贸易总额数据建立合适的(,,)ARIMA p d q 模型，并能够利用此模型进行进出口贸易总额的预测。

实验二：ARMA模型建模与预测实验报告

实验二：A R M A模型建模与预测实验报告(总3页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-- --内页可以根据需求调整合适字体及大小--

课程论文（2016 / 2017学年第 1 学期）课程名称应用时间序列分析指导单位经济学院指导教师易莹莹学生姓名班级学号学院(系) 经济学院专业经济统计学实验二 ARMA模型建模与预测实验指导一、实验目的：

学会通过各种手段检验序列的平稳性；学会根据自相关系数和偏自相关系数来初步判断ARMA 模型的阶数p 和q ，学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计，学会利用信息准则对估计的ARMA 模型进行诊断，以及掌握利用ARMA 模型进行预测。掌握在实证研究中如何运用Eviews 软件进行ARMA 模型的识别、诊断、估计和预测和相关具体操作。二、基本概念：宽平稳：序列的统计性质不随时间发生改变，只与时间间隔有关。 AR 模型：AR 模型也称为自回归模型。它的预测方式是通过过去的观测值和现在的干扰值的线性组合预测，自回归模型的数学公式为: 1122t t t p t p t y y y y φφφε---=++ ++ 式中: p 为自回归模型的阶数i φ（i=1，2，，p ）为模型的待定系数，t ε为误差， t y 为一个平稳时间序列。 MA 模型：MA 模型也称为滑动平均模型。它的预测方式是通过过去的干扰值和现在的干扰值的线性组合预测。滑动平均模型的数学公式为: 1122t t t t q t q y εθεθεθε---=--- - 式中: q 为模型的阶数； j θ（j=1，2，，q ）为模型的待定系数；t ε为误差； t y 为平稳时间序列。 ARMA 模型：自回归模型和滑动平均模型的组合，便构成了用于描述平稳随机过程的自回归滑动平均模型ARMA ，数学公式为: 11221122t t t p t p t t t q t q y y y y φφφεθεθεθε------=++ ++---- 三、实验任务：

季节ARIMA模型建模和预测实验指导

实验六季节ARIMA模型建模与预测实验指导学号：：阙丹凤班级：金融工程1班一、实验目的学会识别时间序列的季节变动，能看出其季节波动趋势。学会剔除季节因素的方法，了解ARIMA模型的特点和建模过程，掌握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。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、实验容及要求 1、实验容：根据美国国家安全委员会统计的1973-1978年美国月度事故死亡率数据，请选择适当模型拟合该序列的发展。 2、实验要求：（1）深刻理解季节非平稳时间序列的概念和季节ARIMA模型的建模思想；（2）如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型；如何利用ARIMA模型进行预测；（3）熟练掌握相关Eviews操作。三、实验步骤第一步：导入数据第二步：画出时序图

SIWANGRENSHU 12,000 11,000 10,000 9,000 8,000 7,000 6,000 由时序图可知，死亡人数虽然没有上升或者下降趋势，但由季节变动因素影响。第三步：季节差分法消除季节变动由时序图可知，波动的周期大约为12，所以对原序列作12步差分，得到新序列如下图所示。

由12步差分后的新序列可知，由上升趋势，再进行一步差分得到进一步的新序列，结果如下图所示。

-1,200 -800-40004008001,2001,600 D(NEW) 所以经过12步差分、又经过一阶差分后的序列平稳。第四步：平稳性检验由ADF 检验结果表明，在0.01的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设，

arma模型的eviews的建立时间序列分析实验指导

A R M A模型的e v i e w s的建立时间序列分析实验指导(总41页) --本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可-- --内页可以根据需求调整合适字体及大小--

时间序列分析实验指导 4 2 -2 -4 50100150200250 2

统计与应用数学学院 3

目录实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作··········错误!未定义书签。实验二确定性时间序列建模方法 ·······················错误!未定义书签。实验三时间序列随机性和平稳性检验················错误!未定义书签。实验四时间序列季节性、可逆性检验················错误!未定义书签。实验五 ARMA模型的建立、识别、检验 ············错误!未定义书签。实验六 ARMA模型的诊断性检验························错误!未定义书签。实验七 ARMA模型的预测 ···································错误!未定义书签。实验八复习ARMA建模过程·······························错误!未定义书签。实验九时间序列非平稳性检验 ···························错误!未定义书签。 5