eviews时间序列分析实验

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EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)

EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)
⒈在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量并单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中选择Delete(删除)或Rename(更名)即可
⒉在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量,点击工作文件窗口菜单栏中的Objects/Delete selected…(Rename selected…),即可删除(更名)变量
进行预测:打开对应的方程窗口,点forecast按纽,将出现对话框,修改对话框 sample range for forecast中的时间期限的截止日期为预测期.
相对误差的计算公式为:(实际值-预测值)/实际值
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习
2、某地区1996~2003年的人口数据如表1.2,运用二次指数平滑法预测该镇2004年底的人口数(单位:人)。
掌握确定性时间序列建立模型的几种常用方法。
【实验内容】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立;
二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习;
三、二次曲线和对数曲线趋势模型建立及预测;
【实验步骤】
一、多项式模型和加权最小二乘法的建立;
1、我国1974—1994年的发电量资料列于表中,已知1995年的发电量为10077.26亿千瓦小时,试以表1.1中的资料为样本:
建立系列方程:smpl 1974 1994
ls y c t
ls y c t t^2
ls y c t t^2 t^3
通过拟合优度和外推检验的结果发现一元三次多项式模型效果最好。
首先生成权数序列:genr m=sqr(0.6^(21-t))
加权最小二乘法的命令方式:ls(w=m) y c t
普通最小二乘法命令方式:ls y c t
步骤:(1)打开该文件。

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) 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。

实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作

实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作

实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作
1、单变量时间序列相关函数
(1)AutoReg(自回归):自回归模型(也称为自动过程)是一种统计模型,可以用来研究一个变量与它自身以前的值之间的关系。

它可以被用来描述任何由这种类型的非平稳的随机过程生成的数据。

(2)CrossCorr(互相关):互相关函数是对两个时间序列之间的相关性进行评估的方式。

它采用两个时间序列中的观测,计算它们之间的相关性,并返回一个相关系数值,表明它们之间的相关关系。

(4)MA:移动平均函数是一种从一组数据中提取出其基本趋势的有效方法。

它通过计算一组数据的平均值来应用,然后根据当前值来计算其他值。

在EViews中,移动平均函数可以使用MA函数来计算。

2、多变量时间序列相关函数
(1)VAR:VAR是短期预测的一种重要方法。

它的主要思想是,未来的值可以由当前的值以及过去的值来预测。

它可以用来检测多个变量之间的相关性,反应不同变量间的影响关系。

在EViews中,可以使用VAR函数来计算多变量时间序列之间的相关性。

时间序列分析实验1 Eviews的基本操作与平稳性检验

时间序列分析实验1 Eviews的基本操作与平稳性检验
随机产生100个标准正态分布的随机数可在matlab中进行将结果导入eviews中命名为randnum绘制时序图和检验
实验目的: 1. 熟悉 Eviews 的基本操作,重点是工作文件的创建、数据的录入(导入) 。 2. 掌握散点图、时序图以及自相关图的操作。 3. 掌握序列平稳性的检验。
, x100 ,将它们保存起来,命名为 aut,考察这个序
实验内容:
1. 随机产生 100 个标准正态分布的随机数(可在 Matlab 中进行) ,将结果导入 Eviews 中,命名为 rand_num,绘制时序图和自相关图。
2. 考察上述序列的平稳性。
3. 对于自回归过程 X t 0.5 X t 1 0.6 t ,其中 t ~ i.i.d . N (0, 1) ,从初值 X 0 1开 始,模拟生成序列 x1 , x2 , 列的平稳性。

eviews时间序列分析实验Word版

eviews时间序列分析实验Word版

实验一ARMA 模型建模一、实验目的学会检验序列平稳性、随机性。

学会分析时序图与自相关图。

学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计,以及掌握利用ARMA 模型进行预测的方法。

学会运用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 1 平稳时间序列:定义:时间序列{zt}是平稳的。

如果{zt}有有穷的二阶中心矩,而且满足:(a )ut= Ezt =c;(b )r(t,s) = E[(zt-c)(zs-c)] = r(t-s,0) 则称{zt}是平稳的。

2 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。

具有如下结构的模型称为P 阶自回归模型,简记为AR(P)。

⎪⎪⎪⎪⎨⎧<∀=≠===≠+++++=---ts Ex t s E Var E x x x x t s s t t t p t p t p t t t ,0,0)(,)(,0)(0222110εεεσεεφεφφφφε3 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。

具有如下结构的模型称为Q 阶移动平均回归模型,简记为MA(q)。

4 ARMA 模型: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 。

具有如下结构的模型称为自回归移动平均回归模型,简记为ARMA(p,q)。

112220()0(),()0,t t t t q t q q t t t s x E Var E s t εμεθεθεθεθεεσεε---⎧=+----⎪≠⎨⎪===≠⎩,⎪⎪⎪⎪⎨⎧<∀=≠===≠≠---++++=----ts Ex t s E Var E x x x t s s t t t q p q t q t t p t p t t ,0,0)(,)(,0)(0,0211110εεεσεεθφεθεθεφφφε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 ;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。

用EVIEWS处理时间序列分析

用EVIEWS处理时间序列分析

应用时间序列分析实验手册目录目录1第二章时间序列的预处理2一、平稳性检验2二、纯随机性检验9第三章平稳时间序列建模实验教程9一、模型识别9二、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61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X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10020030040050060019601970198019902000YEARO U T P U T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。

用EVIEWS处理时间序列分析

用EVIEWS处理时间序列分析

应用时间序列分析实验手册AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF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) (13)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)AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF二、ARIMA模型 (58)三、季节模型 (62)AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF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AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF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AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF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AHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAFAHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAFAHA12GAGGAGAGGAFFFFAFAF图1:绘制散点图图2:年份和产出的散点图 010020030040050060019601970198019902000YEAR O U T P U T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。

时间序列_实验报告

时间序列_实验报告

一、实验目的1. 了解时间序列分析的基本原理和方法;2. 掌握时间序列数据的平稳性检验、模型识别和参数估计等基本操作;3. 通过实例,学习使用ARIMA模型进行时间序列预测。

二、实验环境1. 操作系统:Windows 102. 软件环境:EViews 9.0、R3.6.1三、实验数据1. 数据来源:某城市1980年1月至2020年12月每月的GDP数据;2. 数据格式:Excel表格。

四、实验步骤1. 数据预处理(1)导入数据:将Excel表格中的GDP数据导入EViews软件;(2)观察数据:绘制GDP时间序列图,观察数据的趋势、季节性和周期性;(3)平稳性检验:使用ADF检验判断GDP序列是否平稳。

2. 模型识别(1)自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图:观察ACF和PACF图,初步确定ARIMA模型的阶数;(2)模型选择:根据ACF和PACF图,选择合适的ARIMA模型。

3. 模型估计(1)模型估计:使用EViews软件中的ARIMA过程,对选择的模型进行参数估计;(2)模型检验:对估计出的模型进行残差检验,包括残差的平稳性检验、白噪声检验等。

4. 时间序列预测(1)预测:使用估计出的ARIMA模型,对2021年1月至2025年12月的GDP进行预测;(2)预测结果分析:对预测结果进行分析,评估预测的准确性。

五、实验结果与分析1. 数据预处理(1)导入数据:将Excel表格中的GDP数据导入EViews软件;(2)观察数据:绘制GDP时间序列图,发现GDP序列存在明显的上升趋势和季节性;(3)平稳性检验:使用ADF检验,发现GDP序列在5%的显著性水平下拒绝原假设,序列是平稳的。

2. 模型识别(1)自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)图:根据ACF和PACF图,初步确定ARIMA模型的阶数为(1,1,1);(2)模型选择:根据ACF和PACF图,选择ARIMA(1,1,1)模型。

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实验一ARMA 模型建模
一、实验目的
学会检验序列平稳性、随机性。

学会分析时序图与自相关图。

学会利用最小二乘法等方法对ARMA 模型进行估计,以及掌握利用ARMA 模型进行预测的方法。

学会运用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
1平稳时间序列:
定义:时间序列{zt}是平稳的。

如果{zt}有有穷的二阶中心矩,而且满足:
(a)ut= Ezt =c;
(b)r(t,s) = E[(zt-c)(zs-c)] = r(t-s,0)
则称{zt}是平稳的。

2 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。

具有如下结构的模型称为P 阶自回归模型,简记为AR(P)。

x t = 0 + 1x t-1 + 2x t-2 + + p x t- p + t
p0
E(t) = 0,Var(t) = 2 ,E(t s) = 0,s t
Ex = 0,s t
3 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。

具有如下结构的模型称为Q 阶移动平均回归模型,简记为MA(q)。

x t= +t-1t-1 -2t-2 - -q t-q
q0
E() = 0,Var( ) = 2, E( ) = 0, s t
4 ARMA 模型:
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。

具有如下结构的模型称为自回归移动平均回归模型,简记为ARMA(p,q)。

x t= 0 + 1x t-1 + + p x t- p+ t- 1t-1 - - q t-q
p0,q0
E(t) = 0,Var(t) = 2,E(t s) = 0,s t
Ex s t = 0,s t
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;
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 数据录入
首先用命令series x = nrnd 生成一个500 个白噪声序列。

然后利用excel 生成一个平稳序列如图 1 所示,其中设定方程为X(t) = -0.5*X(t-1)+0.4*X(t-2)+ ε(t)。

图1
2 绘制序列时序图
双击打开series y 。

选择View—Graph—Line & Symbol。

得到的时序图如下所示:
图2
从图 2 中可以看出序列为平稳序列,但是仍需进一步验证。

3模型定阶及参数估计:
对于 ARMA(p,q)模型,可以利用其样本的自相关函数和样本的偏自相关函数的截尾性判定模型的阶数。

若平稳时间序列的偏相关函数是截尾的,而自相关函数是拖尾的,则可断定此序列适合 AR 模型; 若平稳时间序列的偏相关函数是拖尾的,而自相关函数是截尾的,则可断定此序列适合 MA 模型;若平稳时间序列的偏相关函数和自相关函数均是拖尾的,则此序列适合 ARMA 模型。

(1)绘制时序相关图首先绘制y的相关图如图3所示。

从图3中可以看出,自相关明显拖尾,偏自相关明显截尾,故考虑使用 AR 模型。

图3
2)ADF 检验序列的平稳性
图4
由图 4 表明拒绝存在一个单位根的原假设,序列平稳。

3)模型定阶:
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 5。

图5
(3) 模型参数估计: 根据偏自相关的截尾性,首先尝试 AR 模型。

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) 。

模型估计结果和 相关诊断统计量见图 6。


6
根据图 6 中的模型估计结果和相关诊断统计量,可以明显的看出AR(1),AR(2)高度显著,AR(3) 不显著。

切AIC,SC,DW 等指标均表明模型拟合度很好。

所以得到的自相关回归模型如下:
X(t) = -0.51*X(t-1)+0.38*X(t-2)+ε(t)。

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