Eviews8章时间序列模型
数模之Eviews教程+时间序列+ARIMA模型143页PPT
文 家 。汉 族 ，东 晋 浔阳 柴桑 人 （今 江西 九江 ） 。曾 做过 几 年小 官， 后辞 官 回家 ，从 此 隐居 ，田 园生 活 是陶 渊明 诗 的主 要题 材， 相 关作 品有 《饮 酒 》 、 《 归 园 田 居 》 、 《 桃花 源 记 》 、 《 五 柳先 生 传 》 、 《 归 去来 兮 辞 》 等 。
数模之Eviews教程+时间序列+ARIMA 模型
6
、
露
凝
无
游
氛
，
天
高
风
景
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7、翩翩新 来燕，双双入我庐 ，先巢故尚在，相 将还旧居。
8
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吁
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身
后
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若
浮
烟
。
9、 陶渊 明（ 约 365年 —427年 ），字 元亮， （又 一说名 潜，字 渊明 ）号五 柳先生 ，私 谥“靖 节”， 东晋 末期南 朝宋初 期诗 人、文 学家、 辞赋 家、散
1
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46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
如何用eviews分析时间序列课程
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。
eviews时间序列分析
方差分解
❖ 利用VAR模型，还可以进行方差分解研究模 型的动态特征。其主要思想是，把系统中每 个内生变量（m）的波动按其成因分解为与 各方程新息相关联的m个组成部分，从而了 解各新息对模型内生变量的相对重要性。
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。21. 11.1821.11.18Thursday, November 18, 2021
❖ 例3 下面以1949 ~2001年中国人口时间序列 数据(case42)为例介绍: (1)时间序列图; (2)求 中国人口序列的相关图和偏相关图，识别模 型形式； (3)估计时间序列模型; (4)样本外预 测。
❖ 1、画时间序列图
❖ 点击View键，选择Graph/Line功能
❖ 从人口序列y的变化特征看，这是一个非平 稳序列。
yt c t yt1 j yt j t j 1
❖ PP检验
❖ 例1：661天的深证成指(SZ)序列见case37。
❖ 初步选择①ADF检验，②对原序列sz，做单 位根检验，③检验式中不包括趋势项，但包 括截距项。
❖ 因为常数项没有显著性。从检验式中去掉截 距项，继续迸行单位根检验。
第三节 模型的预测
❖ 比如用估计的模型Dyt = 0. 0547 + 0. 6171 Dy t- 1+ vt预测2001年的中国总人口，在窗口 中点击forecast键，弹出对话窗口。在S. E. (optional)选择区填入yfse，把Forecast sample (预测样本区间)改为2001 ~2001，预 测方法(Method)选静态预测(Static)
❖ 输出结果由两部分组成。左半部分是序列的
季节时间序列模型
乘积季节模型拟合效果图
黑点为序列观察值，红线为模型拟合值
乘积季节模型
使用场合：
季节序列既有季节效应又有长期趋势效应
模型结构： ARIMA (p,d,q)×(P,D,Q)
BU
BS
d
D S
X
t
B V
BS
t
d
1
B
d
，
D S
1 BS
D
其中
U
V
BS BS
1 1BS 2B2S 1 1BS 2B2S
P B PS Q BQS
季节时间序列的重要特征表现为周期性。
在一个序列中，如果经过S个时间间隔后观测点呈现出相似性，比如 同处于波峰或波谷，我们就说该序列具有以S为周期的周期特性。
一般，季度资料的一个周期表现为一年的四个季度，月度资料的周期 表现为一年的12各月，周资料表现为一周的7天或5天。
处理季节性时间序列的一个重要工具：
1BS
D
Xt V
BS
t
U BS 11BS 2B2S PBPS
V BS 11BS 2B2S QBQS
消除了序列在 不同周期相同 周期点上的季 节相关成分
D为季节差分阶数，P为季节自回归的阶数，Q 为季节移
动平均的阶数
U(BS)为季节自回归多项式， V(BS)为季节移动平均多项式
EVIEWS上的实现： i S A R iS , j S M A jS
(B)
பைடு நூலகம்
(B)
1 1
1B 1B
2 B 2 2B2
pBp qBq
E V IE W S 实 现 ：
i S A R iS i S M A iS i A R i i M A i
EViews统计分析在计量经济学中的应用-时间序列模型精选精品PPT课件
1/19/2021
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HP滤波对话框
首先对分解后的趋势序列进行命 名，Eviews将默认一个序列名， 如hptrend02，也可填入一个 新的趋势序列名；其次，设定 参数的取值，一般年度数据取 100，季度和月度数据分别取 1600 和 14400 ， 本 例 取 14400，不允许填入非整数。
图6.1 HP滤波对话框
第 章 时间序列模型
6.1 时间序列的趋势分解 6.2 时间序列的平稳性及其检验 6.3 随机时间序列分析模型 6.4 习题（略）
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6.1：时间序列的趋势分解
实验目的：熟悉和掌握滤波在时间序列模型中 的应用。
实验数据：1996年1月-2011年10月世界集装 箱船手持订单量（单位为万TEU）（相关数据 和工作文件存放于文件夹 “书中资料/第6 章” ） 。
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实验步骤二（图示法）：相关图分析
（3）点击工具 栏中的View 按钮，选择
Correlogra m菜单项， 如6.8所示， 点击后则出 现图6.9所 示的对话框。
图6.8 选择Correlogram菜单项
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相关分析参数
图6.9 相关分析参数
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View/Graph, 出现图6.6所 示的对话框。
图6.6 图示对话框
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图示对话框
在图6.6中，可选择数据图的类型Graph Type， Eviews给出9种图示类型，通常系统默认Line ＆ Symbol，即线条和符号；另外，在细节部 分，主要包含了图标数据来源（Graph data）、排列方式（Orientation）、轴线边 界（Axis border），可按选择默认，进行相 关操作。
eviews 时间序列模型
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。
时间序列经济模型EVIEWS操作
时间序列计量经济学模型一．企业景气指数和企业家信心指数1.1建立工作文件并录入数据，如图1所示图1这是企业景气指数和企业家信心指数的原始数据，prosperity代表企业景气指数，confidence代表企业家信心指数。
1.2平稳性检验1.2．1平稳性的图示判断（图2）图2从图中可以看出企业景气指数和企业家信心指数这两序列都是非平稳的。
1.2.2样本自相关图判断点击主界面Quick\Series Statistics\Correlogram...，在弹出的对话框中输入prosperity，点击OK就会弹出Correlogram Specification对话框，选择Level，并输入要输出的阶数(一般默认为24)，点击OK，即可得到prosperity的样本相关函数图,如图3所示。
图3从上述样本相关函数图，可以看到企业景气指数（prosperity）的样本相关函数是缓慢的递减趋于零的，但随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过企业景气指数（prosperity）的样本相关图，可初步判定该企业景气指数（prosperity）时间序列非平稳。
同理得：confidence的样本相关函数图,如图4所示图4从上述样本相关函数图，可以看到企业家信心指数（confidence）的样本相关函数是缓慢的递减趋于零的，但随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过企业家信心指数（confidence）的样本相关图，可初步判定该企业家信心指数（confidence）时间序列非平稳。
1.2.3单位跟检验单位跟检验((ADF检验检验))（1）企业景气指数（prosperity）采用ADF检验对prosperity序列进行平稳性的单位根检验。
点击主界面Quick\Series Statistics\Unit Root Test...，在弹出的Series对话框中输入prosperity，点击OK，就会出现UnitRoot Test对话框，如图5所示。
EVIEWS讲解
Eviews 统计分析 从入门到精通
（3）趋势分解的结果。 点击OK按钮，弹出如图8.7所示的过滤结果。
图 8.7 H-P滤波趋势分解结果
Eviews 统计分析 从入门到精通
2、Band Pass滤波方法
Band Pass滤波是利用谱分析对时间序列进行长期趋势、循环分解趋 势等分解的重要方法。其基本思想是：把时间序列看作是互不相关的频 率分量叠加，通过研究和比较各分量的周期变化，以充分揭示时间序列 的频率域结构，掌握其主要的波动特征。
Eviews 统计分析 从入门到精通
4、Holter-Winter季节加法模型
该方法适用于具有线性趋势和加法季节变化的序列。平滑序列的计算公
式为：
ytk a t bt k stk , t s 1, s 2, T 8 - 7
式8-7中，a t 表示截距，b t表示斜率，at btk表示趋势，st为加法模型季节因
Eviews 统计分析 从入门到精通
其中：k>0, , , 在0~1之间。如果t=T，预测模型为：
yT k (aT bT k)sT ks
其中， sT k s 用样本数据最后一年的季节因子。
Eviews 统计分析 从入门到精通
案例8.1
Eviews 统计分析 从入门到精通
设{Yt}是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列，{YtT }是其中还有的 趋势成分，{Ytc}是其中含有的波动成分。则
Yt YtT Ytc , t 1,2,T
计算HP滤波就是从{Yt}中将YtT 分离出来。一般地，时间序列{Yt}中可 观测部分趋势{YtT }常被定义为下面的最小化问题的解：
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EViews统计分析基础教程
四、时间序列模型的分类
3、自回归移动平均（ARMA）模型
自回归移动平均模型是由自回归模型AR（p）和移动平均模 型MA（q）共同组成的随机过程，因而也被称为混合模型， 记作ARMA（p, q）。其表达式为
一、时间序列的趋势分解
趋势分解——HP （Hodrick – Prescott ）滤波法 EViews操作方法：
选择序列对象工具栏中的“Proc”|“HodrickP–rescott Filter…” 选项，将弹出右图所示的对话框。
在“Smoothed”的编辑栏中输入趋势序列名 在“Lambda”的编辑栏中输入参数λ的值， 如果是年度数据输入100，如果是季度数 据输入1600，如果是月度数据输入14400。 然后单击“OK”按钮，就会得到原序列和 趋势序列的图形。
四、时间序列模型的分类
1、自回归（AR）模型
时间序列{xt }的p阶自回归（AR，Auto Regressive）模型的 表达式为
xt = c+? x1 t-1 + ? 2 xt-2 + … + ? p xt-p+ ut 其中，参数c为常数；? 1，? 2，… ，? p为自回归模型的系数，
是待估参数；p为自回归模型的阶数；ut为白噪声序列，其 均值为0，方差为σ2。称xt为p阶自回归过程，用AR（p）表 示。 自回归模型AR（p）常用来修正随机误差项ut的序列相关
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一、时间序列的趋势分解
趋势分解——HP （Hodrick – Prescott ）滤波法
设时间变量Yt含有趋势因素和波动因素，令
Yt = YtT+ YtC
（t=1，2，T）
其中， YtT表示含有趋势因素的时间序列， YtC表示含有波动
因素的时间序列。HP滤波法就是将时间序列Yt中YtT的分离
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二、时间序列的指数平滑
EViews操作方法：
选择序列对象工具栏中的“Proc”|“Hodric–kPrescott Filter …” 选项，就可以弹出指数平滑法的对话框，如下图所示。
在“Smoothing method”中选择方法; 在“Smoothing parameters”中写入 平滑参数，如果输入字母E，系统 会自动估计参数; 在“Smoothed series”输入平滑后的 序列名称。
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四、时间序列模型的分类
2、移动平均（MA）模型
时间序列{xt }的q阶移动平均（MA，Moving Average）模型 的表达式为
xt = c + ut +β1 ut -1 +β2 ut -2 + … +βq ut –q 其中，参数c为常数；β1，β2，…，βq为移动平均模型的系 数，是模型的待估参数；q为移动平均模型的阶数；ut为白 噪声序列，其均值为0，方差为σ2。称xt为q阶移动平均过程， 用MA（q）表示。
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三、随机过程
分类： 白噪声过程 白噪声源于物理学， 指功率谱密度在整 个频域内均匀分布 的噪声。
时间序列{xt}白噪声过程图形
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三、随机过程
分类：
随机游走过程
随机游走过程是指，时间序列中下个时期的值等于本期值加
上一个独立的（或至少是不相关的）误差项。
? ? ? ? 出来。
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mint ? 1?
Yt
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HP滤波就是求该式的最小值。 HP滤波取决于参数λ，当λ=0时，符合最小化的趋势序列为 Yt序列；当λ逐渐变大时，估计的趋势变得越来越光滑；当λ 接近于∞时，估计的趋势接近于线性函数。
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在最简单的随机游走中，xt的每一次变化均来自于前期xt-1的
变化，其表达式为
xt = xt -1 + ut
（8-9）
其中，ut为平稳的随机过程，即为白噪声过程，xt为随机游
走过程。
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三、随机过程
分类： 随机游走过程
时间序列 {xt}随机游走过程图形
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Байду номын сангаас EViews统计分析基础教程
三、随机过程
分类：
白噪声过程
白噪声过程是指，对于随机过程{xt,t∈T}，如果 E (xt) = 0
Var(xt)= σ2< ∞ Cov (xt，xt+-s) =0 其中，t∈T，（t+s）∈T，s≠0，此时{xt}为白噪声过程。 白噪声过程是平稳的随机过程，其均值为0，方差为常数， 随机变量间不相关。
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第8章 时间序列模型
重点内容： ? 时间序列的分解方法 ? 随机过程的定义 ? AR、MA、ARMA模型的建立方法 ? 协整理论 ? 误差修正（ ECM）模型的建立
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一、时间序列的趋势分解
时间序列的分解方法包括两种： ? 季节调整（适用于趋势要素与循环要素不可分时） ? 趋势分解（适用于趋势要素和循环要素可分解时 ）
xt =c+? x1 t-1 +? 2 xt-2 + …+? p xt-p+ ut +β1 ut-1 +β2 ut-2 + …+βqut –q 其中，p和 q分别表示自回归模型和移动平均模型的最大阶 数。当p=0时，自回归移动平均模型ARMA（0, q）= MA （q）；当q=0时，自回归移动平均模型ARMA（p, 0）= AR （p）。
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三、随机过程
分类：
?白噪声（White Noise）过程 ?随机游走（Random Walk）过程。
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三、随机过程
分类：
白噪声过程
白噪声过程是指，对于随机过程{xt,t∈T}，如果 E (xt) = 0
Var(xt)= σ2< ∞ Cov (xt，xt+-s) =0 其中，t∈T，（t+s）∈T，s≠0，此时{xt}为白噪声过程。 白噪声过程是平稳的随机过程，其均值为0，方差为常数， 随机变量间不相关。白噪声源于物理学，指功率谱密度在整 个频域内均匀分布的噪声。