eviews时间序列分析实验Word版
EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)
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。
时间序列分析的实验报告-实验一
2013——2014学年第二学期
实验报告
课程名称：应用时间序列分析
实验项目：Eviews软件使用初步
实验类别：综合性□设计性□验证性□√专业班级：
姓名：学号：
实验地点：
实验时间：2014.5. 4
指导教师：成绩：
吉首大学数学与统计学院
一、实验目的：
掌握应用Eviews软件完成以下任务：（1）工作文件及建立；
（2）掌握数据分析的常用操作；（3）进行OLS回归；（4）预测二、实验内容：
用拟合的线性回归模型对数据集进行线性趋势拟合；数据来源是1996年黑龙江省伊春林区16个林业局的年木材采伐量和相关伐木剩余物数据。
三、实验方案（程序设计说明）
四. 实验步骤或程序（经调试后正确的源程序）
五．程序运行结果
六、实验总结
学生签名：
年月日
七、教师评语及成绩
教师签名：
年月日
1。
(完整word版)实验一Eviews软件的基本操作-学生实验报告
实验报告课程名称: 计量经济学实验项目:实验一EViews软件的基本操作实验类型：综合性□设计性□验证性专业班别：姓名：学号:实验课室：指导教师：石立实验日期：广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作：是□否小组成员：无实验目的：了解熟悉EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容(包括实验原理和操作步骤）:【实验内容】1.打开运行并认识Eviews软件；2.EViews软件的数据输入、编辑与序列生成；3.图形分析与描述统计分析；4.数据文件的存储与调用。
【实验数据】实验以附件“数据”所列出数据资料为例进行操作。
【实验步骤】一、打开运行软件实验中采用Eviews软件6.0版本绿色版，实验计算机上已安装，请找到图标，点击即可打开软件的操作界面.【注意：FTP中上传了软件的压缩包，同学们可以拷贝到自己的电脑，将压缩包解压后，打开文件夹，双击注册表,进行注册，注册成功后即可使用。
】二、认识软件界面Eviews软件窗口有无部分组成:标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区.三、输入数据1．创建工作文件（1）菜单方式在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency)、起始期和终止期。
注：根据数据的不同类型，应创建不同的工作文件，Eviews提供的数据工作文件可分为三种：a、无结构数据/截面数据:Unstructured/Undatedb、时间序列数据:Dated-regular frequency具体有:年度数据（Annual)、半年数据（Semi-annual）、季度数据（Quarterly）、月度数据（Monthly）、周数据（Weekly)、一周五天的数据（Daily-5days week）、一周七天的数据（Daily-7days week)、每日数据(Daily/integer date)c、面板数据Balanced Panel在本例中，按照下图的方式选取选项和填写数据：（2）命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件.命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期(时间频率类型以该类型英文首字母标记）则本例实验中的程序可写为：CREATE A 1978 2005在创建的工作文件中，一开始其就包含了两个对象：（如图）*系数向量C(保存估计系数用）*残差序列RESID（实际值与拟合值之差）2．输入数据并命名（1）添加新序列．．点击Objects/New Object（或在工作区右击鼠标,选取New Object），对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。
时序分析实验报告
时间序列分析实验报告1、实验内容1.1问题描述用Eviews软件确定该序列的平稳性，根据数据的性质特征对其进行分析并适当模型拟合该序列的发展，最后利用所选取的拟合模型预测1939-1945年英国绵羊的数量。
2、判别原数据的平稳性2.1．画时序图在Eviews中建立workfile为1867-1938年的年度数据，通过file→ import 把数据导入Eviews中。
变量名命名为x。
在workfile中打开数据x,点击series：x窗口中的view→graph→line，则会出x的现时序图1。
时序图1从时序图1中可以看出数据为非平稳的，且大致呈现下降趋势。
因此为经一步说明该数据的平稳性，做相关分析。
2.2.自相关分析继续在该时序图窗口中点击view→correlogram，在弹出的correlogram Specification 的对话框中的lags to include中输入12，点击OK。
则x的自相关图2如下。
自相关图2从自相关图的autocorrelation的一栏可以看出自相大部分都关超出了（至少第三个自相关值要落入两倍的标准差中则为平稳的）两倍的标准差。
则可以进一步认为该数据为非平稳的。
为作出最终的判断，对数进行单位根检验。
2.3.单位根检验同样在自相关图2的窗口中点击view→unit root test在弹出的unit root test 的对话空中的automatic selection的下拉框中选择Schwarz Info,并在Include in test equation中选择intercept点击ok则有如下结果输出单位根表3。
单位根表3从表3中以看所有的ADF值没有都小于值临界值，因此结合时序图和自相关图可以判断出该数据为非平稳的。
3、对数据进行平稳化3.1.对数据做一阶差分在代码窗口中输入genr dx=d(x)并按回车键则在workfile窗体中新生成变量为dx的数据该数据即为x的一阶差分。
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。
Eviews新建和管理系统时间的序列大数据。
4.
纯随机性判断
一个时间序列是否有分析价值，要看序列观测值之间是否有一定的相关性没有显著性差异，序列为白噪声序列，则图中Q统计量正是对序列是否是白噪声序列即纯随机序列进行的统计检验，该检验的原假设和备择假设分别为：
至少存在某个
在图中，由每个Q统计量的伴随概率可以看出，都是拒绝原假设的，说明至少存在某个k，使得滞后k期的自相关系数显著非0，也即拒绝序列是白噪声序列的原假设。
2.点击主菜单Quick/Graph就可作图，分别是折线图（Line graph）、条形图（Bar graph）、散点图（Scatter）等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。如果选择折线图，出现对话框，在此对话框中键入要做图的序列，点击OK则出现折线图，横轴表示时间，纵轴表示纱产量，图上工具栏options可以对折线图做相应修饰。点击主菜单的Edit/Copy，然后粘贴到文档就变成了折线图。
ADF检验
从图1-11可以看出，在显著性水平0.01下，一阶差分序列拒绝存在一个单位根的原假设，说明经过差分后的序列已经平稳，可以为以后的建模使用。
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）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。
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。
2AR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F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)。
氓=% +忖“ + @耳-2 +…+忙耳“ + S t忙工0= 0, Var｛s t) =(7；, E｛s z£s) = 0, s H 上Ex s s t = 0, Vs < t3MA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) o兀二“ +吕—叽-&耳2_・••-恥r七H0E(£)= 0, Var(£t) =(j~,= 0,sH74ARMA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< = 00 + 欣-1 + …++ 6 —一…一臥 70, H 0, Q H 0E（s t） = 0, Var{s t） = crj, E（8t£s） = 0, s H r E XS T = 0, Vs < t•O'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，偏自相关系数及苴图形，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il•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-l)+0・ 4*X(t-2)+£ (t)oSeries: Y Workfile: RAN::Untitled\View Proc Object Properties Print Name Freeze Defeult v Sort EdiLast updated: 12/21/12-21:521 3.8717762 2.7215483 ・0.3945384 1.7712395 -0.5572316 1.0379037 0.13998280.7233139 1.95904510 -0.09898411 2.15051012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中可以看岀序列为平稳序列，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泄模型的阶数。
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，则可断泄此序列适合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中可以看岀，自相关明显拖尾,偏自相关明显截尾，故考虑使用AR模型。
Date: 12/21/12 Time: 22:04 Sample: 1 300Included observations: 300Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob图3（2） ADF 检验序列的平稳性口Series: Y Workfile: RAN::Untitled\View Proc Object Properties Print Name Freeze Sample Genr Sheet Graph St|Augmented Dickey-Fuller Unit Root Test on YNull Hypothesis: Y has a unit root Exogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAKLAG=15)卜 StatisticProt>* Augmented Dickey ・Fulle 「test statistic ・ 12.327590.0000Test critical values: 1 % level-3.452141 5% level -2.871029 10% level-2.571897图4 由图4表明拒绝存在一个单位根的原假设，序列平稳。
1 -0.798 -0.798 192.84 0.0002 0.769 0.364 372.58 0.0003 -0.705 -0.076 524.06 0.0004 0.640 -0.028 649.49 0.0005 -0.581 0.031 753.18 0.0006 0.546 0.047 844.93 0.000 7 -0.470 0.085 913.17 0.0008 0.432 -0.004 971.04 0.0009 -0.391 -0.020 1018.7 0.000 10 0.334 -0.054 1053.6 0.000 11 -0.306 -0.018 1083.0 0.000 12 0.287 0.055 1109.0 0.000 13 -0.265 -0.035 1131.1 0.000 14 0.262 0.052 1152.9 0.000 15 -0.232 0.048 1170.0 0.000 16 0.213 -0.020 4 佗 4.5 0.000 17 -0.204 -0.017 1197.9 0.000 18 0.136 -0.173 1203.S 0.000 19 -0.105 0.064 1207.4 0.000 20 0.071 -0.019 1209.0 0.000 21 -0.043 -0.019 1209.6 0.000 22 0.031 0.054 1209.9 0.000 23 -0.010 0.007 1209.9 0.000 24 -0.023 -0.026 1210.1 0.000 25 0.015 -0.060 1210.2 0.000 26 -0.045 -0.052 1210.8 0.000 27 0.040 -0.037 1211.4 0.000(3)模型左阶：在序列匸作文件窗 口 点击 View/Descriptive Statistics/Histogram and States 对原序列做描述统汁分析见图5。
Series: X Workfile: RAN::llntitled\View Proc Object Properties Print Name Freeze(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,岀 现图2-10的方程左义对话框，在方程定义空白区键入x ar(l) ar(2) ar(3)。
模型估计结果和相关诊断统讣量见图口 Equation: UNTITLED Workfile: RAN::Untitl...「口 ］卜回'/iew Prcc Object Print Narre FreezeEstimate Forecast Stats ResicsDependentvariable: X Method: LeastSauares Date: 12/21/12 Time: 23:12 sample (aajusied): 4 300Included obser/atioru 297 after adjustments Convergence achieved after 3 iterationsCoefficientStd. Error t Statistic Prob. AR ⑴ -0.517334 0.068312 -8.871827 0.0000 AR ⑵ 0.385487 0.046653 8.262803 0.0000 AR ⑶0.019814 0.0407960 4856690 6276 R-squared0.714199 Mean dependent var 0.031111 Adjusted R-squared 0.712255 S.D. dap© nd©ntwr 1.948246 S E. or regression 1.045075 AkaiKe info criterion 2.936105 Sum squared resid 321 1017 Schwarz criterion 2973415 Log likelihood Duroin-Watson stat -433.0116 1.997971Hannan-Quinn criter.2.951041inverted AR Roots.45 -.05 -.91根据图6中的模型估计结果和相关诊断统讣崑可以明显的看岀AR(1),AR ⑵髙度显著,AR ⑶ 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：I CD || ®Sample Gen 「Sheet Graph StatsSeries: XSample 1 300 Observations 300 Mean 0.123706 Median -0.003120 Maximum 17.00000 Minimum -4.522076 Std. Dev. 2.21 S954 Skewness 1.474934 Kurtosis 13.00473 Jarque-Bera 1359955 Probability0.000000X(t) = -0. 51*X(tT)+0. 38*X(t-2)+ £ (t) (注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!)。