文档介绍：Eviews应用时间序列分析实验手册
Eviews应用时间序列分析实验手册
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应用时间序列分析实验手册
目录
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第二章时间序列的预处理 . .................
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一、平稳性检验 .......................
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二、纯随机性检验 .....................
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第三章平稳时间序列建模实验教程 ..........
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一、模型识别 .........................
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二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法）
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三、模型的显著性检验 . .................
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四、模型优化 .........................
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第四章非平稳时间序列的确定性分析 ........
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一、趋势分析 .........................
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二、季节效应分析 .....................
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三、综合分析 .........................
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第五章非平稳序列的随机分析 . .............
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一、差分法提取确定性信息 . .............
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二、 ARIMA模型 ........................
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三、季节模型 .........................
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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
检验 1964 年—— 1999 年中国纱年产量序列的平稳性
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
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
图 3：年份和产出的散点图
（二）自相关图检验
例
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。
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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