eviews應(yīng)用時(shí)間序列分析實(shí)驗(yàn)手冊(cè)

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1、應(yīng)用時(shí)間序列分析實(shí)驗(yàn)手冊(cè)　　　　　　　71　　　　　目錄　　目錄2　　　第二章時(shí)間序列的預(yù)處理3　一、平穩(wěn)性檢驗(yàn)3　　　二、純隨機(jī)性檢驗(yàn)9　第三章平穩(wěn)時(shí)間序列建模實(shí)驗(yàn)教程10　一、模型識(shí)別10　　二、模型參數(shù)估計(jì)（如何判斷擬合的模型以及結(jié)果寫(xiě)法）13　三、模型的顯著性檢驗(yàn)17　四、模型優(yōu)化18　第四章非平穩(wěn)時(shí)間序列的確定性分析19　一、趨勢(shì)分析19　二、季節(jié)效應(yīng)分析34　　三、綜合分析38　　第五章非平穩(wěn)序列的隨機(jī)分析44　　一、差分法提取確定性信息44　二、ARIMA模型58　　三、季節(jié)模型62　71　　　　　第二章時(shí)間序列的預(yù)處理　一、平穩(wěn)性檢驗(yàn)　時(shí)序圖檢驗(yàn)和自相關(guān)圖檢驗(yàn)　　?。ㄒ唬r(shí)

2、序圖檢驗(yàn)　根據(jù)平穩(wěn)時(shí)間序列均值、方差為常數(shù)的性質(zhì)，平穩(wěn)序列的時(shí)序圖應(yīng)該顯示出該序列始終在一個(gè)常數(shù)值附近隨機(jī)波動(dòng)，而且波動(dòng)的范圍有界、無(wú)明顯趨勢(shì)及周期特征　例2.1　檢驗(yàn)1964年——1999年中國(guó)紗年產(chǎn)量序列的平穩(wěn)性　　　1.在Eviews軟件中打開(kāi)案例數(shù)據(jù)　　　　圖1：打開(kāi)外來(lái)數(shù)據(jù)　　　71　　　　　圖2：打開(kāi)數(shù)據(jù)文件夾中案例數(shù)據(jù)文件夾中數(shù)據(jù)　　文件中序列的名稱可以在打開(kāi)的時(shí)候輸入，或者在打開(kāi)的數(shù)據(jù)中輸入　　　圖3：打開(kāi)過(guò)程中給序列命名　　　　圖4：打開(kāi)數(shù)據(jù)　　　　71　　　　　　　　　2.繪制時(shí)序圖　　可以如下圖所示選擇序列然后點(diǎn)Quick選擇Scatter或者XYline；　繪制好后

3、可以雙擊圖片對(duì)其進(jìn)行修飾，如顏色、線條、點(diǎn)等　　　圖1：繪制散點(diǎn)圖　　　　圖2：年份和產(chǎn)出的散點(diǎn)圖　　　71　　　　　　　　圖3：年份和產(chǎn)出的散點(diǎn)圖　?。ǘ┳韵嚓P(guān)圖檢驗(yàn)　　例2.3　　　導(dǎo)入數(shù)據(jù)，方式同上；　　　在Quick菜單下選擇自相關(guān)圖，對(duì)Qiwen原列進(jìn)行分析；　　　可以看出自相關(guān)系數(shù)始終在零周圍波動(dòng)，判定該序列為平穩(wěn)時(shí)間序列。　　　　圖1：序列的相關(guān)分析　71　　　　　　圖2：輸入序列名稱　　圖2：選擇相關(guān)分析的對(duì)象　　　　　圖3：序列的相關(guān)分析結(jié)果:1.可以看出自相關(guān)系數(shù)始終在零周圍波動(dòng)，判定該序列為平穩(wěn)時(shí)間序列2.看Q統(tǒng)計(jì)量的P值：該統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)為X的1期，2期……k期的

4、自相關(guān)系數(shù)均等于0，備擇假設(shè)為自相關(guān)系數(shù)中至少有一個(gè)不等于0，因此如圖知，該P(yáng)值都>5%的顯著性水平,所以接受原假設(shè),即序列是純隨機(jī)序列,即白噪聲序列(因?yàn)樾蛄兄抵g彼此之間沒(méi)有任何關(guān)聯(lián),所以說(shuō)過(guò)去的行為對(duì)將來(lái)的發(fā)展沒(méi)有絲毫影響,因此為純隨機(jī)序列,即白噪聲序列.)有的題目平穩(wěn)性描述可以模仿書(shū)本33頁(yè)最后一段.?。ㄈ┢椒€(wěn)性檢驗(yàn)還可以用：　　71　　　　　單位根檢驗(yàn)：ADF,PP檢驗(yàn)等；　　　非參數(shù)檢驗(yàn)：游程檢驗(yàn)　　　圖1：序列的單位根檢驗(yàn)　表示不包含截距項(xiàng)　　　　　圖2：?jiǎn)挝桓鶛z驗(yàn)的方法選擇　71　　　　　　　　圖3：ADF檢驗(yàn)的結(jié)果：如圖，單位根統(tǒng)計(jì)量ADF=-0.016384都大于EV

5、IEWS給出的顯著性水平1%-10%的ADF臨界值，所以接受原假設(shè)，該序列是非平穩(wěn)的?！《⒓冸S機(jī)性檢驗(yàn)　計(jì)算Q統(tǒng)計(jì)量，根據(jù)其取值判定是否為純隨機(jī)序列?！　±?.3的自相關(guān)圖中有Q統(tǒng)計(jì)量，其P值在K=6、12的時(shí)候均比較大，不能拒絕原假設(shè)，認(rèn)為該序列是白噪聲序列。　另外，小樣本情況下，LB統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)純隨機(jī)性更準(zhǔn)確。　　71　　　　　第三章平穩(wěn)時(shí)間序列建模實(shí)驗(yàn)教程　一、模型識(shí)別　　1.打開(kāi)數(shù)據(jù)　　　　圖1：打開(kāi)數(shù)據(jù)　　2.繪制趨勢(shì)圖并大致判斷序列的特征　　　圖2：繪制序列散點(diǎn)圖　71　　　　　　　圖3：輸入散點(diǎn)圖的兩個(gè)變量　　　圖4：序列的散點(diǎn)圖　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　71　

6、　　　　3.繪制自相關(guān)和偏自相關(guān)圖　　　　圖1：在數(shù)據(jù)窗口下選擇相關(guān)分析　　　圖2：選擇變量　　　圖3：選擇對(duì)象　　　71　　　　　　　　圖4：序列相關(guān)圖　　4.根據(jù)自相關(guān)圖和偏自相關(guān)圖的性質(zhì)確定模型類型和階數(shù)　　　如果樣本(偏)自相關(guān)系數(shù)在最初的d階明顯大于兩倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍，而后幾乎95％的自相關(guān)系數(shù)都落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差的范圍以內(nèi)，而且通常由非零自相關(guān)系數(shù)衰減為小值波動(dòng)的過(guò)程非常突然。這時(shí)，通常視為(偏)自相關(guān)系數(shù)截尾。截尾階數(shù)為d。　本例：　n自相關(guān)圖顯示延遲3階之后，自相關(guān)系數(shù)全部衰減到2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)波動(dòng)，這表明序列明顯地短期相關(guān)。但序列由顯著非零的相關(guān)系數(shù)衰減為小值波動(dòng)的過(guò)程相當(dāng)連續(xù)，

7、相當(dāng)緩慢，該自相關(guān)系數(shù)可視為不截尾　　　n偏自相關(guān)圖顯示除了延遲1階的偏自相關(guān)系數(shù)顯著大于2倍標(biāo)準(zhǔn)差之外，其它的偏自相關(guān)系數(shù)都在2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi)作小值隨機(jī)波動(dòng)，而且由非零相關(guān)系數(shù)衰減為小值波動(dòng)的過(guò)程非常突然，所以該偏自相關(guān)系數(shù)可視為一階截尾　　n所以可以考慮擬合模型為AR(1)　自相關(guān)系數(shù)　偏相關(guān)系數(shù)　　模型定階　　拖尾　P階截尾　　AR(p)模型　　　Q階截尾　　　拖尾　　MA（q）模型　　　拖尾　　拖尾　　ARMA(