Eviews选择适当的模型对该序列进行因素分解

要对时间序列进行因素分解，可以使用Eviews中的VAR模型或者VARMA模型。VAR模型是一种多元时间序列模型，它可以对多个变量之间的关系进行建模，而VARMA模型则是在VAR模型的基础上加入了移动平均项，可以用于描述时间序列的动态特征。

对于时间序列的因素分解，可以采用VAR模型进行建模，具体步骤如下：

1. 打开Eviews软件，加载需要进行因素分解的时间序列数据。

2. 选择“Quick/Estimate Equation”菜单，打开VAR模型的估计对话框。

3. 在对话框中，选择需要建模的变量，并设置模型的滞后阶数。

4. 点击“OK”按钮进行模型估计，Eviews将自动给出VAR模型的估计结果，包括系数估计、残差方差、单位根检验等信息。

5. 使用VAR模型的估计结果进行因素分解，可以计算出每个变量对于时间序列的波动贡献程度，从而识别出时间序列中的主要因素。

需要注意的是，在进行因素分解时，还需要对时间序列进行平稳性检验和白噪声检验，以确保模型的可靠性和有效性。