eviews建立ARIMA模型命令

在Eviews中建立ARIMA模型的命令是 `arima`。

具体使用方法如下：

1. 打开Eviews软件并加载要建模的数据。
2. 在Eviews菜单栏选择"Quick/Estimate Equation"或"Object/New Object/Equation"，打开"Equation Specification"对话框。
3. 在"Equation Specification"对话框中添加要建模的变量。
4. 在"Estimation Method"选项卡中，选择"ARIMA"作为估计方法。
5. 在"ARIMA Estimation"选项卡中，设置ARIMA模型的阶数。
6. 点击"OK"按钮进行估计。

下面是一个示例：

equation eq_arima
log(y) c ar(1) ma(1) ar(2) ma(2) ar(3) ma(3)
arima(3,0,3)

这个命令表示建立一个ARIMA(3,0,3)模型，其中包含一个截距，三个AR项和三个MA项。

相关问题

eviews建立arima模型命令

在Eviews中建立ARIMA模型的命令是 `arima`。

具体使用方法如下：

1. 打开Eviews软件并加载要建模的数据。
2. 在Eviews菜单栏选择"Quick/Estimate Equation"或"Object/New Object/Equation"，打开"Equation Specification"对话框。
3. 在"Equation Specification"对话框中添加要建模的变量。
4. 在"Estimation Method"选项卡中，选择"ARIMA"作为估计方法。
5. 在"ARIMA Estimation"选项卡中，设置ARIMA模型的阶数。
6. 点击"OK"按钮进行估计。

下面是一个示例：

equation eq_arima
log(y) c ar(1) ma(1) ar(2) ma(2) ar(3) ma(3)
arima(3,0,3)

这个命令表示建立一个ARIMA(3,0,3)模型，其中包含一个截距，三个AR项和三个MA项。

eviews建立arima模型

建立一个 ARIMA 模型的步骤如下：

1. 确定时间序列的平稳性。使用时间序列图和自相关图来确定时间序列的平稳性。如果时间序列不平稳，则需要进行差分，直到时间序列变得平稳。

2. 确定 ARIMA 模型的阶数。使用自相关图和偏自相关图来确定 AR 和 MA 的阶数。AR 阶数表示时间序列的过去值对当前值的影响，MA 阶数表示随机误差对当前值的影响。根据 AIC 和 BIC 等标准来选择最优的 ARIMA 模型。

3. 拟合 ARIMA 模型。使用 eviews 的 ARIMA 命令来拟合模型。在拟合模型时，需要指定 AR 和 MA 阶数、差分次数等参数。

4. 进行模型检验。使用残差序列的自相关图、偏自相关图、LB 检验等来检验模型的拟合效果是否良好。

5. 使用模型进行预测。使用 eviews 的 Forecast 命令来进行预测。在预测时，需要指定预测期数、预测置信区间等参数。