EVIEWS怎么创建滞后序列

要创建滞后序列，可以按照以下步骤操作：

1. 打开EVIEWS软件并导入数据。

2. 选择“Quick”菜单中的“Create Lags”。

3. 在“Create Lags”对话框中，选择要创建滞后序列的变量。

4. 在“Lags”框中输入要创建的滞后阶数。

5. 选择“Output”框中的“New Series”选项，以创建新的滞后序列。

6. 点击“OK”按钮以生成滞后序列。

注意：在创建滞后序列时，要注意滞后阶数的选择。一般来说，滞后阶数应该足够大，以捕捉变量之间的滞后效应。但是，滞后阶数过大可能会导致估计不准确或者过拟合的问题。因此，在选择滞后阶数时需要进行实际情况分析和试验。

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eviews建立时间序列模型_Eviews系列9|时间序列模型之自相关与偏自相关分析

Eviews是一个强大的时间序列分析软件，可以用于建立时间序列模型。在建立时间序列模型之前，我们需要对数据进行自相关与偏自相关分析，以确定最合适的模型。

自相关函数（ACF）是指时间序列与其自身滞后版本之间的相关性。Eviews可以通过绘制ACF图来显示不同滞后期之间的相关性。偏自相关函数（PACF）是指时间序列与其滞后版本之间的相关性，控制了其他滞后版本的影响。Eviews也可以绘制PACF图来显示不同滞后期之间的相关性。

以下是在Eviews中进行自相关和偏自相关分析的步骤：

1. 导入数据并打开新工作文件。选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项。

2. 在“Equation Estimation”窗口中，选择“Options”选项卡，然后在“Estimation options”下拉菜单中选择“ARMA/ARCH/GARCH”选项。

3. 在“ARMA Specification”选项卡中，选择最大滞后阶数。这将决定ACF和PACF图中的滞后期数量。

4. 点击“View”按钮，可以查看自相关和偏自相关图。在ACF和PACF图中，标记为可信区间的区域表示在该区域外的值是显著的。

5. 根据ACF和PACF图的结果，可以选择最合适的时间序列模型，如AR、MA、ARMA或ARIMA模型。

6. 在“Equation Estimation”窗口中，选择所选模型的系数估计方法，然后点击“OK”按钮，估计模型参数。

7. 在“Equation Estimation Results”窗口中，可以查看模型的系数、拟合统计量和诊断检验结果。

以上就是在Eviews中进行时间序列模型建立前的自相关与偏自相关分析的步骤。

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。