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可以用来建立时间序列模型，其中自相关与偏自相关分析是非常重要的步骤。下面简单介绍一下自相关与偏自相关分析在Eviews中的实现方法。

1. 自相关分析

自相关是指同一时间序列在不同时间点的观测值之间的相关性。在Eviews中进行自相关分析的方法如下：

首先打开Eviews软件，导入需要进行自相关分析的时间序列数据。在“Quick”菜单栏中选择“Correlogram”（自相关图），然后在弹出的窗口中选择需要进行自相关分析的变量，点击“OK”即可生成自相关图。

自相关图中的横坐标表示时间滞后期数，纵坐标表示自相关系数。自相关系数的取值范围是从-1到1，其中0表示没有相关性，正值表示正相关，负值表示负相关。自相关图中蓝色区域表示95%的置信区间，如果自相关系数的值超出了95%的置信区间，则表示该自相关系数是显著的。

2. 偏自相关分析

偏自相关是指在控制其他时间滞后期的影响下，同一时间序列在不同时间点的观测值之间的相关性。在Eviews中进行偏自相关分析的方法如下：

首先打开Eviews软件，导入需要进行偏自相关分析的时间序列数据。在“Quick”菜单栏中选择“Partial Correlogram”（偏自相关图），然后在弹出的窗口中选择需要进行偏自相关分析的变量，点击“OK”即可生成偏自相关图。

偏自相关图的含义与自相关图类似，只是它们所表示的是不同的相关性。偏自相关图中的蓝色区域也表示95%的置信区间，如果偏自相关系数的值超出了95%的置信区间，则表示该偏自相关系数是显著的。

通过自相关和偏自相关分析，可以了解时间序列数据的相关性结构，为建立时间序列模型提供重要的参考。