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。