Eviews时间序列分析：ARMA模型建模与预测

"eviews时间序列分析实验.pdf" 在时间序列分析中，Eviews是一款强大的统计分析软件，常用于建模和预测经济、金融数据。本实验主要关注ARMA（自回归滑动平均）模型的构建，涉及的概念包括平稳时间序列、AR模型、MA模型以及ARMA模型。 1. 平稳时间序列： 平稳时间序列是统计分析的基础，其特征是均值恒定且序列之间的协方差仅依赖于时间差，不依赖于具体的时间点。在ARMA模型中，平稳性是非常重要的假设，因为它保证了模型的参数稳定不变，从而使得预测成为可能。 2. AR模型（自回归模型）： 自回归模型是一种利用过去观测值来预测当前值的模型，其形式为一个线性关系，包含当前值和过去p阶的滞后值。AR模型假设当前值是过去值的线性函数加上一个误差项，误差项满足零均值、同方差且不相关的要求。 3. MA模型（滑动平均模型）： 滑动平均模型则是通过过去q阶干扰项的线性组合来预测当前值。与AR模型不同，MA模型不直接考虑过去的观测值，而是关注过去干扰项的影响。同样，MA模型的误差项也需要满足零均值、同方差和不相关性。 4. ARMA模型： ARMA模型结合了AR模型和MA模型的特点，即考虑了过去观测值和过去干扰项的影响。ARMA(p,q)模型表示p阶自回归项加上q阶移动平均项。这样的模型可以很好地描述许多实际时间序列数据的动态特性。 实验内容与要求： 1. 实验内容： - 判断序列的平稳性：通过时序图检查数据的趋势和周期性，如果存在明显的上升或下降趋势，或者周期性变化，则可能需要对原始序列进行差分或其他预处理，使其变得平稳。 - 确定模型阶数：观察自相关图和偏自相关图，寻找截尾点，这些截尾点可以帮助确定AR和MA的阶数p和q。p对应于偏自相关图的截尾点，q对应于自相关图的截尾点。 2. 实验要求： - 理解ARMA模型建模的核心思想，即如何通过数据的统计特性来选择合适的模型阶数，以及如何通过最小二乘法估计模型参数。 - 掌握Eviews软件的操作，包括数据导入、作图、模型估计、诊断测试和预测等步骤。 在Eviews中，完成这些任务通常包括以下步骤： - 导入数据并绘制时序图和自相关图/偏自相关图。 - 根据图形判断序列的平稳性和模型阶数。 - 使用Eviews的ARIMA向导或手动设置模型，估计ARMA模型的参数。 - 进行单位根检验，如ADF检验，确认序列是否平稳。 - 分析残差，检查残差的自相关图和偏自相关图，确保没有结构剩余。 - 应用信息准则（如AIC、BIC或HQIC）选择最佳模型阶数。 - 利用选定的ARMA模型进行预测，并评估预测效果。 通过这个实验，学生将深入理解时间序列分析的基本概念，熟悉Eviews软件的使用，并能够应用ARMA模型对实际数据进行建模和预测，这是数据分析和经济预测领域的重要技能。