Eviews软件实战：ARIMA模型识别、诊断与预测教程

本资源是一份关于如何在Eviews软件中进行ARIMA模型识别、诊断、估计和预测的详细教程。ARIMA模型，全称为自回归整合滑动平均模型，是一种统计方法，用于分析和预测非季节性时间序列数据的波动。该模型根据原始序列的平稳性及模型成分的不同，可以分为不同的类型，如AR(p)、I(d)、MA(q)模型，以及它们的组合。 实验的主要目标包括理解ARIMA模型的基本原理，比如通过自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来识别模型的阶数，d（差分阶数）和q（移动平均阶数）。ACF反映了序列自身滞后值之间的相关性，而PACF排除了中间滞后项的影响，有助于确定AR和MA成分。此外，还涉及最小二乘法估计模型参数和Akaike信息准则(AIC)或Bayesian信息准则(BIC)等诊断工具的选择，以评估模型的适配度。 在实验内容中，以1991年至2005年中国广义货币M2的月度数据为例，学习如何使用Eviews软件构建ARIMA模型。首先，需要导入数据，这涉及到数据的获取、预处理和导入步骤。接着，通过ACF和PACF图形来识别合适的p、d和q值。之后，使用差分技术将非平稳序列转化为平稳序列，并进行模型估计。 实验要求学生深入理解这些理论概念，通过实际操作学会如何结合自相关系数的图形解读、最小二乘法估计、以及信息准则的选择来构建和优化模型。最后，重点是要能熟练地在Eviews软件中执行以上步骤，包括数据导入、模型设定、诊断和预测。 整个实验旨在帮助读者掌握ARIMA模型在实证研究中的应用技巧，提高数据处理和模型预测的能力，为实际的经济分析提供有效的工具。