Eviews软件操作指南：构建与应用ARIMA模型

"该资源是一份关于如何使用Eviews软件进行ARIMA模型识别、诊断、估计和预测的PDF文档，适用于经济或统计学领域的实证研究。文档详细介绍了ARIMA模型的基本概念，包括AR、MA、ARMA和ARIMA的区别联系，以及如何利用自相关系数（ACF）和偏自相关系数（PACF）进行模型识别。同时，它还提供了具体的实验内容和要求，以我国货币供应量M2数据为例，指导读者如何在Eviews中建立并应用ARIMA模型进行预测。" ARIMA模型是时间序列分析中的一种重要模型，用于处理非平稳时间序列数据。ARIMA模型结合了自回归（AR）、差分（d）和移动平均（MA）三个元素，能够捕捉到数据中的短期波动和长期趋势。ARIMA模型的识别主要依赖于ACF和PACF图，这两者可以帮助识别模型的阶数（p、d、q）。 在Eviews软件中，首先需要导入时间序列数据，例如本文档中的月度货币供应量M2数据。然后，通过查看数据的ACF和PACF图来判断是否需要进行差分以使其变得平稳。如果ACF图显示拖尾衰减模式，而PACF图在某个点后截断，可能适合建立AR模型；反之，如果PACF图显示拖尾衰减，而ACF图在某个点后截断，则可能适合建立MA模型。若两者都存在明显结构，则可能需要建立ARMA模型。 在模型识别后，可以使用最小二乘法或其他估计方法来估计模型参数。Eviews提供了便捷的估计功能，用户只需设置好模型类型和阶数，软件会自动计算最优参数。然后，利用信息准则（如AIC、BIC）来选择最佳模型，这些准则可以帮助评估模型的复杂性和拟合度。 最后，建立好的ARIMA模型可以用来对未来的数据进行预测。Eviews提供预测功能，用户可以根据已估计的模型参数和历史数据生成预测序列。这对于政策制定者和分析师来说，是一个有力的工具，可以帮助他们预测未来的经济趋势，比如货币供应量的变化，从而做出决策。 在实验过程中，要求学生不仅理解基本概念，还要能实际操作Eviews，这包括理解如何通过ACF和PACF图形识别模型，如何使用Eviews建立ARIMA模型，以及如何利用模型进行预测。通过这样的实践，学生可以提升其在统计分析和经济建模方面的能力。