EVIEWS处理时间序列分析步骤详解

"该文档是关于使用EVIEWS软件进行时间序列分析的实验手册，涵盖了时间序列的预处理、平稳性检验、模型建立、非平稳序列分析等多个方面，旨在帮助用户理解并掌握如何在EVIEWS中处理时间序列数据。" 在进行时间序列分析时，EVIEWS是一款常用且强大的工具。时间序列数据是由同一观测对象在不同时间点上收集的数据，通常用于分析数据随时间的变化规律。本实验手册首先介绍了时间序列的预处理步骤，这是分析的基础。 预处理主要包括平稳性检验。平稳性是时间序列分析的前提，它意味着序列的均值和方差保持不变，且不存在趋势或周期性变化。EVIEWS提供了时序图和自相关图两种方法来检验序列的平稳性。时序图直观地展示序列随时间的变化，如果序列值在均值附近随机波动且波动范围有限，那么可能为平稳序列。而自相关图则观察序列值与其滞后值之间的关系，如果自相关系数接近于零，表明序列是纯随机的，即可能是平稳的。 在平稳性检验中，例如检验中国纱年产量序列，通过绘制时序图和计算自相关系数，可以判断序列是否平稳。如果自相关系数在零附近波动且P值大于显著性水平（如5%），则可认为序列是平稳的，或者纯随机的，即白噪声序列。 接下来，手册深入到平稳时间序列的建模，包括模型识别、参数估计、显著性检验和优化。模型识别主要依据自相关图和偏自相关图来选择合适的模型类型，如AR模型、MA模型或它们的组合ARMA模型。参数估计是通过最小二乘法或其他方法确定模型中的系数，EViews提供自动的估计功能。模型的显著性检验通常使用残差的统计检验，如Ljung-Box Q统计量，以确认模型是否充分解释了序列的变化。如果模型不合适，可以通过增加或减少参数，或者引入季节性因素来进行优化。 对于非平稳时间序列，手册讨论了确定性和随机性的分析。趋势分析旨在识别并去除线性或二次趋势，而季节效应分析关注周期性的变化，如季度或月份效应。综合分析则结合趋势和季节性，构建适合的模型，如ARIMA模型和季节ARIMA模型。 在非平稳序列的随机分析部分，差分法是常用的手段，它通过一次或多次差分来提取序列中的确定性成分，使其变为平稳序列。之后，可以应用ARIMA模型来建模，这是一种结合自回归（AR）、滑动平均（MA）和差分（I）的模型，能够处理具有趋势和季节性的非平稳序列。季节模型如 Seasonal ARIMA 或 SARIMA，则专门用于处理季节性数据。 通过这些步骤，用户可以使用EVIEWS有效地处理和分析时间序列数据，理解数据背后的动态规律，并做出预测。这份实验手册详尽地介绍了每一步操作，对初学者和专业人士都是宝贵的参考资料。