平稳时间序列建模eviews

Eviews在时间序列建模中的应用

一、工作文件的建立、保存和调用 （一）工作文件的建立

有两种方式创建工作文件，一是菜单方式，另一个是命令方式。 1 菜单方式

运行Eviews软件，在打开的主窗口中，进行如下操作：

File/new/workfile/在出现的对话框中对workfile structure type进行选择/Dated-regular frequency/OK

Workfile structure type选项区共有3种类型：

Unstructured/Undated（非结构/非日期）、Dated-regular frequency和Balanced Panel（平衡面板）。

其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。

（1）Unstructured/Undated

此类数据的观测标识代码用整数表示，只需给出总的数据观测值个数，系统将自动从1开始依次为每个样本观测值分配整数型的标识代码。

（2）Dated-regular frequency

在默认状态Dated-regular frequency类型下，另一选项区Date specification（日期设定）中有8个选择，分别是Annual（年度

Eviews在时间序列建模中的应用

一、工作文件的建立、保存和调用 （一）工作文件的建立

有两种方式创建工作文件，一是菜单方式，另一个是命令方式。 1 菜单方式

运行Eviews软件，在打开的主窗口中，进行如下操作：

File/new/workfile/在出现的对话框中对workfile structure type进行选择/Dated-regular frequency/OK

Workfile structure type选项区共有3种类型：

Unstructured/Undated（非结构/非日期）、Dated-regular frequency和Balanced Panel（平衡面板）。

其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。

（1）Unstructured/Undated

此类数据的观测标识代码用整数表示，只需给出总的数据观测值个数，系统将自动从1开始依次为每个样本观测值分配整数型的标识代码。

（2）Dated-regular frequency

在默认状态Dated-regular frequency类型下，另一选项区Date specification（日期设定）中有8个选择，分别是Annual（年度

Eviews在时间序列建模中的应用

一、工作文件的建立、保存和调用 （一）工作文件的建立

有两种方式创建工作文件，一是菜单方式，另一个是命令方式。 1 菜单方式

运行Eviews软件，在打开的主窗口中，进行如下操作：

File/new/workfile/在出现的对话框中对workfile structure type进行选择/Dated-regular frequency/OK

Workfile structure type选项区共有3种类型：

Unstructured/Undated（非结构/非日期）、Dated-regular frequency和Balanced Panel（平衡面板）。

其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。

（1）Unstructured/Undated

此类数据的观测标识代码用整数表示，只需给出总的数据观测值个数，系统将自动从1开始依次为每个样本观测值分配整数型的标识代码。

（2）Dated-regular frequency

在默认状态Dated-regular frequency类型下，另一选项区Date specification（日期设定）中有8个选择，分别是Annual（年度

第六章 平稳时间序列模型

时间序列的分析研究始终是计量经济学和统计学的一个热点，对于制定精确定价和预测决策是至关重要的，近代计量经济学和金融市场的许多研究成果和市场决策理论愈来愈多是建立在时间序列分析的基础上。Engle和Grange因为他们的时间序列模型在经济金融中的广泛应用而获得2003年的诺贝尔经济学奖，就是时间序列分析方法的重要性在世界上被广泛认可的有力证明．近代计量经济和金融市场的许多研究成果都建立在时间序列分析的基础之上。传统应用较广的是Box和Jenkins（1970）提出的ARIMA（自回归求和移动平均）方法；Engle(1982)提出了ARCH模型（一阶自回归条件异方差），用以研究非线性金融时间序列模型，由此开创了金融时序独树一帜的研究思路和方法。随着时间序列分析理论和方法的发展，美国学者Schemas和Lebanon发现股票日收益序列与周收益序列中存在混沌现象，米尔斯也指出金融时间序列似乎通常可以用随机漫步来很好近似，非线性时间序列模型被广泛应用在金融时间序列分析中。就数学方法而言，平稳随机序列的统计分析，在理论上的发展比较成熟，从而构成时间序列分析的基础。因此，本章从基本的平稳时间序列讲起。

第一节 基本概念

一、

应用时间序列分析

实验手册

目 录

目 录 ......................................................................................................... 2 第二章 时间序列的预处理 ...................................................................... 3 一、平稳性检验 .................................................................................. 3 二、纯随机性检验 .............................................................................. 9 第三章 平稳时间序列建模实验教程 .................................................... 10 一、模型识别 ................................................

第1节 有关单位过程的极限分布

对单位根过程这种非平稳序列的分析，传统分析方法失效，需寻找新的处理方法。这些新的分析方法都是建立在维纳过程（布朗运动）和泛函中心极限定理之上的。

一、 维纳过程

维纳过程(Wiener Process)也称为布朗运动过程(Brownian Motion Process)，是现代时间序列经济计量分析中的基本概念之一。设W(t)是定义在闭区间[0，1]上一连续变化的随机过程，若该过程满足：

(a) W(0)=0；

(b) 对闭区间[0，1]上任意一组分割0?t1?t2???tk?1，W(t)的变化量：

W?t2??W?t1?,W?t3??W?t2?,?,W?tk??W?tk?1?

为相互独立的随机变量；

(c) 对任意0?s?t?1，有

W(t)?W(s)~N(0,t?s) (5.2.1)

则称W(t)为标准维纳过程（或标准布朗运动过程）。

从定义我们可以看出，标准维纳过程是一个具有正态独立增量的过程。由定义显然有：

W(t)?W(t)?W(0)~N(0,t) (5.2.2)

W(1)~N(0,1)

即标准维纳过程W(t)在任意时刻t服从正态分布。

1、ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2、季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

时间序列建模分析 及EVIEWS应用

1、ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2、季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

目录1、ARIMA模型1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例

2、季节时间序列模型2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

1、ARIMA模型 1.1 模型的适用条件与构建过程 1.2 EVIEWS操作简单说明 1.3 模型构建实例2、季节时间序列模型 2.1 确定性季节时间序列模型 2.2 随机性季节时间序列模型

时间序列的预处理：拿到一个时间序列后，首先要对它的平 稳性和纯随机性进行检

应用时间序列分析

实验手册

目 录

目 录 ......................................................................................................... 2 第二章 时间序列的预处理 ...................................................................... 3 一、平稳性检验 .................................................................................. 3 二、纯随机性检验 .............................................................................. 9 第三章 平稳时间序列建模实验教程 .................................................... 10 一、模型识别 ................................................

应用时间序列分析

实验手册

目 录

目 录 ......................................................................................................... 2 第二章 时间序列的预处理 ...................................................................... 3 一、平稳性检验 .................................................................................. 3 二、纯随机性检验 .............................................................................. 9 第三章 平稳时间序列建模实验教程 .................................................... 10 一、模型识别 ................................................

第二十四章 时间序列模型 时间序列是按时间顺序排列的、随时间变化且相互关联的数据序列。分析时间序

列的方法构成数据分析的一个重要领域，即时间序列分析。

时间序列根据所研究的依据不同，可有不同的分类。

1 ．按所研究的对象的多少分，有一元时间序列和多元时间序列。

2 ．按时间的连续性可将时间序列分为离散时间序列和连续时间序列两种。

3 ．按序列的统计特性分，有平稳时间序列和非平稳时间序列。如果一个时间序列 的概率分布与时间 t 无关，则称该序列为严格的（狭义的）平稳时间序列。如果序列的

一、二阶矩存在，而且对任意时刻 t 满足：

（ 1）均值为常数

（ 2）协方差为时间间隔的函数。

则称该序列为宽平稳时间序列，也叫广义平稳时间序列。我们以后所研究的时间序列主 要是宽平稳时间序列。

4 ．按时间序列的分布规律来分，有高斯型时间序列和非高斯型时间序列。

1 时间序列分析方法概述

时间序列预测技术就是通过对预测目标自身时间序列的处理，来研究其变化趋势 的。一个时间序列往往是以下几类变化形式的叠加或耦合。

（ 1）长期趋势变动。它是指时间序列朝着一定的方向持续上升或下降，或停留在 某一水平上的倾向，它反映了客观事物的主要变化趋势。

（ 2）季节变动。

（ 3）循环