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1、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 1.0一、模型识别 1.0.二、模型参数估计（如何判断拟合的模型以及结果写法） 14三、模型的显著性检验 1.7.四、模型优化 1.8.第四章 非平稳时间序列的确定性分析 1.9一、趋势分析 1.9.二、季节效应分析 3.4.三、综合分析 3.8.第五章 非平稳序列的随机分析 4.4一、差分法提取确定性信息 4.4二、 ARIMA 模型 5.7.三、季节模型 6.2.第二章时间序列的预处理、平稳性检验时序图检验和自相关图检验（一）时序图检验根据平稳时间
2、序列均值、方差为常数的性质，平稳序列的时序图应该显示出该序列 始终在一个常数值附近随机波动，而且波动的范围有界、无明显趋势及周期特征 例2.1检验 佃64年佃99年中国纱年产量序列的平稳性1.在Eviews软件中打开案例数据图1:打开外来数据查找范圉：数据可令阖吁匡卜二案例数据y颠薮瘩立件类型（X）: kL1 filesUpdate default directory图2:打开数据文件夹中案例数据文件夹中数据文件中序列的名称可以在打开的时候输入，或者在打开的数据中输入Spreadsheet Read - Siep 2 of 2#HeaderMeB = non WF =Grmip： imTTTT
3、.ED Tnrjtfils: |H录t. ?UntitJed1964196419651966196719631965197097.013QJ156.5135.2137.7130.51965196617196S19691970205.2190.01SQ.61971197119721972obsYEAR|0U 币UTT阳7319川1973196.7ProcCfajMjt| Name：| Areeae| |DefadtSartlTrargpasel Edt*/- Smph7- InsI附录1.2图4:打开数据2.绘制时序图可以如下图所示选择序列然后点Quick选择Scatter或者XYline ;绘
4、制好后可以双击图片对其进行修饰，如颜色、线条、点等紳 E7iesFil Edit oijtflt Viw Prac rjfSanpl*e.Gen.erat电 Sen es.Show ”. ”Graph.Empty Group (Ediit Series)View I Proc I Object I Pitit|5ave|刊nge，I960 19册-3G|焉呷伯;1964 1卿+囲Series StaiistucE Grout Stati stiest唱 Equati.oiL .Estimate YAR .Scatter0 residFath = c：DB - noneIF -阳录1 2V li
5、ntspiay niter ;#图1绘制散点图ETists| |回|XFilt Ediit|Narne| AddText| Line/5hade| Rjemovej Template Options Zoom|Range 196,S resid口 DUtpillPith = c IB = non WF =附录 1 2图2:年份和产出的散点图600005004 3 2 1000000I9601970198019902000YEAR图3:年份和产出的散点图（二）自相关图检验例2.3导入数据，方式同上；在Quick菜单下选择自相关图，对Qiwen原列进行分析；iaidktirx可以看出自相关系数始终
6、在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列。謗 ETietsFj.lt PH Object Virw ProcSanpl.Gen.erte Sen es.Show . ”Graph.Empty Group CEdiit Series;)#T6Ekfilt?Serxe 乞七a.tistwEHietoEXMJTi and Stat：s#Grout Statisties EstimaEqufitioit . _ Estimatfl AK .We理 |Proiz9tija| Print | Save |Range- 1949 1998 亠 5C 焉科恒1949 1998 - 5CUni t Root Te
7、st. ExponeDtial Sitoothing . Hodri ckrPreSGt t ilter .#Fath 二 cDB - noneWF -附录1 4#图1序列的相关分析#图2:输入序列名称图2:选择相关分析的对象图3:序列的相关分析结果：1.可以看出自相关系数始终在零周围波动，判定该序列为平稳时间序列2.看Q统计量的P值：该统计量的原假设为X的1期，2期k期的自相关系数均等于0，备择假设为自相关系数中至少有一个不等于0，因此如图知，该 P值都5%的显著性水平，所以接受原假设，即序列是纯随机序列，即白噪声序列（因为序列值之间彼此之间 没有任何关联，所以说过去的行为对将来的发展没有丝
8、毫影响，因此为纯随机序列，即白噪声序列.）有的题目平稳性描述可以模仿书本33页最后一段.（三）平稳性检验还可以用:单位根检验：ADF,PP检验等; 非参数检验：游程检验图1序列的单位根检验Unit Root Test佬nt 电!d Dickejr-Full &rTest for unit reel in 冷 Levelr i.st differanc2nd di ff eren(Lag lengthr* Automatic selecticiAk&ik Info Cri 七eri TNl asci mumInclude m”亠二u : 1計 表示不包含截距项:f Trend mlSumterc
9、 tOK#图2:单位根检验的方法选择#图3: ADF检验的结果：如图，单位根统计量 ADF=-0.016384都大于EVIEWS 给出的显著 性水平1%-10%的ADF临界值，所以接受原假设，该序列是非平稳的。、纯随机性检验计算Q统计量，根据其取值判定是否为纯随机序列。例2.3的自相关图中有 Q统计量，其P值在K=6、12的时候均比较大，不能拒绝原假 设，认为该序列是白噪声序列。另外，小样本情况下，LB统计量检验纯随机性更准确。#第三章平稳时间序列建模实验教程、模型识别1.打开数据二回因f L1 ft Ed.B I Qb J A 1,|r A - 19501950B3.5:19511951E3
10、.1:1952195271L0E1953195376 31354195-470 519551955B0.5195e195673.S1957195775.2W鈕1砂曲11S5S1959711 419E0196073.61961196170.3196219E2B4 A1I9E3 Group: OHTITLEDFBlhDE = ncLn IF =陆录 l.*5图1:打开数据2.绘制趋势图并大致判断序列的特征图2 :绘制序列散点图#XICiancel图3:输入散点图的两个变量卿 EViouFile Edh t Qbj tet ew roe Qut eh 0.1HelpGraph; URIITLED Tuikfile;討录 1. 5Unl it led 匚=|其|Vtew|PrDdObjeict內kit | Mane | 冉dtfT嘛| luheJShade | Remwe Template |9590楠呦茫70鉛X善石收19591960196?1962W63图4:序列的散点图80 r
