时间序列分析实验指导A统计与应用数学学院随着计算机技术的飞跃发展以及应用软件的普及，对高等院校的实验教学提出了越来越高的要求。
为实现教育思想与教学理念的不断更新，在教学中必须注重对大学生动手能力的培训和创新思维的培养，注重学生知识、能力、素质的综合协调发展。
为此，我们组织统计与应用数学学院的部分教师编写了系列实验教学指导书。
这套实验教学指导书具有以下特点：①理论与实践相结合，书中的大量经济案例紧密联系我国的经济发展实际，有利于提高学生分析问题解决问题的能力。
②理论教学与应用软件相结合，我们根据不同的课程分别介绍了SPSS SAS、MATLAB、EVIEWS等软件的使用方法，有利于提高学生建立数学模型并能正确求解的能力。
这套实验教学指导书在编写的过程中始终得到财经大学教务处、实验室管理处以及统计与应用数学学院的关心、帮助和大力支持，对此我们表示衷心的感谢！限于我们的水平，欢迎各方面对教材存在的错误和不当之处予以批评指正。
统计与数学模型分析实验中心2007年2月实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作................. -1 -实验二确定性时间序列建模方法 ........................ -10 -实验三时间序列随机性和平稳性检验. (21)实验四时间序列季节性、可逆性检验.................. -25 -实验五ARMA模型的建立、识别、检验................ -34 -实验六ARMA模型的诊断性检验...................... -37 -实验七ARMA模型的预测............................ -38 -实验八复习ARMA建模过程 .......................... -40 -实验九时间序列非平稳性检验........................ -42 -实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。
【实验容】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；二、各种常用差分函数表达式；三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数；【实验步骤】一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式；㈠创建工作文件1•菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率(frequency )、起始期和终止期。
选择时间频率为Annual (年度)，再分别点击起始期栏(Start date ) 和终止期栏(End date )，输入相应的日期，然后点击0K按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C (保存估计系数用)，另一个是残差序列RESID(实际值与拟合值之差)<2.命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。
命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998㈡输入丫、X的数据1.DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为：DATA <序列名1> <序列名2>… <序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令：DATA 丫 X2•鼠标图形界面方式在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object ，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit + / -,进入编辑状态，输入数据。
㈢生成log (丫)、log (X)、X A2、1/X、时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X A2GENR X2=1/XGENR T=@TREND（84）㈣选择若干变量构成数组，在数组中增加变量。
在工作文件窗口中单击所要选择的变量，按住Ctrl键不放，继续用鼠标选择要展示的变量，选择完以后，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中点击Open/as Group，则会弹出数组窗口，其中变量从左至右按在工作文件窗口中选择变量的顺序来排列。
在数组窗口点击Edit + / ―，进入全屏幕编辑状态，选择一个空列，点击标题栏，在编辑窗口输入变量名，再点击屏幕任意位置，即可增加一个新变量增加变量后，即可输入数据。
点击要删除的变量列的标题栏，在编辑窗口输入新变量名，再点击屏幕任意位置，弹出RENAME对话框，点击YES按钮即可。
㈤在工作文件窗口中删除、更名变量。
1•在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量并单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择Delete （删除）或Rename （更名）即可2•在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Objects/Delete selected …（Rename selected …），即可删除（更名）变量3•在工作文件窗口中选取所要删除的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Word文档资料Delete按钮即可删除变量三、图形分析与描述统计分析㈠利用PLOT命令绘制趋势图在命令窗口中键入：PLOT 丫也可以利用PLOT命令将多个变量的变化趋势描绘在同一图中，例如键入以下命令，可以观察变量丫、X的变化趋势PLOT 丫 X㈡利用SCAT命令绘制X、丫的散点图在命令窗口中键入：SCAT X 丫则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型二、各种常用差分函数表达式表1-1:1949年1月---I960年12月数据(一)利用D(x)命令系列对时间序列进行差分(x为表1-1中的数据)。
1、在命令窗口中键入：ge nr dx= D(x)则生成的新序列为序列x的一阶差分序列2、在命令窗口中键入：ge nr dxn= D(x ,n)则生成的新序列为序列x的n阶差分。
3、在命令窗口中键入：genr dxs= D(x,O,s)则生成的新序列为序列x的对周期长度为s一阶季节差分。
4、在命令窗口中键入：ge nr dxs n= D(x, n,s)则生成的新序列为对周期长度为s的时间序列x取一阶季节差分后的序列再取n阶差分。
5、在命令窗口中键入：ge nr dlx= Dlog(x)则生成的新序列为x取自然对数后，再取一阶差分。
6、在命令窗口中键入：ge nr dlxs n= Dlog(x, n,s)则生成的新序列为周期长度为s的时间序列x先取自然对数，再取一阶季节差分，然后再对序列取n阶差分。
在EVIEWS中操作的图形分别为：__ DX121DLX、时间序列的自相关和偏自相关图与函数（一）观察时间序列的自相关图。
命令方式：（1）在命令行输入命令：Ide nt x（x 为序列名称）;（2）然后在出现的对话框中输入滞后时期数。
（可取默认数） 菜单方式：（1 ）双击序列图标。
菜单操作方式：View — >Correlogram ，0.15 0.10 0.05 0.00 -0.05 -0.10 -0.1549 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60DLX121在出现的对话框中输入滞后数。
（可取默认数）（二）练习：观察一些文件中的序列自相关函数Autocorrelation ，偏自相关函数Partial autocorrelation 的特征练习1:操作文件：Stpoor~1.wf1（美国S&P500工业股票价格指数1980年1 月~1996年2月）步骤：（1）打开该文件。
（2）观察序列stpoorr的趋势图，自相关图（自相关函数，偏自相关函数）的特征。
（3）对序列取一阶差分，生成新序列dsp : genr dsp=d（stpoor），并观察其趋势图，自相关图（同上，下略）的特征。
（4）对该序列的自然对数取一阶差分，生成新的序列dlnsp : genr dln sp=dlog（stpoor），并观察其趋势图，自相关图。
练习2:操作文件：usagnp.wf1（美国1947年第一季度~1970年第四季度GNP数据）步骤：（1）打开该文件。
（2）观察序列usagdp的趋势图的特征，自相关图的特征。
（3）对该序列取一阶差分，生新的序列dgdp : Genrdgdp=d（usagdp）。
观察其趋势图，自相关图。
（4）对该序列的自然对数取一阶差分，生成新的序列dingdp : Genr din gdp=dlog（gdp）。
观察其趋势图，自相关图。
（5）对序列一阶季节差分，生成新序列dsgdp=d（usagdp,0,4）观察其趋势图，自相关图的特征。
(6 )对该序列的自然对数取一阶季节差分，生成新的序列：dslngdp=dlog(usagdp,0,4) ，观察其趋势图、自相关图。
实验二确定性时间序列建模方法【实验目的】熟悉确定性时间序列模型的建模原理；掌握确定性时间序列建立模型的几种常用方法。
【实验容】一、多项式模型和加权最小二乘法的建立；二、单参数和双参数指数平滑法进行预测的操作练习；三、二次曲线和对数曲线趋势模型建立及预测；【实验步骤】」、多项式模型和加权最小二乘法的建立；1、我国1974 —1994年的发电量资料列于表中，已知2012年的发电量为47086亿千瓦小时，试以表1.1中的资料为样本：(1)据拟合优度和外推检验的结果建立最合适的多项式模型。
(2)采用加权最小二乘法估计我国工业发电量的线性趋势，并与普通最小二乘法估计的线性模型进行比较，列出OLS方法预测值和W=0.6，W=0.7时1992到1995年预测值以及相对误差。
16682820377058489281123932203371463 195830064107621210071355625004207172 203130934495677510811480828654466737 223432774973753911351654032814708655 2566351454528395116719105346608操作过程：建立WORKFILE: CREATE A 1974 2012生成新序列丫：data y生成新的时间趋势序列t : genr t=@trend(1973)建立系列方程:smpl 1974 2011Is y c tIs y c t t A2Is y c t tA2tA3Sample 19741994通过拟合优度和外推检验的结果发现一元三次多项式模型效果最好。