eviews非平稳时间序列建模
答：确定相对应的变量是非平稳的。3、其次，对非平稳变量进行差分，直到成为平稳的时间序列，在Eviews中，可以使用“@diff”命令或者右键点击时间序列数据集并选择“Edit/Transform/SingleDifferencing(orHigherOrder)”来实现差分。4、最后，对处理后的所有变量进行进一步的建模、分析或预测操作。
答：如果是微观数据，第2个方程比较好，虽然2个方程都显著，但是第2个的拟合程度更好。19个样本，有如此之高的显著性（t-statiestic）,微观数据少见。若是时间序列数据，一定要先检验其平稳性。如果非平稳，2个方程均不适合。
答：掌握在实证研究如何运用 Eviews 软件进行 ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。二、基本概念所谓 ARIMA模型,是指将非平稳时间序列转化为平稳时...MA模型的可逆条件 MA(q)模型的可逆条件是: MA(q)模型的特征根都在单位圆内 等价条件是移动平滑系数多项式的根都在单位圆外 ...
答：建立时间序列或模型：在Eviews中，根据数据的性质进行建模。如果数据是时间序列数据，可以直接建立时间序列模型；如果数据与其他变量有关，则可能需要建立回归模型。这一步是为了确保数据在后续检验中的正确性。选择检验方法：平稳性检验有多种方法，其中ADF检验是一种常用的方法。在Eviews中，可以直接选择...
答：以下图为例：通过eviews6.0检验，发现有单位根。因为原假设是有单位根，p值大于显著性水平（0.1 or 0.05），不能拒绝原假设，所以有单位根。单位根检验是指检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根就是非平稳时间序列了。单位根就是指单位根过程，可以证明，序列中存在单位根过程就不平稳，会使...
答：不一定，如果是同阶单整，则可以进行协整检验。如果有协整关系，则不是伪回归。如果没协整关系，就是伪回归。
答：level -3.21269639026225 10% level -2.74767611540013 当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时，序列为平稳序列。若非平稳序列，则对logy取一阶差分，再进行平稳性检验。直到出现平稳序列。假设Dlogy和DlogX1为平稳序列。
答：接受原假设，从算出来的检验统计量 -3.352668 都大于各临界值，可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的。不能通过ADF检验。这些你可以参考一下易丹辉的书，易丹辉数据分析与Eviews应用。
答：(一)人均GDP 时间序列分析 在ARMA 模型中,时间序列是由一个零均值的平稳随机过程产生,即其过程的随机性质具有时间上的不变性,在图形上表现为所有样本点都在某一水平线上下随机波动。对于非平稳时间序列,需要预先对时间序列进行平稳化处理。1.平稳性检查。利用Eviews3.1 绘制我国人均GDP 时间序列数据。
答：协整即存在共同的随机性趋势。协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。正是由于协整传递出了一种长期均衡关系，若是能在看来具有单独随机性趋势的几个变数之间找到一种可靠...
网友评论：
樊邹14721663186：
如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
62147农佳
： 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)
樊邹14721663186：
如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测 -
62147农佳
： 方法/步骤 创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据.将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object.画时序数据图:点击Workfile中的...
樊邹14721663186：
如何将非平稳的时间序列变成平稳的时间序列,eviews操作 -
62147农佳
： 通常对序列进行差分运算, 比如你的序列是 x 可以求它的查分序列 命令栏输入 series dx=d(x) 然后回车
樊邹14721663186：
用eviews对多元非平稳时间序列进行分析! -
62147农佳
： 没有办法.时间序列要求较大样本的. 当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下. 但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性. 希望对你有帮助,统计人刘得意
樊邹14721663186：
自回归滑动平均模型的建模步骤 -
62147农佳
： 主要建模步骤如下:(1)对时间序列进行零均值平稳化处理.变形时间序列一般可分为平稳时间序列和趋势性序列.时间序列的趋势又分为线性趋势和非线性趋势.若变形时间序列为非平稳序列,具有向下或向上的趋势,建模之前需要进行序...
樊邹14721663186：
时间序列分析及应用参考文献怎么办 -
62147农佳
： 比较ADF值,输入起止日期建立object输入数据:点击File/:点击View/save.0722>步骤创建Workfile,故可初步判定序列Y适合AR(2)模型:由图知.4946:点击File/:点击Workfile中的View/UnitRootTest.用单位根法检验平稳性;linegraph:ADF_...
樊邹14721663186：
用eviews做时间序列分析通过自相关图认定其为非平稳序列(AC与PAC存在超出虚线的部分,且存在Prob<5%) -
62147农佳
： 从自相关图认定序列的平稳性,不是很准确,有随意性.一般还是采用单位根检验来确定序列的平稳性.如果序列平稳,就默认其为arma模型,其具体的滞后的阶数,要结合adjusted r2和AIC(BIC),综合比较得出.
樊邹14721663186：
在EVIEWS软件中,像历年的GDP等有很强的增长趋势的时间序列一般都是非平稳时间序列吗?我对一个地区的20年港口吞吐量时间序列做了单位根检验(... -
62147农佳
：[答案] 样本数太少,而且滞后项选择不合理.
樊邹14721663186：
eviews做ARMA模型 -
62147农佳
： 把ar1,2,3... 和ma1,2,3...放进去试 然后看AIC的值 选最小的就是你要的model
樊邹14721663186：
时间序列模型的步骤 -
62147农佳
： 辨识合适的随机模型,进行曲线拟合,即用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据.对于短的或简单的时间序列,可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合.对于平稳时间序列,可用通用ARIMA模型(自回归滑动平均模型)及其特殊情况...
