在Eviews中对时间序列进行预测的详细步骤

1、在Eviews中对时间序列进行预测的详细步骤、输入数据1.1 翻开Eviews6.0,根据如下图翻开工作表创立框.器 EVieTsFileEdit Obj ect片w Frsc 宾ick O£tiQiis; TLndor HelpFVorkfile. .I今emEtv* ks.Trograirt7ert FileImportExpertPi- intPrint Setup.1.2 在右上角的data specfication框中输入起止年份(start data和end data)Torkfile CreateWorkfile structure t/peDated - regula

2、r frequency vIrregular Dted and Panel worhfilejs may be made from Unstructured uwrkfiles by later speciFyiny date andjar otkier id ent fi er serigOKCancelote specific atioriFrequency; AnnualStart date：1的0End date: 2mN 回 roe 写(optional)岫Pa簧：1.3 输入数据：在输入框中输入data gdp 本文采用的数据为19902021年的GDP值.当然,data后面可以输

3、入任何你想要定义的“英文名字的 EViewsF_ila Edi i Object Vi ew Pz'o c Qul ck ions Window KeLp data gdip输入data gdp后注意按回车键,弹出表格窗口后在其中输入数据 也可复制进去 数据：ctrl+v键、平稳性检验2.1在翻开的数据窗口中点击 View - Correlogram (1)在弹出的窗口中直接点 OK即可；C(rrt已 1 0匕Specif ica.Correlogram of®ooLags to include122.2自相关图和偏相关图进行分析:EViers - G工dup; tKOUFD

4、l Torkfile; UHTITLEP;UntitLedJLI File Edi ObjEGt Vi ew froc £uiuk 口gti中ns 上indo* Help 丫懵科)皿.切目田Frm jwamg忻网啊崛m pl f )永比j(5间引冲或Date: 12117/14 Time: 11:55Sample: 1990 2021Included observations: 23AC PAC Ci-Stat ProbAutocorrelatl on P artlal C orrel Mion10.029 0.92917.9580.00IEL20.GS7 -0,DS729.7621

5、 nnn130.509 -0.02537.2050.000140.381 口.03441.6070 000150.253 -0 09343.6540 000160.145 -0.03244.362o.ono10.060 -0.02044.4930 00016-0.012 -0.04544.438o.aao19-0,Q74 40434J,7220.000110-0.126 -0 04245.4200 ODO11-0.171 -0 05546.9190.00012-0.212 -0.06049.1 770.000最简单粗暴的方法就是看最右边的 Prob值即P值,当这列数据有多数都大于 0.05置信

6、水平时为白噪声序列=序列是平稳的.本文中GDP数据P值均小于 0.05,那么为非白噪声.需对序列进行差分.三、取一阶差分gdp进行一阶差分,一阶差分后3.1在输入框中输入第二列代码,这代表将数据 的值命名为dgdp.按回车键德 EVicrsFile Edit Object View Froc 如 ick Ogtions Wi data gdp genrtjgdp=d(gdp)|3.2在dgdp数据的窗口中重复2.1的操作,对序列的平稳性进行检验得到结果如下:三xA_) /if：*"''it-'.-.' Pru_ | C'b fi_tlnL |

7、匚卜- j 13 iuW | 三TbJ i5Lut | 口凤" | "T if J| 3=il i uIhRange. 1&注通|£ |me 1工向区ISdkxcs; DGDPVorkfxId: UHIZILED:;Until1c dF- mtXliw Frocl口bjted Prcpotic (Pfnt NMneFrEZ七|三叩七J ?nr |'5h| S性目匹HE0clp uroupiCarrlo>grAiii of DGlDP3 nid12/14 T|lfiri&-11：56Sample； 1900 2021inclLdgd 口

8、口仁0gtluns 22A£itoc err t Inti o nPAO O-Qtal: Prob口 匚 1=g 101 1 112I 773I 530D.495D.42E-D.337D.1D5 .Di 1O.IOS 1必-D.223-D.254-0.7920 773-1.169J.377-1.324-0.137 -i I ：i-0.032-J.050ijsai o -1.037-U.0j415 025 Z2 42920.2 SO34 57136 31036 E7337 00538 621 40.81213,906414o u o o o O n- o c o o D o u o o

9、 o O n o o o- DD U DD 0 O PO OGO O.OW 0.0 CdO u oou惨！还是非白噪声,只能进行二阶差分了!四、取二阶差分4.1如第三列代码所示记得不能重复命名ETievsFile Edit Object Fieh Froc Quick Options ffindov Heidata gdpgenr dgdp=d(gdp)genr dgdp2=d(gdp,2)| forkfile: USTITLEDViewllProc lobect| Printlfsave IlDetails+J- |5how|Fetch5tore |AL4 上kc LEi-Range: 1S

10、ample：!nn n 门口1/ _ _一 chm Series: DGDPTorkfile回CS gdp 目 group 必 residS dgdpf vp yWi炳总睥旧匚JObje=Sj Pr评曰tes Print | Name | Fr8知Date: 12/17/14 Time: 11:56Sample: 1990 201 2Con eloqi arn oT4.2对新的序列dgdp2进行平稳性检验,步骤同上,结果如下:MY GOD!看见了木有,这回是白噪声了, P值多数都大于0.05!五、用最小二乘法对模型进行估计：输入ls dgdp2 c ar 2探索性建模5.1AR 2模型结果准确

11、的说这个模型应该是 ARIMA的疏系数模型,本文重点不在这！如有需要请私信我！耻1 Object 工i<v rec Juid 型后?虱m 1口gsnr期中她中二何区C|X1伽|际耳悔用pfht忸'而etL卜咂用Uh 5忙re 同ete原Display Filer*Rango: W9JX12 - 23 q帼 sample.J 990 2021 - 23 cbs Equation: EQU1 Torkfile: HITnLED:Enli. ITBIRIs如航行10inducedCeptnuemtUariatilE. DGDP2WdhDd: L的st湖幽匚# 12/1TJ1J Time

12、-11:57Sample (adiustec): 1994 2021nc u ded o bseiai on s. 19 &fter a j ustmenteComeigence achieved ater4 ileiaions工为淅联MStlEriflf代廉;i:Prob.八JJ附led /C?453,烟1216.633 2.00171Q匚呻 5IARffl小潮出0216317-16753150.0019R-gquaiedD,M3I71Meai deperdBUtvar1997,664Adjusted RSQuaRdJ 410416B D. d epence nt vai12474

13、02SlE ofragiessiDnM75.055Aik?infoui1erion21.271651&jrn£Q3iM既M1 56EK9 S邪砒幅制21.3106bOMI(削hMd-20 ：HL6 Hchn-u rn(inH.212期1F-mti血13.53DOODurtiii岫twi 对13627UPr曲北闻.IDtilBEiD.5te： 135.2MA(2)模型结果5.3优化模型：根据AIC和SBC准那么选择模型,值越小的拟合效果越好,本文 的选择MA(2)模型.5.4 对模型进行检验：View-Residual Tests - Correlogram Q statist

14、ics检验结果如下:P值大于0.05,为白噪声序列,那么平稳.六、预测在模型输出结果窗口那5.4图那,菜单栏由Forecast进行预测,注意步骤如下:6.1如要预测下一期的数值记得 先将数据范围进行修改在1.3那的窗口处在Range那对1990 2021双击；弹出窗口后进行数据修改将2021改成2021 你想多预测也行,可以试试看坏笑,其实不能预测太多6.2 改了数据范围后,去5.4的那个窗口点Forecast在弹出的窗体中,有个method 的框,默认的是动态的,你要点 static ,然后点OK6.3 新生成的变量自动命名为dgdp2f,这个名字只是一个名字！你就算把它改成gdp,它的数值还是二阶差分后的数值！重点来了 ！如何根据二阶差分后的数值计算原数值就是实际上你要预测的那个