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1、WORD格式可編輯實驗指導書（ARIMA模型建模與預測）例：我國1952-2011年的進出口總額數(shù)據(jù)建模及預測1、模型識別和定階（1）數(shù)據(jù)錄入打開Eviews軟件，選擇“File”菜單中的“New--Workfile”選項，在“Workfilestructuretype”欄選擇“Dated–regularfrequency”，在“Datespecification”欄中分別選擇“Annual”(年數(shù)據(jù))，分別在起始年輸入1952，終止年輸入2011，文件名輸入“im_ex”，點擊ok，見下圖，這樣就建立了一個工作文件。在wor
2、kfile中新建序列im_ex，并錄入數(shù)據(jù)（點擊File/Import/ReadText-Lotus-Excel…，找到相應的Excel數(shù)據(jù)集，打開數(shù)據(jù)集，出現(xiàn)如下圖的窗口，在“Dataorder”選項中選擇“Byobservation-seriesincolumns”即按照觀察值順序錄入，第一個數(shù)據(jù)是從B15開始的，所以在“Upper-leftdatacell”中輸入B15，本例只有一列數(shù)據(jù)，在“Namesforseriesornumberifnamedinfile”中輸入序列的名字im_ex，點擊ok，則錄入了數(shù)據(jù)）：專業(yè)
3、技術(shù)資料整理分享WORD格式可編輯（2）時序圖判斷平穩(wěn)性雙擊序列im_ex，點擊view/Graph/line，得到下列對話框：得到如下該序列的時序圖，由圖形可以看出該序列呈指數(shù)上升趨勢，直觀來看，顯著非平穩(wěn)。（3）原始數(shù)據(jù)的對數(shù)處理因為數(shù)據(jù)有指數(shù)上升趨勢，為了減小波動，對其對數(shù)化，專業(yè)技術(shù)資料整理分享WORD格式可編輯在Eviews命令框中輸入相應的命令“seriesy=log(im_ex)”就得到對數(shù)序列，其時序圖見下圖，對數(shù)化后的序列遠沒有原始序列波動劇烈：從圖上仍然直觀看出序列不平穩(wěn)，進一步考察序列y的自相關(guān)圖和偏自相
4、關(guān)圖：從自相關(guān)系數(shù)可以看出，呈周期衰減到零的速度非常緩慢，所以斷定y序列非平穩(wěn)。為了證實這個結(jié)論，進一步對其做ADF檢驗。雙擊序列y，點擊view/unitroottest，出現(xiàn)下圖的對話框，專業(yè)技術(shù)資料整理分享WORD格式可編輯我們對序列y本身進行檢驗，所以選擇“Level”；序列y存在明顯的線性趨勢，所以選擇對帶常數(shù)項和線性趨勢項的模型進行檢驗，其他采用默認設置，點擊ok。檢驗結(jié)果見下圖，可以看出在顯著性水平0.05下，接受存在一個單位根的原假設，進一步驗證了原序列不平穩(wěn)。為了找出其非平穩(wěn)的階數(shù)，需要對其一階差分序列和二階
5、差分序列等進行ADF檢驗。（4）差分次數(shù)d的確定y序列顯著非平穩(wěn)，現(xiàn)對其一階差分序列進行ADF檢驗。在對y的一階差分序列進行ADF單位根檢驗之前，需要明確y的一階差分序列的趨勢特征。在Eviews命令框中輸入相應的命令“seriesdy1=D(y)”就得到對數(shù)序列的一階差分序列dy1，其時序圖見下圖由y的一階差分序列的時序圖可見，一階差分序列不具有趨勢特征，但具有非零的均值。因此，在下圖對序列y的單位根檢驗的對話框中選擇“1stdifference”，同時選擇帶常數(shù)項、不帶趨勢項的模型進行檢驗，其他采用默認設置，點擊ok。專業(yè)
6、技術(shù)資料整理分享WORD格式可編輯檢驗結(jié)果見下圖，可以看出在顯著性水平0.05下，拒絕存在單位根的原假設，說明序列y的一階差分序列是平穩(wěn)序列，因此d=1。（5）建立一階差分序列在Eviews對話框中輸入“seriesx=y-y(-1)”或“seriesx=y-y(-1)”，并點擊“回車”，便得到了經(jīng)過一階差分處理后的新序列x，其時序圖見下圖，從直觀上來看，序列x也是平穩(wěn)的，這就可以對x序列進行ARMA模型分析了。（6）模型識別和定階雙擊序列x，點擊view/Correlogram，出現(xiàn)下圖對話框，專業(yè)技術(shù)資料整理分享WORD格
7、式可編輯我們對原始數(shù)據(jù)序列做相關(guān)圖，因此在“Correlogramof”對話框中選擇“Level”即表示對原始序列做相關(guān)，在滯后階數(shù)中選擇12（或8=），點擊ok，即出現(xiàn)下列相關(guān)圖：從x的自相關(guān)函數(shù)圖和偏自相關(guān)函數(shù)圖中我們可以看到，偏自相關(guān)系數(shù)是明顯截尾的，而自相關(guān)系數(shù)在滯后6階和7階的時候落在2倍標準差的邊緣。這使得我們難以采用傳統(tǒng)的Box-Jenkins方法（自相關(guān)偏自相關(guān)函數(shù)、殘差方差圖、F檢驗、準則函數(shù)）確定模型的階數(shù)。對于這種情況，本例通過反復對模型進行估計比較不同模型的變量對應參數(shù)的顯著性來確定模型階數(shù)。2、模型的
8、參數(shù)估計在Eviews主菜單點擊“Quick”－“EstimateEquation”，會彈出如下圖所示的窗口，在“EquationSpecification”空白欄中鍵入“xCAR(1)AR(2)MA(1)MA(2)MA(3)MA(4)MA(5)”等，在“Estimation
