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1、 EVIEWS 操作流程实证目的：以美国 19292009 年的 GDP 数据为例，探讨时间序列 GDP 的 数据动态规律并做点预测 操作流程如下： （1）建立工作文档:filenewworkfile （2）输入数据区间，如图：（3）确定数据类型： objectnew object，确定数据类型和变量名称，如图：（4）录入数据：点开序列 rgdp，点击“Edit+/-”即可录入或者复制数据 （5）检验数据的平稳性：viewunit root test，检验类型选择 phillips-perron, 检验项目选择 level, 其他按照默认值即可，如图结果如下，接受原假设，数据为不平稳序列（6）
2、检验一次差分后的平稳性，viewunit root test，检验类型选择 phillips- perron,检验项目选择 lst difference, 其他按照默认值即可，结果为平稳序列，如 图（7）由于一次差分后才是平稳时间序列，所以数据为一阶单整。原始数据非平 稳，不能直接做动态分析，要生成一次差分后的新序列，才能做动态分析：命 令窗口输入“new series rgdp1=d(rgdp)” ，然后回车键。如图（8）点开新序列 rgdp1，做相关图分析，以判断动态序列的 ar 阶数和 ma 阶数， 操作如下：viewcorrelogram。 结果如下：由该自相关图和偏相关图可判断动态模
3、型为 ARMA(1,2).(9)构建模型：quickequation estimation。在模型窗口输入：rgdp1 c ar(1) ma(1) ma(2).结果如图：由结果图可确定模型为：rgdp1=161.60+Ut Ut=0.8379Ut-1-0.267ma(1)-0.299ma(2)+e rgdp1=161.6+0.8379*rgdp1(-1)-161.6-0.267ma(1)-0.299ma(2)（10）模型诊断：在模型估计结果的基础上：viewresidual diagnostics Correlogram-Q-statistics。结果如图：由结果可知，累积 Q 统计量，为 21.013，p 值为 0.859，因此不能拒绝原假设， 可以认为模型较好的拟合了数据。（11）进行动态预测，保存估计方程残差序列 se结果如下：（12）进行静态预测，对比静态预测结果与原数列 第一，静态预测结果如下：第二，对比预测结果与原数列 单击 Quick/Show, 进入 CPI 和 CPID, 然后选择 View/Graph/Line 来显示两个序列：结果如下：（13）将原数据、静态预测结果、动态预测结果和动态预测结果两个标准差范 围放在一个图表中进行比较。采用命令窗口：plot rgdp1 rgdp1f rgdp2f rgdp2f+2*se rgdp2f-2*se结果如下：