Eviews之ARIMA模型构建

不要私信我有关Eviews的内容，真的3年了，不记得了，谢谢理解。还有说改进意见的，您应该严格对待自己，我老师给这个课程作业过了就行，轮不到您来评头论足。如有骚扰者，我会拉黑并举报您^_^。私信是您的权利，同样，不回复以及拉黑举报亦是我的权利。

注：这只是本人的期末作业，上传只是为了作为参考，不论对错。有意见者可拉至底端查阅提供的参考文献，本人不提供任何指导。

eivews我真的不会了，都好几年前的作业了。做完作业就卸载没再用过了，大家可以在图书馆找资料参考如何操作。

题：七、某省1981—2019年的GDP（亿元）如下表。试建立ARIMA模型，并预测2020-2021年的GDP值。

解：

将题中的表格按顺序在Excel中排成两列后，保存在桌面。打开Eviews软件，点击File|Open|Foreign data as Workfile，找到并打开刚才制作的Excel表格，点击“完成”、“Yes”。

得到一个新的工作文件，双击其中的“gdp”。

弹出“series：GDP”界面，点击View|Graph,可以看到原序列GDP的图像是呈指数型上升。

点击View|Correlogram，得到原序列GDP的自相关图。

可以看到原序列是含有截距和时间趋势，下面进行ADF单位根检验。点击View|Unit Root Test。

可以得到，原序列的ADF检验的P值为1.000，因此原序列是非平稳序列。

为了消除原序列GDP的趋势，对序列GDP进行一阶自然对数差分。在Eviews的主界面Command中输入命令：series r=d(log(gdp)),按回车键，将生成新的序列R。然后绘制序列R的自相关图和Q统计量,点击View|Correlogram，默认设置选项。

点击“OK”，查看序列R的自相关图。

可以看到，新生成序列R的自相关函数没有与原序列GDP那样呈指数缓慢衰减，而是快速衰减，从而表明序列GDP的趋势基本得到消除。

点击R序列界面的View|Graph,可以看到R序列没有原序列GDP的趋势性，故而单位根检验时选择含有截距项不含时间趋势。

点击View|Unit Root Test，如下图设置，点击“OK”。

可以看到R序列的ADF检验结果，其中P值=0.0294

在Eviews软件的主界面Command中输入命令：series sr=r-r(-1)，得到r的一阶差分序列sr，点击View|Unit Root Test，如下图设置，点击“OK”。

可以看到，所有的t值的绝对值均小于ADF检验统计量的绝对值，且P值=0.000

点击View|Correlogram，点击“OK”，得到序列SR的自相关图。

从图中得出q=2，p=2。点击Eviews的主界面的Quick|Equation Estimation，在框中输入“d(log(gdp)) ar(2) ma(2)”。

可以看到该方程拟合较好，点击Equation|Proc|Make Residual Series，残差相关图如下：

最后序列拟合和预测步骤如下：

选择WorkFile中的gdp、gdpf、resid01，右键Open|as Group，打开这个Group，点击View|Graph|OK。

打开前面的Equation，点击Forest，由于题目要求预测2020、2021两年的GDP，故将原来的1981-2019改为1981-2021，点击Range将年份也改为1981-2021。

打开之前得到的Group文件，可以看到2020年GDPF对应值为47496.14，将其复制到GDP序列的2020年，如果无法粘贴，则删除原GDP序列，新建一个GDP1序列。

找到Equation|Estimate，将d(log(gdp1)) ar(2) ma(2)修改为d(log(gdp1)) ar(2) ma(2)，点击“确定”，再点击Equation|Forecast。

点击“OK”，查看GDP1F序列中的值，得到预测值2020年为47496.14亿元，2021年为53941.03亿元。

[1]新浪网. 单方程第5题ARIMA模型例5.9建立中国GDP对数序列的ARIMA模型

[2]学术无界.ARIMA模型简介及其Eviews操作