Eviews7.2模型建模与预测时间序列分析（数据平稳性检验）

一、平稳性检验

（1）绘制时序图

实验步骤：在EVIEWS中建立工作文件，在“Workfile structure type”栏中选择“Date-regular frequency”，在右边的“Date specification”中输入起始时间2000年1月，终止时间12月，点击OK就会建立工作文件。找到销售量的Excel文件并导入命名该序列为sales，做出折线图

从图可以看出，销售量在50到300以内来回波动，看似平稳。但是这一结论，可以通过平稳性统计检验来进一步说明。

（1） ADF检验

实验步骤：双击序列sales，点击view/unit root test，我们首先对序列本身进行单位根检验，在滞后阶数对话框选择SC准则自动选择阶数，分别采用带常数项，带常数项和趋势项以及什么都不带的方程进行ADF检验，下图显示的是带趋势项和常数项的方程进行ADF检验的结果。

从图可以看出，在显著性水平 0.01 下，接受存在一个单位根的原假设

二、纯随机性检验（自相关系数图）

绘制该序列自相关图（通过相关图做平稳性判断）。

实验步骤：双击序列名sales，点击View/Correlogram，选择：原始序列（Level）、一阶差分(

1st difference),设定完毕点击OK就出现如下图的序列相关图和相应的统计量

相关图的左半部分是自相关和偏自相关分析图，垂立的两道虚线表示 2 倍标准差。右半部分是滞后阶数、自相关系数、偏自相关系数、Q 统计量和相伴的概率。从自相关和偏自相关分析图可以看出自相关系数趋向 0 的速度相当缓慢，且滞后 6 阶之后自相关系数才落入 2 倍标准差范围以内，并且呈现的形式不具有周期波动趋势的时间序列典型的自相关图的形式，进一步表明序列是非平稳的。