时间序列分析作业.doc
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时间序列分析作业
1、数据收集
通过长江证券金长江网上交易软件收集中信证券（600030）股价数据（2010-7-1~2011-5-9，共200组），保存文件，命名为“股价数据”。
2、工作表建立
打开eviews，点击file下拉菜单中的new项选择workfile项，弹出窗口如下：
（1）、在datespecification中选择integerdate。
（2）、在start和end中分别输入“1”“200”
（3）、在wf项后面的框中输入工作表名称hr，点击ok。
窗口如下：
3、数据导入
在hr工作文件的菜单选项中选择pro，在弹出的下拉菜单中选择import，然后再下拉二级菜单中选择readtext-lotus-excell，找到数据，双击弹出如下对话框：
默认dateorder，选择右边upper-leftdatacell下面的空格填写，输入excel中第一个有效数据单元格地址B6，在namesforseriesornumberifnamedinfile中输入序列名称，不妨设为s，点击ok，导入数据。
4、平稳性检验
点击s序列，选择菜单view/correlogram，弹出correlogramspecification对话框，如下图，在对话框中默认level，lagstoinclude改为20（200/10），可得下图：
序列的自相关系数没有很快的趋近0，说明原序列是非平稳的序列。
5、对原序列做对数差分处理
A、在主窗口输入smpl2200，对样本数据进行选取，
B、在主命令窗口输入seriesis=log（s）-log（s（-1））
可以得到新的序列is
对is序列做同上的平稳性检验可以得到如下图：
可以看出，自相关系数和偏相关系数很快的接近于0，故该序列是平稳的。
根据上图，初步将模型的阶数拟定为p=5，q=5。
6、不同的阶数（p，q）对应的统计表
对is序列建立ARMA模型，其各个不同的p、q下的估计结果整理成表格的形式，不要只是截图放在上面；表格中须包含估计系数、标准差、t统计量值及p值、调整后的可决系数及AIC、SC等统计表如下表：
（p，q）
估计
系数
标准差
t统计量
p值
调整可决系数
AIC
SC
（1,1）
AR
（1）
-0.8250
0.1163
-7.0929
0.0000
0.0178
-4.4604
-4.4271
MA
（1）
0.9116
0.0868
10.5018
0.0000
（1,2）
AR
（1）
-0.8401
0.1363
-6.1636
0.0000
0.0133
-4.4508
-4.4009
MA
（1）
0.9427
0.1545
6.1022
0.0000
MA
（2）
0.0236
0.0862
0.2733
0.7849
（1,3）
AR
（1）
-0.7647
0.1686
-4.5365
0.0000
0.0163
-4.4489
-4.3825
MA
（1）
0.8689
0.1790
4.8541
0.0000
MA
（2）
0.0874
0.0962
0.9092
0.3644
MA（3）
0.0991
0.0807
1.2290
0.2206
（1,4）
AR
（1）
-0.7578
0.2163
-3.5030
0.0006
0.0112
-4.4388
-4.3558
MA
（1）
0.8620
0.2276
3.7876
0.0002
MA
（2）
0.0872
0.0986
0.8852
0.3772
MA（3）
0.0973
0.0949
1.0258
0.3063
MA（4）
-0.0050
0.0923
-0.0537
0.9573
（1,5）
AR
（1）
0.4881
0.2606
1.8732
0.0626
0.0286
-4.4516
-4.3520
MA
（1）
-0.4252
0.2582
-1.6467
0.1013
MA
（2）
-0.0266
0.0784
-0.3394
0.7347
MA（3）
0.1316
0.0770
1.7087
0.0891
MA（4）
-0.0843
0.0838
-1.0055
0.3159
MA（5）
0.2021
0.0745
2.7129
0.0073
（2,1）
AR
（1）
0.8116
0.3243
2.5024
0.0132
0.0076
-4.4416
-4.3916
AR
（2）
0.0054
0.0945
0.0573
0.9544
MA
（1）
-0.7388
0.3157
-2.3400
0.0203
（2,2）
AR
（1）
-0.0295
0.2814
-0.1049
0.9166
0.0190
-4.4481
-4.3815
AR
（2）
0.7062
0.2100
3.3630
0.0009
MA
（1）
0.1616
0.2984
0.5415
0.5888
MA
（2）
-0.7042
0.2524
-2.7899
0.0058
（2,3）
AR
（1）
-0.0115
0.2478
-0.0464
0.9630
0.0184
-4.4426
-4.3592
AR
（2）
0.6425
0.2391
2.6866
0.0079
MA
（1）
0.1025
0.2541
0.4034
0.6871
MA
（2）
-0.6424
0.2643
-2.4303
0.0160
MA（3）
0.0793
0.0910
0.8721
0.3843
（2,4）
AR
（1）
-0.0380
0.3481
-0.1090
0.9133
0.0135
-4.4327
-4.3327
AR
（2）
0.6459
0.2338
2.7630
0.0063
MA
（1）
0.1259
0.3548
0.3547
0.7232
MA
（2）
-0.6548
0.2541
-2.5773
0.0107
MA（3）
0.0836
0.0901
0.9286
0.3543
MA（4）
0.0250
0.1089
0.2298
0.8185
（2,5）
AR
（1）
0.0463
0.2967
0.1559
0.8763
0.0200
-4.4344
-4.3177
AR
（2）
0.3905
0.2898
1.3474
0.1795
MA
（1）
0.0266
0.2960
0.0897
0.9286
MA
（2）
-0.4050
0.2886
-1.4031
0.1622
MA（3）
0.0892
0.0808
1.1032
0.2713
MA（4）
0.0174
0.0949
0.1834
0.8547
MA（5）
0.1443
0.0931
1.5500
0.1228
（3,1）
AR
（1）
0.7126
0.3547
2.0088
0.0460
0.0072
-4.4325
-4.3656
AR
（2）
-0.0333
0.0923
-0.3611
0.7184
AR（3）
0.0729
0.0838
0.8702
0.3853
MA
（1）
-0.6388
0.3519
-1.8155
0.0710
（3,2）
AR
（1）
-0.1231
0.3087
-0.3987
0.6906
0.0169
-4.4374
-4.3537
AR
（2）
0.6392
0.2538
2.5189
0.0126
AR（3）
0.0767
0.0902
0.8502
0.3963
MA
（1）
0.2163
0.3048
0.7096
0.4788
MA
（2）
-0.6242
0.2970
-2.1019
0.0369
（3,3）
AR
（1）
0.0464
0.1979
0.2345
0.8149
0.0686
-4.4865
-4.3861
AR
（2）
-0.3631
0.1473
-2.4659
0.0146
AR（3）
0.7630
0.1881
4.0557
0.0001
MA
（1）
0.0368
0.2322
0.1584
0.8743
MA
（2）
0.4802
0.1706
2.8141
0.0054
MA（3）
-0.6952
0.2313
-3.0060
0.0030
（3,4）
AR
（1）
0.0616
0.2559
0.2406
0.8101
0.0647
-4.4774
-4.3603
AR
（2）
-0.3505
0.1931
-1.8154
0.0711
AR（3）
0.7783
0.2452
3.1735
0.0018
MA
（1）
0.0460
0.2680
0.1717
0.8639
MA
（2）
0.4516
0.2523
1.7897
0.0751
MA（3）
-0.7120
0.3032
-2.3480
0.0199
MA（4）
-0.0359
0.0939
-0.3821
0.7028
（3,5）
AR
（1）
0.5355
0.3220
1.6632
0.0979
0.0275
-4.4335
-4.2997
AR
（2）
0.2973
0.2927
1.0156
0.3111
AR（3）
-0.3590
0.2751
-1.3048
0.1936
MA
（1）
-0.4640
0.3209
-1.4461
0.1498
MA
（2）
-0.3342
0.2878
-1.1610
0.2471
MA（3）
0.4477
0.2721
1.6453
0.1016
MA（4）
-0.0483
0.1042
-0.4636
0.6435
MA（5）
0.1675
0.0972
1.7235
0.0864
（4,1）
AR
（1）
-0.7974
0.1359
-5.8691
0.0000
0.0104
-4.4264
-4.3424
AR
（2）
0.0955
0.0928
1.0290
0.3048
AR（3）
0.1108
0.0923
1.1998
0.2317
AR（4）
0.0193
0.0815
0.2364
0.8134
MA
（1）
0.8997
0.1138
7.9095
0.0000
（4,2）
AR
（1）
-0.1307
0.4714
-0.2771
0.7820
0.0119
-4.4228
-4.3221
AR
（2）
0.6336
0.3490
1.8158
0.0710
AR（3）
0.0779
0.1004
0.7760
0.4387
AR（4）
0.0005
0.1144
0.0048
0.9962
MA
（1）
0.2232
0.4662
0.4787
0.6327
MA
（2）
-0.6175
0.3849
-1.6045
0.1103
（4,3）
AR
（1）
0.1247
0.4091
0.3047
0.7609
0.0643
-4.4725
-4.3550
AR
（2）
-0.3675
0.2106
-1.7455
0.0825
AR（3）
0.7907
0.3195
2.4751
0.0142
AR（4）
-0.0454
0.1084
-0.4186
0.6760
MA
（1）
-0.0103
0.4080
-0.0251
0.9800
MA
（2）
0.4636
0.2817
1.6454
0.1016
MA（3）
-0.7304
0.4010
-1.8217
0.0701
（4,4）
AR
（1）
0.8564
0.0390
21.9537
0.0000
0.0597
-4.4626
-4.3283
AR
（2）
0.1159
0.0556
2.0834
0.0386
AR（3）
0.7237
0.0550
13.1636
0.0000
AR（4）
-0.8554
0.0379
-22.5608
0.0000
MA
（1）
-0.7907
0.0187
-42.2067
0.0000
MA
（2）
-0.1694
0.0303
-5.5921
0.0000
MA（3）
-0.7895
0.0222
-35.6174
0.0000
MA（4）
0.9607
0.0137
70.1511
0.0000
（4,5）
AR
（1）
0.9432
0.5337
1.7671
0.0788
0.0439
-4.4411
-4.2900
AR
（2）
0.3895
0.5392
0.7224
0.4710
AR（3）
-0.7435
0.3108
-2.3922
0.0177
AR（4）
0.0519
0.3900
0.1330
0.8943
MA
（1）
-0.8887
0.5364
-1.6567
0.0993
MA
（2）
-0.4636
0.5164
-0.8978
0.3705
MA（3）
0.8633
0.3441
2.5089
0.0130
MA（4）
-0.0969
0.4762
-0.2036
0.8389
MA（5）
0.0726
0.0926
0.7842
0.4339
（5,1）
AR
（1）
0.4242
0.3788
1.1197
0.2643
0.0178
-4.4247
-4.3236
AR
（2）
-0.0210
0.0836
-0.2512
0.8020
AR（3）
0.0760
0.0784
0.9698
0.3334
AR（4）
-0.0527
0.0839
-0.6278
0.5309
AR（5）
0.1621
0.0751
2.1594
0.0321
MA
（1）
-0.3477
0.3829
-0.9082
0.3649
（5,2）
AR
（1）
0.7318
0.1289
5.6790
0.0000
0.0448
-4.4476
-4.3297
AR
（2）
-0.8080
0.1416
-5.7047
0.0000
AR（3）
0.1357
0.1064
1.2757
0.2036
AR（4）
-0.0955
0.0927
-1.0301
0.3043
AR（5）
0.2133
0.0756
2.8219
0.0053
MA
（1）
-0.6603
0.1161
-5.6889
0.0000
MA
（2）
0.8108
0.1156
7.0137
0.0000
（5,3）
AR
（1）
0.4310
0.2077
2.0757
0.0393
0.0367
-4.4343
-4.2995
AR
（2）
0.3119
0.2006
1.5548
0.1217
AR（3）
-0.5747
0.1925
-2.9857
0.0032
AR（4）
0.0114
0.0898
0.1274
0.8988
AR（5）
0.1619
0.0843
1.9192
0.0565
MA
（1）
-0.3535
0.2009
-1.7595
0.0801
MA
（2）
-0.3458
0.1898
-1.8216
0.0701
MA（3）
0.6493
0.1775
3.6587
0.0003
（5,4）
AR
（1）
0.9424
0.5983
1.5751
0.1169
0.0453
-4.4383
-4.2867
AR
（2）
0.4628
0.5750
0.8050
0.4219
AR（3）
-0.8087
0.3199
-2.5276
0.0123
AR（4）
0.0245
0.4461
0.0550
0.9562
AR（5）
0.0482
0.0768
0.6274
0.5312
MA
（1）
-0.8888
0.6022
-1.4760
0.1416
MA
（2）
-0.5454
0.5417
-1.0067
0.3154
MA（3）
0.9331
0.3637
2.5657
0.0111
MA（4）
-0.0522
0.5335
-0.0978
0.9222
（5,5）
AR
（1）
-0.2207
0.2478
-0.8905
0.3743
0.2329
-4.6521
-4.4837
AR
（2）
0.5246
0.1657
3.1654
0.0018
最小
AR（3）
0.5804
0.0338
17.1752
0.0000
AR（4）
-0.3397
0.1408
-2.4117
0.0169
AR（5）
-0.6602
0.2057
-3.2088
0.0016
MA
（1）
0.3562
0.2300
1.5485
0.1232
MA
（2）
-0.4450
0.1299
-3.4264
0.0008
MA（3）
-0.7621
0.0645
-11.8208
0.0000
MA（4）
0.4290
0.1711
2.5067
0.0131
MA（5）
0.9769
0.2488
3.9271
0.0001
7、IAR、IMA判别
从上表可以看出，对应的p=5，q=5时，AIC的值最小。
且从回归输出可以看出此时对应的IAR为虚根，其模为0.939＜1，IMA为虚根，其模为0.993＜1，满足题意。
故
IS=0+[AR
（1）=-0.220663319179,AR
（2）=0.524648611464,AR（3）=0.580391980871,AR（4）=-0.339657902652,AR（5）=-0.660162055075,MA
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8、对模型的检验
操作方法：
对于7中所得窗口，分别点击点击view下拉二级菜单的residualtest下拉的三级菜单correlogram-q
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