Eviews作时间序列分析的一个实例
时间序列分析是作时间序列数据预测的一个重要部分，由于此次实验室竞赛也用到了时间序列分析，就在此说一下平稳性分析以及非平稳处理的方法： 1.判断平稳性 1.1平稳性的定义 （1）严平稳 严平稳 ...
原文：用EViews做时间序列SARIMA模型的傻瓜操作小记
去年用过EViews来做SARIMA模型，今天又要用到，结果操作全忘光了，好不容易摸索出来，故在此小记下。 . File gt New gt Workfile，出来窗口，Frequency，Start date和End date都是对等会要处理的时间序列说的，时间格式以月份为频率的xxxx.xx就可以了 . Workfile窗口中出来了，然后对空白处右键New Object，选择Series，至于 ...
2013-03-24 21:30 0 7958 推荐指数：
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R语言代写ARMA，ARIMA（Box-Jenkins），SARIMA和ARIMAX模型用于预测时间序列数据
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用R做时间序列分析之ARIMA模型预测
昨天刚刚把导入数据弄好，今天迫不及待试试怎么做预测，网上找的帖子跟着弄的。 第一步.对原始数据进行分析 一.ARIMA预测时间序列 指数平滑法对于预测来说是非常有帮助的，而且它对时间序列上面连续的值之间相关性没有要求。但是，如果你想使用指数平滑法计算出预测区间，那么预测误差 ...
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adf检验是用来检验序列是否平稳的方式，一般来说是时间序列中的一种检验方法。python中可使用现成的工具statsmodels来实现adf检验。 方法及参数： ADF检验总结一句话：如果序列是平稳的，则不存在单位根， 否则就会存在单位根。 同时，源数据 ...
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eviews面板数据的操作
数据结构： 打开eviews File>new>workfile Object>new object > pool 输入城市名称: _bj 下划线加名称（必须是英文），竖着输入 _tj _hb_sx_nmg 点击sheet ...