案例一 时间序列数据平稳性检验实验指导
一、实验目的：
理解经济时间序列存在的不平稳性，掌握对时间序列平稳性检验的步骤和各种方法，认识利用不平稳的序列进行建模所造成的影响。
二、基本概念：
如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两个时期间的间隔，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它是宽平稳的。
时序图 ADF检验 PP检验
三、实验内容及要求： 1、实验内容：
用Eviews5.1来分析1964年到1999年中国纱产量的时间序列，主要内容： （1）、通过时序图看时间序列的平稳性，这个方法很直观，但比较粗糙； （2）、通过计算序列的自相关和偏自相关系数，根据平稳时间序列的性质观察其平稳性； （3）、进行纯随机性检验； （4）、平稳性的ADF检验； （5）、平稳性的pp检验。 2、实验要求：
（1）理解不平稳的含义和影响；
（2）熟悉对序列平稳化处理的各种方法；
（2）对相应过程会熟练软件操作，对软件分析结果进行分析。
四、实验指导 （1）、绘制时间序列图
时序图可以大致看出序列的平稳性，平稳序列的时序图应该显示出序列始终围绕一个常数值波动，且波动的范围不大。如果观察序列的时序图显示出该序列有明显的趋势或周期，那它通常不是平稳序列，现以1964-1999年中国纱年产量序列（单位：万吨）来说明。
在EVIEWS中建立工作文件，在“Workfile structure type”栏中选择“Dated-regular frequency”，在右边的“Date specification”中输入起始年1964，终止年1999，点击ok则建立了工作文件。找到中国纱年产量序列的excel文件并导入命名该序列为sha，见图1-2。
图1-1 建立工作文件
图1-2
创建新序列SHA，如图1-2。点击主菜单Quick/Graph就可作图，见图1-3，分别是折线图（Line graph）、条形图（Bar graph）、散点图（Scatter）等，也可双击序列名，出现显示电子表格的序列观测值，然后点击工具栏的View/Graph。如果选择折线图，出现图1-4的对话框，在此对话框中键入要做图的序列，点击OK则出现折线图，横轴表示时间，纵轴表示纱产量，见图1-5，选择图1-5上工具栏options可以对折线图做相应修饰。点击主菜单的Edit/Copy，然后粘贴到文档就变成了如图1-6的折线图。
图1-3
图1-4
图1-5
600500400300200100019651970197519801985SHA19901995 图1-6
从图1-6可以看出，纱产量呈现波动中上升的趋势，显然不平稳，所以不是一个平稳序列。这一结论，还可以通过平稳性统计检验来进一步说明。 （2）、通过相关图做平稳性判断
为了进一步的判断序列SHA的平稳性，需要绘制出该序列的自相关图。双击序列名sha出现序列观测值的电子表格工作文件，点击View/Correlogram，出现图1-7的相关图设定对话框，上面选项要求选择对谁计算自相关系数：原始序列（Level）、一阶差分（1st difference）和二阶差分（2nd difference），默认是对原始序列显示相关图。下面指定相关图显示的最大滞后阶数k，若观测值较多，k可取?T/10?或?T?；若样本量较小k一般取?T/4?（T表
??示时间序列观测值个数，?。若序列是季节数据，一般k取季?表明不超过其的最大整数）
节周期的整数倍。设定完毕点击OK就出现图1-8的序列相关图和相应的统计量。