时间序列分析应用实例（使用Eviews软件实现）

引言
某公司的苹果来货量数据是以时间先后为顺序记录的一组数据，从计量经济学的角度来分类就是一组时间序列数据。为了提高苹果来货量预测的准确度以及预测结果的可信度，下面运用Eviews软件包（即Econometrics Views 计量经济学软件包）并结合计量经济学的理论知识，选取2017年1月至2019年4月的苹果来货量月度数据（事前对原始数据进行处理，把数值单位从吨转换为万吨）为样本数据，用一个时间序列模型来拟合上述样本数据，然后利用建立好的模型预测苹果未来几个月的来货量情况，并对预测结果进行分析。

1 平稳性检验

1.1 初步检验

设来货量时间序列为Qt，首先观察Qt的折线图，如图1所示：

图1 Qt的折线图

从图1可知，苹果来货量的月度数据总体呈下降趋势，并存在季节性因素，进而通过序列原水平的自相关系数图进一步探讨序列的平稳性，结果如图2所示：

图2 Qt的自相关系数图

从图2可以看到，所有的自相关系数（Autocorrelation）均落在2倍标准差之内（垂立的两道虚线表示2倍标准差），初步判定序列Qt是平稳的。下面运用ADF单位根检验法证明序列的平稳性。

1.2 ADF单位根检验
假设序列Qt的特征方程存在多个特征根，那么序列平稳的条件为所有特征根λi的绝对值均小于1，即所有特征根都在单位圆内。构造该ADF检验