在时间序列分析中，ARIMA模型因其对平稳与非平稳序列的兼容性，被广泛用于经济金融预测。模型能否准确反映数据特性，关键在于阶数的选定。通过EViews进行ARIMA建模时，定阶操作与准则选择显得尤为重要。围绕“eviews ARIMA如何定阶，eviews ARIMA定阶信息准则应怎样比较”这个问题，本文将逐步梳理具体流程与判断方法。

　　一、eviews ARIMA如何定阶

　　要在EViews中进行有效的ARIMA建模，正确设定自回归项、差分阶数与移动平均项的阶数是基础。以下是实现定阶的主要步骤：

　　1、平稳性检验并差分

　　在工作文件中导入时间序列后，先通过ADF单位根检验判断序列是否平稳。如果不平稳，应进行一阶或多阶差分，直到序列平稳。平稳后再建模才具备前提。

　　2、观察ACF与PACF图

　　在EViews中点击【View】→【Correlogram】，观察自相关图与偏自相关图的截尾与拖尾特征。截尾点常用于初步判断AR(p)或MA(q)的可能阶数。

　　3、使用自动建模工具

　　点击【Quick】→【Estimate ARIMA Model】，选择Auto选项，EViews会自动推荐最佳(p,d,q)组合，这在数据量大或模型复杂时尤为高效。

　　4、批量拟合多个模型

　　在【Estimate Equation】界面，手动输入不同的ARIMA组合进行拟合，并记录输出中的AIC、SC、HQ等信息准则值，为后续比较做准备。

　　5、使用Lag Length Criteria工具

　　在【View】→【Lag Structure】→【Lag Length Criteria】中选择候选最大阶数，EViews会返回多个模型组合及其对应信息准则，方便直观比较。

　　二、eviews ARIMA定阶信息准则应怎样比较

　　信息准则是评估模型优劣的核心依据。不同准则各有偏好，合理使用它们可以大幅提升建模准确度。以下是常见准则的解读与对比：

　　1、赤池信息准则AIC

　　AIC倾向于选择拟合效果更好但模型稍复杂的结构，对小样本数据较友好，但可能出现过拟合。适合需要重视预测能力的场景。

　　2、贝叶斯信息准则SC

　　SC相较AIC惩罚项更大，更偏向选择参数更少的模型，避免过拟合。适合追求模型简洁与解释性的分析任务。

　　3、汉南-奎因准则HQ

　　HQ处于AIC与SC之间，适用于样本量中等的情况，兼顾模型复杂度与拟合能力，常作为辅助判断标准。

　　4、比较方式的选择

　　一般建议优先考虑AIC和SC两个指标。若两者所选模型一致，可直接采用；若结果不一致，可根据研究目的偏向预测性或解释性方向，做出权衡。

　　5、结合残差检验最终确认

　　除信息准则外，还需查看模型残差的自相关性与正态性，确保最终模型的假设前提成立，避免因指标最优却违背建模逻辑而产生误导。

　　三、从定阶到稳健建模的后续操作

　　在初步定阶完成后，接下来还需围绕模型拟合效果、参数显著性和预测精度展开更细致工作：

　　1、检验参数显著性

　　点击模型输出的【View】→【Coefficient Diagnostics】，查看每个系数的t值与p值，若不显著，可尝试降阶或调整模型形式。

　　2、进行残差诊断

　　使用【View】→【Residual Tests】下的序列相关检验和白噪声检验，确认残差是否具备随机性，避免遗漏结构性信息。

　　3、开展滚动预测

　　利用【Forecast】功能进行样本外预测，通过对比预测值与实际值的误差水平，如均方误差与平均绝对误差，判断模型稳定性。

　　4、试验季节性ARIMA

　　若序列中明显包含季节波动，应采用SARIMA形式，在定阶时增加季节性参数项，并结合AIC、SC进行新一轮优化。

　　5、保存模型与图表结果

　　最终模型可通过【Name Save】命令保存为对象，图表可导出用于报告撰写，便于团队协作与后期更新。

　　总结

　　eviews ARIMA如何定阶，eviews ARIMA定阶信息准则应怎样比较，是时间序列建模中的关键起点。正确理解差分操作、掌握图形判断技巧，配合AIC、SC等多种准则进行模型对比，是构建高质量预测模型的基础。后续通过残差检验、滚动预测与季节性扩展等步骤，才能真正让ARIMA模型在实际预测中稳定发挥作用。