假设我要写一篇关于第三产业的时间序列分析。
1.第三产业重要性凸显，而且对第一二产业有反哺作用，研究目的：验证第三产业在产业结构优化中占重要地位，并找到让第三产业从此又好又快发展之的方法。
2.数据来源：统计年鉴或者统计局官网。
3.数据怎么来，什么过程：先用Eviews对数据进行预处理，数据选78年至今的第三产业产值占GDP比重。常理来说，这个走线应该比较陡峭，但我想用ARIMA模型，就先做个预处理，把线弄得看上去平稳点，然后用ADF检验，检验的确平稳了，放心了，开始定阶。
定阶是最重要的一步，先用EVIEW刚刚作出的自相关和偏相关的函数图来判断，不同阶数看着列，多列几个最后对比一下列好了就对结果里的决定系数，AIC,SC等参数来判断模型列的好不好。如果觉着模型和自己预期太远，再试着加常数项和趋势项。
定完模型，开始检验，提残差序列，对其随机性进行检验，看残差序列中的数据是不是相互独立的。
实证分析，把模型套到78至今的第三产业产值中进行拟合，看看预测值和真实值有没有差太多，然后再预测接下来个几年的数据。
最后把分析出来的数据什么的用来提一些建议啊政策啊，点一下主题，第三产业真的在产业结构优化中占了重要地位呢，从此真的又好又快发展了呢什么什么的。
大概就这些了，非常详细了。只是一个思路，不要用在你自己的毕业论文上。
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