时间序列上机操作.docx
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时间序列上机操作
第一讲:
基本的eviews操作(包括试验一和实验二)
实验一EVIEWS中时间序列相关函数操作
【实验目的】熟悉Eviews的操作:
菜单方式,命令方式;
练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。
【实验内容】
一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式;
二、各种常用差分函数表达式;
三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数;
【实验步骤】
一、EViews软件的常用菜单方式和命令方式;
㈠创建工作文件
⒈菜单方式
启动EViews软件之后,进入EViews主窗口
在主菜单上依次点击File/New/Workfile,即选择新建对象的类型为工作文件,将弹出一个对话框,由用户选择数据的时间频率(frequency)、起始期和终止期。
选择时间频率为Annual(年度),再分别点击起始期栏(Startdate)和终止期栏(Enddate),输入相应的日期,然后点击OK按钮,将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
工作文件窗口是EViews的子窗口,工作文件一开始其中就包含了两个对象,一个是系数向量C(保存估计系数用),另一个是残差序列RESID(实际值与拟合值之差)。
⒉命令方式
在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,也可以建立工作文件。
命令格式为:
CREATE时间频率类型起始期终止期
则菜单方式过程可写为:
CREATEA19851998
㈡输入Y、X的数据
⒈DATA命令方式
在EViews软件的命令窗口键入DATA命令,命令格式为:
DATA<序列名1><序列名2>…<序列名n>
本例中可在命令窗口键入如下命令:
DATAYX
⒉鼠标图形界面方式
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/NewObject,对象类型选择Series,并给定序列名,一次只能创建一个新序列。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象,选择Edit+/-,进入编辑状态,输入数据。
㈢生成log(Y)、log(X)、X^2、1/X、时间变量T等序列
在命令窗口中依次键入以下命令即可:
GENRLOGY=LOG(Y)
GENRLOGX=LOG(X)
GENRX1=X^2
GENRX2=1/X
GENRT=@TREND(84)
㈣选择若干变量构成数组,在数组中增加变量。
在工作文件窗口中单击所要选择的变量,按住Ctrl键不放,继续用鼠标选择要展示的变量,选择完以后,单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中点击Open/asGroup,则会弹出数组窗口,其中变量从左至右按在工作文件窗口中选择变量的顺序来排列。
在数组窗口点击Edit+/-,进入全屏幕编辑状态,选择一个空列,点击标题栏,在编辑窗口输入变量名,再点击屏幕任意位置,即可增加一个新变量
增加变量后,即可输入数据。
点击要删除的变量列的标题栏,在编辑窗口输入新变量名,再点击屏幕任意位置,弹出RENAME对话框,点击YES按钮即可。
㈤在工作文件窗口中删除、更名变量。
⒈在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量并单击鼠标右键,在弹出的快捷菜单中选择Delete(删除)或Rename(更名)即可
⒉在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量,点击工作文件窗口菜单栏中的Objects/Deleteselected…(Renameselected…),即可删除(更名)变量
⒊在工作文件窗口中选取所要删除的变量,点击工作文件窗口菜单栏中的Delete按钮即可删除变量。
三、图形分析与描述统计分析
㈠利用PLOT命令绘制趋势图
在命令窗口中键入:
PLOTY
也可以利用PLOT命令将多个变量的变化趋势描绘在同一张图中,例如键入以下命令,可以观察变量Y、X的变化趋势
PLOTYX
㈡利用SCAT命令绘制X、Y的散点图
在命令窗口中键入:
SCATXY
则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型
二、各种常用差分函数表达式
表1-1:
1949年1月---1960年12月数据
1949年
1950年
1951年
1952年
1953年
1954年
1955年
1956年
1957年
1958年
1959年
1960年
1
112
115
145
171
196
204
242
284
315
340
360
417
2
118
126
150
180
196
188
233
277
301
318
342
391
3
132
141
178
193
236
235
267
317
356
362
406
419
4
129
135
163
181
235
227
269
313
348
348
396
461
5
121
125
172
183
229
234
270
318
355
363
420
472
6
135
149
178
218
243
264
315
374
422
435
472
535
7
148
170
199
230
264
302
364
413
465
491
548
622
8
148
170
199
242
272
293
347
405
467
505
559
606
9
136
158
184
209
237
259
312
355
404
404
463
508
10
119
133
162
191
211
229
274
306
347
359
407
461
11
104
114
146
172
180
203
237
271
305
310
362
390
12
118
140
166
194
201
229
278
306
306
337
405
432
(一)利用D(x)命令系列对时间序列进行差分(x为表1-1中的数据)。
1、在命令窗口中键入:
genrdx=D(x)
则生成的新序列为序列x的一阶差分序列
2、在命令窗口中键入:
genrdxn=D(x,n)
则生成的新序列为序列x的n阶差分。
3、在命令窗口中键入:
genrdxs=D(x,0,s)
则生成的新序列为序列x的对周期长度为s一阶季节差分。
4、在命令窗口中键入:
genrdxsn=D(x,n,s)
则生成的新序列为对周期长度为s的时间序列x取一阶季节差分后的序列再取n阶差分。
5、在命令窗口中键入:
genrdlx=Dlog(x)
则生成的新序列为x取自然对数后,再取一阶差分。
6、在命令窗口中键入:
genrdlxsn=Dlog(x,n,s)
则生成的新序列为周期长度为s的时间序列x先取自然对数,再取一阶季节差分,然后再对序列取n阶差分。
在EVIEWS中操作的图形分别为:
三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数;
(一)观察时间序列的自相关图。
命令方式:
(1)在命令行输入命令:
Identx(x为序列名称);
(2)然后在出现的对话框中输入滞后时期数。
(可取默认数)
菜单方式:
(1)双击序列图标。
菜单操作方式:
View—>Correlogram,
在出现的对话框中输入滞后数。
(可取默认数)
(二)练习:
观察一些文件中的序列自相关函数Autocorrelation,偏自相关函数Partialautocorrelation的特征
实验二时间序列平稳性和随机性检验
1.平稳性检验(分别通过时序图和自相关图检验):
见教材例2.1.例2.2.例2.3.
例2.1(数据附录1.2)
例2.2(数据附录1.3)
例2.3(数据附录1.4)
2.白噪声检验(分别通过自相关图和Q统计量的p值来进行检验)
见课本例2.5(数据附录1.5).
习题2.2
1.时序图:
2.计算自相关系数:
第二讲:
ARMA模型的建立、识别、估计、检验、预测
【实验目的】熟悉对零均值平稳序列建立ARMA模型的前三个阶段:
模型识别、模型参数估计、诊断检验。
(1)根据时间序列自相关图对零均值平稳序列进行初步的模型识别。
(2)运用Eviews软件估计ARMA模型参数。
对所建立的模型是否为适应性模型进行诊断检验。
【实验内容】
模型识别
根据零均值平稳化后的序列的自相关函数和偏自相关函数表现出的特征,对序列进行初步的模型识别(注:
这种方法并不总是有效)。
模型参数估计
Eviews建立ARMA模型的命令用到AR、MA、SAR,SMA等参数项。
其中SAR、SMA两参数在建立季节性时间序列模型时要用到。
例如:
对一个零均值的平稳序列x建立ARMA(2,1)模型,
(1)命令操作方式为:
lsxar
(1)ar
(2)ma
(1)
(2)菜单操作方式:
Quick---Estimateequation,输入:
xar
(1)ar
(2)ma
(1),OK。
以上述操作方式建模时,Eviews自动采用非线性最小二乘法估计模型参数。
模型的诊断检验:
1.判断模型是否为适应性模型
判断模型是否为序列的适应性模型,主要根据模型残差是否为白噪声来判断,若残差是白噪声,则可认为此模型是序列的适应性模型,否则,不是。
Eviews操作:
在模型窗口,View----Residualtests----Correlogram—Qstatistics
根据输出的残差的Q统计量判断残差是否为白噪声序列。
2.模型中各项的取舍
若建立的模型为适应性模型,还要看输出项中各变量是否显著(通过输出结果中的t统计量值及相应的P值),对不显著的项,要剔除,然后重新建模。
3.模型的选择(定阶)
对于同一个序列来说,可能有多个适应性模型,要从这多个适应性模型中选择,通常根据多个模型输出项中的赤池信息准则(AIC,Akaikeinfocriterion)和施瓦茨准则(SBC,SchwartzBayescriterion)进行比较,一般认为这两个统计量值越小的模型越好。
4.模型平稳性和可逆性的判断
判断模型是适应性模型后,还应判断模型是否平稳和可逆,判断方法如下。
模型输出结果最下方输出的两项,ARinvertedroot(如果有的话)和MAinvertedroot(如果有的话),其含义分别为:
invertedARroot:
为模型自回归AR部分所对应的差分方程的特征方程的特征根。
若特征根的绝对值都小于1,则说明模型是平稳的;若其中有大于或等于1的,说明模型非平稳;若有等于1或很接近于1的,说明原序列为单位根过程,需要先对序列进行差分平稳化变换(有几个单位根,作几阶差分变换),然后建模。
invertedMAroot:
为模型移动平均MA部分所对应的差分方程的特征方程的特征根。
若特征根绝对值都小于1,则说明模型是可逆的;若有大于或等于1的,说明模型不可逆;若有等于1或很接近于1的,则很有可能在数据处理过程中,对原序列过度差分了,这时需要减少对序列差分的阶数,再重新建模。
例3.13等时间间隔,连续读取70个某次化学反应的过程。
数据见附录1.8
1.模型识别
根据零均值平稳化后的序列的自相关函数和偏自相关函数表现出的特征,对序列进行初步的模型识别(注:
这种方法并不总是有效)。
1).时序图
2).自相关图和偏自相关图
自相关图显示,p<0.05,所以该序列非白噪声。
2.模型估计
根据自相关图可知,自相关图2阶截尾。
所以选择MA
(2)模型
1)MA
(2)模型估计(OLS估计)
估计结果:
DependentVariable:
X
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/12Time:
11:
27
Sample:
170
Includedobservations:
70
Convergenceachievedafter7iterations
Backcast:
-10
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
51.16381
1.289980
39.66249
0.0000
MA
(1)
-0.323107
0.121043
-2.669354
0.0095
MA
(2)
0.313320
0.121452
2.579782
0.0121
R-squared
0.181611
Meandependentvar
51.12857
AdjustedR-squared
0.157182
S.D.dependentvar
11.90898
S.E.ofregression
10.93305
Akaikeinfocriterion
7.663370
Sumsquaredresid
8008.621
Schwarzcriterion
7.759734
Loglikelihood
-265.2180
F-statistic
7.434104
Durbin-Watsonstat
1.974944
Prob(F-statistic)
0.001214
InvertedMARoots
.16-.54i
.16+.54i
模型检验,
残差白噪声检验:
Eviews操作:
在模型窗口,View----Residualtests----Correlogram—Qstatistics
p>0.05,所以残差为白噪声序列,所以模型拟合显著有效
参数显著性检验,通过估计结果图,可看到p<0.05,所以参数均显著。
2)AR
(1)估计
根据偏自相关图可知,自相关图1阶截尾。
所以选择AR
(1)模型
估计结果
DependentVariable:
X
Method:
LeastSquares
Date:
11/23/12Time:
11:
35
Sample(adjusted):
270
Includedobservations:
69afteradjustingendpoints
Convergenceachievedafter3iterations
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
51.29213
0.931844
55.04368
0.0000
AR
(1)
-0.424903
0.116343
-3.652167
0.0005
R-squared
0.166027
Meandependentvar
51.18841
AdjustedR-squared
0.153580
S.D.dependentvar
11.98562
S.E.ofregression
11.02691
Akaikeinfocriterion
7.667111
Sumsquaredresid
8146.708
Schwarzcriterion
7.731868
Loglikelihood
-262.5153
F-statistic
13.33832
Durbin-Watsonstat
1.738796
Prob(F-statistic)
0.000511
InvertedARRoots
-.42
估计结果:
xt=51.2921-0.4249xt-1
模型检验
残差白噪声检验:
残差白噪声检验:
Eviews操作:
在模型窗口,View----Residualtests----Correlogram—Qstatistics
p>0.05,所以残差为白噪声序列,所以模型拟合显著有效
参数显著性检验,通过估计结果图,可看到p<0.05,所以参数均显著。
3.模型优化
通过MA
(2)和AR
(1)模型估计结果图可知,AR
(1)模型的AIC和SBC值都小于MA
(2)模型的,因此,选择模型AR
(1)模型。
4.模型平稳性和可逆性的判断
判断模型是适应性模型后,还应判断模型是否平稳和可逆,判断方法如下。
模型输出结果最下方输出的两项,ARinvertedroot(如果有的话)和MAinvertedroot(如果有的话),其含义分别为:
invertedARroot:
为模型自回归AR部分所对应的差分方程的特征方程的特征根。
若特征根的绝对值都小于1,则说明模型是平稳的;若其中有大于或等于1的,说明模型非平稳;若有等于1或很接近于1的,说明原序列为单位根过程,需要先对序列进行差分平稳化变换(有几个单位根,作几阶差分变换),然后建模。
invertedMAroot:
为模型移动平均MA部分所对应的差分方程的特征方程的特征根。
若特征根绝对值都小于1,则说明模型是可逆的;若有大于或等于1的,说明模型不可逆;若有等于1或很接近于1的,则很有可能在数据处理过程中,对原序列过度差分了,这时需要减少对序列差分的阶数,再重新建模。
第三讲ARIMA模型案例
例:
对1952-1988年中国农业实际国民收入指数序列建模
一、获得观察值序列
二、判断序列的平稳性
序列时序图
图3.1
通过时序图可知,该序列非平稳
三、对原序列进行差分运算
1阶差分
输入:
genrdx=d(x)
产生原序列的一阶差分序列dx,
图3.21阶差分后时序图
1阶差分后时序平稳
1阶差分后序列自相关图
图3.21阶差分后序列自相关图
自相关图显示差分后序列有很强的自相关性,所以可以认为1阶差分后序列平稳。
四、对平稳的一阶差分后序列进行白噪声检验
一阶差分后序列的自相关图显示,在K<9时,均发现p<0.05,所以认为一阶差分后序列非白噪声。
五、对平稳非白噪声差分序列拟合ARMA模型
通过图3.3可知,自相关图1阶截尾,偏自相关图不截尾。
因此,可以用ARIMA(0,1,1)模型进行拟合。
利用OLS估计方程,
输入lsdxcma
(1)
DependentVariable:
DX
Method:
LeastSquares
Date:
11/29/12Time:
21:
18
Sample(adjusted):
19531988
Includedobservations:
36afteradjustingendpoints
Convergenceachievedafter9iterations
Backcast:
1952
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
5.015443
2.129502
2.355218
0.0244
MA
(1)
0.707873
0.126498
5.595937
0.0000
R-squared
0.318165
Meandependentvar
4.983333
AdjustedR-squared
0.298111
S.D.dependentvar
8.970762
S.E.ofregression
7.515597
Akaikeinfocriterion
6.925791
Sumsquaredresid
1920.463
Schwarzcriterion
7.013764
Loglikelihood
-122.6642
F-statistic
15.86545
Durbin-Watsonstat
2.041516
Prob(F-statistic)
0.000340
InvertedMARoots
-.71
表3.1OLS估计结果
拟合结果为:
(1-B)xt=5.0154+εt+0.7078εt-1
六、对残差序列进行检验
在方程窗口中点击view-residtest
图3.3残差白噪声检验图
通过图3.3Q统计量对应的p可知,p>0.05,因此,该残差序列为白噪声序列。
参数显著性检验显示,c和ma
(1)均显著。
七、序列预测
在方程窗口中,点击forecast在forecastname中输入xf,samplerange中输入1952-1990.method中点static,最后点ok。
得到1989和1990年预测值。
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