在Eviews中对时间序列进行预测的详细步骤Word文件下载.docx
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在输入框中输入datagdp(本文采用的数据为1990—2012年的
GDP值)。
当然,data后面可以输入任何你想要定义的“英文名字”
输入datagdp后注意按回车键,弹出表格窗口后在其中输入数据(也可复制进去数据:
ctrl+v键)
二、平稳性检验
2.1在打开的数据窗口中点击View→Correlogram
(1)
在弹出的窗口中直接点OK即可↓
2.2自相关图和偏相关图进行分析:
最简单粗暴的方法就是看最右边的Prob值(即P值),当这列数据有多数都大于
0.05(置信水平)时为白噪声序列=序列是平稳的。
本文中GDP数据P值均小于
0.05,则为非白噪声。
需对序列进行差分。
三、取一阶差分
3.1在输入框中输入第二列代码,这代表将数据gdp进行一阶差分,一阶差分后的值命名为dgdp.按回车键
3.2在dgdp数据的窗口中重复2.1的操作,对序列的平稳性进行检验
得到结果如下:
惨!
还是非白噪声,只能进行二阶差分了!
四、取二阶差分
4.1如第三列代码所示(记得不能重复命名)
4.2对新的序列dgdp2进行平稳性检验,步骤同上,结果如下:
MYGOD!
看见了木有,这回是白噪声了,P值多数都大于0.05!
五、用最小二乘法对模型进行估计:
输入lsdgdp2car
(2)(探索性建模)5.1AR
(2)模型结果 (准确的说这个模型应该是ARIMA的疏系数模型,本文重点不在这!
如有需要请私信我!
)
5.2MA
(2)模型结果
5.3优化模型:
根据AIC和SBC准则选择模型,值越小的拟合效果越好,本文的选择MA
(2)模型。
5.4对模型进行检验:
View→ResidualTests→CorrelogramQstatistics
检验结果如下:
P值大于0.05,为白噪声序列,则平稳。
六、预测
在模型输出结果窗口那(5.4图那),菜单栏由Forecast进行预测,注意步骤如下:
6.1如要预测下一期的数值记得先将数据范围进行修改在(1.3那的窗口处)在Range那对1990 2012双击;
弹出窗口后进行数据修改
将2012改成2013(你想多预测也行,可以试试看(坏笑,其实不能预测太多))
6.2改了数据范围后,去5.4的那个窗口点Forecast。
在弹出的窗体中,有个method
的框,默认的是动态的,你要点static,然后点OK。
6.3新生成的变量自动命名为dgdp2f,(这个名字只是一个名字!
你就算把它改成gdp,它的数值还是二阶差分后的数值!
重点来了!
如何根据二阶差分后的数值计算原数值(就是实际上你要预测的那个值),干货公式如下:
x 2x x ▽2x
t t1 t 2 t t
如果你幸运的只做到了一阶差分,想知道原数值,公式如下:
t
1
x x ▽x
结束语
本人做学年论文用到这个方法,苦于网上找到不具体怎么做。
然后....然后 我
的小宇宙爆发了!
(其实是自己翻书之后找老师确认了,嘿嘿)。
学统计学的孩纸们加油!
哦,对啦,其实除了一阶差分和二阶差分也可以取对数什么的,但GDP的数据好像是取了对数也作用不大。
还是一句话,如有具体问题请私信我!
有缘的话我会回答你的问题的!