实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作Word格式文档下载.docx
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复习:
EViews软件的常用菜单方式和命令方式;
(一)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
(二)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。
(三)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)
(四)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。
(五)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。
练习一:
各种常用函数表达式
实验文件:
操作文件:
usagnp.wf1(美国1947年第一季度~1970年第四季度GNP数据)
实验内容:
(一)理解Eviews中各种差分函数的含义。
在Eviews软件中,通过函数D(x,n,s)来实现对时间序列的差分运算,其中:
x为时间序列的名称,n为差分的阶数,s为季节长度。
如D(x)为一阶差分,D(x,2)为二阶差分,D(x,0,4)对周期长度为4的序列求一阶季节差分等等。
在Eviews软件中,通过函数Dlog(x,n,s)来实现对时间序列的对数差分运算。
步骤:
(1)打开该文件,观察序列usagnp的趋势图的特征
Plotusagnp
(2)对序列取对数,观察其趋势图。
Genrlngnp=log(usagnp)
(或直接输入plotlog(usagnp),下同)
(3)对该序列取一阶差分,生新的序列,并观察其趋势图。
Genrdgnp=d(usagnp)
plotdgnp
(或直接输入plotd(usagnp),下同)
(4)对该序列取一阶季节差分,生新的序列dsgnp,并观察其趋势图:
Genrdsgnp=d(usagnp,0,4)
plotdsgnp。
(5)对该序列的自然对数取一阶差分,生成新的序列dlngnp观察其趋势图。
Genrdlngnp=dlog(usagnp)
Plotdlngnp
(6)对序列取自然对数,再做一次季节差分,生成新序列dslngnp并观察其趋势图的特征
genrdslngnp=dlog(usagnp,0,4)
plotdslngnp。
(7)对该序列的自然对数取一阶季节差分,再做一阶差分,生成新的序列并观察其趋势图:
。
dslngnp=dlog(usagnp,1,4)
plotds1lngnp
图1图2
图3图4
图5图6
图7
(二)对usagnp序列拟合确定性趋势模型模型
(1)利用@trend()函数生成确定性趋势序列t=1,2,….
genrt=@trend(1947.1)
(2)对usagnp的自然对数序列拟合线性趋势模型
Lslog(usagnp)ct
图8
(3)点击图8中“Resids”按钮,观察拟合图
图9
(4)对usagnp的自然对数序列拟合确定性的季节模型,首先利用函数@seas()生成季节虚拟变量
Genrd1=@seas
(1)
Genrd2=@seas
(2)
Genrd3=@seas(3)
Genrd4=@seas(4)
(5)对usagnp的自然对数序列拟合确定性的季节模型
Lslog(usagnp)d1d2d3d4t
图10
(6)点击图10中“Resids”按钮,观察拟合图
图11
练习二:
时间序列的自相关和偏自相关图与函数,以及序列的白噪声检验
Stpoor.wf1(美国S&
P500工业股票价格指数1980年1月~1996年2月)
观察时间序列的自相关图,并对序列进行白噪声检验
步骤:
(1)打开练习文件Stpoor.wf1,观察时间序列的自相关图,输入:
Identstpoor
(或者使用菜单方式:
双击序列stpoor图标,在出现的对话框中选择菜单操作方式:
View—>
Correlogram,滞后期选默认的即可)
图11
理解自相关图(自相关函数,偏自相关函数,2倍标准差,Q统计量,P值)。
并判断该序列是否为白噪声序列,并对原序列进行白噪声检验
例如:
选取滞后期20期,Q统计量为2669.9,相应的P值为0.000,拒绝原假设,原序列不是白噪声。
(2)对stpoor取一阶差分,观察其自相关图,并做白噪声检验。
Identd(stpoor)
图12
(3)对stpoor的自然对数取一阶差分,观察其自相关图,并做白噪声检验。
图12
作业:
操作文件hsindices.wf1(香港恒生指数数据)
1.判断序列hs是否为白噪声序列,要求写出具体的检验过程。
2.生成序列hs的一阶对数差分序列,并检验其是否为白噪声