eviews中的蒙特卡洛模拟程序.docx
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eviews中的蒙特卡洛模拟程序
eviews中的蒙特卡洛模拟程序
1.通过已知总体模型得到多组样本数据，进行多次回归，验证回归结果的特征、性质
最小二乘法的无偏性
workfilemcu110
vector（10）v1
v1.fill80,100,120,140,160,180,200,220,240,260
mtos（v1,x）
!
b1=25
!
b2=0.5
matrix（100,2）f
for!
k=1to100
seriesu=3*nrnd
seriesy=!
b1+!
b2*x+u
equationeq.lsy=c
（1）+c
（2）*x
f（!
k,1）=c
（1）
f（!
k,2）=c
（2）
next
showf
expand1100
smpl1100
mtos（f,gr）
freezeser01.qqplot
freezeser01.hist
freezeser02.qqplot
freezeser02.hist
matrix（1,2）m
m（1,1）=@mean（ser01）
m（1,2）=@mean（ser02）
showm
蒙特卡洛模拟程序：
（最终调试成功）
'storemontecarleresultsinaseries
'checked4/1/2004
'setworkfilerangetonumberofmontecarlereplications
wfcreatemcarleu1100
'createdataseriesforx
'note:
xisfixedinrepeatedsamples
'onlyfirst10observationsareused（remaining90obsmissing）
seriesx
x.fill80,100,120,140,160,180,200,220,240,260
'settrueparametervalues
!
beta1=2.5
!
beta2=0.5
'setseedforrandomnumbergenerator
rndseed123456
'assignnumberofreplicationstoacontrolvariable
!
reps=100
'beginloop
for!
I=1to!
reps
'setsampletoestimationsample
smpl110
'simulateydata（onlyfor10obs）
seriesy=!
beta1+!
beta2*x+3*nrnd
'regressyonaconstantandx
Equationeq1.lsycx
'setsampletooneobservation
smpl!
I!
i
'andstoreeachcoefficientestimateinaseries
seriesb1=eq1.@coefs
（1）
seriesb2=eq1.@coefs
（2）
next
'endofloop
'setsampletofullsample
smpl1100
'showkerneldensityeatimateforeachcoef
freeze（gra1）b1.distplotkernel
'drowverticaldashlineattrueparametervalue
gra1.draw（dashline,bottom,rgb（156,156,156））!
beta1
showgra1
freeze（gra2）b2.distplotkernel
'drawverticaldashlineattrueparametervalue
gra2.draw（dashline,bottom,rgb（156,156,156））!
beta2
showgra2
一元回归参数的分布：
Subroutinemoni（scalarn,scalarsum,scalarparam1,scalarparam2,scalartype）
For!
m=1ton
X（!
m）=@rnd*100
Next
For!
n=1tosum
Iftype=0then
For!
m=1ton
U（!
m）=@nrnd
Next
Endif
Iftype=1then
For!
m=1ton
If@rnd<0.5then
U（!
m）=@rnd
Else
U（!
m）=@rnd*（-1）
Endif
Next
Endif
Iftype=2then
U
（1）=@nrnd
For!
m=2ton
U（!
m）=u（!
m-1）+@nrnd
Next
Endif
Iftype=3then
For!
m=1ton
If@rnd<0.5then
U（!
m）=@nrnd
Else
U（!
m）=@nrnd*2
Endif
Next
Endif
For!
m=2ton
Y（!
m）=param1+param2*x（!
m）+u（!
m）
Next
Equationeq.lsycx
B1（!
n）=eq.@coefs
（1）
B2（!
n）=eq.@coefs
（2）
Next
Endsub
Workfilemoniu110000
Seriesb1
Seriesb2
Seriesx
Seriesy
Seriesu
Callmoni（100,10000,20,0.8,3）
B1.hist
B2.hist
生成季度虚拟变量的程序：
wfcreatedumtestq19701990
%start="1972:
1"
%end="1979:
4"
for!
i=@dtoo（%start）to@dtoo（%end）
%obsstr=@otod（!
i）
if（@mid（%obsstr,5,1）=":
"）then
%name="d_"+@left（%obsstr,4）+"_"+@mid（%obsstr,6）
else
%name="d_"+%obsstr
endif
smpl@all
series{%name}=0
smpl{%obsstr}{%obsstr}
series{%name}=1
next
下面这个执行不了：
!
n=10000
wfcreatecaou1!
n
matrix（!
n,18）m
groupg
for%1r0b0t0dw0r20f0r1b1t1dw1r21f1r2b2t2dw2r22f2
series{%1}=0
g.add{%1}
next
for!
k=1to!
n
smpl1122
for%1y0x0y1x1y2x2
series{%1}=@rnorm
next
smpl2122
x1=x1（-1）+@rnorm
y1=y1（-1）+@rnorm
smpl2122
x2=2*x2（-1）-x2（-2）+@rnorm
y2=2*y2（-1）-y2（-2）+@rnorm
smpl1122
for%1%2%31y0x07y1x113y2x2
m（!
k,{%1}）=@cor（{%2},{%3}）
equationeq.ls{%2}c{%3}
m（!
k,{%1}+1）=eq.c
（2）
m（!
k,{%1}+2）=eq.@tstats
（2）
m（!
k,{%1}+3）=eq.@dw
m（!
k,{%1}+4）=eq.@r2
m（!
k,{%1}+5）=eq.@f
next
next
smpl1!
T
mtos（m,g）
for%1t0t1t2
seriescao_{%1}=@abs（{%1}）>=2
freeze（statby_{%1}）{%1}.statby（nomean,nostd）cao_{%1}
next
for%1r0b0t0dw0r20f0r1b1t1dw1r21f1r2b2t2dw2r22f2
freeze（hist_{%1}）{%1}.hist
next
伪回归相关系数模拟（不行）
workfilecorru1500
seriesresult
for!
i=1to500
smpl1100
seriesx=nrnd
seriesy=nrnd
seriesxx
seriesyy
scalarsum1=0
scalarsum2=0
for!
counter=1to100
sum1=sum1+x（!
counter）
sum2=sum2+y（!
counter）
xx（!
counter）=sum1
yy（!
counter）=sum2
next
next
scalarr=@cor（xx,yy）
result（!
i）=r
时变贝塔系数的模拟（执行不了）：
'BETA.PRG（3/7/2007）
'Timevaryingbeta
'demonstratesseveralways
'toobtainbetabetweenassets
'1）constantbeta
'2）rollingbetabyregression/movingcov/var
'3）usingstatespace
'4）usingmultivariateARCH
'Checked3/20/2007
'changepathtoprogrampath
%path=@runpath
cd%path
'loadworkfile
loadfx.wf1
'dependentvariablesofseriesmustbecontinuous
smpl@all
seriesy1=@pch（index）
seriesy2=@pch（jy）
'------------------------------------------------------------------------
'calculatetheconstantbetausingOLS
'------------------------------------------------------------------------
smpl1990@last
equationconstant_beta.lsy2cy1
seriesbeta_const=c
（2）
'------------------------------------------------------------------------
'calculatingtimevaryingbetawithrollingregression
'forabi-variatecasecanusemovingcov/varinstead
'ofOLSregression
'------------------------------------------------------------------------
!
ssize=200
seriesbeta_roll=@movcov（y1,y2,!
ssize）/@movvar（y1,!
ssize）
'codeforrunningarollingregression:
'commentedoutrightnow
'!
length=@obs（y1）
'equationroll_beta.lsy2cy1
'showroll_beta
'for!
i=1to!
length-!
ssize+1
'smpl@first+!
i-1@first+!
i+!
ssize-2
'equationroll_beta.lsy2cy1
'smpl@first+!
i+!
ssize-2@first+!
i+!
ssize-2
'beta_roll=roll_beta.@coefs
（2）
'next
'------------------------------------------------------------------------
'calculatebetawithStateSpace
'viaatime-varyingcoefficientforY1
'------------------------------------------------------------------------
smpl1990@last
sspacessbeta
ssbeta.appendy2=c
（1）+sv1*y1+[var=exp（c
（2））]
ssbeta.append@statesv1=sv1（-1）
ssbeta.ml
ssbeta.makestatesbeta_*
renamebeta_sv1beta_ss
'------------------------------------------------------------------------
'calculatebetawithsystemARCH
'byestimatingthecovarianceandvarianceof
'thetwoseriesusingMultivariateARCH
'------------------------------------------------------------------------
systemarbeta
arbeta.appendy1=c
（1）
arbeta.appendy2=c
（2）
arbeta.arch@Diagvechc（indef）arch（1,indef）garch（1,indef）
arbeta.makegarch（name=arch）
seriesbeta_arch=arch01_02/arch01
'------------------------------------------------------------------------
'displaythedifferentbetas
'------------------------------------------------------------------------
groupbetas_ls_rollbeta_constbeta_roll
groupbetas_roll_ss_archbeta_rollbeta_ssbeta_arch
showbetas_ls_roll.line
showbetas_roll_ss_arch.line
在生成服从某种分布（标准正态分布白噪声序列）的随机序列的基础上生成各种ARIMA序列：
AR
（1）、MA
（1）、ARMA（1,1）、ARIMA（1,1,1）
⏹Workfilerandom2u11000
⏹Seriesu=@nrnd
⏹U
（1）=0
⏹Seriesx1
⏹X1
（1）=0
⏹Seriesx2
⏹X2
（1）=0
⏹Seriesx3
⏹X3
（1）=0
⏹Seriesx4
⏹X4
（1）=0
⏹Smpl21000
⏹x1=0.8*x1（-1）+u
⏹X2=u+0.8*u（-1）
⏹X3=0.8*x3（-1）+u+0.8*u（-1）
⏹X4=x4（-1）+x3
⏹Smpl@all
⏹groupmyx1x2x3
⏹showmy.line
⏹workfilesimuu11000
⏹seriesx1=@runif（0,1）
⏹seriesx2=@runif（0,1）
⏹seriesx3=@runif（0,1）
⏹groupgx1x2x3
⏹g.line
⏹g.bar
⏹scatx1x2
⏹sortx1
⏹genry=10+2*x1
⏹y.line
⏹freezey
⏹y.hist
⏹scalaryy=@mean（y）
⏹scalaryy1=@skew（y）
⏹scalaryy3=@kurt（y）
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