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。
dvzfvkwMI1
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
实验文件:
Stpoor.wf1(美国S&P500工业股票价格指数1980年1月~1996年2月>
实验内容:
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)rqyn14ZNXI
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EmxvxOtOco
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。
SixE2yXPq5
(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
3.
4.申明:
5.所有资料为本人收集整理,仅限个人学习使用,勿做商业用途。
6.
7.