EViews统计分析在计量经济学中的应用第章 时间序列模型ppt课件.ppt

3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 1 第章时间序列模型 6 1时间序列的趋势分解6 2时间序列的平稳性及其检验6 3随机时间序列分析模型6 4习题 略 6 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 2 6 1 时间序列的趋势分解 实验目的 熟悉和掌握滤波在时间序列模型中的应用 实验数据 1996年1月 2011年10月世界集装箱船手持订单量 单位为万TEU 相关数据和工作文件存放于文件夹 书中资料 第6章 实验原理 Hodrick Prescott和BP滤波方法实验预习知识 Hodrick Prescott和BP滤波方法相关知识 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 3 实验步骤一 基础数据的录入 在进行本章实验之前 我们要进行工作文件的创建和数据的输入等工作 这些在前面章节已有详细介绍 在此不再赘述 本实验建立了名为 6 1 wfl 的工作文件 该文件里包括序列t和x 相关数据已经录入 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 4 实验步骤二 选择滤波方法 以Hodrick Prescott滤波为例 BP滤波操作基本相同 分解序列x的趋势要素 具体过程如下 1 打开工作文件 6 1 wfl 点击工具栏中的Procs HodrickPrescottFilter 出现6 1所示的HP滤波对话框 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 5 HP滤波对话框 图6 1HP滤波对话框 首先对分解后的趋势序列进行命名 Eviews将默认一个序列名 如hptrend02 也可填入一个新的趋势序列名 其次 设定参数的取值 一般年度数据取100 季度和月度数据分别取1600和14400 本例取14400 不允许填入非整数 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 6 实验步骤三 结果分析 2 点击图6 1中的OK按钮 Eviews中将原序列和趋势序列显示在同一图形中 如图6 2所示 图6 2HP滤波结果 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 7 实验步骤三 结果分析 如图6 2所示 是包含长期趋势成分和周期波动成分的经济时间序列 Trend是其中含有的趋势成分 Cycle是其中含有的周期波动成分 即 而Hodrick Prescott滤波目的是将从中将分解出来 从趋势上看 世界集装箱船手持订单量呈现总体上升趋势 但2008年后出现明显下将趋势 而从周期波动看 世界集装箱船手持订单量的波动幅度则越来越大 即周期性越来越明显 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 8 Ready Let sgotothenext 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 9 6 2 时间序列的平稳性及其检验 实验目的 熟悉和掌握图示法和单位根检验法去判断时间序列的平稳性 实验数据 1996年1月 2011年10月世界集装箱船手持订单量 单位为万TEU 相关数据和工作文件存放于文件夹 书中资料 第6章 实验原理 图示法和单位根检验法实验预习知识 图示法和单位根检验法相关知识 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 10 实验步骤一 图示法 图示信息录入 使用图示判断时间序列的平稳性 具体过程如下 1 打开工作文件 6 1 wfl 点击工具栏中的View Graph 出现图6 6所示的对话框 图6 6图示对话框 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 11 图示对话框 在图6 6中 可选择数据图的类型GraphType Eviews给出9种图示类型 通常系统默认Line Symbol 即线条和符号 另外 在细节部分 主要包含了图标数据来源 Graphdata 排列方式 Orientation 轴线边界 Axisborder 可按选择默认 进行相关操作 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 12 时序图 2 点击图6 6中的OK按钮 Eviews中将原始数据用线条图形表示出来 如图6 7所示 图6 7集装箱船手持订单时间序列 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 13 时序图 从图6 7可发现 世界集装箱船手持订单量总体呈现上升趋势 但在2008年后 出现明显的下降趋势 由此可见 原始的世界集装箱船手持订单量x是不平稳的序列 为进一步验证x的平稳性 需通过自相关图和偏自相关图分析 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 14 实验步骤二 图示法 相关图分析 3 点击工具栏中的View按钮 选择Correlogram菜单项 如6 8所示 点击后则出现图6 9所示的对话框 图6 8选择Correlogram菜单项 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 15 相关分析参数 在图6 9中 有两个选择 一是针对何种数据生成相关图 主要分为原变量 level 一阶差分变量 1stdifference 及二阶差分变量 2stdifference 这里选择level 二是确定相关图的滞后期 Lagstoinclude 这里选择36 图6 9相关分析参数 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 16 自相关 偏自相关图 图6 10中 虚线表示到中心线2个标准差宽度 Autocorrelation和AC分别表示自相关函数的图形和数值 PartialCorrelation和PAC分别表示偏自相关函数的图形和数值 序列稳定性可以用自相关分析图判断 如果序列的自相关系数很快地 滞后阶数K大于2或3时 趋于0 即落入随机区内 时间序列是平稳的 反之 则序列是非平稳的 若自相关系数大于临界值 则时间序列数据有显著的自相关性 从图6 10中可以看出自相关函数在延迟36阶的过程中 没有迅速向零趋近的趋势 这说明该序列是非平稳序列 为了进一步获得平稳序列 一般将原序列取对数 在此基础上 分别分析其原序列 一阶及二阶序列 图6 10自相关 偏自相关图 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 17 实验步骤三 图示法 取对数后的相关图 5 打开取对数后的数据表m 分别重复 2 4 操作 分别得在原序列 一阶差分和二阶差分下的相关图 如图6 11 6 13所示 图6 11取对数后水平条件下相关图 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 18 取对数后一及二阶差分相关图 图6 12取对数后一阶差分条件下相关图 图6 13取对数后二阶差分条件下相关图 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 19 实验步骤四 图示法 结果分析 从图6 11和6 12中可以看出自相关函数在延迟36阶的过程中 没有迅速向零趋近的趋势 这说明取取对数后的水平及一阶差分序列是非平稳序列 而图6 13则表明 自相关函数在延迟36阶的过程中 有迅速向零趋近的趋势 这说明取对数后的二阶差分序列是平稳序列 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 20 实验步骤一 单位根 检验方法的选择 1 打开工作文件 6 1 wfl 点击工具栏中的View 选择UnitRootTest 如图6 14所示 接着会出现单位根检验对话框 如图6 15所示 图6 14单位根检验菜单栏 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 21 单位根检验选项 如图6 15所示 单位根检验选项有四个选择区域 Testtype 检验方法 包括6种检验方法 主要为ADF检验 DF检验 PP检验 KPSS检验 ERSPO检验及NP检验 系统默认选择ADF检验 Testforunitin 所检验的序列 有三种可供选择 Level 表示对水平序列进行单位根检验 1stdifference 表示对序列的一阶差分序列进行单位根检验 2nddifference 表示对序列的二阶差分序列进行单位根检验 一般地 如果对原序列进行单位根检验的原假设没有被拒绝 而序列的一阶差分检验拒绝原假设 则序列存在一个单位根 即该序列是一阶单整I 1 的 如果序列一阶差分检验仍没有拒绝原假设 则需要对序列进行二阶差分检验 本系统默认选择水平序列做单位根检验 图6 15单位根检验选项 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 22 单位根检验选项 Includeintestequation 选择不同检验式 也有三种可供选择 Intercept 表示检验回归方程中仅有截距项 Trendandintercept 表示检验回归方程中既有趋势项 又有截距项 None 表示检验回归方程中既不包含趋势项 也不包含截距项 注意 不同选择下单位根检验结果会发生变化 系统默认选择检验式中只包括截距项 Laglength 检验式中差分项的最大滞后期数 Automaticselection 表框内有6种选择准则 即AIC SIC HQC MA MS MHQ t statistics 系统默认选择SIC 此外 可自行设定相应的最大滞后期数 MaximumLags 本书按系统默认的最大滞后期数14进行操作 Userspecified 表示使用者自行设定滞后阶数 如果选择该项 需要在右边的编辑框内输入滞后阶数 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 23 实验步骤二 单位根 结果分析 2 点击图6 15中OK按钮 可得ADF检验结果 如图6 16所示 图6 16单位根检验结果 含截距项 如图6 16所示 ADF值为 1 089289 分别大于不同检验水平的三个临界值 所以不能拒绝零假设 即该水平序列不是平稳序列 应对序列进行差分运算 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 24 实验步骤三 单位根 检验式含趋势和截距项 3 重新设定单位根检验参数 即采用检验式中包含趋势和截距项 点击OK按钮可得新的ADF检验结果 如图6 18所示 图6 18单位根检验结果 含趋势项和截距项 如图6 18所示 ADF值为 1 875039 分别大于不同检验水平的三个临界值 所以不能拒绝零假设 即该水平序列不是平稳序列 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 25 实验步骤三 单位根 取对数后的ADF检验 4 为获得平稳性序列 结合数据的特征 一般将原序列取对数 并对其进行单位单位根检验 下文分别对取对数后的水平序列 一及二阶差分序列进行单位根检验 采用默认的ADF检验法 检验方程形式及最大滞后阶数 最终检验结果如图6 23 25所示 图6 23单位根检验结果 ADF 取对数后水平序列 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 26 对数后一和二阶差分序列ADF检验 图6 24单位根检验结果 ADF 取对数后一阶序列 图6 25单位根检验结果 ADF 取对数后二阶序列 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 27 实验步骤四 单位根 结果分析 如图6 23 6 25所示 取对数后水平序列 一阶序列和二阶序列的ADF值分别为 2 288405 3 645854及 16 68912 取对数后水平序列及一阶序列分别大于不同检验水平的三个临界值 所以不能拒绝零假设 而取对数后二阶序列分别小于不同检验水平的三个临界值 可以拒绝零假设 即取对数后二阶序列为平稳序列 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 28 Ready Let sgotothenext 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 29 6 3 随机时间序列分析模型 实验目的 掌握判断时间序列识别主要步骤 模型的估计 预测及检验方法 实验数据 1996年1月 2011年10月世界集装箱船手持订单量 单位为万TEU 相关数据和工作文件存放于文件夹 书中资料 第6章 实验原理 时间序列模型的识别 估计及检验实验预习知识 AIC与SC准则 t检验 静态预测与动态预测 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 30 实验步骤一 时间序列模型的识别 1 打开工作文件 6 1 wfl 在样本数据m的窗口 点击工具栏中的View Correlogram 出现图6 26所示的对话框 根据本书6 2节结论 图6 26中的序列选择m二阶差分序列 在此滞后期选择24 图6 26图示对话框 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 31 自相关函数和偏自相关函数 2 点击图6 26中的 OK 按钮 可得自相关函数和偏自相关函数 如图6 27所示 图6 27对数二阶差分自相关函数 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 32 自相关函数和偏自相关函数 对数二阶差分序列自相关和偏自相关函数 如图6 27所示 由两部分组成 左半部分为自相关 Autocorrelation 与偏自相关 PartialCorrelation 分析图 右半部分为自相关系数 AC 偏自相关系数 PAC Q统计量 Q Stat 与相伴概率 Prob 由图6 27可知 自相关和偏自相关函数的峰值同为滞后1期 自相关函数1阶截尾 偏自相关函数2阶截尾 可初步判定p 1 2 q 1 即可能适合的模型有ARMA 2 1 ARMA 1 1 AR 1 AR 2 MA 1 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 33 实验步骤二 时间序列模型的估计 1 打开工作文件 6 1 wfl 在主窗口中点击Quick EstimationEquation 出现图6 28所示的对话框 在图6 26的Equationspecification中输入d d m ar 1 ar 2 ma 1 在Equationsetting中选择最小二乘法 图6 28图示对话框 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 34 ARMA 2 1 参数估计 2 点击6 28中确定按钮 可得模型参数估计结果 如图6 29所示 图6 29ARMA 2 1 参数估计结果 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 35 ARMA 1 1 参数估计 3 由上文 可得其他模型的估计结果 如图6 30 6 33所示 图6 30ARMA 1 1 参数估计结果 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 36 AR 1 和AR 2 参数估计 图6 31AR 1 参数估计结果 图6 32AR 2 参数估计结果 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 37 MA 1 参数估计 分析ARMA 2 1 ARMA 1 1 AR 1 AR 2 MA 1 各模型检验结果 可得AIC SC值 根据AIC和SC准则评判模型的相对优劣 一般选择AIC和SC函数值达到最小的模型 由图6 29 图6 33知MA 1 模型与ARMA 1 1 模型较好 且MA 1 模型稍优于ARMA 1 1 模型 故选择MA 1 模型作为最终模型 也即图6 33为最终的参数估计结果 图6 33MA 1 参数估计结果 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 38 实验步骤三 时间序列模型的预测 4 在图6 33界面中 点击Forecast按钮 可得预测对话框 如图6 34所示 图6 34预测对话框 3 27 2020 EViews统计分析在计量经济学中的应用 39 预测方法的选择 图6 34中