如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测
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1、数据的录入与保存:
创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期。
建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据。
将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object。
2、模型定阶:点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) AR(2)
AR(3)形式的各种不同模型,利用AIC准则或F检验选择最合适的模型。
先拟合AR(3)模型:得知,参数不显著,且AIC=2.8352,SC=2.9169,SSE=86.95。
3、再拟合AR(2)模型:AIC=2.8329,SC=2.8870,SSE=89.64
4、再拟合AR(1)模型:SSE=91.32,AIC=2.8194,SC=2.8463。
F检验:F=2.77<3.92,说明AR(3)与AR(2)模型没有显著性差异,故可判定适应模型为AR(2) 。
5、模型预测:用AR(2)模型作预测
6、注意事项
也可利用Pandit-wu法,先拟合ARMA(2,1)模型,再拟合ARMA(4,3)模型,然后进行F检验选择模型。
创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期。
建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据。
将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object。
2、模型定阶:点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) AR(2)
AR(3)形式的各种不同模型,利用AIC准则或F检验选择最合适的模型。
先拟合AR(3)模型:得知,参数不显著,且AIC=2.8352,SC=2.9169,SSE=86.95。
3、再拟合AR(2)模型:AIC=2.8329,SC=2.8870,SSE=89.64
4、再拟合AR(1)模型:SSE=91.32,AIC=2.8194,SC=2.8463。
F检验:F=2.77<3.92,说明AR(3)与AR(2)模型没有显著性差异,故可判定适应模型为AR(2) 。
5、模型预测:用AR(2)模型作预测
6、注意事项
也可利用Pandit-wu法,先拟合ARMA(2,1)模型,再拟合ARMA(4,3)模型,然后进行F检验选择模型。
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