如何用eviews做时间序列模型预测
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1、首先建立工作文件,创建并编辑数据。结果如下图所示。
2、在命令行输入ls y c x,然后回车。
3、弹出equation窗口,如图所示。观察t统计量、可决系数等,可知模型通过经济意义检旦雹验,查表与X的t统计量空猛比较发现,t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。
4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年:在workfile窗口中依次点击proc->Structure。
5、弹出Workfile Structure窗口,将2003改为2004,然后点击ok,如图所示。
6、在Group窗口中输入2004年X的值,如图所示。
7、在equation窗口中点斗迟桥击Forecast。
8、在弹出的窗口中点击ok。完成效果图。
迈杰
2024-11-30 广告
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在Eviews中对时间序列进行预测的详细步骤
一、输入数据 1.1 打开Eviews6.0,按照如图所示打开工作表创建框。 1.2 在右上角的data specification
框中输入起止年份(start data 和end data) 1.3 输入数据并逗:在输入框中输入data gdp(本文采用的数据为1990—2012
GDP值)。当然,data 后面可以输入任何你想要定义的“英文名字” 输入data gdp
后注意按回车键,弹出表格窗口后在其中输入数据(也可复制进去 数据:ctrl+v 二、平稳性检验2.1
在打开的数据窗口中点击ViewCorrelogram(1) 在弹出的窗口中直接点OK 即可 2.2 自相关图和偏相关图进行分析:
最耐物简单粗暴的方法就是看最右边的Prob 值),当这列数据有多数都大于0.05(置信水平)时为白噪声序列=序列是平稳的。本文中GDP 数据P
值均小于 0.05,则为非白噪声。需对序列进行差分。 3.1在输入框中输入第二列代码,这代表将数据gdp 进行一阶差分,一阶差分后
的值命名为dgdp.按回车键 3.2 在dgdp 数据的窗口中重复2.1 的操作,对序列的平稳性进行检验 得到结果如下:
惨!还是非白噪声,只能进行二阶差分了! 4.1如第三列代码所示(记得不能重复命名) 4.2 对新的序列dgdp2
进行平稳性检验,步骤同上,结果如下: MY GOD! 看见了木有,这回是白噪声了,P 值多数都大于0.05! 五、用最小二乘法对模型进行估计:输入
ls dgdp2 ar(2)(探索性建模)5.1AR(2)模型结果 (准确的说这个模型应该是 ARIMA的疏系数模型,本
文重点不在这!如有需要请私信我!) 5.2MA(2)模型结果 5.3 优化模型:根据AIC 和SBC 准则选择模型,值越小的拟合效果越好,本文
的选择MA(2)模型。 5.4 对模型进行检验:ViewResidual TestsCorrelogram statistics检验结果如下:
值大于0.05,为白噪声序列,则平稳。六、预测 在模型输出结果窗口那(5.4 图那),菜单栏由Forecast 进行预测,注意步骤如下: 6.1 如要预测下一期的数值记得先将数据范围进行修改在(1.3 那的窗口处) 在Range 那对1990 2012 双击;弹出窗口后进行数据修改 将2012 改成2013(你想多预测也行,可以试试看(坏笑,其实不能预测太多))
6.2改了数据范围绝亩卖后,去5.4的那个窗口点Forecast。在弹出的窗体中,有个method
的框,默认的是动态的,你要点static,然后点OK。 6.3 新生成的变量自动命名为dgdp2f,(这个名字只是一个名字!你就算把它改
成gdp,它的数值还是二阶差分后的数值!) 重点来了! 如何根据二阶差分后的数值计算原数值(就是实际上你要预测的那个值),干货 公式如下: 结束语本人做学年论文用到这个方法,苦于网上找到不具体怎么做。然后....然后......我 的小宇宙爆发了!(其实是自己翻书之后找老师确认了,嘿嘿)。学统计学的孩纸 们加油! 哦,对啦,其实除了一阶差分和二阶差分也可以取对数什么的,但 GDP 的数据 好像是取了对数也作用不大。还是一句话,如有具体问题请私信我!有缘的话我 会回答你的问题的!
一、输入数据 1.1 打开Eviews6.0,按照如图所示打开工作表创建框。 1.2 在右上角的data specification
框中输入起止年份(start data 和end data) 1.3 输入数据并逗:在输入框中输入data gdp(本文采用的数据为1990—2012
GDP值)。当然,data 后面可以输入任何你想要定义的“英文名字” 输入data gdp
后注意按回车键,弹出表格窗口后在其中输入数据(也可复制进去 数据:ctrl+v 二、平稳性检验2.1
在打开的数据窗口中点击ViewCorrelogram(1) 在弹出的窗口中直接点OK 即可 2.2 自相关图和偏相关图进行分析:
最耐物简单粗暴的方法就是看最右边的Prob 值),当这列数据有多数都大于0.05(置信水平)时为白噪声序列=序列是平稳的。本文中GDP 数据P
值均小于 0.05,则为非白噪声。需对序列进行差分。 3.1在输入框中输入第二列代码,这代表将数据gdp 进行一阶差分,一阶差分后
的值命名为dgdp.按回车键 3.2 在dgdp 数据的窗口中重复2.1 的操作,对序列的平稳性进行检验 得到结果如下:
惨!还是非白噪声,只能进行二阶差分了! 4.1如第三列代码所示(记得不能重复命名) 4.2 对新的序列dgdp2
进行平稳性检验,步骤同上,结果如下: MY GOD! 看见了木有,这回是白噪声了,P 值多数都大于0.05! 五、用最小二乘法对模型进行估计:输入
ls dgdp2 ar(2)(探索性建模)5.1AR(2)模型结果 (准确的说这个模型应该是 ARIMA的疏系数模型,本
文重点不在这!如有需要请私信我!) 5.2MA(2)模型结果 5.3 优化模型:根据AIC 和SBC 准则选择模型,值越小的拟合效果越好,本文
的选择MA(2)模型。 5.4 对模型进行检验:ViewResidual TestsCorrelogram statistics检验结果如下:
值大于0.05,为白噪声序列,则平稳。六、预测 在模型输出结果窗口那(5.4 图那),菜单栏由Forecast 进行预测,注意步骤如下: 6.1 如要预测下一期的数值记得先将数据范围进行修改在(1.3 那的窗口处) 在Range 那对1990 2012 双击;弹出窗口后进行数据修改 将2012 改成2013(你想多预测也行,可以试试看(坏笑,其实不能预测太多))
6.2改了数据范围绝亩卖后,去5.4的那个窗口点Forecast。在弹出的窗体中,有个method
的框,默认的是动态的,你要点static,然后点OK。 6.3 新生成的变量自动命名为dgdp2f,(这个名字只是一个名字!你就算把它改
成gdp,它的数值还是二阶差分后的数值!) 重点来了! 如何根据二阶差分后的数值计算原数值(就是实际上你要预测的那个值),干货 公式如下: 结束语本人做学年论文用到这个方法,苦于网上找到不具体怎么做。然后....然后......我 的小宇宙爆发了!(其实是自己翻书之后找老师确认了,嘿嘿)。学统计学的孩纸 们加油! 哦,对啦,其实除了一阶差分和二阶差分也可以取对数什么的,但 GDP 的数据 好像是取了对数也作用不大。还是一句话,如有具体问题请私信我!有缘的话我 会回答你的问题的!
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