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EVIEWS中的模型操作

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《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解

计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。

2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。

三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。

Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现

Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现


数据准备
在Eviews中导入需要分析的时间 序列数据，并进行必要的预处理 ，如缺失值处理、平稳性检验等 。
模型设定
根据研究目的和数据特征，选择 合适的VAR模型阶数（滞后阶数 ），并设定模型的约束条件（如 外生变量、季节性等）。
参数估计
运用最小二乘法（OLS）或极大 似然法（ML）等估计方法对VAR 模型进行参数估计，得到模型的 系数矩阵和截距项。
3. 在弹出的对话框中，设置 冲击的滞后期数（即观察冲 击影响的期数），并选择要 分析的变量。
4. 点击“OK”按钮， Eviews将生成脉冲响应结果 。
脉冲响应结果的解读
脉冲响应图
通常以图形形式展示脉冲响应结果，横轴表示滞后期数，纵轴表示内生变量对冲击的响应程度。通过脉冲响应图可以 直观地观察变量之间的动态影响关系。
Eviews中VAR模型的实现步骤
模型诊断
对估计得到的VAR模型进行诊断检验，包括残差自相关检验、异方差性检验等，以确保模 型的合理性。
脉冲响应分析
在Eviews中利用脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析VAR模型中各 变量对冲击的反应程度和持续时间。通过设置冲击大小和滞后期数，可以得到不同变量之 间的动态影响关系图。
在Eviews中选择 "Quick"->"Estimate Equation"，在弹出的 对话框中选择VAR模型 ，并设定滞后阶数。
变量选择
根据研究目的选择合适 的变量，并将其添加到 模型中。
模型估计
点击"OK"按钮，Eviews 将自动进行VAR模型的 估计，并显示估计结果 。
脉冲响应分析与方差分解
eviews固定效应模型步骤

eviews固定效应模型步骤

eviews固定效应模型步骤Running fixed effects models in Eviews can be a useful tool for analyzing panel data. 固定效应模型是面板数据分析中一种有用的工具。

This type of model takes into account individual-specific effects that are constant over time, allowing for a more accurate estimation of parameters. 这种模型考虑了随时间恒定的个体特定影响，可以更准确地估计参数。

By controlling for these individual effects, researchers can better understand the true relationship between variables in their data. 通过控制这些个体效应，研究人员可以更好地了解数据中变量之间的真实关系。

One important step in running a fixed effects model in Eviews is to properly set up your panel data. 在Eviews中运行固定效应模型的一个重要步骤是正确设置面板数据。

Panel data refers to data that includes observations on multiple entities over time. 面板数据是指包含多个实体随时间观察的数据。

To run a fixed effects model, you will need to make sure that your data is structured in a panel format with individual identifiers and time identifiers. 要运行固定效应模型，您需要确保数据以带有个体标识符和时间标识符的面板格式结构化。

eviews实验报告一元线形回归模型

eviews实验报告一元线形回归模型

【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。

EVIEWS的garch模型族操作

EVIEWS的garch模型族操作

GARCH模型族是EVIEWS软件中的重要模型之一，专门用于处理 金融时间序列数据的波动性建模与预测问题。
02
GARCH模型族概述
GARCH模型定义
1
全称：广义自回归条件异方差模型（ Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）
等。
平稳性检验
对数据进行平稳性检验，如 ADF检验或PP检验，以确保 数据符合GARCH模型的建模
要求。
模型选择与设定
选择GARCH模型类型
根据数据的特征和需求，选择合适的GARCH模型类型，如 GARCH(1,1)、GARCH-M、EGARCH等。
设定模型参数
在EVIEWS的“Quick”->“Estimate Equation”中输入相应的 GARCH模型表达式，并设定模型的参数。
模型诊断
检查模型的残差是否满足白噪声 假设，可以使用残差自相关图、 Ljung-Box Q统计量等方法进行 诊断。
模型预测与评估
模型预测
在EVIEWS中，可以使用"Forecast"功能进 行模型预测。选择合适的预测期数，即可得 到预测结果。
预测评估
对预测结果进行评估，可以使用均方误差（MSE） 、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE） 等指标进行评估。
模型。
模型预测与评估
模型预测
使用估计得到的GARCH模型对未来数据进行预测，得到预测值 和预测区间。
预测评估
将预测结果与实际数据进行比较，评估模型的预测性能。
模型调整
根据预测评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的预测精 度和稳定性。
05
GARCH模型族在金融 市场中的应用
eviews操作实例-向量自回归模型VAR和VEC

eviews操作实例-向量自回归模型VAR和VEC

-4.3194
-5.4324 -5.7557
5% 临界值
-2.9202 -2.9202 -2.9202
模型形式 （C t p）
(c 0 3) (c 0 0) (c 0 0)
DW值
1.6551 1.9493 1.8996
结论
LGDPt ～I(1) LCt ～I( 1)
LIt～I(1)
注 C为位移项， t为趋势，p为滞后阶数。
yNt
的最大p阶滞后变量为解释变量的方程组模型，方程组模 型中共有N个方程。显然，VAR模型是由单变量AR模型推广到 多变量组成的“向量”自回归模型。
对于两个变量（N=2），Yt ( yt xt )T 时，VAR(2)模型为
2
Yt iYti Ut 1Yt1 2Yt2 Ut i 1
6
用矩阵表示：
xt
121 yt1
122xt1
221yt2
222xt2
u2t
显然，方程组左侧是两个第t期内生变量；右侧分 别是两个1阶和两个2阶滞后应变量做为解释变量，且 各方程最大滞后阶数相同,都是2。这些滞后变量与随 机误差项不相关（假设要求）。
7
由于仅有内生变量的滞后变量出现在等式的 右侧，故不存在同期相关问题，用“LS”法估计 参数，估计量具有一致和有效性。而随机扰动列 向量的自相关问题可由增加作为解释应变量的滞 后阶数来解决。
3
政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满 意。
联立方程组模型的主要问题：
（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型 。遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量之间的动态关 系。
（2）内生、外生变量的划分问题较为复杂； （3）模型的识别问题，当模型不可识别时,为达到可识别 的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种 工具变量的解释能力很弱； （4）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设， 带来更严重的伪回归问题。
EVIEWS的garch模型族操作

EVIEWS的garch模型族操作


03
Eviews中GARCH模型族的实现
导入数据
打开Eviews软件，选择“File” 菜单中的“Open”选项，找到
需要导入的数据文件，点击 “Open”。
在弹出的对话框中选择数据文件 的类型和格式，确保与实际数据 文件匹配，然后点击“OK”。
在数据表视图中，可以看到导入 的数据文件，可以进行后续操作。
除了基本的预测值，我们还需要对预测结果进行检验。例如，我们可以使用t检验或z检验等方法来检验 预测值的显著性。如果预测值显著不为零，则说明预测结果具有统计意义。
05
GARCH模型族在金融领域的应用案
例
股票波动率预测
总结词
通过使用GARCH模型，可以预测股票市场的波动率，从而为投资者提供决策 依据。
评估预测精度
使用均方误差、平均绝对误差等指标评估模型的预测精度。
将模型应用于实际决策
根据模型预测结果，为风险管理、投资组合优化等提供决策支持。
THANKS
感谢观看
根据研究目的选择合适的GARCH模型：例如， GARCH(1,1)、EGARCH等。
2
使用AIC、BIC等准则进行模型选择，以选择最优 模型。
3
进行残差诊断测试，如Jarque-Bera检验、残差 图等，以评估模型的适用性。
结果解释与决策应用
解释模型参数
解释GARCH模型中的参数，如滞后阶数、波动率等，以理解其对 预测的影响。
它提供了丰富的数据处理、图表绘制、 模型估计等功能，支持多种回归分析、 时间序列分析和计量经济学模型。
Eviews软件特点
界面友好
01
Eviews的用户界面简洁直观，易于上手，适合初学者和专业人
士使用。
Eviews模型预测操作步骤

Eviews模型预测操作步骤

在EViews中的操作步骤为：STEP1：建立工作文件：启动EViews，点击File=〉New=〉Workfile，在对话框“Workfile Range”。

在“Workfile frequency”中选择“Annual”(年度)，并在“Start date”中输入开始时间“1998”，在“end date”中输入最后时间“2009”，点击“ok”，出现“Workfile UNTITLED”工作框。

其中已有变量：“c”—截距项“resid”—剩余项。

在“Objects”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK”出现数据编辑窗口。

STEP2：输入数据：点击“Quik”下拉菜单中的“Empty Group”，出现“Group”窗口数据编辑框，点第一列与“obs”对应的格，在命令栏输入“Y”，点下行键“↓”，即将该序列命名为Y，并依此输入Y的数据。

用同样方法在对应的列命名X2、X3、X4…，并输入相应的数据。

STEP3：点击Eviews主画面上的quick/estima equation，弹出Equation specification框（图3-10），在Equation specification 下的空框中输入“Y C X2”，在“Estimation Settings”栏中选择“Least Sqares”(最小二乘法)，点“ok”，即出现X2回归结果如图3-16所示。

若在“Equation Specification”栏中键入“Y C X2 X3”则出现X2、X3回归结果。

STEP4：在命令行中键入“expand 1998 2015”,之后点击回车。

STEP5：在命令行中键入“smpl 1998 2015”,之后点击回车。

STEP6：在命令行中键入“data 2X 3X 4X 11X 12X ”,点击回车，之后输入2010、2011、2012、2013、2014、2015年相应指标的数据。

计量学教程及eviews实现面板数据模型的分析

计量学教程及eviews实现面板数据模型的分析


二、一般面板数据模型介绍
符 号 介 绍 ： yit — — 因 变 量 在 横 截 面 i 和 时 间 t 上 的 数 值 ；
x
j it
——第 j 个解释变量在横截面 i 和时间 t 上的数值；
假设：有 K 个解释变量，即 j 1,2,, K ；
有 N 个横截面，即i 1,2,, N ；
时间指标 t 1,2,,T 。
ˆ
2 ˆ w
s 2 ( X P D X ) 1
s2
ˆ
2 ˆ
i
s2 T
X iˆ ˆw X i
其中 是对误差项方差的估计量：
( y it ˆ i x it ˆ w ) 2
s2 i t
NT ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱN K
注意：在对误差项方差的估计量中，分母（NT-N-K）反映了整个
模型的自由度。有了这些方差的估计量，就可以用传统的t-统计量 对估计系数的显著性进行检验。同时，还可以运用下列F-统计量对
;
(7
)
2
E
(
2 i
),
i
。
给定这些假设，随机效应面板数据模型也可同样写为：
其中
(In
i )
y=X β +μ
， α 的 向 量 形 式 与 以 前 相 同 。
是 Kronecker 乘法 符 号。
例 2 Kronecker 乘 法 ：
I2
i 21
i
21
0
0 i 21
例 3 前 面 的 矩 阵 D 也 可 用 Kronecker 乘 法 表 示 ： D I N iT 1
记第 i 个横截面的数据为
yi1
yi
yi2
Eviews中的ARMA模型操作

Eviews中的ARMA模型操作


数据导入
在Eviews中，可以通过"File" -> "Open" -> "Foreign Data as Workfile"导入外部数据，支持多 种格式如Excel、CSV等。
数据预处理
对数据进行平稳性检验，如ADF 检验，确保数据满足ARMA模型 的前提假设。如果不平稳，则需 要进行差分或其他变换。
模型优化
如果模型检验不通过，可能需要调整模型阶数或加入其他 变量进行优化，然后重新进行参数估计和检验。
模型检验
对估计得到的模型进行残差诊断，包括残差的自相关性检 验（如Ljung-Box Q检验）、异方差性检验（如ARCH效 应检验）以及正态性检验等。
预测与应用
利用通过检验的模型进行预测，分析预测结果并应用于实 际问题中。
案例分析与实践
通过具体案例，演示了如何在Eviews中应用ARMA模型进行时间序列分析和预测，包 括模型的选择、参数的估计和模型的评估等。
学员心得体会分享
01
加深了对ARMA模型 的理解
通过本次课程，学员们对ARMA模型 的基本原理和应用有了更深入的理解 ，能够更好地应用该模型进行时间序 列分析和预测。
适用于平稳时间序列： ARMA模型适用于平稳时间 序列的建模和预测，即时间 序列的统计特性不随时间变 化。
线性模型：ARMA模型是一 种线性模型，可以用线性方 程来表示。
参数化方法：ARMA模型采 用参数化方法，通过估计模 型参数来描述数据的动态特 性。
适用范围与局限性
• 适用范围：ARMA模型适用于具有平稳性、线性和参数化特性的时间序列数 据。它广泛应用于经济、金融、社会科学等领域的时间序列分析和预测。
精选EVIEWS中的模型操作

精选EVIEWS中的模型操作

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系数不显著，（用Variance时系数一样不显著），说明不存在ARCH-M过程。
模型验证
对建立的EARCH(1，1)模型进行残差ARCH效应检验，点击EARCH(1，1)结果输出窗口View /Residual Test /ARCH LM TestLag=滞后阶数，可以分别取1，4，8，12；以lag=4为例，输出结果如下所示：
Eviews主要功能：
（7）对联立方程进行线性和非线性的估计； （8）估计和分析向量自回归系统； （9）多项式分布滞后模型的估计； （10）回归方程的预测； （11）模型的求解和模拟； （12）数据库管理； （13）与外部软件进行数据交换。
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时间序列建模步骤
实例操作
实例操作
3
Eviews简介
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”，称为计量经济学软件包。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews简介
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然后在视图中点击view-descriptive statistics—histogram and stats就得到了对数收益率的柱形统计图，如下：
由图可知，上证能源指数对数收益率序列均值（Mean）为0.000256，标准差（Std. Dev.）为0.001426，偏度（Skewness）为-0.141，小于0，说明序列分布有长的左拖尾。峰度（Kurtosis）为4.596，高于于正态分布的峰度值3，说明收益率序列具有尖峰和厚尾的特征。Jarque－Bera统计量为59.85，P值为0.00000，拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。

eviews向量自回归操作方法

eviews向量自回归操作方法标题：Eviews中向量自回归（VAR）模型的操作方法向量自回归（VAR）模型是宏观经济研究中常用的时间序列分析方法，尤其在分析多变量之间的动态关系时具有重要作用。

Eviews作为专业的经济计量分析软件，为用户提供了简便高效的VAR模型操作接口。

以下将详细介绍在Eviews中构建和操作VAR模型的具体步骤。

一、数据准备在开始VAR模型分析之前，需要收集并整理相关的宏观经济时间序列数据。

以河源市1988年至2014年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）数据为例，首先将数据导入Eviews中，并对数据进行预处理，如取对数以消除数据的异方差性。

二、单位根检验为了确保时间序列数据的平稳性，需对数据进行ADF单位根检验。

在Eviews中，可以通过以下步骤进行操作：1.选择“Quick”菜单下的“Unit Root Test”；2.在弹出的对话框中，输入需要检验的变量名称，如LogGDP和LogGL；3.选择合适的检验类型，如“ADF test”；4.设置显著性水平，如1%、5%、10%；5.点击“OK”，Eviews将输出单位根检验的结果。

三、构建VAR模型在确认数据为平稳序列或经过差分后为平稳序列后，可以开始构建VAR模型：1.在Eviews菜单中选择“Quick”下的“Vector Autoregression”；2.在弹出的对话框中，输入参与模型构建的变量，并设置滞后阶数；3.点击“OK”，Eviews将输出VAR模型的估计结果。

四、最优滞后阶数确定为了确定VAR模型的最优滞后阶数，可以通过以下方法：1.利用信息准则（如AIC、SC等）选择滞后阶数；2.在Eviews中，通过“View”菜单下的“Lag Length Criteria”查看不同滞后阶数下的信息准则值，选择最小的信息准则值对应的滞后阶数。

五、脉冲响应和方差分解在构建VAR模型后，可以进一步进行脉冲响应和方差分解分析：1.脉冲响应分析：在Eviews中，通过“Quick”菜单下的“Impulse Response”功能，选择相应的变量和脉冲响应期数，进行脉冲响应分析；2.方差分解：在Eviews中，通过“Quick”菜单下的“Variance Decomposition”功能，选择相应的变量和分解期数，进行方差分解分析。

eviews实验指导ARIMA模型建模与预测

eviews实验指导ARIMA模型建模与预测在当今的数据分析领域，时间序列分析是一项至关重要的技术。

而ARIMA 模型（自回归移动平均模型）作为一种常用且有效的时间序列预测方法，在经济、金融、气象等众多领域都有着广泛的应用。

Eviews 作为一款功能强大的统计分析软件，为我们进行 ARIMA 模型的建模与预测提供了便捷的工具和环境。

接下来，让我们一起深入了解如何使用 Eviews 来构建和应用 ARIMA 模型。

一、ARIMA 模型的基本原理ARIMA 模型由三个部分组成：自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。

自回归部分表示当前值与过去若干个值之间存在线性关系。

例如，如果一个时间序列具有显著的自回归特征，那么当前的值可能受到过去几个值的影响。

差分部分用于处理非平稳的时间序列。

如果时间序列的均值、方差等统计特性随时间变化而不稳定，通过对其进行差分操作，可以使其变得平稳，从而满足建模的要求。

移动平均部分则反映了随机误差项的线性组合对当前值的影响。

二、数据准备在使用 Eviews 进行 ARIMA 模型建模之前，首先需要准备好数据。

数据的质量和特征对模型的效果有着重要的影响。

我们通常要求数据是时间序列形式，且具有一定的连续性和周期性。

同时，需要对数据进行初步的观察和分析，了解其趋势、季节性等特征。

在 Eviews 中，可以通过导入外部数据文件（如 Excel、CSV 等格式）或者直接在软件中输入数据来建立数据集。

三、平稳性检验平稳性是时间序列建模的一个重要前提。

如果时间序列不平稳，直接使用 ARIMA 模型可能会导致不准确的结果。

常见的平稳性检验方法有单位根检验，如 ADF 检验（Augmented DickeyFuller Test）。

在 Eviews 中，可以通过相应的命令和操作来进行ADF 检验。

如果检验结果表明时间序列不平稳，就需要对其进行差分处理，直到序列达到平稳状态。

四、模型识别与定阶在确定时间序列平稳后，接下来需要确定 ARIMA 模型的阶数，即AR 项的阶数（p）、MA 项的阶数（q）和差分的次数（d）。

eviews实验指导ARIMA模型建模与预测

eviews实验指导ARIMA模型建模与预测在数据分析和时间序列预测的领域中，ARIMA 模型是一种非常强大且实用的工具。

通过eviews 软件来实现ARIMA 模型的建模与预测，可以帮助我们更高效地处理和分析数据，做出更准确的预测。

接下来，让我们逐步深入了解如何使用eviews 进行ARIMA 模型的建模与预测。

首先，我们要明白什么是 ARIMA 模型。

ARIMA 全称为自回归移动平均整合模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model），它由三个部分组成：自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。

自回归（AR）部分是指当前值与过去若干个值之间存在线性关系。

例如，如果说一个时间序列在 AR(2)模型下，那么当前值就与前两个值有关。

移动平均（MA）部分则表示当前值受到过去若干个随机误差项的线性影响。

差分（I）部分用于将非平稳的时间序列转化为平稳序列。

平稳序列在统计特性上，如均值、方差等，不随时间变化而变化。

在 eviews 中进行 ARIMA 模型建模与预测，第一步是数据的导入和预处理。

打开 eviews 软件后，选择“File”菜单中的“Open”选项，找到我们要分析的数据文件。

数据的格式通常可以是 Excel、CSV 等常见格式。

导入数据后，需要对数据进行初步的观察和分析，了解其基本特征，比如均值、方差、趋势等。

接下来，判断数据的平稳性。

这是非常关键的一步，因为 ARIMA 模型要求数据是平稳的。

我们可以通过绘制时间序列图、计算自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）来直观地判断数据的平稳性。

如果时间序列图呈现明显的趋势或周期性，或者自相关函数和偏自相关函数衰减缓慢，那么很可能数据是非平稳的。

对于非平稳的数据，我们需要进行差分处理。

在 eviews 中，可以通过“Quick”菜单中的“Generate Series”选项来实现差分操作。

sgmm模型的eviews操作

sgmm模型的eviews操作以SGMM模型的Eviews操作为标题，本文将介绍如何在Eviews 软件中使用SGMM模型进行分析和预测。

SGMM模型是一种结构性时间序列模型，可以用于分析和预测具有异方差和序列相关性的数据。

在Eviews中建立一个新的工作文件，导入需要分析的数据。

可以使用Eviews提供的数据导入功能，将数据从Excel或其他数据源导入到Eviews中。

接下来，我们需要创建SGMM模型。

在Eviews的“对象”菜单中，选择“估计方程”选项。

在弹出的对话框中，选择“SGMM”作为估计方法，并选择要包含在模型中的变量。

在SGMM模型中，我们需要指定两个方面的参数。

首先是结构方程的形式，通常可以选择自回归过程（AR）或移动平均过程（MA）。

其次是异方差模型的形式，可以选择ARCH、GARCH等形式。

在Eviews中，我们可以通过添加额外的方程来指定结构方程和异方差模型。

在“估计方程”对话框中，选择“添加”按钮，然后选择“方程”选项。

在弹出的对话框中，选择AR或MA作为结构方程，并选择ARCH或GARCH作为异方差模型。

然后，输入相应的参数和变量。

在设置完模型参数后，我们需要选择估计方法和估计样本。

在“估计方程”对话框中，选择“估计”按钮，并选择所需的估计方法和样本范围。

常用的估计方法包括最小二乘法（OLS）、广义最小二乘法（GLS）和极大似然法（MLE）。

在SGMM模型中，由于存在异方差和序列相关性，通常使用广义最小二乘法（GLS）或极大似然法（MLE）进行估计。

选择合适的估计方法后，点击“确定”按钮开始估计。

估计完成后，Eviews会自动输出估计结果，包括参数估计值、标准误差、t值和p值等。

可以根据这些结果进行模型的解释和分析。

除了估计结果，Eviews还提供了一系列模型诊断工具，用于检验模型的拟合度和稳健性。

可以使用Eviews的诊断功能，对模型进行残差分析、异方差检验、序列相关检验等。

eviews广义矩估计法步骤

eviews广义矩估计法步骤
Eviews中的广义矩估计法（GMM）是一种用于估计经济模型参数的方法，它可以通过最大化矩条件函数来估计参数。

下面是Eviews中使用广义矩估计法的步骤：
1. 数据准备，首先，你需要在Eviews中导入你的数据，并确保数据的准确性和完整性。

这包括变量的选择和数据的时间范围。

2. 模型设定，在Eviews中，你需要设定你的经济模型，包括模型的方程和变量。

确保你的模型符合广义矩估计法的假设，比如模型的误差项是零均值和同方差的。

3. 估计参数，在Eviews中，选择“估计”菜单下的“广义矩估计”选项。

在弹出的对话框中，你需要输入你的条件矩阵和权重矩阵。

条件矩阵是用来估计参数的函数，而权重矩阵是用来考虑不同条件矩阵的重要性。

4. 模型诊断，一旦估计完成，你需要对你的模型进行诊断，检查模型的拟合程度和参数估计的显著性。

Eviews提供了各种诊断工具，比如残差分析和假设检验，来帮助你进行模型诊断。

5. 结果解释，最后，你需要解释你的估计结果，包括参数的估计值、标准误、置信区间和显著性水平。

你可以使用Eviews的报告功能来生成估计结果的报告，以便于你的进一步分析和解释。

总的来说，Eviews中使用广义矩估计法的步骤包括数据准备、模型设定、参数估计、模型诊断和结果解释。

通过严格按照这些步骤进行分析，你可以得到可靠和有效的参数估计结果。

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T-GARCH的操作为： 点击主菜单Quic Method选择GARCH/TGARCH，再将 Threshold数值输入1，点击确定。如下图：
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T-GARCH(1,1)
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E-GARCH的操作为： 点击主菜单Quick/Estimate Equation,得到如 下对话框，在 Method选择EGARCH，再将 Threshold数值输入0，点击确定。如下图：
建立新的工作文件 选择菜单File/New/workfile，则出现数据的频率 对话框。如图
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可在 "Workfilefrequency"中选择数据的频率，可 选的频率包括年度、半年、季度、月度、星期、天 （每周5天、每周7天）以及非时间序列或不规则数 据。 可在"Start date"文本框中输入起始日期，"End date"文本框中输入终止日期，年度与后面的数字 用"："分隔。
导入法：把存于EXCEL等文档的数据导入序列中。 • 选择主菜单中File/Import/Read Text-LotusExcel，找到已经存好的数据Excel文件，点击“ 打开”后，出现如图所示对话框。 在Names for
series or Number if named in file
选框中序列名称 p，即将数据导 入了该序列p。
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具体的日期的表示法为： 年度：二十世纪可用两位数，其余全用四位数字；如 ：从1999到2009，只需在Start date中输入1999。 End date中输入2009即可。 半年：年后加1或2；如：从1999年上半年到2009年下 半年，在Start date中输入1999：1 。End date中输 入2009：2。 季度：年后加1-4；从1999年第一季度到2009年第三 季度，在Start date中输入1999：1 。End date中输 入2009：3
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得到工作表，如图所示：
至此完成数据导入工作。
序列描述性分析
1.画时间序列图 双击序列r，在视图中点击View-graph-line，得 到对数收益率rt的时间序列图如下：

从上证180指数对数收益率序列r的线 性图中，可观察到对数收益率波动的“集 群”现象：波动在一些时间段内较小（例 如从第150个观测值到第200个观测值）， 在有的时间段内非常大（例如从第40个数 据到第100个数据）。
rt=πt+εt
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将r去均值化，得到w： 操作为： Objects/Generate Series输入 w=r-0.000256 再看w序列的描述性统计：
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检验ARCH效应
检验ARCH效应有两种方法：LM法（拉格朗日 乘数检验法）和对残差的平方相关图检验。 本案例中由于没有对ARMA建模，E-views中 没有直接的LM法，所以采用第二种方法。首先 建立w的平分方程z，在Objects/Generate Series输入z= w2，
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各种lag值情形下，F统计量均不显著，说 明模型已经不存在ARCH效应。 建立的EGARCH(1，1)模型如下：
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由于之前对r的描述统计中发现统计的正 态分布检验没有通过，可以试图做残差服 从t分布和GED分布的E-views建模。
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假设残差服从t分布操作过程：Quick/Estimate Equation,得到如下对话框，在 Method选择 Student’s t（ GED分布则选择GED ），如下：
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（1）GARCH(1,1)
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（1）GARCH(2,1)
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（1）GARCH(1,2)
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基于以上三个模型的比较，GARCH（1，1）所有 的系数都通过t检验，效果最好！再考虑T-GARCH 和E-GARCH再分别进行建模。
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EGARCH(1,1)模型的参数均显著，说明序列 具有杠杆性，可以进一步加入“ARCH-M” 检验：
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系数不显著，（用Variance时系数一样不显著 ），说明不存在ARCH-M过程。
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模型验证
对建立的EARCH(1，1)模型进行残差ARCH效 应检验，点击EARCH(1，1)结果输出窗口 View /Residual Test /ARCH LM TestLag=滞后阶数，可以分别取1，4，8 ，12；以lag=4为例，输出结果如下所示：
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月度：年后加1-12；如：从1999年1月到2009年12 月，在Start date中输入1999：1 。End date中 输入2009：12。 周：月/周/年；如：从2007年1月第一周到2009年 1月第四周，在Start date中输入1/1/2007。End date中输入1/4/2009 天：月/日/年；如：从2008年3月5日到2009年8月 20日，在Start date中输入3/5/2008。End date 中输入8/20/2009. 非时间序列或不规则数据：输入样本个数。如： 样本数为200，在Start date中输入1 。End date 中输入200。
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然后在视图中点击view-correlogram，然后点击 ok，就得到了对数收益率的自相关函数分析图。
如图所 示：序 列存在 自相关， 所以有 ARCH效 应。
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建立GARCH类模型
(1)GARCH模型 (2)T-GARCH模型 (3)E-GARCH模型
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考察序列的平稳性
• 点击View-Unit Root Test，Test Type选 择Augmented Dickey-Fuller，
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得到ADF检验的结果如下：
t统计量的 值-22.88， 对应P值接 近0，表明 序列{r} 平 稳。
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序列自相关和偏自相关检验 在视图中点击View-correlogram，在Lags to include中键入12，然后点击ok，就得到了对数 收益率的自相关函数分析图。
GARCH类模型 建模的Eviews操 作
1 2 3
Eviews软件简介
时间序列建模 实例操作
Eviews简介
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为 计量经济学观察，本意是对社会经济关系与经 济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技 术进行“观察”，称为计量经济学软件包。 使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关 系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
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本案例中选择最后一个integer-data， Start date中输入1 ；End date中输入548。
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建立序列
可以采用直接输入法、复制法、导入法。 直接输入法/复制法：点击EViews主菜单中的 Objects/New Object，出现如图所示的对话框， 点击OK后就可以直接输入收集到的数据或是复制 得到序列：
上证180指数：是上海证券交易所对原上证 30指数进行了调整并更名而成的，其样本 股是在所有A股股票中抽取最具市场代表性 的180种样本股票。它反映上海证券市场的 概貌和运行状况，能作为投资评价尺度及 金融衍生产品基础的基准指数。 数据来源：上海证券报
/sseportal/index/cn/common/zshq.jsp#7
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上证180指数的对数收益率时间序列的均值方程 是一个白噪声 ，而其残差能用EGARCH(1，1)模 型进行较好的拟合。 结论： （一）异方差的存在性。该上证指数收益率有“ 尖峰厚尾”和聚集现象,不服从正态分布。风险 对收益率的影响不显著。 （二）指数收益率存在杠杆性。投资者对该指数 收益率下跌的反映往往高于相同程度收益率上涨 的反映，即收益率的下跌对市场的影响更大。
时间序列建模步骤
1
• 序列描述性分析 • 序列相关性分析 • 回归模型的建立
• 残差的ARCH效应检验 • ARCH模型的建立 • 模型验证
2 3
4 5 6
3
实例操作
实例操作
上证180指数收益率波动率分析
本次选取了上证180指数于2008年8月1日到 2010年11月3日的收盘价，共548个观测值。并 以此建立序列{p}，进而构建其对数收益率序列 {r}，对序列{r}建立条件异方差模型，并研究 其收益波动率。
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从图中可以看出，序列的自相关和偏自 相关系数均落入两倍的估计标准差内， 且Q－统计量的对应的p值均大于置信度 0.05，故序列在5％的显著性水平上不存 在显著的相关性。
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回归模型的建立
由于序列不存在显著的相关性，因此将均 值方程设定为白噪声。 设立模型：
Eviews简介
Eviews的应用范围包括： ■ 应用经济计量学 ■ 总体经济的研究和预测 ■金融数据分析 ■销售预测及财务分析 ■ 成本分析和预测 ■ 蒙地卡罗模拟 ■ 经济模型的估计和仿真 ■ 利率与外汇预测等等
Eviews主要功能： 操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种 计量分析和统计分析，使数据管理、处理和分 析简单方便。其主要功能有： （1）采用统一的方式管理数据，通过对象 、视图和过程实现对数据的各种操作； （2）输入、扩展和修改时间序列数据或截 面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成 新的序列；
Eviews主要功能：
（3）计算描述统计量：相关系数、协方差 、自相关系数、互相关系数和直方图； （4）进行T 检验、方差分析、协整检验、 Granger 因果检验； （5）执行普通最小二乘法、带有自回归校 正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶 段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩 估计法、ARCH 模型估计法等； （6）对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计；