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EVIEWS时间序列实验指导(上机操作说明)。

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简介:
EVIEWS时间序列实验指导手册,详细阐述了具体的实操操作流程,并辅以案例分析,旨在帮助使用者深入理解和掌握该工具的应用技巧。

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    《EViews时间序列实验指南(上机操作说明)》为读者提供了详尽的时间序列分析教程与实践指导,通过一系列具体案例和步骤详解,帮助用户掌握使用EViews软件进行经济数据分析的技巧。 EVIEWS时间序列实验指导包括详细的上机操作步骤以及案例分析。
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    本课程专注于在两个晚上内教授如何使用EViews软件进行高效的时间序列数据分析与操作,适合初学者快速入门。 两个晚上学会EViews时间序列操作方法:第一部分介绍EViews的基本操作;第二部分进行上机实验。
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    本书《VAR模型时间序列分析与EViews操作详解》为读者提供了关于向量自回归模型在时间序列中的应用及其实操技巧,配合详尽的EViews软件指导,旨在帮助学习者掌握简便且高效的实证分析方法。 VAR模型(向量自回归模型)是一种统计方法用于分析时间序列数据中的动态关系,在经济学与金融学领域应用广泛。本段落将详细介绍使用Eviews软件进行的VAR模型操作步骤,包括平稳性检验、最优滞后阶数确定、协整和Granger因果关系检测以及脉冲响应和方差分解等实证技巧。 首先,ADF(Augmented Dickey-Fuller)平稳性检验用于确认时间序列是否为平稳。如若不是,则需通过差异变换等方式将其转换成平稳形式,这是进行VAR分析的前提条件之一。 其次,在确定最优滞后阶数时,通常采用信息准则(AIC、SC和HQ等),以避免过多或过少的滞后项导致模型效率低下或者重要动态特征缺失的问题。这一步骤是构建高效且准确的VAR模型的关键所在。 接下来,单位根AR检验有助于进一步验证时间序列数据是否为非平稳状态下的单位根过程,这对于确保后续分析的有效性至关重要。 同时进行协整检验可以揭示多个具有不同趋势的时间序列之间是否存在长期均衡关系。这一环节对于理解变量间的稳定联系尤为关键。 此外,Granger因果检验能够帮助判断一个时间序列能否有效预测另一个时间序列的变化情况,从而为建立合理的经济模型提供依据。 脉冲响应分析则关注于在一个特定的随机冲击发生时整个系统如何反应的问题。通过这种方法可以观察到某项政策变动或市场事件对其他变量的影响程度及其持续性。 最后,方差分解能够量化各内生变量预测误差中由不同外源冲击所贡献的比例大小,并据此评估各个因素在驱动总体变化过程中的相对重要性。 在整个过程中,Eviews软件提供了强大的功能支持来执行以上提到的各项检验与分析任务。使用者需要具备扎实的统计知识、熟练掌握该软件的操作技巧以及对经济和金融领域有深入的理解才能有效利用VAR模型进行研究工作。
  • EViews
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    《EViews操作指南》是一本详细讲解统计分析软件EViews使用方法的手册,涵盖数据管理、模型估计及预测等内容,适合经济学和金融学研究者参考学习。 EViews是一款可以在Windows系统上运行的软件,它的前身是时间序列回归软件TSP。关于EViews的详细教程可以找到电子版PDF格式的学习资料。
  • EViews 6.0
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    《EViews 6.0操作指南》是一本详细解析统计分析软件EViews 6.0使用方法的手册,适合经济学、金融学等领域的学生与研究人员阅读。 ### Eviews 6.0操作详解 #### 一、软件简介及环境设置 ##### 建立工作文件 在使用Eviews进行数据分析之前,首先需要创建一个工作文件(Workfile),这是所有分析的基础。 **菜单方式:** 1. **File > New > Workfile**:打开新工作文件创建界面。 2. 在此界面上可以选择不同类型的数据结构,如非时间序列数据、定期时间频率数据和平衡面板数据等。 **命令方式:** 1. 使用`CREATE`命令加上所需参数。例如,`CREATE U 1 31` 创建一个包含从第1期到第31期的无日期信息的工作文件。 #### 二、数据输入与编辑 在Eviews中,可以通过多种方法来导入和手动录入数据。 **菜单方式:** 1. 使用相应的菜单选项进行数据导入或直接手工键入。 **命令方式:** 1. **DATA** 序列名称列表(例如`X Y`): 这个命令允许用户输入序列的值。如,`DATA X Y` 创建两个新的系列变量X和Y,并可以立即填充它们的数据。 #### 三、图形绘制与模型建立 ##### 做散点图 为了分析不同变量之间的关系,Eviews提供了创建散点图的功能。 **菜单方式:** 1. **Graph > Graph Options > Specific Scatter**: 使用此选项来生成特定的散点图。 **命令方式:** 1. `SCAT XY`:通过这个简单的命令绘制X和Y序列间的散点图。 ##### 建立模型 在Eviews中,可以利用多种方法建立并估计回归模型。 **命令方式:** 1. 使用最小二乘法(OLS)来估计参数。例如,`LS Y C X` 表示以Y为因变量,C表示常数项,并且X是自变量。 #### 四、模型估计与检验 在创建了模型之后,需要进行一系列的统计测试和评估确保该模型的有效性和可靠性。 **视图选项:** 1. **Proc > Structure Resize Current Page**: 调整当前页面大小以方便查看结果。 2. **View > Actual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Table**: 查看实际值、拟合值和残差表等。 **预测:** 1. 打开已估计的模型(如eq01),点击**Forecast**选项进行未来的预测分析。 #### 五、高级分析 ##### 多元线性回归模型 处理包含多个自变量的时间序列数据时,可以使用多元线性回归方法。 **命令方式:** 1. 使用`LS Y C Y(-1) X` 命令来估计一个包括滞后因变量和另一个解释变量X的模型。 2. 通过**View > Actual, Fitted, Residual Table** 查看实际值、拟合值及残差。 **特殊模型:** 1. **倒数模型**: 如,生成新的序列`t = 1/X`。 2. **K阶多项式模型**: 如,使用`GENR t = @trend(1989)` 来创建时间趋势变量。 3. **半对数和双对数模型(幂函数)**:通过对因变量及解释变量同时取对数实现。 **受约束回归:** 1. 使用系数诊断工具进行线性限制检验,并通过Wald检验获得F值来验证假设。 2. 采用邹氏参数稳定性测试或断点检测来评估模型的结构变化和预测准确性。 ##### 异方差性检验与修正 对于异方差问题,可以执行以下几种检查: **异方差检验:** 1. 使用White、Park及Glejser等方法进行异方差性的诊断。 2. 对于特定变量如`CX^2`或`CX(-14)`进行回归分析。 **修正措施:** 1. 采用加权最小二乘法(WLS)来调整每个观测值的权重以解决异方差问题。 2. 使用稳健标准误方法改进模型估计结果,确保统计推断的有效性。 #### 六、特殊变量处理 ##### 虚拟变量 当需要分析分类数据或定性因素时,引入虚拟(哑元)变量是常见的做法。 **命令方式:** 1. **SMPL**: 设置样本区间以适应虚拟变量的使用需求。 2. 例如,`TSLS Y C X AR(1) @X(-1) X(-1)` 使用两阶段最小二乘法估计模型,并将X的一期滞后作为工具变量。 ##### 内生解释变量 处理内生自变量时,可以采用豪斯曼(Hausman)检验来评估其外生性假设
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    本文档提供了多个使用EViews软件进行时间序列分析的实际案例,涵盖了模型建立、数据处理和结果解释等内容。适合经济统计与金融数据分析学习者参考。 Eviews时间序列分析实例展示了如何使用Eviews软件进行时间序列数据的处理与分析。这类分析通常包括对经济、金融等领域内的时间依赖性数据进行建模,并通过模型预测未来趋势或检验假设。在具体案例中,用户可以学习到从导入数据开始,逐步完成描述统计、平稳性检验(如ADF单位根测试)、建立ARIMA或其他时间序列模型等步骤。这些实例为初学者提供了直观的学习材料和实践指导,帮助他们更好地理解和应用Eviews软件的功能。 重写后的文字保持了原文的核心内容与结构,并且去除了所有可能包含的联系方式或网址链接信息。
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    《舵机操作指南说明书》是一份详尽的教学资料,旨在帮助用户了解和掌握舵机的基本原理、安装方法及编程技巧,适合电子制作爱好者和技术初学者参考学习。 我们以QSC32E舵机板为例,讲解如何使用上位机软件:QSC16E的操作与QSC32E类似,唯一的区别是QSC16E不带PS2解码功能。下面是关于QSC32E舵机控制器正面的说明。
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    本教程详细介绍基于Gamma软件的时间序列SBAS(同步和异步基线)处理流程,涵盖数据准备、干涉图生成及时间序列分析等关键步骤。 作为初学者的时候,我发现类似资源比较少,因此想发布一些类似的资源来帮助更多的人。本教程适合有一定基础的读者。
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    本文档旨在为用户详细介绍如何使用MATLAB中的时间序列工具进行数据分析和建模。通过实例讲解,帮助读者掌握时序数据处理技能。 完整的时间序列MATLAB工具箱说明可用于指导在MATLAB中的时间序列分析工作。
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    简介:本教程将指导读者掌握如何利用EViews软件对经济数据进行深入的时间序列分析,包括模型建立、参数估计及预测等关键步骤。适合经济学和金融学专业的学生及研究人员学习参考。 本段落讲解如何使用EVIEWS软件进行时间序列分析中的ARIMA模型的具体操作方法。通过详细的步骤指导帮助用户掌握在EVIEWS中构建、检验及预测ARIMA模型的技巧,适用于初学者快速入门以及有一定基础的研究者深入研究。