如何用eviews這個製作AR根圖

2021-03-04 05:57:27 字數 3216 閱讀 6791

1樓:匿名使用者

在var物件的工具欄中選擇以及「arroots graph」選項,得到ar根的圖和表。 其中graph 就是你要的圖

2樓:匿名使用者

這個是var之後,view裡面的

如何用eviews做時間序列模型**

3樓:匿名使用者

1、首先建立工作檔案,建立並編輯資料

。結果如下圖所示。

2、在命令列輸入ls y c x,然後回車。

3、彈出equation視窗,如圖所示。觀察t統計量、可決係數等,可知模型通過經濟意義檢驗,查表與x的t統計量比較發現,t檢驗值顯著。模型對y的解釋程度高達99.3%。

4、將樣本期範圍從1978-2023年擴充套件為1978-2023年:在workfile視窗中依次點選proc->structure。

5、彈出workfile structure視窗,將2003改為2004,然後點選ok,如圖所示。

6、在group視窗中輸入2023年x的值,如圖所示。

7、在equation視窗中點選forecast。

8、在彈出的視窗中點選ok。完成效果圖。

4樓:須瑞巨集皓

方法/步驟

建立workfile:點選file/new/workfile,輸入起止日期

建立object輸入資料:點選object/new

object,定義資料檔名ex4_2並輸入資料。將workfile儲存:點選file/save,而store只儲存物件object。

畫時序資料圖:點選workfile中的view/line

graph。

用單位根法檢驗平穩性:點選view/unit

root

test,比較adf值。

結果分析:由圖知:adf_t=0.0722>-3.4946,則x序列非平穩。

模型識別:點選view/correlogram畫自相關係數(ac)和偏自相

關係數(pac)圖。

則當k>2時,則,即呈現2步截尾現象,而

序列被負指數函式控制收斂於零,呈拖尾現象,故可初步判定序

列y適合ar(2)模型。

5樓:點點通軟體公司

在eviews中對時間序列進行**的詳細步驟

一、輸入資料 1.1 開啟eviews6.0,按照如圖所示開啟工作表建立框。 1.2 在右上角的data specification

框中輸入起止年份(start data 和end data) 1.3 輸入資料:在輸入框中輸入data gdp(本文采用的資料為1990—2012

gdp值)。當然,data 後面可以輸入任何你想要定義的「英文名字」 輸入data gdp

後注意按回車鍵,彈出**視窗後在其中輸入資料(也可複製進去 資料:ctrl+v

二、平穩性檢驗2.1

在開啟的資料視窗中點選viewcorrelogram(1) 在彈出的視窗中直接點ok 即可 2.2 自相關圖和偏相關圖進行分析:

最簡單粗暴的方法就是看最右邊的prob 值),當這列資料有多數都大於0.05(置信水平)時為白噪聲序列=序列是平穩的。本文中gdp 資料p

值均小於 0.05,則為非白噪聲。需對序列進行差分。 3.1在輸入框中輸入第二列**,這代表將資料gdp 進行一階差分,一階差分後

的值命名為dgdp.按回車鍵 3.2 在dgdp 資料的視窗中重複2.1 的操作,對序列的平穩性進行檢驗 得到結果如下:

慘!還是非白噪聲,只能進行二階差分了! 4.1如第三列**所示(記得不能重複命名) 4.2 對新的序列dgdp2

進行平穩性檢驗,步驟同上,結果如下: my god! 看見了木有,這回是白噪聲了,p 值多數都大於0.05!

五、用最小二乘法對模型進行估計:輸入

ls dgdp2 ar(2)(探索性建模)5.1ar(2)模型結果 (準確的說這個模型應該是 arima的疏係數模型,本

文重點不在這!如有需要請私信我!) 5.2ma(2)模型結果 5.3 優化模型:根據aic 和sbc 準則選擇模型,值越小的擬合效果越好,本文

的選擇ma(2)模型。 5.4 對模型進行檢驗:viewresidual testscorrelogram statistics檢驗結果如下:

值大於0.05,為白噪聲序列,則平穩。

六、** 在模型輸出結果視窗那(5.4 圖那),選單欄由forecast 進行**,注意步驟如下: 6.

1 如要**下一期的數值記得先將資料範圍進行修改在(1.3 那的視窗處) 在range 那對1990 2012 雙擊;彈出視窗後進行資料修改 將2012 改成2013(你想多**也行,可以試試看(壞笑,其實不能**太多))

6.2改了資料範圍後,去5.4的那個視窗點forecast。在彈出的窗體中,有個method

的框,預設的是動態的,你要點static,然後點ok。 6.3 新生成的變數自動命名為dgdp2f,(這個名字只是一個名字!你就算把它改

成gdp,它的數值還是二階差分後的數值!) 重點來了! 如何根據二階差分後的數值計算原數值(就是實際上你要**的那個值),乾貨 公式如下:

結束語本人做學年**用到這個方法,苦於網上找到不具體怎麼做。然後....然後......

我 的小宇宙爆發了!(其實是自己翻書之後找老師確認了,嘿嘿)。學統計學的孩紙 們加油!

哦,對啦,其實除了一階差分和二階差分也可以取對數什麼的,但 gdp 的資料 好像是取了對數也作用不大。還是一句話,如有具體問題請私信我!有緣的話我 會回答你的問題的!

eviews軟體進行時間序列分析,單位根檢驗後,如何根據自相關圖和偏自相關圖確定 ar、ma的滯後階?

6樓:匿名使用者

你要看p和q的值,看圖來判斷拖尾情況

由此得出理想的模型

我經常幫別人做這類的資料統計分析的

7樓:匿名使用者

模型arma(p,q),自相關圖通常提供了q的資訊,偏相關圖提供了p的信版

息。所謂的資訊,無非就是:

權截尾、拖尾、週期、季節等資訊,綜合這些資訊就能得到一個大致的印象而提出若干候選模型,然後根據資訊準則就可以確定一個較理想的模型。

模型沒有對與錯,通常任何一個模型都是對真實情況的近似,並且各種模型之間通常也是可以找到互換關係。在多個模型都滿足要求而讓你不知該選擇哪一個的時候,使用「剃刀原則」是最好,一言蔽之,就是挑最簡單,引數最少的模型是做好的選擇。

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