实验一EVIEWS中时间的序列相关函数操作

实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作

【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式；

练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。

掌握时间序列的白噪声检验

【实验内容】

一、复习EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式以及确定性趋势模型拟合； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 四、时间序列的白噪声检验 【实验步骤】

复习：EViews软件的常用菜单方式和命令方式； （一）创建工作文件 ⒈菜单方式

启动EViews软件之后，进入EViews主窗口

在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。

工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。

⒉命令方式

在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：CREATE 时间频率类型 起始期 终止期 则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998

（二）输入Y、X的数据 ⒈DATA命令方式

在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为： DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n> 本例中可在命令窗口键入如下命令： DATA Y X

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⒉鼠标图形界面方式

在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。

（三）生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X、时间变量T等序列 在命令窗口中依次键入以下命令即可： GENR LOGY=LOG(Y) GENR LOGX=LOG(X) GENR X1=X^2 GENR X2=1/X GENR T=@TREND(84)

（四）选择若干变量构成数组，在数组中增加变量。

在工作文件窗口中单击所要选择的变量，按住Ctrl键不放，继续用鼠标选择要展示的变量，选择完以后，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中点击Open/as Group，则会弹出数组窗口，其中变量从左至右按在工作文件窗口中选择变量的顺序来排列。

在数组窗口点击Edit＋/－，进入全屏幕编辑状态，选择一个空列，点击标题栏，在编辑窗口输入变量名，再点击屏幕任意位置，即可增加一个新变量

增加变量后，即可输入数据。点击要删除的变量列的标题栏，在编辑窗口输入新变量名，再点击屏幕任意位置，弹出RENAME对话框，点击YES按钮即可。

（五）在工作文件窗口中删除、更名变量。

⒈在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量并单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择Delete（删除）或Rename（更名）即可

⒉在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Objects/Delete selected…（Rename selected…），即可删除（更名）变量

⒊在工作文件窗口中选取所要删除的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Delete按钮即可删除变量。

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练习一：各种常用函数表达式

实验文件：操作文件：usagnp.wf1(美国1947年第一季度~1970年第四季度GNP数据) 实验内容：

（一）理解Eviews中各种差分函数的含义。

在Eviews 软件中，通过函数D(x,n,s)来实现对时间序列的差分运算，其中： x为时间序列的名称，n为差分的阶数，s为季节长度。如D(x)为一阶差分，D(x,2)为二阶差分，D(x,0,4)对周期长度为4的序列求一阶季节差分等等。 在Eviews 软件中，通过函数Dlog(x,n,s)来实现对时间序列的对数差分运算。

步骤：（1）打开该文件，观察序列usagnp的趋势图的特征

Plot usagnp

（2）对序列取对数，观察其趋势图。 Genr lngnp=log(usagnp)

(或直接输入 plot log(usagnp)， 下同)

（3）对该序列取一阶差分，生新的序列，并观察其趋势图。 Genr dgnp=d(usagnp) plot dgnp

(或直接输入 plot d(usagnp)， 下同)

（4）对该序列取一阶季节差分，生新的序列dsgnp，并观察其趋势图: Genr dsgnp=d(usagnp,0,4) plot dsgnp。

（5）对该序列的自然对数取一阶差分，生成新的序列dlngnp观察其趋势图。

Genr dlngnp=dlog(usagnp) Plot dlngnp

（6）对序列取自然对数，再做一次季节差分，生成新序列dslngnp并观察其趋势图的特征

genr dslngnp=dlog(usagnp,0,4) plot dslngnp。

（7）对该序列的自然对数取一阶季节差分，再做一阶差分，生成新的序

列并观察其趋势图:。

dslngnp=dlog(usagnp,1,4) plot ds1lngnp

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精彩文档USAGNPLOG(USAGNP)2805.62405.22004.81604.4120804.0403.850525658606266687048505256586062666870图1 图2

D(USAGNP)D(USAGNP,0,4)2524202015161051208--10-150-20-44850525658606266687048505256586062666870图3 图4

DLOG(USAGNP)DLOG(USAGNP,0,4).15.20.10.15.05.10.00.05-.05-.10.00-.15-.0850525658606266687048505256586062666870图5 图6

DLOG(USAGNP,1,4).08.06.04.02.00-.02-.04-.08505256586062666870 图 7

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（二）对usagnp序列拟合确定性趋势模型模型

（1）利用@trend( )函数生成确定性趋势序列t=1,2,…. genr t=@trend(1947.1)

（2）对usagnp的自然对数序列拟合线性趋势模型 Ls log(usagnp) c t

图8

（3）点击图8中“Resids”按钮，观察拟合图 5.65.24.8.15.10.05.00-.05-.10-.185052565860Actual626668704.44.03.6ResidualFitted 图9 （4）对usagnp的自然对数序列拟合确定性的季节模型，首先利用函数@seas（）生成季节虚拟变量

Genr d1=@seas(1) Genr d2=@seas(2) Genr d3=@seas(3) Genr d4=@seas(4)

（5）对usagnp的自然对数序列拟合确定性的季节模型

Ls log(usagnp) d1 d2 d3 d4 t

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图10

（6）点击图10中“Resids”按钮，观察拟合图

5.65.24.8.12.08.04.00-.04-.08485052565860Actual626668704.44.03.6ResidualFitted 图11

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练习二：时间序列的自相关和偏自相关图与函数，以及序列的白噪声检验 实验文件：Stpoor.wf1(美国S&P500工业股票价格指数1980年1月~1996年2月)

实验内容：观察时间序列的自相关图，并对序列进行白噪声检验 步骤：

（1） 打开练习文件Stpoor.wf1, 观察时间序列的自相关图，输入： Ident stpoor （或者使用菜单方式：双击序列stpoor图标，在出现的对话框中选择菜单操作方式：View—>Correlogram，滞后期选默认的即可）

图11

理解自相关图（自相关函数，偏自相关函数，2倍标准差，Q统计量，P值）。并判断该序列是否为白噪声序列，并对原序列进行白噪声检验

例如：选取滞后期20期， Q统计量为2669.9，相应的P值为0.000，拒绝原假设，原序列不是白噪声。

（2） 对stpoor取一阶差分，观察其自相关图，并做白噪声检验。 Ident d(stpoor)

图12

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（3） 对stpoor的自然对数取一阶差分，观察其自相关图，并做白噪声检

验。

图12

作业：操作文件hsindices.wf1（恒生指数数据） 1． 2．

判断序列hs是否为白噪声序列，要求写出具体的检验过程。 生成序列hs的一阶对数差分序列，并检验其是否为白噪声

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