1、第二章第二章 EVIEWSEVIEWS 操作流程操作流程 实证目的: 以美国 19292009 年的 GDP 数据为例, 探讨时间序列 GDP 的数 据动态规律 操作流程如下: (1)建立工作文档:filenewworkfile (2)输入数据区间,如图: (3)确定数据类型: objectnew object,确定数据类型和变量名称,如图: (4)录入数据:点开序列 rgdp,点击“Edit+/-”即可录入或者复制数据 (5)由于一次差分后才是平稳时间序列,所以数据为一阶单整。原始数据非平 稳,不能直接做动态分析,要生成一次差分后的新序列,才能做动态分析:命令 窗口输入“new series
2、 rgdp1=d(rgdp)” ,然后回车键。如图 (6)点开新序列 rgdp1,做相关图分析,以判断动态序列的 ar 阶数和 ma 阶数, 操作如下:viewcorrelogram。 结果如下: 由该自相关图和偏相关图可判断动态模型为 ARMA(1,2). (7)构建模型: quickequation estimation。 在模型窗口输入: rgdp1 c ar(1) ma(1) ma(2).结果如图: 由结果图可确定模型为:rgdp1=161.60+Ut Ut=0.8379Ut-1-0.267ma(1)-0.299ma(2)+e rgdp1=161.6+0.8379*rgdp1(-1)-161.6-0.267ma(1)-0.299ma(2) (10)模型诊断:在模型估计结果的基础上:viewresidual diagnostics Correlogram-Q-statistics。结果如图: 由结果可知,累积 Q 统计量,为 21.013,p 值为 0.859,因此不能拒绝原假设, 可以认为模型较好的拟合了数据。