eviews應用時間序列分析課程課件.ppt

1、應用時間序列分析,Eviews軟件應用實驗,2,教材： 王振龍、胡永宏編著應用時間序列分析. 科學學出版社，2007 參考書目： 王燕編著應用時間序列分析中國人民大學出版社，2005 王黎明等編著應用時間序列分析.復旦大學出版社，2009,教材及參考書目,3,【實驗目的】熟悉Eviews的操作：菜單方式，命令方式；練習并掌握與時間序列分析相關的函數(shù)操作。 【實驗內容】 一、EViews軟件的常用菜單方式和命令方式； 二、各種常用差分函數(shù)表達式,實驗一 Eviews軟件功能概述,4,EViews 是在大型計算機的TSP (Time Series Processor)軟件包基礎上發(fā)展起來的新版本，

2、是一組處理時間序列數(shù)據的有效工具。1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基礎上直接開發(fā)成功 EViews 并投入使用。雖然 EViews是由經濟學家開發(fā)的并大多在經濟領域應用，但它的適用范圍不應只局限于經濟領域。 EViews得益于WINDOWS的可視的特點，能通過標準的WINDOWS菜單和對話框，用鼠標選擇操作，并且能通過標準的WINDOWS技術來使用顯示于窗口中的結果。此外，還可以利用EViews的強大的命令功能和它的大量的程序處理語言，進入命令窗口修改命令，并可以將計算工作的一系列操作建立成相應的計算程序，并存儲，則可以通過

3、直接運行程序來完成你的工作。,實驗一 Eviews軟件功能概述,5,EViews 窗口 EViews 窗口由如下五個部分組成：標題欄、主菜單、命令窗口、狀態(tài)線、工作區(qū)。 標題欄：它位于主窗口的最上方。你可以單擊 EViews 窗口的任何位置使 EViews 窗口處于活動狀態(tài)。 主菜單：點擊主菜單會出現(xiàn)一個下拉菜單，在下拉菜單中可以單擊選擇顯現(xiàn)項。 命令窗口：菜單欄下面是命令窗口。把EViews 命令輸入該窗口，按回車鍵即執(zhí)行該命令。,實驗一 Eviews軟件功能概述,6,狀態(tài)線：窗口的最底端是狀態(tài)線，它被分成幾個部分。左邊部分有時提供EViews 發(fā)送的狀態(tài)信息；往右接下來的部分是 EView

4、s尋找數(shù)據和程序的預設目錄；最后兩部分顯示預設數(shù)據庫和工作文件的名稱。 工作區(qū)：位于窗口中間部分的是工作區(qū)。EViews 在這里顯示各個目標窗口。 關閉 EViews 在主菜單上選擇File/Close或按ALT-F4鍵來關閉EViews ；可單擊 EViews 窗口右上角的關閉方塊。,實驗一 Eviews軟件功能概述,7,【實驗步驟】 一、EViews軟件的常用菜單方式和命令方式； 創(chuàng)建工作文件 菜單方式 啟動EViews軟件之后，進入EViews主窗口 在主菜單上依次點擊File/New/Workfile，即選擇新建對象的類型為工作文件，將彈出一個對話框，由用戶選擇數(shù)據的時間頻率（freq

5、uency）、起始期和終止期。選擇時間頻率為Annual（年度），再分別點擊起始期欄（Start date）和終止期欄（End date），輸入相應的日期，然后點擊OK按鈕，將在EViews軟件的主顯示窗口顯示相應的工作文件窗口。,實驗一 Eviews軟件功能概述,8,工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一開始其中就包含了兩個對象，一個是系數(shù)向量C（保存估計系數(shù)用），另一個是殘差序列RESID（實際值與擬合值之差）。 命令方式 在EViews軟件的命令窗口中直接鍵入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式為：CREATE 時間頻率類型 起始期 終止期 則菜單方式過程可寫為： CR

6、EATE A 1985 1998,實驗一 Eviews軟件功能概述,9,打開舊的工作文件 利用菜單File/open/workfile可打開已有的工作文件。 建立工作文件或打開舊的工作文件后可看到下面的工作文件窗口 。 保存工作文件可選菜單File/Save或File/Save as在出現(xiàn)的WINDOWS標準對話框內選擇文件要保存的目錄及文件名。 設置默認路徑，打開EViews 文件對話框開始都顯示默認路徑下的內容?？梢酝ㄟ^兩種方法改變默認路徑，一是選擇對話框下端的Update default directory即可使當前目錄成為默認路徑；二是在命令窗口鍵入CD后面跟著目錄名也可使該目錄成為默

7、認路徑。,工作文件補充,10,為了改變工作文件的范圍區(qū)間，可選擇Procs/Change workfile Range 然后輸入新的起始日期和終止日期。也可通過雙擊工作文件目錄中的Range來改變工作文件范圍。 工作文件排序，工作文件中的基礎數(shù)據是保存在序列對象（Series）中的。通過單擊菜單Procs/Sortseries，可以把工作文件中的所有序列以序列中的數(shù)據值大小排序。 顯示限制 當工作文件中包含很多對象時，工作文件窗口就會顯得很亂。可以用顯示限制（Filter）來限制窗口中所顯示的對象。對象類型和對象名稱可作為限制條件。該窗口分為兩部分。在編輯區(qū)域（空白部分）可以設置限制條件，其中

8、可以使用通配符 *和？比如X*，?Y*；在Include中可以選擇工作文件窗口中顯示的對象的類型。,工作文件補充,11,大小寫轉換 菜單View/Name Display可以實現(xiàn)大小寫轉換。 顯示方式 通過View/Display Comments(Label + -)可以在標準顯示方式和詳細顯示方式之間切換。 抽出新的工作文件 可以從一個工作文件窗口直接抽出另一個新的工作文件窗口，選擇Procs/Extract to new workfile或雙擊工作文件窗口上的Filter會出現(xiàn)下面的窗口,實驗一 Eviews軟件功能概述,12,（二）輸入Y、X的數(shù)據 DATA命令方式 在EViews軟件

9、的命令窗口鍵入DATA命令，命令格式為： DATA 本例中可在命令窗口鍵入如下命令： DATA Y X,實驗一 Eviews軟件功能概述,13,鼠標圖形界面方式 在EViews軟件主窗口或工作文件窗口點擊Objects/New Object，對象類型選擇Series，并給定序列名，一次只能創(chuàng)建一個新序列。再從工作文件目錄中選取并雙擊所創(chuàng)建的新序列就可以展示該對象，選擇Edit/，進入編輯狀態(tài)，輸入數(shù)據。,實驗一 Eviews軟件功能概述,14,（三）生成log（Y）、log（X）、X2、1/X、時間變量T等序列 在命令窗口中依次鍵入以下命令即可： GENR LOGY=LOG(Y) GENR L

10、OGX=LOG(X) GENR X1=X2 GENR X2=1/X GENR T=TREND(84),實驗一 Eviews軟件功能概述,15,（四）選擇若干變量構成數(shù)組，在數(shù)組中增加變量。 在工作文件窗口中單擊所要選擇的變量，按住Ctrl鍵不放，繼續(xù)用鼠標選擇要展示的變量，選擇完以后，單擊鼠標右鍵，在彈出的快捷菜單中點擊Open/as Group，則會彈出數(shù)組窗口，其中變量從左至右按在工作文件窗口中選擇變量的順序來排列。 在數(shù)組窗口點擊Edit/，進入全屏幕編輯狀態(tài)，選擇一個空列，點擊標題欄，在編輯窗口輸入變量名，再點擊屏幕任意位置，即可增加一個新變量 增加變量后，即可輸入數(shù)據。點擊要刪除的變

11、量列的標題欄，在編輯窗口輸入新變量名，再點擊屏幕任意位置，彈出RENAME對話框，點擊YES按鈕即可。,實驗一 Eviews軟件功能概述,16,（五）在工作文件窗口中刪除、更名變量。 在工作文件窗口中選取所要刪除或更名的變量并單擊鼠標右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇Delete（刪除）或Rename（更名）即可 在工作文件窗口中選取所要刪除或更名的變量，點擊工作文件窗口菜單欄中的Objects/Delete selected（Rename selected），即可刪除（更名）變量 在工作文件窗口中選取所要刪除的變量，點擊工作文件窗口菜單欄中的Delete按鈕即可刪除變量。,實驗一 Eviews軟件

12、功能概述,17,有關對象內容補充 （三）圖形分析與描述統(tǒng)計分析 1、利用PLOT命令繪制趨勢圖 在命令窗口中鍵入：PLOT Y 也可以利用PLOT命令將多個變量的變化趨勢描繪在同一張圖中，例如鍵入以下命令，可以觀察變量Y、X的變化趨勢 PLOT Y X,實驗一 Eviews軟件功能概述,18,2、利用SCAT命令繪制X、Y的散點圖 在命令窗口中鍵入：SCAT X Y 則可以初步觀察變量之間的相關程度與相關類型 二、各種常用差分函數(shù)表達式 1、在命令窗口中鍵入：genr dx= D(x) 則生成的新序列為序列x的一階差分序列 2、在命令窗口中鍵入：genr dxn= D(x,n) 則生成的新序列

13、為序列x的n階差分。,實驗一 Eviews軟件功能概述,19,3、在命令窗口中鍵入：genr dxs= D(x,0,s) 則生成的新序列為序列x的對周期長度為s一階季節(jié)差分。 4、在命令窗口中鍵入：genr dxsn= D(x,n,s) 則生成的新序列為對周期長度為s的時間序列x取一階季節(jié)差分后的序列再取n 階差分。 5、在命令窗口中鍵入：genr dlx= Dlog(x) 則生成的新序列為x取自然對數(shù)后，再取一階差分。 6、在命令窗口中鍵入：genr dlxsn= Dlog(x,n,s) 則生成的新序列為周期長度為s的時間序列x先取自然對數(shù)，再取一階季節(jié)差分，然后再對序列取n 階差分。,實驗

14、一 Eviews軟件功能概述,20,時間序列分析不僅可以從數(shù)量上揭示某一現(xiàn)象的發(fā)展變化規(guī)律或從動態(tài)的角度刻劃某一現(xiàn)象與其他現(xiàn)象之間的內在數(shù)量關及其變化規(guī)律性，達到認識客觀世界之目的。而且運用時序模型還可以預測和控制現(xiàn)象的未來行為，修正或重新設計系統(tǒng)以達到利用和改造客觀之目的。,認識時間序列,21,第一節(jié) 時間序列分析的一般問題,一、時間序列的含義,從數(shù)學意義上講，如果對某一過程中的某一個或一組變量,X(t)進行觀察，在一系列時刻,為自變量，且,得到的離散有序數(shù)集合,稱為離散數(shù)字時間序列，,即隨機過程的一次樣本實現(xiàn)。 設 X(t:tT ) 是一個隨機過程，,是在時刻,對過程,的觀察值，則,稱為一

15、次樣本實現(xiàn)，也就是一個時間序列。,22,時間序列具有如下特點： 首先，序列中的數(shù)據或數(shù)據點的位置依賴于時間，即數(shù)據的取值依賴于時間的變化，但不一定是時間t的嚴格函數(shù)。 其次，每一時刻上的取值或數(shù)據點的位置具有一定的隨機性，不可能完全準確地用歷史值預測。 再次，前后時刻(不一定是相鄰時刻)的數(shù)值或數(shù)據點的位置有一定的相關性，這種相關性就是系統(tǒng)的動態(tài)規(guī)律性。 最后，從整體上看，時間序列往往呈現(xiàn)某種趨勢性或出現(xiàn)周期性變化的現(xiàn)象。,23,二、時間序列的主要分類 1、按所研究的對象的多少分，有一元時間序列和多元時間序列。,多元時間序列不僅描述了各個變量的變化規(guī)律，而且還揭示 了各變量間相互依存關系的動態(tài)

16、規(guī)律性。,2、按時間的連續(xù)性可將時間序列分為離散時間序列和連續(xù)時間 序列兩種。我們主要研究離散時間序列，并用 表示，對于 連續(xù)時間序列，可通過等間隔采樣使之轉化為離散時間序列 后加以研究。,24,4、按序列的分布規(guī)律來分，有高斯型(Gaussian)時間序列和非高斯型(non-Gaussian)時間序列。服從高斯分布(正態(tài)分布)的時間序列叫做高斯型時間序列，否則叫做非高斯型時間序列。本書所介紹的模型多數(shù)是假設服從高斯分布的高斯型時序模型。對于一些非高斯序列，往往通過適當變換，則可近似地看成是高斯型時間序列。,3、按序列的統(tǒng)計特性分為平穩(wěn)時間序列和非平穩(wěn)時間序列兩類。,如果一個時間序列的概率分布

17、與時間t無關，則稱該序列為嚴 格的(狹義的)平穩(wěn)時間序列。如果序列的一、二階矩存在， 而且對任意時刻t滿足：(1)均值為常數(shù);(2)協(xié)方差為時間間隔,的函數(shù)則稱該序列為寬平穩(wěn)時間序列或廣義平穩(wěn)時間序列。,25,三、時間序列分析 1. 根據時間序列數(shù)據，較精確地找出相應系統(tǒng)的內在統(tǒng)計特性和發(fā)展規(guī)律性，盡可能多地從中提取出我們所需要的準確信息,用來實現(xiàn)這一目的的整個方法稱為時間序列分析。,時序分析的作用主要有以下幾個方面： (1)、對理論性模式與數(shù)據進行適度檢驗，以討論模式是否 能正確地表示所觀測的現(xiàn)象。 (2)、刻劃系統(tǒng)所處的狀態(tài)及其結構性。 (3)、描述系統(tǒng)的運行規(guī)律性，認識和掌握運行規(guī)律規(guī)律

18、性。(4)、預測系統(tǒng)的未來行為，以達到利用規(guī)律之目的。 (5)、控制系統(tǒng)的未來行為，以達到利用和支配系統(tǒng)之目的。,26,第二節(jié) 時間序列的建立,一、時間序列數(shù)據的采集 時間序列數(shù)據的采集往往是按照一定的時間間隔 來采樣 的，對于連續(xù)時間序列也采用這種方法進行離散化處理。采 樣過程中的時間間隔 的大小要根據具體問題的特征和經驗 來確定， 過大就有信息的損失， 過小會造成數(shù)據量增大， 處理的時間會變長。,27,二、離群點的檢驗與處理,1. 定義1.3 在一個時間序列中遠離序列一般水平的極端大值 和極端小值稱為離群點（Outlier），也稱著奇異值。,一般地，離群點在進行時間序列分析時會直接影響模型

19、 的擬合精度，甚至得到一些虛假的信息。但從另一個角度看， 離群點也提供了很重要的信息，如系統(tǒng)的穩(wěn)定性、靈敏性等 信息，同時會提醒我們認真檢查數(shù)據的準確性。,28,2. 離群點的分類： （1）加性離群點：造成這種離群點的干擾只影響干擾發(fā)生的時刻序列值，不影響該時刻以后的序列值。 （2）更新離群點：造成這種離群點的干擾不僅影響干擾發(fā)生的時刻序列值，而且影響該時刻以后的序列值。 （3）水平移位離群點：造成這種離群點的干擾從時刻起，系統(tǒng)的結構發(fā)生變化，序列的平均值在該時刻以后發(fā)生水平移位。 （4）暫時變更離群點：造成這種離群點的干擾從干擾發(fā)生的時刻開始對以后的序列值產生的影響逐漸衰減。,29,3. 離

20、群點的檢驗和處理：,（1）根據數(shù)據取值進行檢驗，如果在某一時刻數(shù)值超出了一定 的范圍，則認為該點是一個離群點。 具體講，一種是將序列值與平滑值進行比較，檢驗其是否顯 著的大或者小。另一種方法是檢驗序列值與其相應的曲線平滑估 計值的絕對離差是否大于預先設定的值。 （2）對數(shù)據進行模型分析，然后根據擬合模型后的剩余序列計 算特定的統(tǒng)計量，測出顯著的離群點，并加以修正。,30,三、缺省值的處理,缺省值的存在破壞了系統(tǒng)運行的連續(xù)性和規(guī)律性，但是在實際工作中由于儀器故障、操作失誤等等原因，時間序列中常會出現(xiàn)缺省值。通常對缺省值的補足可以用以下的方法：增長量推算法、發(fā)展速度推算法、比例推算法、平滑法、插值

21、估算法等。,31,第三節(jié) 確定性時序分析方法概述,一、時間序列的分解： (1)趨勢變動。是指時間序列朝著一定的方向持續(xù)上升、下降或停留在某一水平上的傾向，是事物的主要變化趨勢。 (2)季節(jié)變動。是指一年或更短的時間之內，由于受某種固定周期性因素的影響而呈現(xiàn)出有規(guī)律的周期性波動。 (3)循環(huán)變動。通常是指周期為一年以上的有規(guī)律的波動。 (4)不規(guī)則變動。可分為突然變動和隨機變動。突然變動是指戰(zhàn)爭、自然災害或是其它社會因素等意外事件引起的變動。隨機變動是指由于大量的隨機因素產生的宏觀影響。,32,通常用 Tt表示長期趨勢項，St表示季節(jié)變動趨勢項，Ct表示循環(huán)變動趨勢項，Rt表示隨機干擾項。常見的

22、確定性時間序列模型有以下幾種類型：,(i)加法模型:,(ii)乘法模型:,(iii)混合模式:,其中,是觀測目標的觀測記錄：,33,二、確定型時間序列的預測方法,1、移動平均法:,設觀測序列為,正整數(shù)NT。一次移動平均值計算,公式為：,二次移動平均值計算公式為：,34,當預測目標的基本趨勢是在某一水平上上下波動時，可用一次移動平均方法建立預測模型：,當預測目標的基本趨勢與某一線性模型相吻合時，常用二次 移動平均法，但序列同時存在線性趨勢與周期波動時，可用 趨勢移動平均法建立預測模型：,其中：,35,2、指數(shù)平滑法,設觀測序列,a為加權系數(shù)，0a1，一次指數(shù),平滑公式為：,類似地，二次指數(shù)平滑公

23、式為：,一般P次指數(shù)平滑公式為：,36,用的較多的是幾個低階指數(shù)平滑頂測模型: (1)水平趨勢預測模型：,(2)線性趨勢預測模型-單系數(shù)線性平滑預測：,其中,37,a的取值范圍一般是0.10.3, 選擇a值的一些基本準則為： (1)如果序列的基本趨勢比較穩(wěn)，預測偏差由隨機因素造成，則a值應取小一些，以減少修正幅度，使預測模型能包含更多歷史數(shù)據的信息。,(2)如果預測目標的基本趨勢已發(fā)生系統(tǒng)地變化，則a值應取得 大一些。這樣，可以偏重新數(shù)據的信息對原模型進行大幅度修 正，以使預測模型適應預測目標的新變化。,上述原則可結合模型對比方法來進行。,38,3時間回歸法 :,常用的趨勢變動的擬合模型有以下

24、幾種,(1)線性方程：,(2)二次曲線：,(3)指數(shù)曲線：,(4)修正指數(shù)曲線：,(5)Gompertz(龔帕茲)曲線：,（0b1）,(6)Logistic(邏輯斯諦)曲線：,(7) 振動曲線：,39,4.季節(jié)周期預測法:,(i) 乘法型季節(jié)模型,其中,是序列長期變動趨勢項，,是季節(jié)指數(shù)，它表示季,節(jié)性變動幅度的大小，,如月度為周期k12；季度,為周期k4。,(ii) 加法型季節(jié)模型,或,從總體上來說，確定性時序分析方法刻畫了序列的主要趨勢，且直觀、簡單，易于計算，便運用。但是，其假定比較嚴格，現(xiàn)實問題很難完全滿足。,40,三、隨機時序分析的預備知識,1、隨機過程(Stochastic Pro

25、cess),定義1：(從時間變化角度來考察) 若對于每一個特定的tT(T是一個無究集合，稱為參數(shù)集)，X(t)是一個隨機變量，則稱這一族無窮多個隨機變量X(t) ,t0是一個隨機過程?？梢?，隨機過程X(t)是依賴于時間t的一族隨機變量.,定義2：(從試驗結果來看)若對事物變化的全過程進行一次觀 測，得到的結果是一個時間t的函數(shù)，但對同一事物的變化過 程獨立地重復進行多次觀測，所得的結果是不相同的，則稱 這種變化過程為隨機過程。,41,定義3：設E是隨機試驗，S是它的樣本空間，如果對于每一個eS，我們總可以依某種規(guī)則確定一時間t的函數(shù),與之對應(T是時間t的變化范圍)，于是，對于所有的eS來說，

26、 就得到一族時間t的函數(shù)，我們稱這族時間t的函數(shù)為隨機過程， 而族中每一個函數(shù)為這個隨機過程的樣本函數(shù)(或一次實現(xiàn)、 現(xiàn)實)。,2、平穩(wěn)隨機過程,（1）純隨機過程白噪聲：隨機過程 如果是由 一個不相關的隨機變量的序列構成的，即對于所有st，隨機變 量 協(xié)方差均為零，則稱其為純隨機過程。對于一個純 隨機過程來說，若其期望和方差均為常數(shù)，則稱之為白噪聲過程 ,其的樣本實現(xiàn)稱為白噪聲序列，簡稱白噪聲(White noise)。,和,42,圖1.7是一個具有零均值，單位方差陣正態(tài)白噪聲序列(100個數(shù)據)的示意圖。,43,(2)獨立增量(可加) 過程：對于任意給定的正整數(shù)n,任意給定,隨機變量序列,相互獨立。 則稱隨機過程,為獨立增量過程.,(3)二階矩過程：若隨機過程,對每個,的均值和方,差存在，則稱