运用Eviews实现时间序列的平稳性及纯随机性检验

Posted 2021-05-02 计量经济学

时间序列分为平稳型时间序列以及非平稳型时间序列，对于一个时间序列首先要对它进行平稳性及纯随机性检验，这个过程称为序列的预处理，下面简要说明操作过程。

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一、认识Eviews

1. Eviews简介

Eviews（EconometricsViews），直译为计量经济学观察，通常为计量经济学软件包。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。

2. Eviews界面操作

安装好Eviews后，Eviews的窗口上方按照功能划分9个主菜单选项，如下图（图1）：

图1

n File：有关文件（工作文件、数据库、Eviews程序等）的常规操作，如新建（New）、打开（Open）等。

n Edit：提供复制（Copy）、剪切（Cut）、粘贴（Paste）、撤销上步操作（Undo）等功能。

n  Object：提供有关对象的基本操作。包括建立新对象（New Object ）、从数据库获取对象（FetchFrom DB）、复制对象（Copy  Object）等。

n  View 和Proc：二者的下拉菜单项目随当前窗口不同而改变，功能也随之变化，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。

n  Quick：提供快速分析过程，包括常用的统计分析方法、回归模型、时间序列模型以及多种重要的检验。

n  Options：提供系统参数设定选项。Eviews运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式、字体、图像、电子表格等的格式。

n  Window：提供多种在打开窗口中进行切换的方式，如关闭所有对象（Close All Object）或关闭所有窗口（ Close  All）。

n  Help：Eviews 的帮助选项。

二、Eviews中如何导入数据

方法一：1.打开案例数据（原先保存的），依次点击Open/Foreign Data as workfile，如图2。

图2

2. 打开过程中给序列命名，如图3。

图3

方法二：1. 新建工作文件，输入数据或导入数据。首先，依次点击New/Workfile，新建工作文件，见图4-图5。

图4-图5

n  在Work structure type下拉菜单中选择Dated-regular frequency，创建时间序列数据。

n  在文件频率项frequency，根据具体数据可以选择年度（Annual）、季度（Quarterly）、月度（Monthly）等。

n  Annual（年度）：用四位数表示年份，如2014。Start  date输入起始年份，End  date输入终止年份。

n  Quarterly（季度）：如2014年第一季度，则输入2014:1即可。注意年份后面只能跟1、2、3、4代表四个季度。

n  Monthly（月度）：如2014年2月，则输入2014:2即可。注意年份后面只能12个月份。

n  Weekly（周）：如2014年第1周到第10周，则在Start  date输入2014:1，在End  date输入2014:10。

n  Daily-7 day week（天数据—每周7天）：如2014年1月1日至2014年1月10日，表示为2014年的第1天到第10天。则在Start  date输入2014:1，在End  date输入2014:10。

n  Integer  date：表示其它类型数据，如无时间限定的数据。起止项中分别输入1和50，表示个数是50的一个序列。

2. （1）输入数据法：点击菜单Object→New Object，若创建时间序列，则选择Series，默认序列名称为Untitled（可根据需要命名，如output），双击序列，在序列对象窗口中点击Edit+/-进入编辑状态，输入或修改序列观测值，(可把EXCEL中的值复制到对象中)见图6-图7。

图6

图7

（2）导入数据法：先在window菜单中，找到上一步新建的工作文件，依次点击Proc/Import/Read  Text-Lotus-Excel，选择欲导入的文件，见图8-图9。

图8

图9

三、作时序列图

    1.依次点击工具栏的Quick/Graph。在Series  List对话框中输入欲分析的序列名output，见图10-图11。

图10-图11

2. 在Specifi窗口中选中Line&Symbol，见图12

图12

3．绘制好后双击图片对时序图的颜色、线条、点等进行编辑（图13）

图13

从时序图（图13）可知，序列在15左右波动，可以认为是平稳序列。

四、作自相关图

    1. 在Quick菜单下选择SeriesStatistics/Correlogram，见图14。

图14

2. 在Series  name窗口中输入欲分析的时间序列名output，在相关图定义对话框（Correlogram  Specification）中的序列差分选项中选择Level（不差分）。1st  difference和2st  difference分别表示对序列进行一阶和二阶逐期差分。 Lags  to  indude选项为相关系数的最大滞后阶数k，见图15-16。

 

图15-16

3.     自相关图

从自相关图（图17）可知，延迟5阶之后，样本的自相关系数都落在两倍的标准差线范围以内，并在零值附近波动。因此，可以认为该序列平稳。纯随机性检验结果表明，在各阶延迟下Q统计量的P值均<0.05.拒绝序列纯随机的假设。因此，该序列为非白噪声序列。

 

图17

参考资料：

王黎明，王连等．应用时间序列分析[M]．复旦大学出版社，2009．

王燕．应用时间序列分析[M]．中国人民大学出版社，2015．