Eviews面板数据模型详解;EViews经济学和金融学数据分析软件下载
6、面板数据平稳性检验要求:已知31省份2008-2015年人均gdp、gdp、就业、出口、净出口、投资这些变量,利用数据(1)建立面板数据(paneldata)工作文件;(2)定义序列名并输入数据;(3)估计选择面板模型;(4)面板单位根检验。步骤:1、建立面板数据工作文件首先建立工作文件。打开工作文件后,过程如下:2、建立面板数...
经济学和金融学数据分析软件EViews 11下载安装图文教程附安装包
时间序列分析:进行时间序列分析之前,需要对数据进行稳定性检验、滞后阶数选择、模型估计和检验等。可以使用EViews提供的多种时间序列分析工具,如ADF检验、Granger因果检验、ARIMA模型、VAR模型等,并利用图表和统计指标来判断时间序列模型的拟合效果和预测能力。面板数据分析:进行面板数据分析之前,需要对数据进行平稳性检验、...
存款利率市场化参考基准选择与改革建议
运用Eviews进行DRR、RR7D、M2与DR的相关性检验,检验结果显示,DRR、RR7D、M2与DR007的相关性均高于DR001,央行货币政策工具对DR007的调控效果更好,DR007的可控性更好。综合来看,DR001市场性更强,DR001、DR007相关性均较好,但平稳性、可控性方面DR007更优,因此,建议将DR007作为存款利率市场化调整的参考基准。
我国黄金期货与黄金股票动态相关性实证研究
稳定性检验使用EVIEWS10软件进行参数估计,得出DCC-MVGARCH模型在通过改变CCC模型常数矩阵Rt的假设下的联立方程的稳健性,结果如表4所示。DCC-GARCH模型中的系数θ1与θ2不仅都大于零,而且均在1%的显著性水平下显著。另外,θ1+θ2=0.942561<1,符合模型的条件,表明模型整体平稳,DCC-GARCH模型对黄金期货与A股黄金...
改革开放以来侨汇收入对中国经济发展的影响及启示
考虑到分析结果的准确性,需要确保统计模型分析中变量指标的平稳性,最大程度避免出现伪回归现象。本文使用比较普遍适用的ADF单位根检验法进行变量平稳性检验,以保证所建立的时间序列具备协整分析前提条件。变量LNGDP和LNIR单位根检验结果如表2所示。LNGDP和LNIR两个变量的ADF模型检验统计量分别为1.8191和-0.2642,均不符合...
巴西汇率与ICE原糖期价关系分析
平稳性检验为了确定时间序列的平稳性,这部分使用EVIEWS7软件对两组时间序列进行ADF单位根检验(www.e993.com)2024年10月19日。原糖期货价格序列和汇率序列的ADF值均大于置信度为5%、1%水平上的临界值,因此不能拒绝原假设,表明原糖期货价格序列和汇率序列是不平稳。接下来对两组序列进行一阶差分处理,再次进行单位根检验。检验结果显示,经过一阶差分...
从六方面看股指期货与A股市场波动性关系
(三)平稳性检验在进行计量分析之前,首先要保证序列是平稳的,即进行单位根检验。本文选用ADF检验,零假设是序列具有单位根,外生变量选用的是常数项和截距项,滞后阶数的自动选择依据Schwarze-Infor-Criterion。表2沪深300指数收益率序列的单位根检验表2为沪深300指数收益率序列的单位根检验结果,可见无论是在股指期货...
人机情绪的趋同、循环与溢出:基于Twitter涉中议题的数据分析
在对序列进行基本的平稳性检验和一阶差分后,研究发现(见表5),在“愤怒”、“恐惧”、“惊讶”情绪上存在显著的“机器人→人类”单向格兰杰关系,在“悲伤”和“快乐”情绪上不存在任何方向的格兰杰关系。这表明社交机器人“愤怒”、“恐惧”等负面情绪推文数量的变化可以显著预测人类用户相应情绪推文数量的变化,这一...
时间序列模型预测3月CPI为-1.26%
在建立模型之前,我们首先需要对时间序列的平稳性进行检验。采用ADF检验方法进行平稳性检验,发现其为非平稳序列。接下来,我们对其进行一阶非季节差分,对时间序列进行ADF检验,发现其为平稳序列。二、构造春节因素虚拟变量由于我国的CPI定基指数受到春节因素的影响,为了将这种影响体现在季节时间序列模型中,我们构造了一个...
方差-协方差法VaR计量模型选择
GARCH模型要求建模序列是平稳的,因此首先对样本对数收益率序列进行平稳性检验,用Eviews5.0做ADF检验结果如表一、二:表一:HS300指数ADF检验结果显著性水平为1%时,ADF检验的t值的临界值-3.4407,从表一、二中可以看出HS300指数及10支银行股票的对数收益率序列都远远小于该临界值。因此,我们以99%以上的概率保证HS300...