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、...
数据分享|SAS与eviews用ARIMA模型对我国大豆产量时间序列预测...
为了进一步确定平稳性,考察差分后序列的自相关图(如下所示)。接下来,我们对差分后的时间序列进行ARMA模型的建立。季节差分后数据的自相关函数如下:图41阶差分后的自相关系数图从上面的分析结果可以看到自相关图显示很强的短期相关性,所以可以初步认为1阶差分后序列平稳。随后,对1阶差分后序列进行白噪声检验,...
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...
存款利率市场化参考基准选择与改革建议
对DR、Repo和SHIBOR的隔夜、7天两个期限品种进行数据的平稳性检验,由于研究对象的时间序列为非零波动,故选择Eviews中不含时间趋势包含截距项的模型进行ADF检验,ADF检验的滞后阶数采用Eviews中SC准则自动确定。ADF检验显示,DR007、SHIBORO/N、SHIBOR1W在1%显著水平下不存在单位根,DR001、R007在5%显著水平下不存在...
基于误差修正模型的期指跨品种套利研究
然后对残差序列平稳性检验。根据E-G两步法,再对该回归方程的残差序列进行ADF单位根检验。利用OLS回归保存下来的残差序列在Eviews进行ADF检验,输出结果见表5。表5为残差序列ADF检验结果/UploadFiles/File/20210321/20210321090226_3.pdf[实际应用]笔者选取2019年1月2日至2019年12月28日近一年时间内的数据,采用上...
改革开放以来侨汇收入对中国经济发展的影响及启示
(二)变量平稳性检验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(www.e993.com)2024年10月19日。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...
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。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...
沪深股指的GRANGER 因果关系
第二步,检验et的平稳性。若et为平稳的,则LNSZt与LNSHt是协整的,反之,则不是协整的。这是因为若LNSZt与LNSHt不是协整的,则它们的任一线性组合都是非平稳的,因此残差et将是非平稳的。换言之,对残差序列et是否具有平稳性的检验,也就是对LNSZt与LNSHt是否存在协整的检验。