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eviews做时间序列模型
如何用
Eviews软件
建立
时间序列模型
和预测
答:
我们可以利用Eviews软件对时间序列的数据进行模型分析,找到合适的模型,并对数据进行预测
,以便更好地了解和分析数据。数据的录入与保存: 创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期。 建立object输入数据:点击object/newobject,定义数据文件名ex4_2并输入数据。 将Workfile保存:点击File/save,...
如何利用
EVIEWS进行时间序列
的预测?
答:
首先,用Eview作预测是要给定解释变量X的值,然后利用所建立的
模型
对Y
进行
预测,也就是知道X求Y值;举例说明:有五年的人口数据,需要用
EVIEWS
去预测第六年的人口数 预测第六年的人口,只须对前面五年的数据算出平均增长率,然后用第五年的数据乘以1+平均增长率即可。平均增长率可以由4264(1+x)^...
Eviews
怎么
进行时间序列
答:
1、使用create命令,生成一个区间在2010-2015的工作文件,2、在命令窗口中输入:seriest=@trend(时间),生成一个以该时间为0基准的整数的
时间序列
。在案例中,输入seriest=@trend(2010),按enter键生成后,点击t,即可查看。
Eviews
|
在
eviews
中如何使用
时间序列模型进行
回归分析?
答:
4.
在EViews中,可以使用“Quick”或者“Specify Equation”命令来创建平稳时间序列模型,并进行回归分析
。需要注意的是,在建立模型时应该根据实际情况选择合适的滞后阶数和移动平均阶数,以及其他模型参数。5. 进行回归分析后,可以查看模型的拟合效果和统计显著性等指标,以评估模型的准确性和可靠性。总之...
如何用
eviews
分析
时间序列
答:
如何用
eviews
分析
时间序列
,解答如下 创建Workfile:点击File/New/Workfile,输入起止日期 步骤阅读.2建立object输入数据:点击object/new object,定义数据文件名ex4_2并输入数据。将Workfile保存:点击File/save,而store只存储对象object。步骤阅读.3画
时序
数据图:点击Workfile中的View/line graph。步骤...
如何用
eviews
画
时间序列
趋势图
答:
1、首先打开
EViews
10软件,新建一个workfile,然后在【Start date】里输入【1979】,在【End date】里输入【1997】,其余保持默认即可,点击【OK】,可以看到如图所示的界面。2、然后在命令框里输入“data y x”,再按回车键,即可在Group里新建Y X列。3、然后复制下Excel里面的数据,直接粘贴到软件...
如何使用
EViews软件
对
时间序列进行
预测
答:
2 在命令行输入ls y c x,然后回车。3 弹出equation窗口,如图所示。观察t统计量、可决系数等,可知
模型
通过经济意义检验,查表与X的t统计量比较发现,t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。4 将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年:在workfile窗口中依次点击proc->Structure。5 弹出...
如何用
eviews做时间序列
分析
答:
画
时序
数据图:点击Workfile中的
View
/line graph。用单位根法检验平稳性:点击View/Unit Root Test,比较ADF值。结果分析:由图知:ADF_T=0.0722>-3.4946,则X
序列
非平稳。
模型
识别:点击View/correlogram画自相关系数(AC)和偏自相 关系数(PAC)图。则当K>2时,则,即呈现2步截尾现象,而 序...
怎样用
Eviews进行时间序列
分析?
答:
1、首先用create命令建立workfile,在workfile structure type 中选择Dated- regular frequency ,在Frequency中选择Annual,在Start date 和End date 中分别输入1980以及2009,点击键盘OK键。2、在主窗口中用命令data y x。3、将数据导入
Eviews
中,excel的数据可以直接复制粘贴到group中。4、用最小二乘...
eviews时间序列
分析的均方误差怎么算
答:
eviews
时间序列分析的均方误差计算步骤如下:1、估计
时间序列模型
,并保存残差序列。2、打开“View”菜单,选择“Residuals”子菜单,然后选择“Residuals”。3、在弹出的“Residuals”窗口中,选择“Statistics”选项卡,可以看到残差的统计量,包括平均值、标准差、最大值、最小值、偏度、峰度、残差平方和...
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