eviews做方程预测完整PPT课件.pptx
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"EViews方程预测详解" EViews是一个功能强大的时间序分析和预测软件,广泛应用于经济学、金融学、统计学等领域。今天,我们将通过一个简单的例子,深入地解释EViews中的方程预测过程。 在EViews中,我们可以使用方程对象来描述一个被估计方程的预测过程。假设我们有1947:01—1995:01年美国国内生产总值(GDP)、消费(CS)和投资(INV)的数据,这些数据包含在工作区间为1946:01—1995:4的工作文件(16_1)中。 首先,我们需要估计GDP对常数、CS和INV的回归,并用AR(1)修正残差序列相关,用该模型预测GDP。估计得到的方程结果由方程对象eq_gdp给出: eq_gdp:GDP = f(CS, INV) 在预测之前,我们需要了解该模型的结果。选择View/Actual, Fitted, Residual…,然后选择Actual, Fitted, Residual Graph: 该图的上半部分绘出的实际值和拟合值事实上难以区分。但这里的拟合值不能保存。只有在使用EViews的预测程序计算因变量的拟合值时才可以保存。 现在,我们可以开始预测该方程的GDP。在方程的工具栏中按Forecast按钮,或选择Procss/Forecast …。这时会出现以下表: 在这里,我们需要提供以下信息: 1. 序列名:预测后的序列名将所要预测的因变量名填入编辑框中。EViews默认了一个名字,但可以将它变为任意别的有效序列名。这个名字应不同于因变量名,因为预测过程会覆盖已给定的序列值。 2. S.E. (Optional):如果需要,可以为该序列的预测标准差提供一个名字。如果省略该项,预测标准误差将不被保存。 3. GARCH (Optional):对用ARCH估计的模型,还可以保存条件方差的预测值(GARCH项)。 在预测方法中,我们可以选择以下选项: * 动态(Dynamic):从预测样本的第一期开始计算多步预测。 * 静态(Static):利用滞后因变量的实际值而不是预测值计算一步向前(one-step-ahead)预测的结果。 * 结构(Structural):预测时EViews将忽略方程中的任何ARMA项。 * 样本区间(Sample range):必须指定用来做预测的样本。如果缺选,EViews将该样本置为工作文件样本。 输出可以选择以图表或数值,或者二者同时的形式来观察预测值。只有当预测样本中包含因变量的观测值时,才可以得到预测估计值。 假设在样本区间1947:01—1995:01间对eq_gdp进行动态预测。预测值放在序列GDPFD中,EViews将会显示预测曲线和加减两个标准差的带状域以及预测的估计值。 在这里,我们可以通过绘出曲线图来检查实际值与拟合值。这是从1947:02到1995:01整个时期上的动态预测。对每个时期,前一个GDP(-1)的预测值在形成后期的GDP预测值时被使用。 如果我们要对一个序列进行一步向前预测(静态预测),单击方程工具栏中的Forecast键,然后选择Static进行预测。EViews将显示预测结果为: 我们可以比较GDP的实际值和动态预测拟合值GDPFD、静态预测拟合值GDPFS,可以看出一步向前预测的结果。 EViews提供了一个强大的平台来进行方程预测,用户可以根据自己的需求选择不同的预测方法和输出形式来观察预测结果。
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