如何用EVIEWS作UNIT-ROOT检验(英文)

合集下载

Eviews实验报告3

Eviews实验报告3

居民消费物价指数、消费者信心指数的相关数据,利用EVIEWS软件,将这几个指标数据进行相关分析。

特别在这里说明的是,因为同时参与了学校的本科生科研赞助---关于CCI (消费者信心指数)的一个项目,因此本人接下来的几个实验都将以CCI及相关影响指标为数据目标,研究CCI与其他因素间的关系。

本实验,则首先进行相关指标的稳定性检验。

【实验过程】(实验步骤、记录、数据、分析)本实验首先将通过多种方法对我国CCI序列进行平稳性分析:首先导入数据到eviews中,建立序列取名为CCI:然后我们首先通过折线图来直接观察其走势,如下图:从下图我们容易看到:CCI曲线基本是围绕100的轴线上下波动的,但是相比于白噪声序列,其波动幅度明显较大。

可以看到08年11月以前,其波动一直是在轴线以下,而在08年11月以后,数据都明显高于100。

联系当时的实事背景,我们不难解释这一点:2008年11月,正是国家公布四万亿投资的时候,而这之前,由于全球金融危机以及股市大跌的影响,我国居民的消费者信心指数都是较低的;国家的四万亿政策犹如一剂强心剂,立刻使得CCI有了直线的上升,一下子提高了消费者的信心。

为了判别序列是否稳定,我们绘制CCI序列的自相关图,如下:由每个Q统计量的伴随概率可以知道:都是拒绝原假设的,即存在某个K,使得滞后K期的自相关系数显著非零,即拒绝原数列是白噪声序列。

随后对其进行ADF检验:我们首先对序列本身进行单位根检验,分别采用带常数项,线性趋势,和无等三种情况进行检验。

可以从下图看到检验结果对应的p值均显著大于0.05,因此接受原假设,存在单位跟,即CCI序列本身是不平稳的.带常数项线性趋势无因此,考虑对其一阶差分进行单位根检验:可以看到,其一阶差分的单位根检验结果对应的p值显著小于0.01,拒绝存在单位根的原假设,因此我们可以得出结论:CCI的一阶差分序列是平稳的.然后我们通过PP检验来检验序列的平稳性:我们分别采用带常数项,线性趋势,和无等三种情况进行检验。

单位根检验的EViews操作课件

单位根检验的EViews操作课件
感谢您的观看
如何进一步学习时间序列分析的相关知识
01
阅读时间序列分析相关的专业书籍和学术论文,深入理解时间 序列分析的基本原理和方法。
02
学习EViews软件的使用方法,掌握各种时间序列分析工具和命
令。
参加时间序列分析相关的课程和培训,与专业人士交流学习,
03
提高自己的分析能力。
THANKS FOR WATCHING
设,认为数据不存在单位根。
03
根据单位根检验结果,可以进一步进行其他相关分析和建 模。
04
单位根检验的EViews操 作实例
单个时间序列数据的单位根检验
01
打开EViews软件,选择 “File”菜单中的“New”选 项,创建一个新的工作文件。
02
在工作文件中,选择 “Quick”菜单中的“Empty Group”选项,创建一个空的 工作组。
单位根检验的原理
单位根检验基于ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验和PP(Phillips-Perron )检验等统计方法,通过构建适当的回归模型并检验其残差是否具有单位根来确 定时间序列数据是否平稳。
如果残差存在单位根,则说明时间序列数据是非平稳的,即存在一个单位根;如 果残差不存在单位根,则说明时间序列数据是平稳的。
02
EViews软件介绍
EViews软件的特点
界面友好
01
EViews软件采用直观的图形界面,方便用户进行数据处理和统
计分析。
功能强大
02
EViews提供了丰富的数据处理、模型估计、统计分析和预测功
能,满足各种研究需求。
兼容性好
03
EViews支持多种数据格式和软件接口,方便与其他软件进行数

单位根检验的EViews操作

单位根检验的EViews操作

继续讨论:
对GDP的一阶差分进行检验
在10%的显著性水平下,单位根检验的临界值为 -3.2602,上述检验统计量值-3.62511小于相应DW临界值, 从而拒绝H0,表明我国1978——2003年D(GDP)序 列是平稳序列.
年度数据一般选择1或2年,月度数据一般选择6个月、12个月或者18个月, 季度数据一般4或者8。
单位根检验的 EViews操作
利用EViews进行单位根检验
(ADF、DF检验的操作步骤基本相同)
在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框 单位根检验对话框(由三部分构成) (1)检验类型(Test Type) (A)DF检验 PP检验 (2)检验对象 Level(水平序列) 1st difference(一阶差分序列)
• 我们老师说样本较大时,选用bic ,较小 时用aic • 先找出最小的AIC和SIC(不是绝对值), 在此基础上看ADF检验是否通过,即判 断是否是平稳序列。 • 我一般是根据VAR模型的最优滞后阶 数-1作为协整的最优滞后阶数
• 根据赤池信息准则或舒瓦茨信息准则 • adf检验是在残差存在自相关时用的,滞 后阶数可以根据序列自相关和偏自相关 图确定
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名(本例:GDP)
选择ADF检验 / Level(水平序列)/ Trend and Intercept (趋势项和漂移项)/ 滞后期数:2
在原假设 H 0 : 1或 H 0 : =0 下,单位根的t检验统计量的值为:

eviews残差单位根检验步骤

eviews残差单位根检验步骤

Eviews残差单位根检验步骤1. 概述Eviews是一种广泛用于计量经济学研究的数据分析软件,它提供了一系列的统计分析工具,其中包括残差单位根检验。

残差单位根检验是判断时间序列数据是否平稳的重要方法之一,本文将介绍在Eviews 软件中进行残差单位根检验的具体步骤。

2. 数据准备在进行残差单位根检验之前,首先需要利用Eviews进行时间序列模型的拟合,得到模型的残差序列。

在Eviews中,可以使用最小二乘法、一般最小二乘法等方法估计时间序列模型,得到残差序列。

以ARMA(p,q)模型为例,其残差序列可以通过以下步骤获取:(1) 打开Eviews软件,导入所需数据;(2) 选择“Quick/Estimate Equation”或“Proc/Estimate Equation”,在弹出的窗口中输入ARMA(p,q)模型的方程形式,点击“OK”进行模型估计;(3) 在估计结果页面,找到残差序列并将其保存。

3. 单位根检验Eviews提供了多种单位根检验的方法,如ADF检验、Phillips-Perron检验等。

下面将以ADF检验为例,介绍在Eviews中进行残差单位根检验的步骤。

(1) 打开Eviews软件,打开保存的残差序列数据;(2) 选择“View/Residual Diagnostics/Unit Root Test”;(3) 在弹出的窗口中选择ADF单位根检验,设置滞后阶数和趋势项,并点击“OK”进行检验;(4) 在ADF单位根检验结果页面,查看检验统计量的数值及其显著性水平,进行单位根检验的判断。

4. 检验结果解读进行残差单位根检验后,需要对检验结果进行解读。

在Eviews中,一般使用的显著性水平为0.05,若检验统计量的值小于相应的临界值,就可以拒绝原假设,即残差序列是平稳的。

相反,若检验统计量的值大于临界值,则不能拒绝原假设,残差序列是非平稳的。

在解读检验结果时,需要注意控制滞后阶数和趋势项的选择,以及检验结果的稳健性和有效性。

VAR模型Eviews基本操作指引

VAR模型Eviews基本操作指引

Eviews基本操作指引:1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单位根检验对话框(1 st difference ,即检验△X ; intercept:包含截距项; trend:包含趋势项)临界值判断:如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值,则序列在此显著性水平下平稳。

2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR,另一选择是向量误差修正模型。

给出内生变量的滞后期间。

给出用于运算的样本范围。

Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。

Exogenous要求给出外生变量(一般包含常数项)。

结果显示中,回归系数下第一个括号中的为标准差,第二个括号中的为t值。

4、脉冲响应分析(Response of * to * Innovations)/ 方差分解(Variance Decornposition)在进行脉冲响应函数诊断之前,需要先检验VAR模型的平稳性,用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。

AR根图中,如果点都落在单位圆里,才可以做脉冲分析~如果模型不平稳,则要重新修改变量,去掉不显著变量。

VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件:序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数(Number of CE’s),且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。

——OK7、格兰杰因果检验前提条件:序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。

EVIEWS各种检验

EVIEWS各种检验

EVIEWS各种检验(一)、ADF是单位根检验,第一列数据y做ADF检验,结果如下Null Hypothesis:Y has a unit rootExogenous:Constant,Linear Trend外因的Lag Length:0(Automatic based on SIC,MAXLAG=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.8200380.0213Test critical values:1%level-4.0987415%level-3.47727510%level-3.166190在1%水平上拒绝原假设,序列y存在单位根,为不平稳序列。

但在5%、10%水平上均接受原假设,认为y平稳。

对y进行一阶差分,差分后进行ADF检验:Null Hypothesis:Y has a unit rootExogenous:NoneLag Length:0(Automatic based on SIC,MAXLAG=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic-9.3282450.0000Test critical values:1%level-2.5999345%level-1.94574510%level-1.613633可见,在各水平上y都是平稳的。

因此,可以把原序列y看做一阶单整。

第二列xADF检验如下:Null Hypothesis:X has a unit rootExogenous:Constant,Linear TrendLag Length:0(Automatic based on SIC,MAXLAG=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic-3.2167370.0898Test critical values:1%level-4.0987415%level-3.47727510%level-3.166190在1%、5%水平上拒绝原假设,序列x存在单位根,为不平稳序列。

Eviews处理多元回归分析操作步骤

Eviews处理多元回归分析操作步骤

操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的exel电子表格(2)将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreign data as workfile,得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令:cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb,点击回车键,得到各序列之间的相关系数。

结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。

3.时间序列的平稳性检验(1)观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图,在quick菜单中单击graph,在series list对话框中输入序列名称coilfuture,其他选择默认操作。

图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

(2)对原序列进行ADF平稳性检验quick-series statistics-unit root test,在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称,在test for unit root in 选择框中选择level,得到原数据序列的ADF检验结果,其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果,检测值0.97大于所有临界值,则表明序列不平稳。

以此方法,对各时间序列依次进行ADF检验,将检验值与临界值比较,发现所有序列的检验值均大于临界值,表明各原序列都是非平稳的。

(3)时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-series statistics-unit root test,在series name对话框中输入需要检验的序列的名称,在test for unit root in 选择框中选择1nd difference,对其一阶差分进行平稳性检验,其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果,检测值-7.8远小于所有临界值,则表明序列一阶差分平稳。

以此方法,对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验,将检验值与临界值比较,发现所有序列的检验值均小于临界值,表明各序列一阶差分都是平稳的。

用Eviews估计计量模型--沈利生

用Eviews估计计量模型--沈利生

用Eviews估计计量模型沈利生2009年6月27-28日于华侨大学一、认识EViews目前EViews只有英文版,所有菜单提示都是英文。

第一行主菜单:File Edit Object Proc Quick Options Window help文件编辑对象过程快速选项窗口帮助(1)用菜单进行操作(不用记命令,直观;但有点繁琐。

)点击主菜单中任一项即出现下拉式菜单,可从中选择相应操作。

例如,打开工作文件:file – open – Eviews workfile – Eviews5 - Example Files,再选定相应文件,例如data,点击“打开”,选择BASICS.WF1,点击“打开”。

(2)在命令框里打入命令直接进行相应操作先设定文件路径:cd d:\eviews5然后直接打入命令:OPEN 再回车,选Example files – data ,点击回车“打开”,选择BASICS.WF1,点击“打开”。

EViews上的操作都在工作文件上进行,计算结果都可以保存在工作文件中。

屏幕显示如下:二、对数据操作(数据分析、估计模型、画图等),这是月度数据。

数据范围:Range:1959M01 1995M04 -- 436个观察值。

样本区间:Sample:1959M01 1989M12 – 372个观察值。

(1)显示数据:在命令框中打入命令SHOW M1 IP TB3 回车或在工作文件上用ctrl-鼠标左键选中这三个序列,双击,选open group 。

(2)观察数据图形(用于判断序列趋势)在Group表中点击View – Graph – Line 。

显示三、估计方程(1)在命令行中打入命令LS LOG(M1) C LOG(IP) TB3 回车。

相当于用OLS 方法估计如下方程:LOG(M1) = C(1) + C(2)*LOG(IP) + C(3)*TB3。

把估计结果拷贝到Word文件中,如下。

使用Eviews进行面板数据操作(有详图,包括Hausman检验,单位根检验)

使用Eviews进行面板数据操作(有详图,包括Hausman检验,单位根检验)
GLS权重,通过加 权可以克服异方差
每个个体有共
同的参数 bi
bi 随个体不
同而发生

变化


bi 随个体不 同而发生
模 型
变化
下面为个体固定效应的结果。 点击view——representation可以显示具体的回归方程式。
2. 面板数据的检验
① Hausman检验(要在随机效应结果窗口中进行) 对数据进行随机效应模型估计,在估计结果窗口点击view——Fixed/Random Effects testing——Correlated Random Effect-Hausman Test(6.0以上的 版本才可以)
⑤ 在打开的数据组中点击view——graph——scatter——simple scatter, 便可得到不同时间的散点图。
⑥ 同理,按ctrl键,分别选择ip_i, ip_ah,I p_bj, ip_hb…便可得到不同个体 的散点图。
由于是用同一组数据画出的图形,所以虽然采用的 是不同的方法,但是绘出的两个图形一样。
在估计结果中点击proc——Make Model可以出现估计结果的联立方 程形式,进一步点击Solve键可以 在弹出的对话框中进行动态和静态 预测。
在估计结果或原始的面包数据窗口中点击view——unit root test
这里默认为 Schwarz检 验,因为在 小样本情况 下Schwarz 检验效果最 好。
注意:只有在随机效应估计窗口中才能 进行Hausman检验,只有在固定效应估 计窗口中才能进行似然比检验
Hausman检验的原假设是个体效 应与回归变量无关,应建立随机效 应模型,因此当Hausman值较大, 其对应的P值远小于0.05时,拒绝

单位根检验操作讲解

单位根检验操作讲解

GDP序列,检验其是否为平稳序列。
方法1: 用时序图判断
由GDP的时序图初步判断序列是不平稳的(可以看出该序列可能 存在趋势项,若需用ADF检验则选择第三种模型进行检验)。
方法2: 用自相关系数图判断
中国GDP时间序列的自相关系数不是很快地(如滞后期K=2,3
趋于零,即缓慢下降,再次表明序列是非平稳的.
• 单位根是否应该包括常数项和趋势项可 以通过观察序列图确定,通过Quickgraph-line操作观察你的数据,若数据随 时间变化有明显的上升或下降趋势,则 有趋势项,若围绕0值上下波动,则没有 趋势项;其二,关于是否包括常数项有 两种观点,一种是其截距为非零值,则 取常数项,另一种是序列均值不为零则 取常数项。
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名(本例:GDP)
选择ADF检验 / Level(水平序列)/ Trend and Intercept (趋势项和漂移项)/ 滞后期数:2
在原假设 H0 : 1或H0 : =0 下,单位根的t检验统计量的值为:
• • •
• •
判断用不用常数项和趋势项一般做法是: 先画原序列的曲线图,根据图形可以看出是否应该包含截距项(常数项) 或者趋势项(这种方法是比较常用、有效和易行的); 对于生成过程比较复杂的时间序列数据,比较难直观地判断其是否含有 时间趋势或常数项,而需要对常数项、时间趋势项及单位根项的系数进 行反复检验,以及它们之间较为复杂的联合检验,以确定具体被检验时 间序列的具体生成过程等,比较复杂。 所以,对于一般的序列,采用画图的方法就可以了。 至于你检验出现的这种情况则是正常现象,因为检验序列显著性水平的T 统计量在原假设下的渐进分布依赖于单位根检验的不同形式。

Eviews 操作步骤

Eviews 操作步骤

Eviews 操作步骤:一、数据下载(百度国泰安)1、关于指数下载步骤:数据中心→单表查询→股票市场→指数信息2、字段选择指数代码如下:000001 上证指数000002 上证A股指数000003 上证B股指数399001 深成指数399106 深圳综合指数3991007 深圳综合A指数3、时间选择:2010.1.1~2017.9.204、条件筛选:指数代码→选条件→条件值→添加5、预览数据6、下载数据下载格式:.xsl下载详情→下载二、货币量下载1、数据中心→单表查询→经济研究系列→宏观经济→金融业2、字段:M0、M1、M23、时间:2010.1.1-2017.9.204、下载详情→下载5、居民消费指数和国内贷款总量的下载步骤:经济研究系列→宏观经济→固定资产投资三、EVIEWS数据导入File→Open→Foreign data as workfile→rename→File→Save as四、单位根检验Quick→Series Statistics→Unit root test→Seires name(输入如m等)→ok→选择level(1st different、2st different)分别检验,看显著性水平和p值五、VAR 模型Quick→Estimate VAR→Endogenous→输入shz、M0、M1、M2、LOAN→lag Internval →填两个数12或14等(确认找AIC最小的数)→确立六、脉冲影应函数在上面输出结果工具栏:Impulse(或view→impulse response)→display format(选如:mutiple sraphs)→选择冲击变量如:M0→在response中选入shz→ok七、方差分解:在六的结果中→View→variance→decomposition of:shz、m0、m1、m2、loan→ok八、协整检验:1、五、六、七中任选一结果→VIEW→cointegratiom→display format(选table)→decomposition of:shz、m0、m1、m2、loan→ok2、两个变量(两步法):Quick→Estimation Equation→Equationg specification shz、m0等→ok3、Pro→make residual series(保存残差)→name for residual series(命名)→ok→view→unit root test→ok九、格兰杰因果检验:Quick→group statistics→granger causality test→series list(输变量,可以多个变量)十、保存输出结果→freez(然后编辑)→保存。

Eviews怎么做ADF单位根检验,怎么看结果的具体操作

Eviews怎么做ADF单位根检验,怎么看结果的具体操作

ADF检验就是单位根检验,把数据输入Eviews之后,点击左上角的View--Unit Root Test,(但好
像更好用一些),之后可以选择一阶、二阶差分之后的序列是否存在单位根,同时可以选检验的方程中是否存在存在趋势项、常数项等。

一般进行ADF检验要分3步:
1 对原始时间序列进行检验,此时第二项选level,第三项选None.如果没通过检验,说明原始时间序列不平稳;
2 对原始时间序列进行一阶差分后再检验,即第二项选1st difference,第三项选intercept,若仍然未通过检验,则需要进行二次差分变换;
3 二次差分序列的检验,即第二项选择2nd difference ,第四项选择Trend and intercept.一般到此时间序列就平稳了!
看结果:
1%,5%,10%指的是显著水平,如果ADF检验值(t值)大于某显著水平值(一般是5%),则不通过检验,即存在单位根(不平稳),此时,可通过一阶差分再来查看单位根是否平稳,p值指的是接受原假设的概率。

在报告上的写法:
:r=0
H
: r=1
H
1
,序列有单位根,非平缓。

反之……
如果ADF检验值>临界值,则接受H
(注:H
的写法,选中要设置为下标的字母,点击菜单栏格式——字体,选择效
果中的下标,确定。

或直接选中的那个红色项进行格式设置)
操作:图/line&symbol。

单位根检验的eviews操作

单位根检验的eviews操作

单位根检验的eviews操作单位根检验是时间序列分析中常用的方法,用于检测序列是否具有随机游走性。

本文将介绍如何在Eviews中进行单位根检验。

首先,打开Eviews软件,导入要进行单位根检验的时间序列数据。

接下来,依次选择“View”-“Coefficient Tests”-“Unit Root Test”。

在“Unit Root Test”窗口中,首先需要在右侧“Specification”栏选择要进行的单位根检验方法。

通常使用的有ADF(Augmented Dickey-Fuller)检验、PP(Phillips-Perron)检验、KPSS(Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin)检验等方法。

这里以ADF检验为例。

在“ADF Specification”选项卡中,可以输入滞后阶数和趋势项。

滞后阶数一般为0或1,趋势项可以是无、常数项或常数项和趋势项。

一般情况下,选择一次滞后和常数项即可。

接下来,点击“OK”按钮即可进行单位根检验。

分析结果将会显示在新打开的“Unit Root Test Results”窗口中。

其中,关注ADF统计量及其p值。

当ADF统计量的绝对值小于临界值,或者p值大于0.05时,说明序列存在单位根,即不平稳;否则可以拒绝存在单位根的假设,说明序列是平稳的。

另外,在“Unit Root Test Results”窗口中还可以看到检验时的样本量、滞后阶数、趋势项、估计方程等信息,方便用户进行进一步分析。

除了ADF检验以外,PP检验和KPSS检验的操作也与ADF检验类似,不再赘述。

总之,单位根检验是时间序列分析中常用的方法,在Eviews中进行单位根检验非常方便,只需要几步操作即可得到结果,为后续的进一步分析提供基础。

VAR模型Eviews基本操作指引

VAR模型Eviews基本操作指引

Eviews基本把持指引:之巴公井开创作1、ADF检验双击序列——翻开序列数据窗口——View——Unit Root Test ——单元根检验对话框(1 st difference ,即检验△X ; intercept:包括截距项; trend:包括趋势项)临界值判断:如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值,则序列在此显著性水平下平稳.2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单元根检验把持的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR,另一选择是向量误差修正模型.给出内生变量的滞后期间.给出用于运算的样本范围.Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量.Exogenous要求给出外生变量(一般包括常数项).结果显示中,回归系数下第一个括号中的为标准差,第二个括号中的为t值.4、脉冲响应分析(Response of * to * Innovations)/ 方差分解(Variance Decornposition)在进行脉冲响应函数诊断之前,需要先检验VAR模型的平稳性,用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验.AR根图中,如果点都落在单元圆里,才可以做脉冲分析~如果模型不服稳,则要重新修改变量,去失落不显著变量.VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件:序列同阶单整翻开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比力VAR的设置中要多填入误差修正项个数(Number of CE’s),且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项.——OK7、格兰杰因果检验前提条件:序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果.翻开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最年夜滞后长度——OK8、建立协整回归方程建立回归模型后,如果模型存在自相关,则建立广义差分模型。

eviews检验相关方法(2)

eviews检验相关方法(2)

我用的是Eviews3.1注册版(因为其他的版本没注册都不稳定容易自己关闭程序),但大抵操作应该是相同的。

首先建立新的workfile,在命令窗口输入series,弹出新建的数列窗口,把要检验的数据存进去。

然后再数列窗口下点击view,找到unit root test就是单位根检验,弹出来的窗口的左上角是选择检验方式,一般保持默认的DF那一项就好了,Eviews里面的这个DF选项是把DF与ADF检验都包括在一起了。

右边的intercept啦intercept and trend啦是针对ADF 检验的不同模型,如果搞不清楚干脆就按默认吧。

左下角的level,1st differential,2st什么的是问你是针对原始数据、还是一阶差分、二阶差分来做检验,默认是level,就是原始数据。

都选好之后点击OK就好了。

输出的结果主要是看上面的表,第一个表左边给出一个值,右边给了三个值,分别是置信度99%,95%,90%的ADF检验临界值。

左边的值如果小于右边的某个值,说明该数据落在右边那个对应值的置信区间里。

比如左边给出-3,右边对应95%置信度的值是-1,-3<-1所以数据不存在单位根,是平稳的,这一检验的置信度是95%。

大概是这样吧,具体的ADF模型选择等等最好看一看相关书籍。

Eviews不难学的~~嘿嘿我也就是三天恶补大概看完的。

ADF检验的原假设是存在单位根,一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值,只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设,认为数据平稳。

注意,ADF值一般是负的,也有正的,但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设这样的话,如果你的变量是水平变量。

那么,你需要取对数,一般来说,取对数后的变量一般是平稳的,这样,你无需作协整;如果对数变量非平稳,再取一阶差分(绝大多数的水平变量取对数后再一阶差分是平稳的),你就可以作协整了了。

如果你的变量已是相对数,xt 与yt 并非I(1),那么,不能作协整,仅作一般的时间序列分析即可。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

The ADF statistic value is -1.417 and the associated one-sided p-value (for a test with 221 observations) is .573. In addition, EViews reports the critical values at the 1%, 5% and 10% levels. Notice here that the statistic t α value is greater than the critical values so that we do not reject the null at conventional test sizes. The second part of the output shows the intermediate test equation that EViews used to calculate the ADF statistic:
6—Chapter 1. Unit Root Tests
Chapter 1. Unit Root Tests
EViews 4.1 includes support for the newest generation of unit root tests. In addition to the existing Augmented Dickey-Fuller (1979) and Phillips-Perron (1998) tests, EViews now allows you to compute the GLS-detrended Dickey-Fuller (Elliot, Rothenberg, and Stock, 1996), Kwiatkowski, Phillips, Schmidt, and Shin (KPSS, 1992), Elliott, Rothenberg, and Stock Point Optimal (ERS, 1996), and Ng and Perron (NP, 2001) unit root tests. In addition, EViews now allows you to perform Newey-West (1994) and Andrews (1991) automatic bandwidth selection for kernel based estimators, or automatic information criteria based selection of lag length for Dickey-Fuller tests and AR spectral density estimators. The command support for these new unit root features is documented in uroot (p. 43).
Next, specify whether you wish to test for a unit root in the level, first difference, or second difference of the series. Lastly, choose your exogenous regressors. You can choose to include a constant, a constant and linear trend, or neither (there are limitations on these choices for some of the tests). You can click on OK to compute the test using the specified settings, or you can customize your test using the advanced settings portion of the dialog. The advanced settings for both the ADF and DFGLS tests allow you to specify how lagged difference terms p are to be included in the ADF test equation. You may choose to let EViews automatically select p , or you may specify a fixed positive integer value. If you choose automatic selection, you are given the additional option of selecting both the information criterion and maximum number of lags to be used in the selection procedure. In this case, we have chosen to estimate an ADF test that includes a constant in the test regression and employs automatic lag length selection using a Schwarz Information Criterion (BIC) and a maximum lag length of 14. Applying these settings to data on the U. S. one-month Treasury bill rate for the period from March 1953 to July 1971, we can replicate Example 9.2 of Hayashi (2000, p. 596). The results are described below. The first part of the unit root output provides information about the form of the test (the type of test, the exogenous variables, and lag length used), and contains the test output, associated critical values, and in this case, the p-value:
user specified lag length. See “Automatic Bandwidth and Lag Length Selection” on page 16 of the User’s Guide. Once you have chosen the appropriate settings for your test, click on the OK button. EViews reports the test statistic along with output from the corresponding test regression. In addition, EVhe frequency zero spectrum f 0 (labeled as the “HAC corrected variance”) as well as the uncorrected estimate of the residual variance (where applicable). Running a PP test using the TBILL series yields:
Performing Unit Root Tests in EViews
The following discussion assumes that you are familiar with the basic forms of the unit root tests, and the associated options. We provide theoretical background for these tests in “Basic Unit Root Theory” beginning on page 9, and document the settings used when performing these tests. To begin, double click on the series to open the series window, and choose View/Unit Root Test… You must specify four sets of options to carry out a unit root test. The first three settings (on the lefthand side of the dialog) determine the basic form of the unit root test. The fourth set of options (on the right-hand side of the dialog) consist of test specific advanced settings. You only need concern yourself with these latter settings if you wish to customize the calculation of your unit root test. First, use the topmost combo box to select the type of unit root test that you wish to perform. You may choose one of six tests: ADF, DFGLS, PP, KPSS, ERS, and NP.
相关文档
最新文档