garch模型族的EVIEWS的操作
EVIEWS的garch模型族操作
02
GARCH模型族概述
GARCH模型定义
1
全称：广义自回归条件异方差模型（ Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）
等。
平稳性检验
对数据进行平稳性检验，如 ADF检验或PP检验，以确保 数据符合GARCH模型的建模
要求。
模型选择与设定
选择GARCH模型类型
根据数据的特征和需求，选择合适的GARCH模型类型，如 GARCH(1,1)、GARCH-M、EGARCH等。
设定模型参数
在EVIEWS的“Quick”->“Estimate Equation”中输入相应的 GARCH模型表达式，并设定模型的参数。
模型诊断
检查模型的残差是否满足白噪声 假设，可以使用残差自相关图、 Ljung-Box Q统计量等方法进行 诊断。
模型预测与评估
模型预测
在EVIEWS中，可以使用"Forecast"功能进 行模型预测。选择合适的预测期数，即可得 到预测结果。
预测评估
对预测结果进行评估，可以使用均方误差（MSE） 、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE） 等指标进行评估。
模型。
模型预测与评估
模型预测
使用估计得到的GARCH模型对未来数据进行预测，得到预测值 和预测区间。
预测评估
将预测结果与实际数据进行比较，评估模型的预测性能。
模型调整
根据预测评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的预测精 度和稳定性。
05
GARCH模型族在金融 市场中的应用
EVIEWSgarch模型族操作(1)
第七页，编辑于星期四：十六点 七分。
时间序列建模步骤
第八页，编辑于星期四：十六点 七分。
3
实例操作
第九页，编辑于星期四：十六点 七分。
实例操作
上证180指数收益率波动率分析
本次选取ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ上证180指数于2008年8月1日到 2010年11月3日的收盘价，共548个观测值。并以 此建立序列{p}，进而构建其对数收益率序列{r}， 对序列{r}建立条件异方差模型，并研究其收益波
第二页，编辑于星期四：十六点 七分。
Eviews简介
Eviews的应用范围包括：
■ 应用经济计量学 ■ 总体经济的研究和预测
■金融数据分析
■销售预测及财务分析
■ 成本分析和预测
■ 蒙地卡罗模拟 ■ 经济模型的估计和仿真
■ 利率与外汇预测等等
第三页，编辑于星期四：十六点 七分。
Eviews主要功能： 操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种
statistics—histogram and stats就得到了 对数收益率的柱形统计图，如下：
244
第二十四页，编辑于星期四：十六点 七分。
由图可知，上证能源指数对数收益率序列 均值（Mean）为0.000256，标准差（Std. Dev. ）为0.001426，偏度（Skewness）为-0.141，小
T-GARCH(1,1)
433
第四十三页，编辑于星期四：十六点 七分。
E-GARCH的操作为： 点击主菜单Quick/Estimate Equation,得到如
下对话框，在 Method选择EGARCH，再将Threshold 数值输入0，点击确定。如下图：
第四十四页，编辑于星期四：十六点 七分。
《EViews软件使用指南》课件-第06章 ARCH和GARCH估计
于经济学的各个领域。尤其在金融时间序列分析中。
按照通常的想法，自相关的问题是时间序列数据所特有， 而异方差性是横截面数据的特点。但在时间序列数据中，会
不会出现异方差呢？会是怎样出现的？
2
恩格尔和克拉格（Kraft, D., 1983）在分析宏观 数据时，发现这样一些现象：时间序列模型中的扰 动方差稳定性比通常假设的要差。恩格尔的结论说
有两个可供选择的方差方程的描述可以帮助解释这个模
型：
1．如果我们用条件方差的滞后递归地替代（6.1.12）式
的右端，就可以将条件方差表示为滞后扰动项平方的加权平
均：
2 j 1 2 u t t j. j 1 1
（6.1.15）
我们看到 GARCH(1,1) 方差说明与样本方差类似，但是， 它包含了在更大滞后阶数上的，扰动项的加权条件方差。
21
由于股票价格指数序列常常用一种特殊的单位根过程—
EViews中的大多数统计工具都是用来建立随机变量的 条件均值模型。本章讨论的重要工具具有与以往不同的目 的——建立变量的条件方差或变量波动性模型。
我们想要建模并预测其变动性通常有如下几个原因 :
首先，我们可能要分析持有某项资产的风险；其次，预测
置信区间可能是时变性的，所以可以通过建立残差方差模
型得到更精确的区间；第三，如果误差的异方差是能适当 控制的，我们就能得到更有效的估计。
模 型 (generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model，简记为GARCH模型)。在GARCH模型中， 要考虑两个不同的设定：一个是条件均值，另一个是条件方
差。
10
GARCH类模型建模的Eviews操作要求
导入法：把存于EXCEL等文档的数据导入序列中。 • 选择主菜单中 Text-Lotus-Excel，找到已经存
好的数据Excel文件，点击“打开”后，出现如 图所示对话框。
在Names for
series or Number if named in file
选框中序列名称 p，即将数据导 入了该序列p。
使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关 系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews简介
Eviews的应用范围包括： ■ 应用经济计量学 ■ 总体经济的研究和预测 ■金融数据分析 ■销售预测及财务分析 ■ 成本分析和预测 ■ 蒙地卡罗模拟 ■ 经济模型的估计和仿真 ■ 利率与外汇预测等等
天：月/日/年；如：从2008年3月5日到2009年8月 20日，在Start date中输入3/5/2008。End date 中输入8/20/2009.
非时间序列或不规则数据：输入样本个数。如： 样本数为200，在Start date中输入1 。End date 中输入200。
Page 16
Page 13
可在 "Work"中选择数据的频率，可选的频率包括 年度、半年、季度、月度、星期、天（每周5天、 每周7天）以及非时间序列或不规则数据。
可在"Start date"文本框中输入起始日期，"End date"文本框中输入终止日期，年度与后面的数字 用"："分隔。
Page 14
具体的日期的表示法为： 年度：二十世纪可用两位数，其余全用四位数字；如
建立对数收益率序列 点击Eviews中workfile菜单中的
Objects/Generate Series，键入一个表达 式，可形成一个新的序列。
EVIEWS的garch模型族操作
03
Eviews中GARCH模型族的实现
导入数据
打开Eviews软件，选择“File” 菜单中的“Open”选项，找到
需要导入的数据文件，点击 “Open”。
在弹出的对话框中选择数据文件 的类型和格式，确保与实际数据 文件匹配，然后点击“OK”。
在数据表视图中，可以看到导入 的数据文件，可以进行后续操作。
除了基本的预测值，我们还需要对预测结果进行检验。例如，我们可以使用t检验或z检验等方法来检验 预测值的显著性。如果预测值显著不为零，则说明预测结果具有统计意义。
05
GARCH模型族在金融领域的应用案
例
股票波动率预测
总结词
通过使用GARCH模型，可以预测股票市场的波动率，从而为投资者提供决策 依据。
评估预测精度
使用均方误差、平均绝对误差等指标评估模型的预测精度。
将模型应用于实际决策
根据模型预测结果，为风险管理、投资组合优化等提供决策支持。
THANKS
感谢观看
根据研究目的选择合适的GARCH模型：例如， GARCH(1,1)、EGARCH等。
2
使用AIC、BIC等准则进行模型选择，以选择最优 模型。
3
进行残差诊断测试，如Jarque-Bera检验、残差 图等，以评估模型的适用性。
结果解释与决策应用
解释模型参数
解释GARCH模型中的参数，如滞后阶数、波动率等，以理解其对 预测的影响。
它提供了丰富的数据处理、图表绘制、 模型估计等功能，支持多种回归分析、 时间序列分析和计量经济学模型。
Eviews软件特点
界面友好
01
Eviews的用户界面简洁直观，易于上手，适合初学者和专业人
士使用。
利用Eviews考察GARCH模型在金融数据中的应用
（G）ARCH模型在金融数据中的应用姓名 (括号内填学号)摘要：理解自回归异方差（ARCH）模型的概念及建立的必要性和适用的场合。
了解(G)ARCH 模型的各种不同类型，如GARCH-M 模型（GARCH in mean ），EGARCH模型 (Exponential GARCH ) 和TARCH模型 (又称GJR)。
掌握对(G)ARCH 模型的识别、估计及如何运用Eviews软件在实证研究中实现。
关键词：Garch；沪深股市1 基本概念p阶自回归条件异方程ARCH(p)模型，其定义由均值方程（1）和条件方程方程（2）给出：（1）（2）其中，表示t-1时刻所有可得信息的集合，为条件方差。
方程（2）表示误差项的方差由两部分组成：一个常数项和前p个时刻关于变化量的信息，用前p个时刻的残差平方表示(ARCH项)。
广义自回归条件异方差GARCH(p,q)模型可表示为：（3）（4）2 数据来源以上证指数和深证成份指数为研究对象，选取1997年1月2日～2002年12月31日共6年每个交易日上证指数和深证成份指数的收盘价为样本：3 描述性统计与检验3.1 描述性统计导入数据，建立工作组。
打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New Workfile”选项，在“Workfilefrequency”框中选择“undated or irregular”，在“Start observation”和“End observation”框中分别输入1 和1444，单击“OK”。
选择“File”菜单中的“Import--Read Text-Lotus-Excel”选项，找到要导入的名为EX6.4.xls的Excel文档完成数据导入。
生成收益率的数据列。
在Eviews窗口主菜单栏下的命令窗口中键入如下命令：genrrh=log(sh/sh(-1)) ，回车后即形成沪市收益率的数据序列rh，同样的方法可得深市收益数剧序列rz。
利用eviews实现时间序列的平稳性检验与协整检验以及GARCH模型
在对时间序列Y、X1进行回归分析时需要考虑Y与X1之间是否存在某种切实的关系，所以需要进行协整检验。
1.1利用eviews创建时间序列Y、X1 ：打开eviews软件点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处workfile structure type处又三项选择，分别是非时间序列unstructured/undate，时间序列dated-regular frequency，和不明英语balance panel。
选择时间序列dated-regular frequency。
在date specification中选择年度，半年度或者季度等，和起始时间。
右下角为工作间取名字和页数。
点击ok。
在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字如Y，点击OK。
将数据填写入内。
1.2对序列Y进行平稳性检验：此时应对序列数据取对数，取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。
具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr，输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy。
再对logy序列进行平稳性检验。
点击view-United root test，test type选择ADF检验，滞后阶数中lag length选择SIC 检验，点击ok得结果如下：Null Hypothesis: LOGY has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller teststatistic -2.75094601716637 0.0995139988900359Test critical values: 1% level -4.297072756022265% level -3.2126963902622510% level -2.74767611540013当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时，序列为平稳序列。
garch模型族的EVIEWS的操作
在Names for
series or Number if named in file
选框中序列名称 p，即将数据导 入了该序列p。
建立对数收益率序列 点击Eviews中workfile菜单中的
Objects/Generate Series，键入一个表达 式，可形成一个新的序列。
常使用到表达式：D代表差分；Log代表取对 数；Exp代表取指数；^2代表平分……
如图page13page14可在workfilefrequency中选择数据的频率可选的频率包括年度半年季度月度星期天每周5天每周7天以及非时间序列或不规则数可在startdate文本框中输入起始日期enddate文本框中输入终止日期年度与后面的数字用
GARCH类模型 建模的Eviews操
作
1
Eviews软件简介
序列自相关和偏自相关检验 在视图中点击View-correlogram，在Lags to
include中键入12，然后点击ok，就得到了对数 收益率的自相关函数分析图。
Page 29
Page 30
从图中可以看出，序列的自相关和偏自 相关系数均落入两倍的估计标准差内， 且Q－统计量的对应的p值均大于置信度 0.05，故序列在5％的显著性水平上不存 在显著的相关性。
Page 49
各种lag值情形下，F统计量均不显著，说 明模型已经不存在ARCH效应。 建立的EGARCH(1，1)模型如下：
Page 50
由于之前对r的描述统计中发现统计的正 态分布检验没有通过，可以试图做残差服 从t分布和GED分布的E-views建模。
Page 51
假设残差服从t分布操作过程：Quick/Estimate Equation,得到如下对话框，在 Method选择 Student’s t（ GED分布则选择GED ），如下：
garch模型eviews均值方程
garch模型eviews均值方程GARCH模型在金融领域中被广泛应用于波动率建模和风险管理，它是根据金融资产收益率的历史数据来预测其未来波动率的一种方法。
GARCH模型的核心是建立一个波动率的均值方程，以描述波动率的长期均值和短期波动的动态调整过程。
在GARCH模型中，波动率的均值方程通常采用ARCH效应和GARCH效应的线性组合来描述。
ARCH效应指的是波动率的变化与过去的波动率变化有关，而GARCH效应则是在ARCH基础上引入了波动率残差的平方项。
这两个效应的组合可以更准确地描述金融资产收益率波动的特征。
波动率的均值方程通常可以用以下形式表示：波动率 = 常数 + 系数1 * 过去波动率 + 系数2 * 过去波动率残差的平方其中，常数代表波动率的长期均值，系数1表示波动率对过去波动率的反应程度，系数2表示波动率对过去波动率残差平方的反应程度。
通过估计这些参数，可以得到一个较为准确的波动率均值方程。
GARCH模型还可以根据实际情况引入更多的变量来建立均值方程，以提高模型的准确性。
比如，可以考虑引入其他金融指标或宏观经济变量来解释波动率的变化。
此外，还可以考虑引入时间变化的因素，比如季节性因素或周期性因素，以更好地描述波动率的动态调整过程。
在实际应用中，建立GARCH模型的关键是选择适当的历史数据和合适的模型参数。
通常需要对不同的模型进行比较，选择最优的模型来进行波动率预测。
常用的模型选择准则包括最小二乘法、极大似然法和贝叶斯信息准则等。
GARCH模型的应用广泛，可以用于金融市场的风险管理、衍生品定价、投资组合优化等方面。
通过对波动率的准确预测，可以帮助投资者更好地评估风险和收益，制定合理的投资策略。
此外，GARCH模型还可以用于金融市场的波动率分析和波动率交易等方面，为投资者提供更多的信息和决策支持。
GARCH模型的均值方程是建立波动率预测模型的核心部分，通过对过去波动率和波动率残差平方的加权组合，可以准确地描述波动率的动态调整过程。
Eviews基本操作学习（图示版）
Eviews基本操作学习（图⽰版）⽬录⽬录 (1)1、EViews简介 (3)1.1 什么是EViews (3)1.2 启动和运⾏EViews (3)1.3 EViews窗⼝ (3)1.4关闭EViews (4)2、EViews基本操作 (5)2.1⼯作⽂件与对象 (5)2.1.1⼯作⽂件 (5)2.1.2对象 (7)2.2数据处理 (10)2.2.1数据对象与样本 (10)2.2.2数据的输⼊和输出 (12)2.3图形与表格 (14)2.3.1图的创建 (14)2.3.2图的修改 (14)2.3.3多个图 (16)2.3.4图的打印和输出 (17)2.3.5表格对象 (18)2.3.6表的输出 (18)2.3.7⽂本对象 (19)3、基本回归模型 (19)3.1估计和⽅程对象 (19)3.1.1⽅程对象 (19)3.1.2在EViews中对⽅程进⾏说明 (20)3.1.3在EViews中估计⽅程 (20)3.2⽅程输出 (20)3.3⽅程操作 (22)3.3.1⽅程视图 (22)3.3.2⽅程过程 (24)3.3.3缺省⽅程 (24)4、基本检验 (24)4.1多重共线性的检验 (24)4.2异⽅差的检验 (25)4.3 ⾃相关的检验 (26)5、时间序列模型 (27)5.1时间序列平稳性的单位根检验 (27)5.1.1单位根的ADF检验 (27)5.1.2Phillips-Perron(PP)检验 (27)5.2协整 (28)6、案例分析 (29)6.1多元线性回归及多重共线性的检验 (29)6.2异⽅差的检验 (31)6.3⾃相关的检验 (34)6.4时间序列的单位根和协整检验 (36)1、EViews简介1.1什么是EViewsEViews 是在⼤型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是⼀组处理时间序列数据的有效⼯具，是当今世界上最流⾏的计量经济学软件之⼀。
Eviews操作步骤详解
Eviews3.1操作步骤详解1. 打开软件。
鼠标左键双击桌面上的Eviews图标，打开软件：2. 建立新文件。
鼠标点击File菜单项，并选择New子菜单中的Workfile…，以建立一个新的工作文件。
3. 选择数据类型。
步骤2完成后直接将出现如下选择输入数据频率的画面：根据你将使用的数据本身频率来做相应选择。
例如，如果你要研究1980－1990年度之间的数据，那么可以选择“Annual”选项，并在Start data对应文本框内填写“1980”，以及在End data对应文本框内填写“1990”，然后点击OK按钮，完成本步骤。
4. 输入数据。
完成步骤3后，将出现如下画面：现在已经初步建立了一个新的工作文件。
接下来，需要输入需要研究的数据。
首先，将鼠标点击File菜单下面的空白处，然后给出指令“Series x”（注：单词Series 与字母x之间存在一个空格，以及你可以给变量任意你想要的名字而不一定是x），并按回车键Enter，以建立一个变量名为x的时间序列数据，显然该数据序列包含1980－1990年之间的年度数据：同样，给出指令“Series y可以建立一个变量名为y的时间序列数据。
这样，文件中就建立了变量名分别为x和y的两个时间序列型数据序列。
接下来，首先鼠标左键双击数据序列x，打开如下x数据的输入界面，然后鼠标左键点击Edit+/-选择按钮：数据输入界面被激活，出现如下画面：这表明可以直接输入数据了。
有多种方式输入数据，这里只给出最简单的方式——直接输入。
将鼠标移至NA位置，逐一输入相应年度的x数据，输入完最后一个数据后，再次点击Edit+/-按钮，确认数据输入完毕。
然后，点击关闭键，关闭整个数据输入界面：同样，对y数据序列也输入数据，这样文件中的两个数据序列都已经完成数据输入工作。
5. 一元线性回归。
点击Objects菜单：选择New Object…选项：接下来，选择Equation选项，并点击OK按钮：然后出现如下界面：在闪动的光标后输入指令：“y c x”，注意，每个字母后都是一个空格，该指令的含义是：以y为被解释变量（或应变量），以x为解释变量（或自变量），建立一个一元线性回归模型，其中字母c表示一元线性回归模型的常数项（注意，c字母被Eviews固定作为常数项的表示符号，不能任意作为他用）。
Eviews的基本操作
建立eviews文件
1、双击eviews
2、file\new\workfile
3、在对话框中选择unstructured
4、在上述对话框中输入样本容量和文件名（文件名可不填）
5、save as
原始数据的录入
1、双击eviews文件
2、object\new object
3、选择series
4、命名
5、点击edit+/-
6、录入数据（可以直接复制excel中的数据）
1、双击文件consp序列（即被解释变量的序列）
2、quick\estimate equation
3、在对话框依次输入：
被解释变量 c 解释变量（注意两个变量的字母表示必须一致，后面也是如此）
显示回归分析
4、view\representations
显示回归分析结果，即公式
散点图
输入数据：单击“Quick”,选择“Empty Group”,出现“Group”窗口，将第一列取
名为gdpp，第二列取名为consp，然后输入数据
（obs在1上面，在第二个obs中输入两个变量名，数据会自动录入）
（二）绘制散点图：
单击“Quick”,选择“Graph”, 在“Graph”里选择“Scatter ”,点击“OK”,出现“Series List”对话框，输入gdpp consp（有空格）,点击“OK”。
出现散点图。
如下图：
如果要模型做出来，则在下图状态下
选择view——>graph——>scatter——>scattered with regression，点击ok，即出现。
- 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、"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、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)。
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
n 月度：年后加1-12；如：从1999年1月到2009年12 月，在Start date中输入1999：1 。End date中 输入2009：12。
•时间序列建模
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
时间序列建模步骤
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
•3
•实例操作
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
实例操作
•上证180指数收益率波动率分析
• • 本次选取了上证180指数于2008年8月1日到 2010年11月3日的收盘价，共548个观测值。并 以此建立序列{p}，进而构建其对数收益率序列 {r}，对序列{r}建立条件异方差模型，并研究 其收益波动率。
n （5）执行普通最小二乘法、带有自回归校 正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶 段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩 估计法、ARCH 模型估计法等；
n （6）对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计；
பைடு நூலகம்
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
Eviews主要功能：
n 可在 "Workfilefrequency"中选择数据的频率，可 选的频率包括年度、半年、季度、月度、星期、天 （每周5天、每周7天）以及非时间序列或不规则数 据。
n 可在"Start date"文本框中输入起始日期，"End date"文本框中输入终止日期，年度与后面的数字 用"："分隔。
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
n 具体的日期的表示法为：
n 年度：二十世纪可用两位数，其余全用四位数字；如 ：从1999到2009，只需在Start date中输入1999。 End date中输入2009即可。
n 半年：年后加1或2；如：从1999年上半年到2009年下 半年，在Start date中输入1999：1 。End date中输 入2009：2。
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
n 上证180指数：是上海证券交易所对原上证 30指数进行了调整并更名而成的，其样本 股是在所有A股股票中抽取最具市场代表性 的180种样本股票。它反映上海证券市场的 概貌和运行状况，能作为投资评价尺度及 金融衍生产品基础的基准指数。
n 数据来源：上海证券报
■ 经济模型的估计和仿真
■ 利率与外汇预测等等
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
Eviews主要功能：
n 操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种 计量分析和统计分析，使数据管理、处理和分 析简单方便。其主要功能有：
n （1）采用统一的方式管理数据，通过对象 、视图和过程实现对数据的各种操作；
garch模型族的EVIEWS的操作
n 建立序列
n 可以采用直接输入法、复制法、导入法。
n 直接输入法/复制法：点击EViews主菜单中的 Objects/New Object，出现如图所示的对话框， 点击OK后就可以直接输入收集到的数据或是复制 得到序列：
n 非时间序列或不规则数据：输入样本个数。如： 样本数为200，在Start date中输入1 。End date 中输入200。
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
n 本案例中选择最后一个integer-data， Start date中输入1 ；End date中输入548。
PPT文档演模板
n 使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关 系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
Eviews简介
nEviews的应用范围包括： ■ 应用经济计量学
■ 总体经济的研究和预测
■金融数据分析
• ■销售预测及财务分析
■ 成本分析和预测
■ 蒙地卡罗模拟
n /sseportal/index/cn/common/zshq.jsp#7
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
n 建立新的工作文件
n 选择菜单File/New/workfile，则出现数据的频率 对话框。如图
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
n （2）输入、扩展和修改时间序列数据或截 面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成 新的序列；
n
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
Eviews主要功能：
n （3）计算描述统计量：相关系数、协方差 、自相关系数、互相关系数和直方图；
n （4）进行T 检验、方差分析、协整检验、 Granger 因果检验；
n （7）对联立方程进行线性和非线性的估计； n （8）估计和分析向量自回归系统； n （9）多项式分布滞后模型的估计； n （10）回归方程的预测； n （11）模型的求解和模拟； n （12）数据库管理； n （13）与外部软件进行数据交换。
PPT文档演模板
garch模型族的EVIEWS的操作
•2
n 周：月/周/年；如：从2007年1月第一周到2009年 1月第四周，在Start date中输入1/1/2007。End date中输入1/4/2009
n 天：月/日/年；如：从2008年3月5日到2009年8月 20日，在Start date中输入3/5/2008。End date 中输入8/20/2009.
garch模型族的EVIEWS 的操作
PPT文档演模板
2020/11/1
garch模型族的EVIEWS的操作
•1 •2 •3
PPT文档演模板
•Eviews软件简介 •时间序列建模 •实例操作
garch模型族的EVIEWS的操作
Eviews简介
n Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为 计量经济学观察，本意是对社会经济关系与经 济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技 术进行“观察”，称为计量经济学软件包。