Eviews应用实例.ppt
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1、EviewsEviews时间序列分析实例时间序列分析实例时间序列分析实例时间序列分析实例本节的主要内容是说明如何使用本节的主要内容是说明如何使用EviewsEviews软件进行分软件进行分析。析。一、指数平滑法实例一、指数平滑法实例一、指数平滑法实例一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律,但确实存在某种前后以用于任何一种没有明显函数规律,但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点,指数平滑法在时间序列预测
2、中仍然占据着具有这种特点,指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。相当重要的位置。()一次指数平滑()一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单,甚至只要样本末期的平滑值,就可以得到预测非常简单,甚至只要样本末期的平滑值,就可以得到预测结果。结果。一次指数平滑的特点是:能够跟踪数据变化。这一特点一次指数平滑的特点是:能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后,新所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后,新数据应取代老数据的地位,老数据会逐渐居于次要的地位,数据应取代老数据
3、的地位,老数据会逐渐居于次要的地位,直至被淘汰。这样,预测值总是反映最新的数据结构。直至被淘汰。这样,预测值总是反映最新的数据结构。一次指数平滑有局限性。第一,预测值不能一次指数平滑有局限性。第一,预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动;第二,反映趋势变动、季节波动等有规律的变动;第二,这种方法多适用于短期预测,而不适合作中长期这种方法多适用于短期预测,而不适合作中长期的预测;第三,由于预测值是历史数据的均值,的预测;第三,由于预测值是历史数据的均值,因此与实际序列的变化相比有滞后现象。因此与实际序列的变化相比有滞后现象。指数平滑预测是否理想,很大程度上取决于指数平滑预测是否理想,很大
4、程度上取决于平滑系数。平滑系数。EviewsEviews提供两种确定指数平滑系数的提供两种确定指数平滑系数的方法:自动给定和人工确定。选择自动给定,系方法:自动给定和人工确定。选择自动给定,系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近如果系数接近1 1,说明该序列近似纯随机序列,这,说明该序列近似纯随机序列,这时最新的观测值就是最理想的预测值。时最新的观测值就是最理想的预测值。出于预测的考虑,有时系统给定的系数不是很出于预测的考虑,有时系统给定的系数不是很理想,用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取理想,用户需要自己指定平滑系数值。平滑
5、系数取什么值比较合适呢?一般来说,如果序列变化比较什么值比较合适呢?一般来说,如果序列变化比较平缓,平滑系数值应该比较小,比如小于平缓,平滑系数值应该比较小,比如小于0.l0.l;如果;如果序列变化比较剧烈,平滑系数值可以取得大一些,序列变化比较剧烈,平滑系数值可以取得大一些,如如0.30.30.50.5。若平滑系数值大于。若平滑系数值大于0.50.5才能跟上序列的才能跟上序列的变化,表明序列有很强的趋势,不能采用一次指数变化,表明序列有很强的趋势,不能采用一次指数平滑进行预测。平滑进行预测。例例1 1某企业食盐销售量预测。现在拥有最近某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续连续3030个月份的
6、历史资料(见表个月份的历史资料(见表l l),试预测下一),试预测下一月份销售量。月份销售量。表表1 1 某企业食盐销售量某企业食盐销售量 单位:吨单位:吨 解:使用解:使用EviewsEviews对数据进行分析,第一步是建立工作文件对数据进行分析,第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本章第一节中已经阐明,这里不和录入数据。有关操作在本章第一节中已经阐明,这里不再赘述。假设已经建立工作文件,并生成了一个样本期为再赘述。假设已经建立工作文件,并生成了一个样本期为l l3030的序列,命名为的序列,命名为SALESSALES。序列。序列SALESSALES中包含例中包含例1 1中需中需要分析
7、的数据。要分析的数据。第二步,绘制序列图形。在序列对象窗口中,第二步,绘制序列图形。在序列对象窗口中,点击点击ViewViewLine GraphLine Graph。屏幕显示图。屏幕显示图1 1所示图形。所示图形。图图1 1 某企业近某企业近3030个月的销售量动态图个月的销售量动态图 从图从图1 1中可以看出,这个企业近中可以看出,这个企业近3030个月的销售个月的销售量并不存在明显的趋势,并且没有明显的季节趋势。量并不存在明显的趋势,并且没有明显的季节趋势。因此,从直观上判断可以采用一次指数平滑法对企因此,从直观上判断可以采用一次指数平滑法对企业下个月的销售量进行预测。业下个月的销售量进
8、行预测。第三步,扩大样本期。本例要求对下一个月的第三步,扩大样本期。本例要求对下一个月的销售量进行预测,而工作文件的样本期是销售量进行预测,而工作文件的样本期是1 13030,在在EviewsEviews中要求先更改样本期。更改样本期的操作中要求先更改样本期。更改样本期的操作在本章第一节已经讲过,这里将样本期改为在本章第一节已经讲过,这里将样本期改为l l3131。第四步,进行指数平滑。指数平滑的菜单操作第四步,进行指数平滑。指数平滑的菜单操作方法有两种:一是在主工作文件窗口打开的情况下,方法有两种:一是在主工作文件窗口打开的情况下,点击主窗口的点击主窗口的QuickQuickSeries S
9、eries StatisticsStatisticsExponential SmoothingExponential Smoothing;二是在序列;二是在序列对象窗口中点击对象窗口中点击ProcsProcsExponential SmoothingExponential Smoothing。点击后屏幕出现如图点击后屏幕出现如图2 2所示的指数平滑对话框。所示的指数平滑对话框。指数平滑对话框中包含五个部分的选项:平滑方法指数平滑对话框中包含五个部分的选项:平滑方法(Smoothing MethodSmoothing Method)、平滑系数()、平滑系数(Smoothing Smoothing
10、 ParametersParameters)、平滑后生成序列的名称()、平滑后生成序列的名称(Smoothed Smoothed SeriesSeries)、预测样本范围()、预测样本范围(Estimation SampleEstimation Sample)和季节变动)和季节变动周期(周期(Cycle for SeasonalCycle for Seasonal)。)。对话框左上部分的平滑方法(对话框左上部分的平滑方法(Smoothing MethodSmoothing Method)包括:)包括:Single Single 一次指数平滑一次指数平滑 Double Double 二次指数平滑
11、二次指数平滑 Holt HoltWintersWintersNo seasonal HoltNo seasonal HoltWintersWinters无无季节模型季节模型 Holt HoltWintersWintersAdditive HoltAdditive HoltWintersWinters季节季节迭加模型迭加模型 Holt HoltWintersWintersMultiplicative HoltMultiplicative HoltWintersWinters季季节乘积模型节乘积模型 平滑系数(平滑系数(Smoothing ParametersSmoothing Parameter
12、s)包括)包括AlphaAlpha,BetaBeta,GammaGamma。平滑系数可由系统自动给定,也可以由用户指定。平滑系数可由系统自动给定,也可以由用户指定。缺省状态是由系统自动给定。如果用户需要指定,只需在对应缺省状态是由系统自动给定。如果用户需要指定,只需在对应参数的位置填入指定的数值。参数的位置填入指定的数值。本例中,分别指定本例中,分别指定AlphaAlpha的值为的值为0.30.3和和0.50.5。当指。当指定平滑系数为定平滑系数为0.30.3时,预测的残差平方和为时,预测的残差平方和为137.2978137.2978;当平滑系数为;当平滑系数为0.50.5时,预测的残差平方和
13、为时,预测的残差平方和为165.0685165.0685。因此这里选择平滑系数为。因此这里选择平滑系数为0.30.3时的预测结时的预测结果。根据一次指数平滑方法的预测,该企业下个月的果。根据一次指数平滑方法的预测,该企业下个月的销售量应为销售量应为29.229.2吨。吨。图2 指数平滑对话框(二)二次指数平滑(二)二次指数平滑 二次指数平滑又称双重指数平滑。相对于一次二次指数平滑又称双重指数平滑。相对于一次指数平滑,二次指数平滑可以预测有一定线性趋势指数平滑,二次指数平滑可以预测有一定线性趋势的序列,其预测期也长一些。的序列,其预测期也长一些。例例22某公司某公司199019902001200
14、1年的实际销售额如表年的实际销售额如表2 2所示。请根据此资料预测所示。请根据此资料预测20022002年和年和20032003年企业销年企业销售额。售额。表表2 2 某公司销售额某公司销售额 单位:万元单位:万元 解:第一步,建立工作文件,样本期为解:第一步,建立工作文件,样本期为1990199020012001的年度数据。在新建立的工作文件中,生成一的年度数据。在新建立的工作文件中,生成一个名为个名为SALESSALES的新序列。打开的新序列。打开SALESSALES序列对话框,序列对话框,将表将表2 2中的数据录入。中的数据录入。第二步,绘制序列图形。从图中可以看到,该第二步,绘制序列图
15、形。从图中可以看到,该企业的销售额存在明显的增长趋势(见图企业的销售额存在明显的增长趋势(见图3 3)。序)。序列的波动并不是很剧烈。由此判断,使用二次指数列的波动并不是很剧烈。由此判断,使用二次指数平滑法进行预测比较合适。平滑法进行预测比较合适。第三步,扩大样本期。由于本例需要预测下两第三步,扩大样本期。由于本例需要预测下两年的销售额,因此将工作文件的样本期更改为年的销售额,因此将工作文件的样本期更改为1990199020032003年。年。图图3 3 某企业某企业1990199020012001年销售额变动情况年销售额变动情况 第四步,指数平滑。根据前例中的方法,用户可以进入如第四步,指数
16、平滑。根据前例中的方法,用户可以进入如图图2 2的指数平滑对话框。本例中,选择二次指数平滑的方法,的指数平滑对话框。本例中,选择二次指数平滑的方法,并让系统自动确定系数。结果如表并让系统自动确定系数。结果如表3 3所示。所示。原序列原序列SALESSALES中共有中共有1212个观测值,即个观测值,即1990199020012001年的企年的企业销售额。在进行二次指数平滑时,系统根据这业销售额。在进行二次指数平滑时,系统根据这1212个数值自动个数值自动确定了最优的平滑系数确定了最优的平滑系数 0.2440.244。此时,对序列进行二次指。此时,对序列进行二次指数平滑预测的残差平方和为数平滑预
17、测的残差平方和为101.3594101.3594,均方根误差为,均方根误差为2.9063062.906306。在在EviewsEviews给出指数平滑结果统计表(见表给出指数平滑结果统计表(见表3 3)时,并没有)时,并没有直接给出对直接给出对20022002年和年和20032003年销售额的预测值。这两个数值保年销售额的预测值。这两个数值保存在系统生成的平滑序列存在系统生成的平滑序列SALESSMSALESSM中,用户只需打开该序列中,用户只需打开该序列就可以看到二次指数平滑方法预测的结果。结果显示,该企业就可以看到二次指数平滑方法预测的结果。结果显示,该企业在在20022002年和年和20
18、032003年的销售额,分别预计为年的销售额,分别预计为56566 6万元和万元和59594 4万元。万元。表表3 3 二次指数平滑结果二次指数平滑结果 如果将二次指数平滑的预测结果和原观测值共如果将二次指数平滑的预测结果和原观测值共同显示在同一张图上,可以使用户看起来更清楚。同显示在同一张图上,可以使用户看起来更清楚。首先在工作文件菜单中同时选中两个序列首先在工作文件菜单中同时选中两个序列SALESSALES和和SALESSMSALESSM,方法是先点击一个序列,之后按住键,方法是先点击一个序列,之后按住键盘上的盘上的ShiftShift键再点击另外一个序列。然后点击工作键再点击另外一个序列
19、。然后点击工作文件菜单工具栏中的文件菜单工具栏中的ShowShow,在弹出的对话框中点击,在弹出的对话框中点击OKOK。此时,系统将弹出一个类似序列对象窗口的群。此时,系统将弹出一个类似序列对象窗口的群窗口(见图窗口(见图4 4),窗口中以),窗口中以ExcelExcel表格的形式同时显表格的形式同时显示出示出SALESSALES和和SALESSMSALESSM。最后点击该窗口上方的。最后点击该窗口上方的ViewViewGraphGraphLineLine(见图(见图5 5)。)。图图4 4 群对象窗口群对象窗口图图5 5 实际销售额与平滑值序列对比图实际销售额与平滑值序列对比图二、趋势延伸法
20、实例二、趋势延伸法实例二、趋势延伸法实例二、趋势延伸法实例 时间序列的趋势即序列随时间变化的基本规律时间序列的趋势即序列随时间变化的基本规律和特点。对于存在趋势的序列,通常可以选取适当和特点。对于存在趋势的序列,通常可以选取适当的模型进行分析和预测。的模型进行分析和预测。()直线趋势()直线趋势 直线趋势模型是一种最常用,也是最成熟的方直线趋势模型是一种最常用,也是最成熟的方法。模型的基本结构为:法。模型的基本结构为:YtYta abtbt式中,式中,a a,b b是模型的参数。这种模型的结构比较简是模型的参数。这种模型的结构比较简单,估计方法非常成熟,是很多其他趋势模型估计单,估计方法非常成
21、熟,是很多其他趋势模型估计的基础。下面结合实例说明如何使用该软件进行直的基础。下面结合实例说明如何使用该软件进行直线趋势模型的预测。线趋势模型的预测。例例33设某市设某市1992199220022002年市场鸡蛋销售量如表年市场鸡蛋销售量如表4 4所示。试预测所示。试预测20032003年该市鸡蛋销售量。年该市鸡蛋销售量。表表4 4 某市鸡蛋销售量某市鸡蛋销售量 单位:万千克单位:万千克 解:第一步,建立一个新的工作文档,文档的样解:第一步,建立一个新的工作文档,文档的样本期为本期为1992199220022002年。生成序列年。生成序列SALESSALES,录入表,录入表4 4中的销售量观测
22、值。中的销售量观测值。第二步,打开第二步,打开SALESSALES序列对象窗口,点击序列对象窗口,点击ViewViewLine GraphLine Graph,绘制序列散点图(见图,绘制序列散点图(见图6 6)。)。图图6 6 序列散点图序列散点图 Eviews Eviews中没有直接绘制散点图的菜单选项。当需要绘制中没有直接绘制散点图的菜单选项。当需要绘制散点图时,首先需要绘制连线图(散点图时,首先需要绘制连线图(Line GraphLine Graph)。屏幕显示)。屏幕显示图形对象窗口后,用鼠标左键双击图形的任意位置,或者点图形对象窗口后,用鼠标左键双击图形的任意位置,或者点击右键,然后
23、在弹出的菜单中选择击右键,然后在弹出的菜单中选择OptionsOptions。此时,系统将弹。此时,系统将弹出图形属性对话框。出图形属性对话框。图形属性对话框中的选项很多。用户在这里可以方便地图形属性对话框中的选项很多。用户在这里可以方便地更改图形的类型(更改图形的类型(Graph TypeGraph Type)、图形的属性()、图形的属性(Graph Graph AttitudeAttitude)、线形图格式见()、线形图格式见(Line GraphLine Graph)、条形图格式)、条形图格式(Bar GraphBar Graph)等。这里,将图形的类型选择为线形图()等。这里,将图形的
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