Eviews數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析教程4章_免費(fèi)下載.ppt

1、第4章 圖形和統(tǒng)計(jì)量分析 重點(diǎn)內(nèi)容： 圖形對象的生成 描述性統(tǒng)計(jì)量 單位根檢驗(yàn) Granger因果檢驗(yàn),一、圖形對象 1.圖形對象的建立,選擇對象窗口工具欄中的“View”| “Graph”選項(xiàng)?！癎raph”的菜單中有6種圖形可供選擇。 “Line”表示生成的是折線圖 “Area”表示生成面積圖 “Bar”表示為條形圖 “Spike”表示尖峰圖 “Seasonal Stacked Line”表示生成的是季節(jié)性堆疊圖 “Seasonal Split Line”表示生成的是季節(jié)性分割線,一、圖形對象 1.圖形對象的建立,如果選擇“View”| “Graph”| “Line”選項(xiàng)，將生成如下所示的

2、線性圖。,一、圖形對象 2.圖形的凍結(jié),通過“Quick”| “Graph”選項(xiàng)生成圖形對象，單擊圖對象窗口工具欄中的“Name”選項(xiàng)，在彈出的對話框中輸入該對象的名稱后，單擊“OK”按鈕后該對象即可被保存，并在工作文件窗口中顯示圖對象的圖標(biāo) 。 如果要保留所建立的圖形，使之不隨樣本及觀測值的改變而發(fā)生變化，則可以通過序列對象窗口中的“Freeze”鍵來凍結(jié)圖形。,一、圖形對象 3.圖形的復(fù)制,如果需要將圖形保存到其他文件中，例如放在Word文檔中，則選擇圖對象窗口中的“Proc”| “Copy”選項(xiàng)，然后在彈出的對話框中單擊“OK”按鈕?；蛘邔⑹髽?biāo)移動(dòng)到圖形上，點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵，在彈出的菜單中選

3、擇“Copy”。再打開需要粘貼的文件，通過鼠標(biāo)右鍵進(jìn)行粘貼即可。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,在序列（Series）對象窗口下選擇工具欄中的“View”| “Descriptive Statistics”（描述性統(tǒng)計(jì)量）選項(xiàng)，將出現(xiàn)4個(gè)選項(xiàng)。 第一個(gè)選項(xiàng)是“Histogram and Stats”（直方圖和統(tǒng)計(jì)量），能顯示序列對象的直方圖和一下描述性統(tǒng)計(jì)量的值。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,以序列對象“fdi”為例來進(jìn)行說明: “Mean”表示均值，即序列對象觀測值的平均值；“Median”表示中位數(shù)，即從小到大排列的序列對象觀測值的中間值，是對序列分布

4、中心的一個(gè)大致估計(jì)；“Maximum”表示最大值，“Minimum”表示最小值，是該序列觀測值中的最大值和最小值；,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,“Std.Dev”表示標(biāo)準(zhǔn)差，用來衡量序列觀測值的離散程度，其計(jì)算公式為 其中，為標(biāo)準(zhǔn)差，N為樣本觀測值個(gè)數(shù)，xi是樣本觀測值，為樣本均值。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,“Skewness”表示偏度，用來衡量觀測值分布偏離均值的狀況，其計(jì)算公式為 其中 是變量方差的有偏估計(jì)。當(dāng)S=0時(shí)，序列的分布是對稱的，如正態(tài)分布；當(dāng)S 0時(shí)，序列分布為右偏；當(dāng)S 0，所以我國的外商直接投資（fdi）的分布是不對稱的，為右偏分

5、布形態(tài)。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,“Kurtosis”表示峰度，用來衡量序列分布的凸起狀況，其計(jì)算公式為 正態(tài)分布的K值為3，當(dāng)K 3時(shí)，序列對象的分布凸起程度大于正態(tài)分布的凸起程度；當(dāng)K 3，外商直接投資（fdi）的分布呈尖峰狀態(tài)。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,圖最下方是JB（Jarque-Bera）統(tǒng)計(jì)量及其相應(yīng)的概率（Probability）。JB統(tǒng)計(jì)量用來檢驗(yàn)序列觀測值是否服從正態(tài)分布，該檢驗(yàn)的零假設(shè)為樣本服從正態(tài)分布。在零假設(shè)下，JB統(tǒng)計(jì)量服從2(2)分布。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 1.序列窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,第二個(gè)選項(xiàng)是“Stats Tabl

6、e”（統(tǒng)計(jì)表），它將描述性統(tǒng)計(jì)量值通過電子表格的形式顯示在對象窗口中。 第三個(gè)選項(xiàng)是“Stats by Classification”（分類統(tǒng)計(jì)量），它將樣本分為若干組后再對各組觀測值分別進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)。 第四個(gè)選項(xiàng)是“Boxplots by Classification”（分類箱線圖/箱尾圖），將序列分布按照箱線圖/箱尾圖進(jìn)行分類。箱線圖（Boxplot）也稱為箱尾圖，是利用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)量來描述數(shù)據(jù)的一種方法。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 2.序列組窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,在序列組(Group)對象窗口下選擇工具欄中的“View”| “Descriptive Statistics”（描述性統(tǒng)計(jì)量）選項(xiàng)，將彈出

7、3個(gè)選項(xiàng)。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 2.序列組窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,第一個(gè)選項(xiàng)是“Common Sample”（普通樣本），選擇該項(xiàng)將得到含有均值、中位數(shù)、最大/小值等統(tǒng)計(jì)量的一張電子表格。“Common Sample”要求各序列對象的樣本范圍相同，不能含有NA符（空值）。,二、描述性統(tǒng)計(jì)量 2.序列組窗口下的描述性統(tǒng)計(jì)量,第二個(gè)選項(xiàng)是“Individual Samples”（個(gè)體樣本），選擇該項(xiàng)后彈出的界面也是一張含有均值、中位數(shù)、最大/小值等統(tǒng)計(jì)量的一張電子表格。與“Common Sample”不同的是該選項(xiàng)中序列對象所包含的觀測值個(gè)數(shù)可以不同。 第三個(gè)選項(xiàng)是“Boxplots”（箱線圖/箱尾圖

8、）。,三、描述性統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn) 1.簡單假設(shè)檢驗(yàn),均值（Mean）檢驗(yàn) 方差（Variance）檢驗(yàn) 中位數(shù)（Median）檢驗(yàn),三、描述性統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn) 1.簡單假設(shè)檢驗(yàn),選擇“View”| “Tests for Descriptive Stats” | “Simple Hypothesis Tests”選項(xiàng)后彈出如下圖所示的對話框，在左側(cè)文本框中輸入待檢驗(yàn)的數(shù)值，然后單擊“OK”按鈕即可得到輸出結(jié)果。對于均值檢驗(yàn)，如果標(biāo)準(zhǔn)差已知，可在右側(cè)“Enter s.d. if”文本框中輸入標(biāo)準(zhǔn)差的值。,三、描述性統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn) 2.分組齊性檢驗(yàn),均值（Mean）檢驗(yàn) 方差（Variance）檢驗(yàn) 中位數(shù)（Med

9、ian）檢驗(yàn),三、描述性統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn) 2.分組齊性檢驗(yàn),選擇“View”|“Tests for Descriptive Stats” | “Equality Tests by Classification”選項(xiàng)后彈出如下圖所示的對話框，在“Series/Group for classify”文本框中輸入序列或序列組對象名稱，在“Test equality of”中選中檢驗(yàn)方法，“NA handing”表示缺值項(xiàng)的處理 方法，“Group into bins if”可 以限定分類后子項(xiàng)目的數(shù)目。然 后單擊“OK”按鈕即可。,四、相關(guān)分析,在EViews軟件中可以對序列和序列組對象進(jìn)行相關(guān)分析，從而

10、判定序列對象是否存在自相關(guān)問題。 選擇“工具欄中的View”|“Correlogram”（相關(guān)圖）選項(xiàng)，彈出右圖所示的對話框。 需說明的是序列組中的“View”| “Correlogram”選項(xiàng)分析的是第 一個(gè)序列對象的相關(guān)性。 如果要得到兩個(gè)序列對象 的交叉相關(guān)圖需選擇“View” |“Cross Correlogram” 選項(xiàng)。,四、相關(guān)分析,在序列組對象窗口中，除了可以得到相關(guān)圖外還可以得到相關(guān)矩陣。 選擇序列組對象窗口工具欄中的“View”|“Correlation” |“Common Sample”/“Pairwise Samples”后，得到相關(guān)矩陣表。表中的數(shù)值代表兩個(gè)變量的相關(guān)

11、性，數(shù)值可正可負(fù)。,五、單位根檢驗(yàn),單位根檢驗(yàn)（Unit Root Test）主要用來判定時(shí)間序列的平穩(wěn)性。 如果一個(gè)時(shí)間序列的均值或者協(xié)方差函數(shù)隨時(shí)間變化而改變，那么這個(gè)序列就是不平穩(wěn)的時(shí)間序列。如果該時(shí)間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作I(1)；如果是經(jīng)過d次差分后才平穩(wěn)，則稱為d階單整序列，記作I(d)。,五、單位根檢驗(yàn),單位根檢驗(yàn)（Unit Root Test）主要用來判定時(shí)間序列的平穩(wěn)性。 如果一個(gè)時(shí)間序列的均值或者協(xié)方差函數(shù)隨時(shí)間變化而改變，那么這個(gè)序列就是不平穩(wěn)的時(shí)間序列。如果該時(shí)間序列經(jīng)過一階差分后變?yōu)槠椒€(wěn)序列，則稱該序列為一階單整序列，記作I(1

12、)；如果是經(jīng)過d次差分后才平穩(wěn)，則稱為d階單整序列，記作I(d)。,五、單位根檢驗(yàn),選擇工具欄中的“View”|“Unit Root Test”選項(xiàng)，會(huì)彈出如下圖所示的對話框。,五、單位根檢驗(yàn),EViews5.1為用戶提供了6種單位根檢驗(yàn)的方法，有 “Augmented DickeyFuller”(ADF)檢驗(yàn)法， “DickeyFuller GLS (ERS)”（DF）檢驗(yàn)法， “PhillipsPerron”（PP）檢驗(yàn)法， “KwiatkowskiPhillipsSchmidtShin”(KPSS)檢驗(yàn)法， “ElliottRothenbergStock PointOptimal”(ER

13、S)檢驗(yàn)法, “NgPerron”(NP)檢驗(yàn)法。,五、單位根檢驗(yàn),在“Test for unit root in”中選擇序列形式。 “Level”表示對原序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)， “1st difference”表示對一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)， “2nd difference”表示對二階差分序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。,五、單位根檢驗(yàn),“Lag length”表示消除序列相關(guān)所需的滯后階數(shù)，在該區(qū)域有兩個(gè)選項(xiàng)按鈕。 在“Automatic selection”（自動(dòng)選擇）中有兩個(gè)文本框，第一個(gè)文本框的下拉列表中有6個(gè)準(zhǔn)則，常用的是“AIC”和“SC”最小準(zhǔn)則，系統(tǒng)在默認(rèn)狀態(tài)下顯示的是SC準(zhǔn)則； 第二個(gè)

14、文本框中輸入最大滯后階數(shù)，一般系統(tǒng)會(huì)根據(jù)樣本容量而自動(dòng)給出一個(gè)數(shù)值。 如果選中“User specific”，則用戶可輸入具體的數(shù)值，系統(tǒng)會(huì)給出檢驗(yàn)結(jié)果。,五、單位根檢驗(yàn),“Include in test equation”表示檢驗(yàn)式中是否包含“Intercept”（截距項(xiàng)）、“Trend and intercept”（趨勢項(xiàng)和截距項(xiàng)）和“None”（不包含趨勢項(xiàng)和截距項(xiàng)）?？筛鶕?jù)圖形來確定是否包含趨勢項(xiàng)和截距項(xiàng)。,六、Granger因果檢驗(yàn),Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)就是檢驗(yàn)一個(gè)變量的滯后變量是否可以放入其他變量的方程中。如果該變量受到其他變量滯后期的影響，則稱兩個(gè)變量間存Granger因果關(guān)系。,六、Granger因果檢驗(yàn),打開序列組對象窗口，選擇工具欄中的“View”|“Granger Causality”選項(xiàng)，在彈出的對話框中輸入滯后期，然后單擊“OK”按鈕，就會(huì)得到下圖所示的分析結(jié)果。一般情況下Granger因果檢驗(yàn)的滯后期要根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則來確定。 “Null Hypothesis”列是原假設(shè)， “CPI does not Granger Cause GDP” 為CPI不是GDP的Granger因， 同樣，“GDP does not Granger Cause