金融經(jīng)濟(jì)的實(shí)證類畢業(yè)論文主要分為時(shí)間序列(time series)和面板數(shù)據(jù)(panel data)兩種類型，進(jìn)入七月，不少小伙伴們已經(jīng)動(dòng)手開始進(jìn)行畢業(yè)論文的數(shù)據(jù)分析部分啦，可是怎么操作Eviews來對(duì)時(shí)間序列模型進(jìn)行分析？文文有幸邀請(qǐng)到紐卡斯?fàn)柎髮W(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士Yichen，為大家雙手奉上這一份Eviews操作指南，給炎熱夏日正在冥思苦想奮戰(zhàn)Eviews數(shù)據(jù)分析的小伙伴降溫一下。

利益相關(guān)：我們是英國(guó)文文，一群熱心的學(xué)姐學(xué)長(zhǎng)幫你解答有關(guān)英國(guó)留學(xué)學(xué)習(xí)生活的疑難雜癥！！

時(shí)間序列和面板順序

在開始Eviews操作分享之前，我們先來區(qū)別一下時(shí)間序列和面板數(shù)據(jù)，幫助撰寫畢業(yè)論文的小伙伴分清自己到底是在做時(shí)間序列還是面板數(shù)據(jù)的分析。

Time series：在不同時(shí)間點(diǎn)上收集到的數(shù)據(jù)，主要反映了某一事物、現(xiàn)象等隨時(shí)間的變化狀態(tài)或程度。

舉例：2015、2016、2017、2018、2019各年的A國(guó)GDP分別為8、9、10、11、12

Panel data ：包含時(shí)間序列和截面兩個(gè)維度，按照兩個(gè)維度排列在一個(gè)平面上，與只有一個(gè)維度的數(shù)據(jù)排在一條線上有著明顯的不同，整個(gè)表格像是一個(gè)面板。

舉例：2015、2016、2017、2018、2019各年各個(gè)國(guó)家的GDP分別為：

A國(guó)分別為8、9、10、11、12；

B國(guó)分別為9、10、11、12、13；

C國(guó)分別為5、6、7、8、9；

D國(guó)分別為7、8、9、10、11

簡(jiǎn)單來說就是：時(shí)間序列主要考慮時(shí)間的維度，而面板數(shù)據(jù)需要考慮時(shí)間和空間兩個(gè)維度。

Eviews軟件簡(jiǎn)介

Eviews的全稱是Econometrics Views，通常被稱為計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包。金融經(jīng)濟(jì)的實(shí)證類畢業(yè)論文中，計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是不可避免要用到的，我們通過應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的方法去設(shè)計(jì)模型、收集資料、估計(jì)模型、檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?yīng)用模型(結(jié)構(gòu)分析、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)、政策意義評(píng)價(jià))，從而更好地觀察社會(huì)經(jīng)濟(jì)關(guān)系和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的數(shù)量規(guī)律。時(shí)間序列的分析上，Eviews憑借它簡(jiǎn)單并且可視化的操作風(fēng)格成為初學(xué)者的首選，甚至在復(fù)雜的模型中，Eviews也經(jīng)常會(huì)結(jié)合Matlab和Gauss一起使用來分析數(shù)據(jù)的基本特性。

▲ 圖 1. Eviews主界面

單位根檢驗(yàn)

時(shí)間序列數(shù)據(jù)因?yàn)榭缭降臅r(shí)間長(zhǎng)度較長(zhǎng)，所以用單位根檢驗(yàn)判斷數(shù)據(jù)是否平穩(wěn)是不論做任何模型(VAR，Granger Causality，Cointegration或者VECM)都必須要做的第一個(gè)操作。

Step1：數(shù)據(jù)輸入之后，我們現(xiàn)在想檢驗(yàn)自變量x的平穩(wěn)性，雙擊x打開圖一對(duì)話框，選擇View---Unit Root Test彈出的對(duì)話框中選擇Augmented Dickey-Fuller---Level---選擇Intercept orTrend or Both (根據(jù)數(shù)據(jù)的線形圖來判斷是否有截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng))，在Automatic Selection選擇Akaike Info Criterion (AIC) 或者Schwarz Info Criterion (SIC)，確定之后得到結(jié)果，利用P值判斷是否拒絕存在單位根的原假設(shè)(圖2)。

▲ 圖 2. 單位根檢驗(yàn)Step1

Step2：得到結(jié)果后，再次雙擊x打開圖一對(duì)話框，這一次選擇View---Unit Root Test彈出的對(duì)話框中選擇Augmented Dickey-Fuller---1st difference---none在Automatic Selection選擇AIC或者SIC，確定之后得到結(jié)果，利用P值判斷是否拒絕存在單位根的原假設(shè)(圖3)。

▲ 圖 3. 單位根檢驗(yàn)Step2

Step3：在操作Step1之后不能拒絕原假設(shè)而操作Step2之后可以拒絕原假設(shè)，我們就說數(shù)據(jù)存在一個(gè)單位根，為I(1)，若操作Step1之后可以拒絕原假設(shè)，數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的，I(0)。

VAR模型

VAR模型的建立分為五個(gè)過程：

(1)建立VAR和確定滯后階數(shù)

Step1：輸入數(shù)據(jù)后同時(shí)選中x和y點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵Open---as VAR，彈出的對(duì)話框中選擇Standard VAR，Endogenous Variables中輸入y，x，Lag Intervals for Endogenous中隨意選擇(這里我們按照默認(rèn)的1 2)，Exogenous Variables中輸入c之后點(diǎn)擊確定即可(圖4)。

▲ 圖 4. VAR模型Step1

Step2：在初步建立好的VAR菜單欄上選擇View---Lag Structure---Lag Length Criteria，彈出的對(duì)話框中輸入10或更大(圖5)。得到的結(jié)果中選擇*號(hào)最多的為最優(yōu)之后階數(shù)，舉例：若為3，則為VAR(3)(圖6)。

▲ 圖 5. VAR模型Step2

▲ 圖 6. VAR模型Step2

Step3：重復(fù)Step1，其他輸入不變，在Lag Intervals中輸入*號(hào)最多的為最優(yōu)之后階數(shù)，同上例輸入3即建立好VAR(3)模型并得到回歸結(jié)果(圖7)。

▲圖 7. VAR模型Step3

(2)變量外生性檢驗(yàn)

在建立好的VAR菜單欄上選擇View---Lag Structure---Granger causality/Block exogeneity tests

(3)模型穩(wěn)定性判斷

在建立好的VAR菜單欄上選擇View---Lag Structure---AR Roots Table，得到的數(shù)的絕對(duì)值都小于1則說明VAR是穩(wěn)定的

(4)脈沖響應(yīng)

在建立好的VAR菜單欄上直接選擇Impulse，彈出的對(duì)話框選擇Multiple Graphs可以得到多個(gè)圖(圖8)。

▲圖 8. 脈沖響應(yīng)

(5)方差分析

在建立好的VAR菜單欄上選擇View---Variance Decomposition，在彈出的對(duì)話框中的Decompositions of里面輸入要進(jìn)行方差分解的變量們，可以是一個(gè)也可以是多個(gè)(圖9)。

▲ 圖 9. 方差分析

Granger 因果檢驗(yàn)

輸入數(shù)據(jù)后同時(shí)選中x和y點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵Open---as Group---View---Granger Causality

Engle-Granger 協(xié)整檢驗(yàn)

在Eviews最新的版本中我們可以不采用比較復(fù)雜的兩步式方法，這里介紹直接用數(shù)據(jù)檢驗(yàn)單個(gè)協(xié)整或者多個(gè)協(xié)整關(guān)系的方法。

輸入數(shù)據(jù)后同時(shí)選中x和y點(diǎn)擊鼠標(biāo)右鍵Open---as Group---View---Cointegration Test---Single-Equation Cointegration Test，在彈出的對(duì)話框中的method下拉框選擇Engle-Granger，在Trend Specification下拉框中根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)選擇是否有截距項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)，在Lag Specification下拉框中選擇AIC或者SIC(注意：在進(jìn)行單位根時(shí)候若選擇AIC則這里也必須選擇AIC，即必須前后一致)。得到的結(jié)果可以直接用tau-statistic對(duì)應(yīng)的P-value來判斷是否拒絕沒有協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)(圖10)。

▲ 圖 10. Engle-Granger協(xié)整檢驗(yàn)

Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)是在VAR模型建立基礎(chǔ)之上來進(jìn)行的，檢驗(yàn)流程分為：

(1)單位根檢驗(yàn)

(2)建立VAR和確定滯后階數(shù)

(3)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

流程(1)和(2)參見上面VAR模型操作步驟，這里主要介紹Johansen協(xié)整檢驗(yàn)形式設(shè)定的操作。

在建立好的VAR菜單欄選擇View---Cointegration Test，彈出的對(duì)話框中有五種不同情形的協(xié)整檢驗(yàn)，根據(jù)個(gè)人數(shù)據(jù)表現(xiàn)進(jìn)行選擇，也可以五種都選，比較結(jié)果。在Lag intervals中輸入比VAR模型中的滯后區(qū)間少一階的階數(shù)，確定即可(圖11)。

▲ 圖 11. Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

VECM模型

協(xié)整檢驗(yàn)主要是用來研究變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系，VECM模型則是用來分析短期偏離均衡狀態(tài)時(shí)，是如何調(diào)整恢復(fù)到均衡狀態(tài)的過程。所以VECM操作是在Johansen檢驗(yàn)之后來進(jìn)行的。

在建立好的VAR菜單欄上選擇Estimate---Basics---VAR type---Vector Error Correction，這里需要注意，在Lag Intervals for D的框里填入比VAR設(shè)定的滯后項(xiàng)少一階的階數(shù)(圖12)。點(diǎn)擊Basics旁邊Cointegration---Rank，這里根據(jù)Johansen協(xié)整檢驗(yàn)提供的協(xié)整個(gè)數(shù)設(shè)定Number of Cointegrating，根據(jù)數(shù)據(jù)表現(xiàn)選擇之后的五個(gè)選項(xiàng)之一即可(圖13)。

▲ 圖 12. VECM模型

▲ 圖 13. VECM模型

幾個(gè)很很很重要的時(shí)間序列模型操作流程已經(jīng)誠(chéng)意滿滿的雙手奉上啦，給炎熱夏日在抓耳撓腮大戰(zhàn)Eviews數(shù)據(jù)分析的小伙伴解暑一下，祝愿大家都成功打敗數(shù)據(jù)分析，進(jìn)入writing-up的階段咯。還想學(xué)習(xí)更多的小伙伴們快來聯(lián)系小助手，我們和你一起戰(zhàn)勝數(shù)據(jù)分析。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的eviews建立时间序列模型_Eviews软件做时间序列分析？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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