EViews基礎與季節(jié)調整操作PPT課件

1、 前言前言v 最常用的季節(jié)調整方法 1. X-12-ARIMA 2. TRAMO-SEATS v 都可在EViews軟件中實現(xiàn) 國家統(tǒng)計局正在開發(fā)基于X-12-ARIMA的季節(jié)調整軟件第1頁/共53頁 主要內(nèi)容主要內(nèi)容v EViews基礎 （EViews簡介、數(shù)據(jù)處理基礎、季節(jié)調整選項卡等）v 如何用EViews軟件進行季節(jié)調整 （以一個實例介紹季節(jié)調整的操作步驟）第2頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v什么是什么是EViews EViewsEViews軟件是廣泛使用的經(jīng)濟計量軟件之一軟件是廣泛使用的經(jīng)濟計量軟件之一。它主要處理時間序列數(shù)據(jù)，是進行統(tǒng)計描述、回歸分析、時間序列分析等

2、基本數(shù)據(jù)分析，以及建立各種經(jīng)濟計量模型的有力工具。因此，EViews在統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析和評價、金融分析、宏觀經(jīng)濟預測、銷售預測和成本分析等領域中有著廣泛的應用。第3頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎vEViewsEViews特點：特點：交互式英文界面、簡單易學交互式英文界面、簡單易學 在進行數(shù)據(jù)處理時，既可以通過點擊菜單實現(xiàn)，也可以通過提交命令來實現(xiàn)。vEViewsEViews窗口：窗口： 由如下五個部分組成：標題欄、主菜單、命令窗口、狀態(tài)欄、工作區(qū)標題欄、主菜單、命令窗口、狀態(tài)欄、工作區(qū)。（見下圖見下圖）第4頁/共53頁命令窗口命令窗口標題欄標題欄工工作作區(qū)區(qū)主菜單主菜單狀態(tài)欄狀態(tài)欄

3、第5頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎其中，主菜單包括如下9個菜單vFile File 有關文件的常規(guī)操作，如建立、打開、保存、關閉等vEdit Edit 通常提供編輯功能，如對窗口內(nèi)容進行復制、剪切、刪除等vObjects Objects 提供關于對象的基本操作，如新建對象、復制對象等vView View 主要涉及變量的多種查看方式vProcs Procs 主要涉及變量的多種運算過程vQuick Quick 提供快速分析過程，包括常用的統(tǒng)計分析方法、回歸模型等vOptions Options 系統(tǒng)參數(shù)設定選項，如窗口的顯示模式、字體格式等vWindows Windows 提供關于

4、窗口切換、關閉等操作vHelp Help EViews軟件的幫助選項 第6頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎vEViewsEViews工作文件：工作文件： EViews要求數(shù)據(jù)的分析處理過程必須在特定的工作文件（workfile）中進行，因此在錄入和分析數(shù)據(jù)前，應創(chuàng)建一個工作文件。第7頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v工作文件的創(chuàng)建工作文件的創(chuàng)建 從主菜單選擇File/New Workfile，打開Workfile Create對話框，如下圖所示第8頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v工作文件的屬性工作文件的屬性 （描述具有固定頻率的時間序列工作文件）第9

5、頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v工作文件窗口工作文件窗口 工作文件窗口是各種類型數(shù)據(jù)的集中顯示區(qū)域，擁有很多功能。窗口最上方顯示工作文件名，下面一行是工具欄，提供各種運算功能，再下面顯示的是數(shù)據(jù)的基本情況，包括數(shù)據(jù)區(qū)間、樣本期等 一個新建的工作文件窗口內(nèi)只有兩個對象（object），分別是c(系數(shù)向量)和resid（殘差）。第10頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v什么是對象？什么是對象？ EViews的核心是對象對象，對象是指有一定關系的信息或算子捆綁在一起供使用的單元，如一個序列、一個矩陣、一個方程、一個圖表等。 對象都放置在對象集合中，其中，工作文件工作文件就

6、是最重要的對象集合。第11頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v建立對象建立對象 選擇主菜單上的“Object/New Object”。出現(xiàn)New Object對話框（見下圖）。第12頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v查看對象查看對象 可在文件窗口中雙擊某個對象，見下圖。第13頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v序列數(shù)據(jù)的錄入序列數(shù)據(jù)的錄入手動錄入數(shù)據(jù)。在工具欄選擇Edit+/-按鈕進入編輯狀態(tài)，用戶可輸入或修改序列觀測值。調入已有的數(shù)據(jù)文件。用戶可從主菜單選擇Procs/Improt/Read Text-Lotus-Excel,然后找到目標文件進行讀入。E

7、Views允許調入多種格式的數(shù)據(jù)：ASCII，Excel工作表等。直接復制。在工具欄選擇Edit+/-按鈕進入編輯狀態(tài)，然后再將數(shù)據(jù)從其他文件中拷貝粘貼過來。 （演示）（演示）第14頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v序列對象的窗口序列對象的窗口第15頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎 可以用EViews工作文件窗口菜單上的“ViewView”或對象窗口工具欄上的“ViewView”來改變對象的視圖。一個對象視圖的變化并不改變對象中的數(shù)據(jù)，僅僅是顯示形式改變了。第16頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v含多個對象的工作文件窗口含多個對象的工作文件窗口第17頁

8、/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v工作文件的保存工作文件的保存 保存工作文件可以在工具欄中單擊Save按扭，或從主菜單中選擇File/Save或File/Save As，在出現(xiàn)的Windows標準對話框內(nèi)選擇文件要保存的目錄及文件名。第18頁/共53頁 EViewsEViews基礎基礎v工作文件的保存工作文件的保存 最后生成(*.wf1)工作文件第19頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作v序列的季節(jié)調整操作：序列的季節(jié)調整操作： 打開序列窗口，點擊Proc 有4種季節(jié)調整方法，Census X12方法、X11方法、 Tramo/Seats方法和移動平均方法。第20頁/

9、共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作Census X-12Census X-12方法有方法有5 5個選擇框，如下圖個選擇框，如下圖v季節(jié)調整選擇設定 （Sensonal Adjustment）vARIMA選擇 （ARIMA Options）v交易日、節(jié)假日設定 （Trading Day/Holiday）v離群值設定 （Outliers）v診斷 （Diagnostics） 第21頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作v季節(jié)調整選擇設定季節(jié)調整選擇設定 X11方法（方法（X11 Method） 指定季節(jié)調整分解的形式：乘法、加法、偽加法、對數(shù)加法。注意乘法、偽加法和對數(shù)加法不

10、允許有零和負數(shù)。 季節(jié)濾子季節(jié)濾子(Seasonal Filter) 當估計季節(jié)因子時，允許選擇季節(jié)移動平均濾波項數(shù)，缺省是X12自動確定。 趨勢濾子（趨勢濾子（Trend Filter (Henderson)） 當估計趨勢-循環(huán)分量時，允許指定亨德松移動平均的項數(shù)，可以輸入大于1和小于等于101的奇數(shù)，缺省是由X12自動選擇。 保存調整后的分量序列名（保存調整后的分量序列名（Component Series to save） 可在“Base name框”設置序列調整后的序列名。在下面的多選鈕中選擇要保存的季節(jié)調整后分量序列，X12將加上相應的后綴存在工作文件中： 最終的季節(jié)調整后序列（SA）

11、； 最終的季節(jié)因子（SF）； 最終的趨勢循環(huán)因子（TC）； 最終的不規(guī)則因子（IR）； 季節(jié)交易日混合因子（D16）； 假日交易日混合因子（D18）；第22頁/共53頁第23頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作vARIMA ARIMA 選擇選擇 在配備ARMA模型前允許轉換序列。缺省是不轉換, Auto選擇是根據(jù)計算出來的AIC準則自動確定是不做轉換還是進行對數(shù)轉換；Logistic選擇將序列y轉換為log(y/(1-y)，序列的值被定義在0和1之間；Box-Cox power選擇要求提供一個參數(shù)，然后再做相關轉換 允許在2種不同的方法中選擇ARIMA模型。 1. Specify

12、 in-line 選擇 要求提供ARIMA模型階數(shù)的說明（p d q）(P D Q) 缺省的指定是(0 1 1)(0 1 1)p 非季節(jié)的AR階數(shù) d 非季節(jié)的差分階數(shù) q 非季節(jié)的MA階數(shù) P 季節(jié)AR階數(shù) D 季節(jié)差分階數(shù) Q 季節(jié)MA階數(shù) 第24頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 2. Select from file 選擇 X12將從一個外部文件提供的說明集合中選擇ARIMA模型。EViews將利用一個包含一系列缺省模型指定說明的文件（X12A.MDL）： (0 1 1)(0 1 1) * (0 1 2)(0 1 1) X (2 1 0)(0 1 1) X (0 2 2

13、)(0 1 1) X (2 1 2)(0 1 1) Select best 檢驗列表中的所有模型，選一個最小預測誤差的模型，缺省是第一個模型。 Select by out-of-sample-fit 對模型的評價用外部樣本誤差，缺省是用內(nèi)部樣本預測誤差。 允許在ARIMA模型中指定一些外生回歸因子，利用多選鈕可選擇常數(shù)項，或季節(jié)虛擬變量，事先定義的回歸因子可以捕捉交易日和節(jié)假日的影響。第25頁/共53頁第26頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作v 交易日、節(jié)假日設定交易日、節(jié)假日設定 可以在進行季節(jié)調整和利用ARIMA模型得到用于季節(jié)調整的向前/向后預測值之前，先去掉確定性的影響

14、（例如節(jié)假日和交易日影響）。 首先要選擇（Ajustment Option）是否進行這項調整？然后，要確定在那一個步驟里調整：在ARIMA步驟，還是X-11步驟？ Trading Day Effects消除交易日影響有2種選擇，依賴于序列是流量序列還是存量序列。對于流量序列還有2種選擇，是對周工作日影響進行調整還是對僅對周工作日-周末影響進行調整。存量序列僅對月度序列進行調整，需給出被觀測序列的月天數(shù)。 Holiday effects 僅對流量序列做節(jié)假日調整。對每一個節(jié)日，你必須提供一個數(shù)，是到這個節(jié)日之前影響的持續(xù)天數(shù)。 Easter 復活節(jié) Labor 勞動節(jié) Thanksgiving

15、感恩節(jié) Christmas 圣誕節(jié) 注意這些節(jié)日主要針對西方國家，不能應用于其他國家。第27頁/共53頁第28頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作v離群值設定離群值設定 離群值影響的調整也是分別在ARIMA步驟和X11步驟中進行的。 在ARIMA步驟中可進行4種離群值設定：加性離群值（Additive Ouliers）水平變化（Level Shift）暫時變化（Temportary Change）斜線上升（Ramp Effects） 在X11步驟中只可進行1種離群值設定：加性離群值（Additive Ouliers）第29頁/共53頁第30頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季

16、節(jié)調整操作v診斷診斷 季節(jié)因素的穩(wěn)定性分析（季節(jié)因素的穩(wěn)定性分析（Stability Analysis of SeasonalsStability Analysis of Seasonals） Sliding spans Sliding spans移動間距移動間距 檢驗被調整序列在固定大小的移動樣本上的變化 Historical revisions Historical revisions 歷史修正歷史修正 檢驗被調整序列增加一個新觀測值，即增加一個樣本時的變化 其他診斷（其他診斷（Other DiagnosticsOther Diagnostics） 可以選擇顯示各種診斷輸出： Residu

17、al diagnostics Residual diagnostics 殘差診斷殘差診斷 作為對所配備的ARIMA模型的檢驗，報告一個標準的殘差診斷（例如自相關函數(shù)和Q-統(tǒng)計量），注意這個選擇要求估計ARIMA模型，如果沒有，則這個診斷被應用于原始序列。 Outlier detection Outlier detection 外部探測外部探測 利用指定的ARIMA模型自動地查出和報告外部影響。這個選擇要求指定一個ARIMA模型或至少一個外生回歸因子，假如沒有回歸模型，這項選擇被忽略。 Spectral plot Spectral plot 譜圖譜圖 顯示被調整序列和經(jīng)修正后的不規(guī)則序列的不同的

18、譜圖。紅色垂直點線是季節(jié)頻率，黑色垂線是節(jié)假日、交易日頻率。如果這些垂線剛好落到譜圖的峰值上，意味著季節(jié)調整不充分。第31頁/共53頁第32頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作vX-12-ARIMAX-12-ARIMA季節(jié)調整的流程圖季節(jié)調整的流程圖 regARIMA模型模型（前向預測，后向預測，預調整）（前向預測，后向預測，預調整） 建模與模型的比較、建模與模型的比較、診斷診斷 季節(jié)調整季節(jié)調整（X-11 增強版）增強版） 診斷診斷（包括歷史修正，平移（滾動）檢驗，譜分（包括歷史修正，平移（滾動）檢驗，譜分析，析，M1-M11，Q 統(tǒng)計量等）統(tǒng)計量等） 第33頁/共53頁 序列

19、的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作vX-12-ARIMAX-12-ARIMA季節(jié)調整的流程圖季節(jié)調整的流程圖預處理（序列圖形分析、模型選擇、離群值、節(jié)假日等參數(shù)設定）執(zhí)行季節(jié)調整診斷分析結果第34頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作v用用EViewsEViews軟件進行季節(jié)調整的操作步驟：軟件進行季節(jié)調整的操作步驟： 1. 1.準備一個用于季節(jié)調整的時間序列（準備一個用于季節(jié)調整的時間序列（GDPGDP） 注意：序列需同口徑（當月或當季）、不變價、足夠長度 2.2.在在EViewsEViews中建立工作文件，導入序列數(shù)據(jù)中建立工作文件，導入序列數(shù)據(jù) 3.3.序列圖形分析序列圖形分析

20、 觀察序列中的是否有季節(jié)性、是否有離群值或問題值、序列的趨勢變動（采用加法還是乘法模型）。必要時，還要分析譜圖和自相關圖、偏相關圖。 4. 4.季節(jié)調整參數(shù)設定季節(jié)調整參數(shù)設定（五個選項卡） 季節(jié)調整選擇項（模型分解方法、季節(jié)濾子、趨勢濾子、調整后的序列變量名） ARIMA模型參數(shù)（序列是否需要做轉換、ARIMA說明） 交易節(jié)假日設定（不適用） 離群值設定 模型診斷（選上）第35頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 5. 5.執(zhí)行季節(jié)調整執(zhí)行季節(jié)調整 6.6.查看季節(jié)調整后的結果查看季節(jié)調整后的結果 查看序列的季節(jié)因子圖形，比較原序列和經(jīng)季節(jié)調整后的序列 7.7.分析季節(jié)調整的結

21、果診斷報告分析季節(jié)調整的結果診斷報告 主要查看M1-M11、以及Q統(tǒng)計量有沒有通過檢驗 如果診斷報告不好，返回第4步 8.8.導出數(shù)據(jù)，在導出數(shù)據(jù)，在EXCELEXCEL中計算環(huán)比增長率中計算環(huán)比增長率第36頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作v實例演示實例演示 序列：我國某個行業(yè)的季度不變價增加值(不妨該序列直接命名為GDP) 序列長度為10年（2000年1季度至2009年4季度）第37頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作原序列的圖形第38頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作參數(shù)設定：參數(shù)設定：v季節(jié)調整選擇設定 （乘法模型,默認的季節(jié)濾子和趨勢濾子

22、,調整后序列前綴也命名為GDP，并生成所有的序列）vARIMA選擇 （不做數(shù)據(jù)轉換，ARIMA說明選為默認的(0 1 1)(0 1 1)）v交易日、節(jié)假日設定 （不選）v離群值設定 （不選）v診斷 （季節(jié)因素穩(wěn)定性分析項選移動間距，其它診斷分析項全選） 第39頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作原序列的季節(jié)因子第40頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作原序列和季節(jié)調整后的序列第41頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作季節(jié)調整診斷報告第42頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作如何查看診斷報告：如何查看診斷報告：1、診斷報告的內(nèi)容（8部分）u

23、 前言：前言：執(zhí)行季節(jié)調整的設置文件等u 輸出表輸出表A A部分：部分：序列數(shù)據(jù)u 輸出表輸出表B B部分：部分：初步估計異常值和日歷效應（B1-B20）u 輸出表輸出表C C部分：部分：異常值和日歷效應的最終估計（C1-C20）u 輸出表輸出表D D部分：部分：不同成分的最終估計（D1-D18）u 輸出表輸出表E E部分：部分：序列的變動等（E1-E7）u 輸出表輸出表F F部分：部分：季節(jié)調整質量的衡量u 輸出表輸出表G G部分：部分：譜圖分析 第43頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 輸出表輸出表B B部分：部分：初步估計異常值和日歷效應 B1 - 原始序列或經(jīng)過先驗調整

24、的原始序列 B2 - 趨勢-循環(huán)成分（TC）的初步估計 B3 - 未修正的季節(jié)-不規(guī)則成分（SI）的初步估計 B4 - 替換季節(jié)-不規(guī)則成分中的異常值 B5 - 季節(jié)成分估計 B6 - 估計季節(jié)調整后的序列 B7 - 趨勢-循環(huán)成分（TC）估計 B8 - 季節(jié)-不規(guī)則成分估計 B9 - 替換季節(jié)-不規(guī)則成分中的異常值 B10 - 季節(jié)成分估計 B11 - 估計季節(jié)調整后的序列 B12 不規(guī)則成分估計 B13 估計月度數(shù)據(jù)的日度構成效應（交易日效應） B14 - 為回歸交易日效應而排除異常值的不規(guī)則成分 B15 - 初步回歸交易日效應 B16 - 回歸得到的交易日調整因子 B17 - 用于調整不

25、規(guī)則成分的初步權重 B18 - 組合交易日因素 B19 - 從原始序列中修正交易日效應 B20 調整不規(guī)則成分中的異常值 第44頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 輸出表輸出表C C部分：部分：異常值和日歷效應的最終估計 C1 - 經(jīng)先驗調整、交易日調整和異常值修正的原始序列 C2 - 趨勢-循環(huán)成分（TC）的初步估計 C4 - 修正的季節(jié)-不規(guī)則成分（SI）的初步估計 C5 - 季節(jié)成分估計 C6 - 估計季節(jié)調整后的序列 C7 - 趨勢-循環(huán)成分（TC）估計 C9 - 季節(jié)-不規(guī)則成分估計 C10 季節(jié)成分估計 C11 - 估計季節(jié)調整后的序列 C13 - 不規(guī)則成分估計

26、C14 為回歸交易日而排除異常值的不規(guī)則成分 C15 - 最終回歸交易日效應 C16 - 回歸得到的交易日調整因子 C17 用于調整不規(guī)則成分的初步權重 C18 - 組合交易日因素 C19 - 對原始序列進行交易日效應調整 C20 - 調整不規(guī)則成分中的異常值 第45頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 輸出表輸出表D D部分：部分：不同成分的最終估計 D1 - 經(jīng)先驗調整、交易日調整和異常值修正的原始序列 D2 - 趨勢-循環(huán)成分（TC）的初步估計 D4 - 修正的季節(jié)-不規(guī)則成分（SI）的初步估計 D5 - 季節(jié)成分估計 D6 - 估計季節(jié)調整后的序列 D7 - 趨勢-循環(huán)成

27、分（TC）估計 D8 - 未修正的季節(jié)-不規(guī)則成分估計 D9 - 替換季節(jié)-不規(guī)則成分中的異常值 D10 季節(jié)因素的最終估計 D11 經(jīng)交易日和季節(jié)調整后的序列 D12 趨勢-循環(huán)成分的最終估計 D13 不規(guī)則成分的最終估計 D16 - 多種季節(jié)和日歷效應估計 D18 - 組合的日歷效應因素第46頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 輸出表輸出表E E部分：部分：序列的變動等 E1 - 修正了非常異常值的原始序列 E2 - 修正了非常異常值的季節(jié)調整后序列 E3 - 修正了非常異常值的最終不規(guī)則成分 E4 - 原始序列和季節(jié)調整后序列的年度總和 E5 - 原始序列的變動 E6 - 最終季節(jié)調整后序列的變動 E7 - 最終趨勢-循環(huán)成分的變動第47頁/共53頁 序列的季節(jié)調整操作序列的季節(jié)調整操作 輸