現(xiàn)代商業(yè)技術(shù)概論-5時間序列與eviews

時間序列分析參考書張曉峒.Eviews使用指南與案例.北京：機械工業(yè)出版社.2007.易丹輝.數(shù)據(jù)分析與EViews應(yīng)用.北京：中國統(tǒng)計出版社.2002通過互聯(lián)網(wǎng)找到的相關(guān)資料根據(jù)收集的各種數(shù)據(jù)對實驗課程進行設(shè)計，作為上機的練習(xí)。3基本假定：序列相關(guān)及其檢驗

擾動項ut的一系列假設(shè)下，討論了古典線性回歸模型的估計、檢驗及預(yù)測問題。如果線性回歸方程的擾動項ut滿足古典回歸假設(shè)，使用OLS所得到的估計量是線性無偏最優(yōu)的。但是如果擾動項ut不滿足古典回歸假設(shè)，回歸方程的估計結(jié)果會發(fā)生怎樣的變化呢？理論與實踐均證明，擾動項ut關(guān)于任何一條古典回歸假設(shè)的違背，都將導(dǎo)致回歸方程的估計結(jié)果不再具有上述的良好性質(zhì)。因此，必須建立相關(guān)的理論，解決擾動項不滿足古典回歸假設(shè)所帶來的模型估計問題。4序列相關(guān)及其產(chǎn)生的后果

對于線性回歸模型

(5.1.1)

隨機擾動項之間不相關(guān)，即無序列相關(guān)的基本假設(shè)為

(5.1.2)

如果擾動項序列ut表現(xiàn)為：

(5.1.3)即對于不同的樣本點，隨機擾動項之間不再是完全相互獨立的，而是存在某種相關(guān)性，則認(rèn)為出現(xiàn)了序列相關(guān)性(serialcorrelation)。5

由于通常假設(shè)隨機擾動項都服從均值為0，同方差的正態(tài)分布，則序列相關(guān)性也可以表示為：

(5.1.4)特別的，如果僅存在

(5.1.5)稱為一階序列相關(guān)，這是一種最為常見的序列相關(guān)問題。

6

如果回歸方程的擾動項存在序列相關(guān)，那么應(yīng)用最小二乘法得到的參數(shù)估計量的方差將被高估或者低估。因此，檢驗參數(shù)顯著性水平的t統(tǒng)計量將不再可信?？梢詫⑿蛄邢嚓P(guān)可能引起的后果歸納為：②使用OLS公式計算出的標(biāo)準(zhǔn)差不正確，相應(yīng)的顯著性水平的檢驗不再可信；

③回歸得到的參數(shù)估計量的顯著性水平的檢驗不再可信。

①在線性估計中OLS估計量不再是有效的；EViews界面1．File(文件)功能健2．Edit(編輯)功能鍵3．Objects(對象)功能鍵4．View(視圖)和Procs(處理)功能鍵5．Quick(快捷)功能鍵數(shù)據(jù)導(dǎo)入Eviews的數(shù)據(jù)（*.wf1)File——Open——Eviewsworkfile非eviews的數(shù)據(jù)（excel,spss)File——Open——Foreigndataasworkfile說明：數(shù)據(jù)文件的各列數(shù)據(jù)命名，必須是英文或者數(shù)字，不能是中文1、分析程序（1）序列的平穩(wěn)性分析：單位根檢驗存在單位根則采取差分方法生成新變量：Quick——Generateserisesbyequationdexting_cus=exiting_cus-exiting_cus(-1)dnew_cus=new_cus-new_cus(-1)（2）因果關(guān)系分析：格蘭杰檢驗選中三個變量，點右鍵open——asgroup選擇group數(shù)據(jù)窗口的view——PairwiseGrangerCausalityTests 滯后階數(shù)可選2-15分析程序（3）分析關(guān)系新客戶發(fā)放紅包金額與老客戶發(fā)放紅包金額對收入的影響Proc——makeequationrevenuecdexting_cusdnew_cus規(guī)則：因變量寫第一個，自變量跟在因變量后（4）分析滯后影響Proc——makeequationrevenuecdexting_cusdnew_cusdexting_cus(-1)dnew_cus(-1)(5)分析結(jié)果的意義2、練習(xí)：網(wǎng)站質(zhì)量與公司價值網(wǎng)站的質(zhì)量是否會影響公司市值：網(wǎng)站質(zhì)量指標(biāo)：國內(nèi)的訪問量排名alexatraficrank(China)聲譽指數(shù)reputation※到達率Reach%：用戶數(shù)※平均下載時間averageloadtime(second)：服務(wù)速度※平均每用戶訪