EViews基础与季节调整操作ppt课件.ppt

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1、X-12-ARIMA季节调整的EViews操作,国家统计局核算司 江永宏2010年3月4日四川峨眉山,前言,最常用的季节调整方法 1. X-12-ARIMA 2. TRAMO-SEATS 都可在EViews软件中实现 国家统计局正在开发基于X-12-ARIMA的季节调整软件,主要内容,EViews基础 (EViews简介、数据处理基础、季节调整选项卡等) 如何用EViews软件进行季节调整 (以一个实例介绍季节调整的操作步骤),EViews基础,什么是EViews EViews软件是广泛使用的经济计量软件之一。它主要处理时间序列数据,是进行统计描述、回归分析、时间序列分析等基本数据分析,以及建

2、立各种经济计量模型的有力工具。因此,EViews在统计数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、销售预测和成本分析等领域中有着广泛的应用。,EViews基础,EViews特点:交互式英文界面、简单易学 在进行数据处理时,既可以通过点击菜单实现,也可以通过提交命令来实现。EViews窗口: 由如下五个部分组成:标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区。(见下图),命令窗口,标题栏,工作区,主菜单,状态栏,EViews基础,其中,主菜单包括如下9个菜单File 有关文件的常规操作,如建立、打开、保存、关闭等Edit 通常提供编辑功能,如对窗口内容进行复制、剪切、删除等Objects 提供关于对象的基

3、本操作,如新建对象、复制对象等View 主要涉及变量的多种查看方式Procs 主要涉及变量的多种运算过程Quick 提供快速分析过程,包括常用的统计分析方法、回归模型等Options 系统参数设定选项,如窗口的显示模式、字体格式等Windows 提供关于窗口切换、关闭等操作Help EViews软件的帮助选项,EViews基础,EViews工作文件: EViews要求数据的分析处理过程必须在特定的工作文件(workfile)中进行,因此在录入和分析数据前,应创建一个工作文件。,EViews基础,工作文件的创建 从主菜单选择File/New Workfile,打开Workfile Create对

4、话框,如下图所示,EViews基础,工作文件的属性 (描述具有固定频率的时间序列工作文件),EViews基础,工作文件窗口 工作文件窗口是各种类型数据的集中显示区域,拥有很多功能。窗口最上方显示工作文件名,下面一行是工具栏,提供各种运算功能,再下面显示的是数据的基本情况,包括数据区间、样本期等 一个新建的工作文件窗口内只有两个对象(object),分别是c(系数向量)和resid(残差)。,EViews基础,什么是对象? EViews的核心是对象,对象是指有一定关系的信息或算子捆绑在一起供使用的单元,如一个序列、一个矩阵、一个方程、一个图表等。 对象都放置在对象集合中,其中,工作文件就是最重要

5、的对象集合。,EViews基础,建立对象 选择主菜单上的“Object/New Object”。出现New Object对话框(见下图)。,EViews基础,查看对象 可在文件窗口中双击某个对象,见下图。,EViews基础,序列数据的录入手动录入数据。在工具栏选择Edit+/-按钮进入编辑状态,用户可输入或修改序列观测值。调入已有的数据文件。用户可从主菜单选择Procs/Improt/Read Text-Lotus-Excel,然后找到目标文件进行读入。EViews允许调入多种格式的数据:ASCII,Excel工作表等。直接复制。在工具栏选择Edit+/-按钮进入编辑状态,然后再将数据从其他文

6、件中拷贝粘贴过来。 (演示),EViews基础,序列对象的窗口,EViews基础,可以用EViews工作文件窗口菜单上的“View”或对象窗口工具栏上的“View”来改变对象的视图。一个对象视图的变化并不改变对象中的数据,仅仅是显示形式改变了。,EViews基础,含多个对象的工作文件窗口,EViews基础,工作文件的保存 保存工作文件可以在工具栏中单击Save按扭,或从主菜单中选择File/Save或File/Save As,在出现的Windows标准对话框内选择文件要保存的目录及文件名。,EViews基础,工作文件的保存 最后生成(*.wf1)工作文件,序列的季节调整操作,序列的季节调整操作

7、: 打开序列窗口,点击Proc 有4种季节调整方法,Census X12方法、X11方法、 Tramo/Seats方法和移动平均方法。,序列的季节调整操作,Census X-12方法有5个选择框,如下图季节调整选择设定 (Sensonal Adjustment)ARIMA选择 (ARIMA Options)交易日、节假日设定 (Trading Day/Holiday)离群值设定 (Outliers)诊断 (Diagnostics),序列的季节调整操作,季节调整选择设定 X11方法(X11 Method) 指定季节调整分解的形式:乘法、加法、伪加法、对数加法。注意乘法、伪加法和对数加法不允许有零

8、和负数。 季节滤子(Seasonal Filter) 当估计季节因子时,允许选择季节移动平均滤波项数,缺省是X12自动确定。 趋势滤子(Trend Filter (Henderson)) 当估计趋势-循环分量时,允许指定亨德松移动平均的项数,可以输入大于1和小于等于101的奇数,缺省是由X12自动选择。 保存调整后的分量序列名(Component Series to save) 可在“Base name框”设置序列调整后的序列名。在下面的多选钮中选择要保存的季节调整后分量序列,X12将加上相应的后缀存在工作文件中: 最终的季节调整后序列(SA); 最终的季节因子(SF); 最终的趋势循环因子(

9、TC); 最终的不规则因子(IR); 季节交易日混合因子(D16); 假日交易日混合因子(D18);,序列的季节调整操作,ARIMA 选择数据转换(Data Transformation) 在配备ARMA模型前允许转换序列。缺省是不转换, Auto选择是根据计算出来的AIC准则自动确定是不做转换还是进行对数转换;Logistic选择将序列y转换为log(y/(1-y),序列的值被定义在0和1之间;Box-Cox power选择要求提供一个参数,然后再做相关转换ARIMA说明(ARIMA Spec) 允许在2种不同的方法中选择ARIMA模型。 1. Specify in-line 选择 要求提供

10、ARIMA模型阶数的说明(p d q)(P D Q) 缺省的指定是(0 1 1)(0 1 1),序列的季节调整操作,2. Select from file 选择 X12将从一个外部文件提供的说明集合中选择ARIMA模型。EViews将利用一个包含一系列缺省模型指定说明的文件(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)(0 1 1) X (2 1 2)(0 1 1) Select best 检验列表中的所有模型,选一个最小预测误差的模型,缺省是第一个模型。 Select by out-of-sampl

11、e-fit 对模型的评价用外部样本误差,缺省是用内部样本预测误差。 回归因子选择(Regressors) 允许在ARIMA模型中指定一些外生回归因子,利用多选钮可选择常数项,或季节虚拟变量,事先定义的回归因子可以捕捉交易日和节假日的影响。,序列的季节调整操作,交易日、节假日设定 可以在进行季节调整和利用ARIMA模型得到用于季节调整的向前/向后预测值之前,先去掉确定性的影响(例如节假日和交易日影响)。 首先要选择(Ajustment Option)是否进行这项调整?然后,要确定在那一个步骤里调整:在ARIMA步骤,还是X-11步骤? Trading Day Effects消除交易日影响有2种选

12、择,依赖于序列是流量序列还是存量序列。对于流量序列还有2种选择,是对周工作日影响进行调整还是对仅对周工作日-周末影响进行调整。存量序列仅对月度序列进行调整,需给出被观测序列的月天数。 Holiday effects 仅对流量序列做节假日调整。对每一个节日,你必须提供一个数,是到这个节日之前影响的持续天数。 Easter 复活节 Labor 劳动节 Thanksgiving 感恩节 Christmas 圣诞节 注意这些节日主要针对西方国家,不能应用于其他国家。,序列的季节调整操作,离群值设定 离群值影响的调整也是分别在ARIMA步骤和X11步骤中进行的。 在ARIMA步骤中可进行4种离群值设定:

13、加性离群值(Additive Ouliers)水平变化(Level Shift)暂时变化(Temportary Change)斜线上升(Ramp Effects) 在X11步骤中只可进行1种离群值设定:加性离群值(Additive Ouliers),序列的季节调整操作,诊断 季节因素的稳定性分析(Stability Analysis of Seasonals) Sliding spans移动间距 检验被调整序列在固定大小的移动样本上的变化 Historical revisions 历史修正 检验被调整序列增加一个新观测值,即增加一个样本时的变化 其他诊断(Other Diagnostics)

14、可以选择显示各种诊断输出: Residual diagnostics 残差诊断 作为对所配备的ARIMA模型的检验,报告一个标准的残差诊断(例如自相关函数和Q-统计量),注意这个选择要求估计ARIMA模型,如果没有,则这个诊断被应用于原始序列。 Outlier detection 外部探测 利用指定的ARIMA模型自动地查出和报告外部影响。这个选择要求指定一个ARIMA模型或至少一个外生回归因子,假如没有回归模型,这项选择被忽略。 Spectral plot 谱图 显示被调整序列和经修正后的不规则序列的不同的谱图。红色垂直点线是季节频率,黑色垂线是节假日、交易日频率。如果这些垂线刚好落到谱图的

15、峰值上,意味着季节调整不充分。,序列的季节调整操作,X-12-ARIMA季节调整的流程图,序列的季节调整操作,X-12-ARIMA季节调整的流程图,预处理(序列图形分析、模型选择、离群值、节假日等参数设定),执行季节调整,诊断分析结果,序列的季节调整操作,用EViews软件进行季节调整的操作步骤: 1.准备一个用于季节调整的时间序列(GDP) 注意:序列需同口径(当月或当季)、不变价、足够长度 2.在EViews中建立工作文件,导入序列数据 3.序列图形分析 观察序列中的是否有季节性、是否有离群值或问题值、序列的趋势变动(采用加法还是乘法模型)。必要时,还要分析谱图和自相关图、偏相关图。 4.

16、季节调整参数设定(五个选项卡) 季节调整选择项(模型分解方法、季节滤子、趋势滤子、调整后的序列变量名) ARIMA模型参数(序列是否需要做转换、ARIMA说明) 交易节假日设定(不适用) 离群值设定 模型诊断(选上),序列的季节调整操作,5.执行季节调整 6.查看季节调整后的结果 查看序列的季节因子图形,比较原序列和经季节调整后的序列 7.分析季节调整的结果诊断报告 主要查看M1-M11、以及Q统计量有没有通过检验 如果诊断报告不好,返回第4步 8.导出数据,在EXCEL中计算环比增长率,序列的季节调整操作,实例演示 序列:我国某个行业的季度不变价增加值(不妨该序列直接命名为GDP) 序列长度为10年(2000年1季度至2009年4季度),序列的季节调整操作,原序列的图形,序列的季节调整操作,参数设定:季节调整选择设定 (乘法模型,默认的季节滤子和趋势滤子,调整后序列前缀也命名为GDP,并生成所有的序列)ARIMA选择 (不做数据转换,ARIMA说明选为默认的(0 1 1)(0 1 1))交易日、节假日设定 (不选)离群值设定 (不选)诊断 (季节因素稳定性分析项选移动间距,其它诊断分

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