eviews中的模型操作-文庫吧在線文庫
【正文】 ranger 因果檢驗； n（ 5）執(zhí)行普通最小二乘法、帶有自回歸校正的最小二乘法、兩階段最小二乘法和三階段最小二乘法、非線性最小二乘法、廣義矩估計法、 ARCH 模型估計法等； n（ 6）對二擇一決策模型進行 Probit、 logit 和 Gompit 估計；Eviews主要功能 ：n （ 7）對聯(lián)立方程進行線性和非線性的估計； n?。?8）估計和分析向量自回歸系統(tǒng)； n?。?9）多項式分布滯后模型的估計； n （ 10）回歸方程的預測； n （ 11）模型的求解和模擬； n （ 12）數(shù)據(jù)庫管理； n?。?13）與外部軟件進行數(shù)據(jù)交換。n半年 ：年后加 1或 2；如：從 1999年上半年到 2023年下半年，在 Start date中輸入 1999： 1 。如：樣本數(shù)為 200，在 Start date中輸入 1 。n常使用到表達式： D代表差分； Log代表取對數(shù)； Exp代表取指數(shù)； ^2代表平分 ……Page ? 20Page ? 21 本案例中對序列 p的數(shù)據(jù)取對數(shù)然后差分，得到新的序列 r,代表對數(shù)收益率。Page ? 29Page ? 30n從圖中可以看出，序列的自相關(guān)和偏自相關(guān)系數(shù)均落入兩倍的估計標準差內(nèi)，且 Q－統(tǒng)計量的對應的 p值均大于置信度，故序列在 5％的顯著性水平上不存在顯著的相關(guān)性。Page ? 42 TGARCH的操作為： 點擊主菜單 Quick/Estimate Equation,得到如下對話框，在 Method選擇 GARCH/TGARCH，再將Threshold數(shù)值輸入 1，點擊確定。風險對收益率的影響不顯著。 一月 21一月 2118:40:3618:40:36January 31, 2023n 1他鄉(xiāng)生白發(fā)，舊國見青山。 一月 2118:40:3718:40Jan2131Jan21n 1世間成事，不求其絕對圓滿，留一份不足，可得無限完美。 一月 21一月 21Sunday, January 31, 2023n 閱讀一切好書如同和過去最杰出的人談話。 2023/1/31 18:40:3718:40:3731 January 2023n 1一個人即使已登上頂峰，也仍要自強不息。勝人者有力，自勝者強。 。 2023/1/31 18:40:3718:40:3731 January 2023n 1做前，能夠環(huán)視四周；做時，你只能或者最好沿著以腳為起點的射線向前。 一月 21一月 21Sunday, January 31, 2023n 雨中黃葉樹，燈下白頭人。Page ? 50建立的 EGARCH(1， 1)模型如下：n由于之前對 r的描述統(tǒng)計中發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計的正態(tài)分布檢驗沒有通過，可以試圖做殘差服從 t分布和 GED分布的 Eviews建模。 首先建立 w的平分方程 z，在 Objects/Generate Series輸入 z= w2， n然后在視圖中點擊 viewcorrelogram，然后點擊ok，就得到了對數(shù)收益率的自相關(guān)函數(shù)分析圖。峰度（ Kurtosis）為 ，高于于正態(tài)分布的峰度值 3，說明收益率序列具有尖峰和厚尾的特征。n直接輸入法 /復制法 ：點擊 EViews主菜單中的Objects/New Object，出現(xiàn)如圖所示
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