案例二 香港认可机构港元存款余额简单外推模型预测.doc

案例二 香港认可机构港元存款余额简单外推模型预测 在本案例中，我们利用香港认可机构1999年1月到2007年12月港元存款余额数据（参见数据集/简单外推模型数据/香港认可机构港元存款余额月度数据.xls，单位：百万港元），介绍怎样利用Eviews软件运用简单外推模型进行预测，模型包括线性趋势模型、指数增长模型、自回归趋势模型、对数自回归趋势模型和二次趋势模型。 1. 创建Eviews工作文件（Workfile） 从Eviews主选单中选File/New/Workfile 选择Monthly选项，输入Start date：1999:01 End date：2007:12，如图2—1和图2—2。 图2—1 建立工作文件 图2—2 数据频率及范围选择 2. 录入数据，并对序列进行初步分析 在workfile窗口中选Objects/New Object，新建一个Series（序列对象），命名为ck，用来保存香港认可机构港元存款余额数据，如图2—3。数据导入，如图2—4。 图2—3 建立序列对象 图2—4 导入数据 从Eviews主选单中选Quick/Generat Series，如图2—5。输入t=@trend(1998:12)再建立一个新序列，表示从1999年1月开始，该序列为1，2，3……，如图2—6。 图2—5 用公式的形式创建序列 图2—6 建立时间项t序列 双击ck序列，在序列窗口下选中View/Line Graph，如图2—7。得到港元存款余额数据的折线图，如图2—8。 图2—7 绘制折线图 图2—8 港元存款余额数据的折线图 从图形上我们初步得出该序列具有一个长期增长的趋势。2005年以前增长速度慢，2005年以后增长速度变快。 3. 建立简单外推模型 （1）建立线性趋势模型 模型形式为：。从Eviews主选单中选Quick/Estimate Equation，或者用新建对象的方法新建一个Equation对象，如图2—9。 图2—9 建立方程对象 在方程定义对话窗Equantion Specification选择框中输入ck c t，在Estimation settings选择框选择LS估计法和样本区间1999:01 2007:12，如2—10。 图2—10 对方程进行定义 点击OK键后，得到如图2—11的估计结果，并将方程命名为xxqs。 图2—11 线性趋势模型方程输出结果 对应的回归表达式是 CK = 1490457.174 + 10092.76211*T （33.47） （14.23） R2 = 0.656, DW = 0.144, F = 202.5 其中，括号内的值为T统计量（下同）。 在方程窗口中选中View/Actual,Fitted,Residual/ Actual,Fitted,Residual Graph，如图2—12。得到真实值、拟合值与残差图，如图2—13。可以看到残差有明显的自相关，这与DW = 0.144说明了同样的问题。 图2—12 选择绘制真实值、拟合值与残差图 图2—13 线性趋势模型的真实值、拟合值与残差图 利用线性趋势模型进行预测，方法是在方程窗口中选中Forecast，出现如图2—14对话框在Forecast name（预测序列命名）栏输入xxqsf用来保存线性趋势模型的预测值，S.E.（标准误）序列可以选填，Sample range for forecast（预测的样本范围）使用默认的样本范围1999:01 2007:12，Method（预测方法）选择Static（静态预测），其他使用默认值。 图2—14 利用线性趋势模型进行预测 点击OK键，得到如图2—15的预测结果，各种指标分别为： Root Mean Squared Error（RMSE）：均方根误差 Mean Absolute Error（MAE）：平均绝对误差 Mean Abs.Percent Error（MAPE）：平均绝对百分比误差 Theil Inequality Coefficient：希尔不等系数 由均方误差分解得到的 bias Proportion（偏差率）， Variance Proportion（方差率）， CovarianceProportion（协变率）。 这里我们主要看MAPE，该模型（线性趋势模型）预测的平均绝对百分比误差为8.24。 图2—15 线性趋势模型预测图 通过ck序列和xxqsf序列观察2007年12月的真实值与预测值，并比较，如图2—16。 图2—16 2007年12月的真实值与预测值 预测误差为： （2）建立指数增长模型 模型形式为：，方程两边取对数得到回归方程：,其中，，。建立