利用eviews实现时间序列的平稳性检验与协整检验以及GARH模型.docVIP

在对时间序列Y、X1进行回归分析时 需要考虑Y与X1之间是否存在某种切实的关系，所以需要进行协整检验。 1.1 利用eviews创建时间序列Y、X1 ： ??? 打开eviews软件 点击file-new-workfile，见对话框又三块空白处 workfile structure type处又三项选择，分别是非时间序列unstructured/undate，时间序列dated-regular frequency，和不明英语balance panel。选择时间序列dated-regular frequency。在date specification中选择年度，半年度或者季度等，和起始时间。右下角为工作间取名字和页数。点击ok。 在所创建的workfile中点击object-new object，选择series，以及填写名字如Y，点击OK。将数据填写入内。 1.2 ?对序列Y进行平稳性检验： ??? 此时应对序列数据取对数，取对数的好处在于可将间距很大的数据转换为间距较小的数据。具体做法是在workfile y的窗口中点击Genr，输入logy=log(y),则生成y的对数序列logy。再对logy序列进行平稳性检验。 ??? 点击view-United root test，test type选择ADF检验，滞后阶数中lag length选择SIC检验，点击ok得结果如下： Null Hypothesis: LOGY has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=1) ???????????????????????????????????????? t-Statistic? ??????? Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic? -2.75094601716637? 0.0995139988900359 Test critical values: ?? 1% level? -4.29707275602226 ?????????????????????????? 5% level? -3.21269639026225 ?????????????????????????? 10% level -2.74767611540013 ??? 当检验值Augmented Dickey-Fuller test statistic的绝对值大于临界值绝对值时，序列为平稳序列。 若非平稳序列，则对logy取一阶差分，再进行平稳性检验。直到出现平稳序列。假设Dlogy和DlogX1为平稳序列。 1.3 对Dlogy和DlogX1进行协整检验 ??? 点击窗口quick-equation estimation，输入DLOGY C DLOGX1，点击ok，得到运行结果，再点击proc-make residual series进行残差提取得到残差序列，再对残差序列进行平稳性检验，若残差为平稳序列，则Dlogy与Dlogx1存在协整关系。……………………………………………..2 GARCH模型………………………………………….7 模型的参数估计………………………………………16 模型检验………………………………………………27 4. 模型的应用……………………………………………32 实例……………………………….……………………42 某些新进展……………………….…………………...46 参考文献……………………………………………….50 0. 前言 (随机序列的条件均值与条件方差简介) 考察严平稳随机序列{yt}, 且E(yt((. 记其均值Eyt=(, 协方差函数(k=E{(yt-()(yt+k-()}. 其条件期望(或条件均值): E(yt(yt-1,yt-2,…)(((yt-1,yt-2,…), (0.1) 依条件期望的性质有 E((yt-1,yt-2,…)=E{E(yt(yt-1,yt-2,…)}= Eyt =(. (0.2) 记误差(或残差): et ( yt -((yt-1,yt-2,…). (0.3) 由(0.1)(0.2)式必有: Eet=Eyt-E((yt-1,yt-2,…) =Eyt-Eyt=0, (0-均值性) (0.4) 及 Eet2=E[yt -((yt-1,yt-2,…)]2 =E{(yt-()-[((yt-1,yt-2,…)-(]}2 (中心化) =E(yt-()2+E[((yt-1,yt-2,…)-(]2 -2E(yt-()[(