Eviews实验报告3

实验概述： 【实验目的及要求】  进一步理解时间学列的平稳性  学会使用eviews软件对数据进行相应分析  平稳性ADF和PP检验 【实验原理】 一、随机过程 一般称依赖于参数时间t的随机变量集合{ }为随机过程。 二、平稳性原理 如果一个随机过程的均值和方差在时间过程上都是常数，并且在任何两时期的协方差值仅依赖于该两时期间的距离或滞后，而不依赖于计算这个协方差的实际时间，就称它为平稳的。 一、单位根检验 （一）单位根检验的基本原理 David Dickey和Wayne Fuller的单位根检验（unit root test）即迪基——富勒（DF）检验，是在对数据进行平稳性检验中比较经常用到的一种方法。 DF检验的基本思想：从考虑如下模型开始：其中 即前面提到的白噪音（零均值、恒定方差、非自相关）的随机误差项。 （二）ADF检验模型的确定 首先，我们来看如何判断检验模型是否应该包含常数项和时间趋势项。解决这一问题的经验做法是：考察数据图形 其次，我们来看如何判断滞后项数m。在实证中，常用的方法有两种： （1）渐进t检验。该种方法是首先选择一个较大的m值，然后用t检验确定系数是否显著，如果是显著的，则选择滞后项数为m;如果不显著，则减少m直到对应的系数值是显著的。（2）信息准则。常用的信息准则有AIC信息准则、SC信息准则，一般而言，我们选择给出了最小信息准则值的m值 1 / 8

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实验内容： 【实验方案设计】 消费者信心是一个主观的概念，消费者信心指数(Index of Consumer Sentiment或Consumer Confidence Index)是反映消费者信心强弱的指标，是综合反映并量化消费者对当前经济形势的评价和对经济前景、收入水平、收入预期,以及消费心理状态的主观感受，预测经济走势和消费趋向的一个先行指标。消费者信心指数（ICS）的概念和方法是由美国密歇根大学调查研究中心(Survey Research Center)的George Katona在上世纪40年代后期提出的。Katona在测度消费者情绪时采用了心理学研究中的测量量表这一工具。 消费者信心指数由消费者满意指数和消费者预期指数构成。消费者满意指数是指消费者对当前经济生活的评价，消费者预期指数是指消费者对未来经济生活发生变化的预期。消费者的满意指数和消费者预期指数分别由一些二级指标构成：对收入、生活质量、宏观经济、消费支出、就业状况、购买耐用消费品和储蓄的满意程度与未来一年的预期及未来两年在购买住房及装修、购买汽车和未来6个月股市变化的预期。国外的很多研究也发现，消费者信心指数对公众的消费有明显的领先预测作用。由相关的经济理论可以知道，影响消费者信心指数的因素包括：收入（居民消费水平）、物价、利率、汇率、失业率,以及证券市场走势等多种因素。在一定的条件下，各种因素之间相互作用，形成了消费者对于未来的预期：或是积极乐观、或是消极沮丧，从而进一步影响宏观经济的运行。由于消费者信心是潜在的理论变量，对它的测度是通过对消费者看法的测度间接实现的。这种方法的成立隐含着理论上的假设：消费者在收入、就业（失业）、物价、利率、经济发展形势等因素上的看法，与潜在的消费者情绪之间存在着相关关系——在特定时期里，通过消费者对这些因素看法进行打分，从而得到消费者信心的某个具体的值。那到底这些指标与ICS之间存在着什么样的关系？我国的ICS作为一项宏观经济景气指标，能否发挥其在经济生活中的导向作用呢？ 为了研究这些问题，笔者搜集了2006年1月～2011年4月间的GDP增长率（国内生产总值）、汇率（人民币对美元的汇率）、就业（全国从业人员总数）、2 / 8

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居民消费物价指数、消费者信心指数的相关数据，利用EVIEWS软件，将这几个指标数据进行相关分析。 特别在这里说明的是，因为同时参与了学校的本科生科研赞助---关于CCI（消费者信心指数）的一个项目，因此本人接下来的几个实验都将以CCI及相关影响指标为数据目标，研究CCI与其他因素间的关系。本实验，则首先进行相关指标的稳定性检验。 【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析） 本实验首先将通过多种方法对我国CCI序列进行平稳性分析： 首先导入数据到eviews中,建立序列取名为CCI： 然后我们首先通过折线图来直接观察其走势，如下图： 从下图我们容易看到：CCI曲线基本是围绕100的轴线上下波动的，但是相比于白噪声序列，其波动幅度明显较大。可以看到08年11月以前，其波动一直是在轴线以下，而在08年11月以后，数据都明显高于100。 联系当时的实事背景，我们不难解释这一点：2008年11月，正是国家公布四万亿投资的时候，而这之前，由于全球金融危机以及股市大跌的影响，我国居民的消费者信心指数都是较低的；国家的四万亿犹如一剂强心剂，立刻使得CCI有了直线的上升，一下子提高了消费者的信心。 3 / 8

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为了判别序列是否稳定，我们绘制CCI序列的自相关图，如下： 由每个Q统计量的伴随概率可以知道：都是拒绝原假设的，即存在某个K，使得滞后K期的自相关系数显著非零，即拒绝原数列是白噪声序列。 随后对其进行ADF检验： 我们首先对序列本身进行单位根检验,分别采用带常数项，线性趋势，和无等三种情况进行检验。可以从下图看到检验结果对应的p值均显著大于0.05,因此接受原假设,存在单位跟,即CCI序列本身是不平稳的. 4 / 8

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带常数项 线性趋势 无 因此,考虑对其一阶差分进行单位根检验: 5 / 8

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可以看到,其一阶差分的单位根检验结果对应的p值显著小于0.01,拒绝存在单位根的原假设，因此我们可以得出结论:CCI的一阶差分序列是平稳的. 然后我们通过PP检验来检验序列的平稳性： 我们分别采用带常数项，线性趋势，和无等三种情况进行检验。结果是相同的，可以看到检验结果对应的p值均显著大于0.05,因此接受原假设,存在单位跟,即CCI序列本身是不平稳的. 而其一阶差分的单位根检验结果对应的p值显著小于0.01,拒绝存在单位根的原假设，因此我们同样可以得出结论:CCI的一阶差分序列是平稳的. 6 / 8

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我们再来研究GDP的平稳性： 导入1988-2007年的年度GDP数据，绘图如下： 可以看到：GDP走势逐渐呈现上升趋势。采用ADF检验其序列平稳性可得： 因为GDP序列有明显的趋势性，我们采用带常数和趋势的检验方法来进行检验。结果以1.0000的概率接受原假设，即认为存在单位根，原序列是不平稳的。对其一阶差分进行检验可得： 7 / 8

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结果也是接受原假设，即GDP序列的一阶差分也是不平稳的。于是对其二阶差分检验： 意外的是，其二阶差分人不平稳。 【结论】（结果） 通过对我国2006-2011年月度CCI数据的平稳性检验，我们可以得出结论： 1 ， CCI序列本身是不平稳的，存在单位跟。 2， CCI一阶差分序列是平稳的，不存在单位跟 通过对我国1988-2007年年度GDP数据的平稳性检验，我们可以得出结论： GDP序列的自身，一阶差分和二阶差分都是不平稳的。 【小结】 通过这节实验课，我进一步理解了时间序列的平稳性的含义，学会了使用eviews软件对数据进行相应分析，并成功地对中国消费者信心指数序列和中国GDP序列的平稳性进行了ADF检验和PP检验。收获颇丰，受益匪浅。 指导教师评语及成绩： 成绩： 指导教师签名： 批阅日期：

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