資源描述：
《高鐵梅老師的eviews教學(xué)課件》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在教育資源-天天文庫。
1、第十四章方程預(yù)測本章描述了對一個單方程進行預(yù)測或計算擬合值的過程。這里描述的技術(shù)是利用通過回歸方法估計得到的方程來進行預(yù)測。其他專門技術(shù)，如ARCH方法估計方程的預(yù)測在十六章中給以討論。用指數(shù)平滑法進行時間序列預(yù)測在第七章做了介紹，用聯(lián)立方程估計的模型進行預(yù)測在二十三章介紹?！?4.1EViews中的方程預(yù)測為說明一個被估計方程的預(yù)測過程，我們從一個簡單的例子開始。假設(shè)我們有1947:01—1995:01年美國國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、消費（CS）和投資（INV），這些數(shù)據(jù)包含在工作區(qū)間為1946:01—1995:4的工作文件（14
2、-1）中。我們運用1947:01—1995:01這段時期的數(shù)據(jù)，估計GDP對常數(shù)、CS和INV的回歸，并用AR(1)修正殘差序列相關(guān)，用該模型預(yù)測GDP。估計得到的方程結(jié)果由方程對象eq-gdp給出：注意該估計樣本的觀測值做了調(diào)整，以解釋該模型在推導(dǎo)AR(1)估計時使用的滯后內(nèi)生變量的一階差分。為了對該模型的結(jié)果有清楚的認(rèn)識，選擇View/Actual,Fitted,Residual…，然后選擇Actual,Fitted,ResidualGraph：該圖的上半部分繪出的實際值和擬合值事實上難以區(qū)分。但這里的擬合值不能保存。只有在使
3、用EViews的預(yù)測程序計算因變量的擬合值時才可以保存。一、如何進行預(yù)測為預(yù)測該方程的GDP，在方程的工具欄中按Forecast按鈕，或選擇Procss/Forecast…。這時會出現(xiàn)下表：我們應(yīng)提供如下信息：1、序列名預(yù)測后的序列名將所要預(yù)測的因變量名填入編輯框中。EViews默認(rèn)了一個名字，但可以將它變?yōu)槿我鈩e的有效序列名。這個名字應(yīng)不同于因變量名，因為預(yù)測過程會覆蓋已給定的序列值。S.E.（Optional）如果需要，可以為該序列的預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差提供一個名字。如果省略該項，預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差將不被保存。GARCH（Optional）對
4、用ARCH估計的模型，還可以保存條件方差的預(yù)測值（GARCH項）。見16章對GARCH估計的討論。2、預(yù)測方法可以在如下方法中進行選擇：動態(tài)（Dynamic）—從預(yù)測樣本的第一期開始計算多步預(yù)測。靜態(tài)（Static）—利用滯后因變量的實際值而不是預(yù)測值計算一步向前（one-step-ahead）預(yù)測的結(jié)果。還可以做如下的選項：結(jié)構(gòu)（Structural）—預(yù)測時EViews將忽略方程中的任何ARMA項。若不選此項，在方程中有ARMA項時，動態(tài)與靜態(tài)方法都會對殘差進行預(yù)測。但如果選擇了Structural，所有預(yù)測都會忽略殘差項而只
5、對模型的結(jié)構(gòu)部分進行預(yù)測。樣本區(qū)間（Samplerange）—必須指定用來做預(yù)測的樣本。如果缺選，EViews將該樣本置為工作文件樣本。如果指定的樣本超出估計方程所使用的樣本區(qū)間（估計樣本），那么會使EViews產(chǎn)生樣本外預(yù)測。注意：需要提供樣本外預(yù)測期間的解釋變量值。對靜態(tài)預(yù)測，還必須提供滯后因變量的數(shù)值。3、輸出可以選擇以圖表或數(shù)值，或者二者同時的形式來觀察預(yù)測值。只有當(dāng)預(yù)測樣本中包含因變量的觀測值時，才可以得到預(yù)測估計值。假設(shè)在樣本區(qū)間1947:01—1995:01間對eq-gdp進行動態(tài)預(yù)測。預(yù)測值放在序列GDPF中，EV
6、iews將會顯示預(yù)測曲線和加減兩個標(biāo)準(zhǔn)差的帶狀域以及預(yù)測的估計值。注意：預(yù)測值被保存在GDPF序列中。因為GDPF序列是一個標(biāo)準(zhǔn)的EViews序列，所以可以利用序列對象的所有標(biāo)準(zhǔn)工具來檢驗預(yù)測結(jié)果。我們可以通過繪出曲線圖來檢查實際值與擬合值。這是從1947:02到1995:01整個時期上的動態(tài)預(yù)測。對每個時期，前一個GDP(-1)的預(yù)測值在形成后期的GDP預(yù)測值時被使用。注意，實際值與擬合值圖形的細(xì)微差別：要對一個序列進行一步向前預(yù)測（靜態(tài)預(yù)測），單擊方程工具欄中的Forecast鍵，然后選擇Static進行預(yù)測。EViews將顯
7、示預(yù)測結(jié)果為：我們可以比較GDP的實際值和動態(tài)預(yù)測擬合值GDPFD、靜態(tài)預(yù)測擬合值GDPFS，可以看出一步向前靜態(tài)預(yù)測比動態(tài)預(yù)測要更為準(zhǔn)確，因為對每個時期，在形成GDP的預(yù)測值時使用的是GDP(-1)的實際值?！?4.3預(yù)測基礎(chǔ)EViews將預(yù)測結(jié)果在Forecastname項命名并存儲。我們把該序列稱為預(yù)測序列。預(yù)測樣本中指定了EViews將計算出的擬合值和預(yù)測值的結(jié)果期間。如果出現(xiàn)不能預(yù)測的情況，將返還缺失值NA，在有些情況下，為了防止含有缺失值的預(yù)測，EViews會自動進行缺失值調(diào)整。值得注意的是預(yù)測樣本可能與估計方程所使用
8、的樣本觀察值發(fā)生重疊，也可能沒有重疊。對于沒有包含在預(yù)測樣本中的數(shù)值，會有兩種選擇。作為缺省，EViews將用其因變量的實際值充填，另一種是不選擇Insertactualsforout-of-sample，預(yù)測樣本外的數(shù)值將都賦予“NA”。于是，這
