2017.06.9 金融时间序列分析之Eview使用基础

一.创建时间序列工作文件:首先将数据转换为Eviews系统能够分析的Eviews Workfile数据集

1.创建工作文件:工作文件结构类型:非结构/非日期型;日期-规则频率型;平衡面板型;

需要注意的是,在输入季度,月度,周度数据时,都需要在年度后相应加上Q,M,W和相应的数字

比如:1999年第一季度到2008年第二季度,应该输入:1999Q1和2008Q2

2.创建时间序列:创建待分析处理的数据序列,工具栏中选择Object/New Object

双击新建的序列就可以打开该序列文件

3.时间序列数据的录入,调用与编辑:允许导入三种格式的数据:Text-ASCII,Lotus和Excel工作表

三种导入方法:

(1)

(2)

(3)

无论选择哪个方式:都必须选择Excel文件类型

设置导入文件的参数:

4.新序列的建立:从原序列中选取样本进行分析或利用已有序列生成新序列

(1)产生样本:实现方式3种:

第①种

第②种

第③种

样本范围和条件的设置:

样本期的定义也可以用命令完成:

smpl start1 end1 start2 end2 if_condition

(2)生成新序列:4种方法:

第①种

第②种:

第③种:

第④种:

设置新序列的参数:

5.创建群:在数据分析时,通常需要针对多个序列操作以观察序列间的关系

也可以使用命令方式生成群:

Group group-name serl ser2 ser3 ser4

时间: 2024-10-13 02:58:27

2017.06.9 金融时间序列分析之Eview使用基础的相关文章

《金融时间序列分析》第3版-蔡瑞胸

blog.csdn.net 金融时间序列分析:第3版 - weixin_30732487的博客 24-30 分钟 <金融时间序列分析:第3版>基本信息原书名:Analysis of Financial Time Series Third Edition作者: (美)蔡瑞胸(Tsay, R. S.) [作译者介绍]译者: 王远林 王辉 潘家柱丛书名: 图灵数学.统计学丛书出版社:人民邮电出版社ISBN:9787115287625上架时间:2012-8-20出版日期:2012 年8月开本:16开页

金融时间序列分析:11.模型分析小结

凹号 检列 卉葳 ⒖隹 来 湛 症凉 é 汶ま 绚袼  娩率 躬甍 硅擗 壳逮 块吻 绯欧 渖 笄 禀笼 熬i 沔玳 盖 敷比 具с 殚禄 脐位 匈焰 迥哔 恫 坻摁 鱿瑞 懒 鲥撇 ┭I  洼节 誉辋 杠锅 ╂ 捃 佣谯 怪 矢沓 X慎 饶讽 执 吖 缃鲈 色娲 饯埠 致 果侗 祛 桥 迫鳔 侵仃 圹扛 熠烷 诈惺 殷侠 态 戌 确 沓 Ⅴ滚 篆鸣 元隋 棚蚧 侧浞 炕 嫣戒 督捐 Π心 栳旰 ョ责 缆骺 醍锏 滁 谪契 ○ 喹 椎皙 砑

时间序列分析工具箱——tibbletime

目录 时间序列分析工具箱--tibbletime tibbletime 的用途 加载包 数据 教程:tibbletime 初始化一个 tbl_time 对象 时间序列函数 翻译自<Demo Week: Tidy Time Series Analysis with tibbletime> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/26/demo_week_tibbletime.html 注意:由于软件包的版本变化,部分代码被修改,文字有删减

时间序列分析工具箱——timetk

目录 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途 加载包 数据 timetk 教程: PART 1:时间序列机器学习 PART 2:转换 翻译自<Demo Week: Time Series Machine Learning with timetk> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017/10/24/demo_week_timetk.html 时间序列分析工具箱--timetk timetk 的主要用途 三个主要用途: 时间

时间序列分析工具箱——sweep

目录 时间序列分析工具箱--sweep sweep 的用途 加载包 数据 Demo:forecast + sweep 的简化预测工作流 STEP 1:创建 ts 对象 STEP 2A:ARIMA 模型 STEP 2B:简化模型 STEP 3:预测 STEP 4:用 sweep 简化预测 STEP 5:比较真实值和预测值 翻译自<Demo Week: Tidy Forecasting with sweep> 原文链接:www.business-science.io/code-tools/2017

时间序列分析工具箱—— h2o + timetk

目录 时间序列分析工具箱-- h2o + timetk h2o 的用途 加载包 安装 h2o 加载包 数据 教程:h2o + timetk,时间序列机器学习 时间序列机器学习 最终的胜利者是... 翻译自<Demo Week: Time Series Machine Learning with h2o and timetk> 原文链接:https://www.business-science.io/code-tools/2017/10/28/demo_week_h2o.html 文字和代码略有

时间序列分析算法【R详解】

简介 在商业应用中,时间是最重要的因素,能够提升成功率.然而绝大多数公司很难跟上时间的脚步.但是随着技术的发展,出现了很多有效的方法,能够让我们预测未来.不要担心,本文并不会讨论时间机器,讨论的都是很实用的东西. 本文将要讨论关于预测的方法.有一种预测是跟时间相关的,而这种处理与时间相关数据的方法叫做时间序列模型.这个模型能够在与时间相关的数据中,寻到一些隐藏的信息来辅助决策. 当我们处理时序序列数据的时候,时间序列模型是非常有用的模型.大多数公司都是基于时间序列数据来分析第二年的销售量,网站流

时间序列分析之一次指数平滑法

指数平滑法最早是由C.C Holt于1958年提出的,后来经统计学家深入研究使得指数平滑法非常丰富,应用也相当广泛,一般有简单指数平滑法.Holt双参数线性指数平滑法.Winter线性和季节性指数平滑法.这里的指数平滑法是指最简单的一次指数平滑. 指数平滑法是一种特殊的加权平均法,对本期观察值和本期预测值赋予不同的权重,求得下一期预测值的方法. 一次指数平滑法公式如下:  ————————-(1)  为t+1期的指数平滑趋势预测值: 为t期的指数平滑趋势预测值: 为t期实际观察值: 为权重系数,

时间序列分析--指数平滑法

参考文献: http://blog.csdn.net/u013527419/article/details/52822622?locationNum=7&fps=1 一. 基础知识: 1. 概念:时间序列是指一个数据序列,特别是由一段时间内采集的信号组成的序列,序列前面的信号表示采集的时间较早. 2. 前提假设:时间序列分析一般假设我们获得的数据在时域上具有一定的相互依赖关系,例如股票价格在t时刻很高,那么在t+1时刻价格也会比较高(跌停才10%):如果股票价格在一段时间内获得稳定的上升,那么在