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Eviews时间序列分析实例

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Eview s 时间序列分析实例 时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eview s 软件进行分析。 一、指数平滑法实例 所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可以用于任何一种没有明显函数规律,但确实存在某种前后关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不具有这种特点,指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着相当重要的位置。 (-)一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法非常简单,甚至只要样本末期的平滑值,就可以得到预测结果。 一次指数平滑的特点是:能够跟踪数据变化。这一特点所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后,新数据应取代老数据的地位,老数据会逐渐居于次要的地位,直至被淘汰。这样,预测值总是反映最新的数据结构。 一次指数平滑有局限性。第一,预测值不能反映趋势变动、季节波动等有规律的变动;第二,这种方法多适用于短期预测,而不适合作中长期的预测;第三,由于预测值是历史数据的均值,因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想,很大程度上取决于平滑系数。Eview s 提供两种确定指数平滑系数的方法:自动给定和人工确定。选择自动给定,系统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。如果系数接近 1,说明该序列近似纯随机序列,这时最新的观测值就是最理想的预测值。 出于预测的考虑,有时系统给定的系数不是很理想,用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取什么值比较合适呢?一般来说,如果序列变化比较平缓,平滑系数值应该比较小,比如小于 0.l;如果序列变化比较剧烈,平滑系数值可以取得大一些,如0.3~0.5。若平滑系数值大于 0.5 才能跟上序列的变化,表明序列有很强的趋势,不能采用一次指数平滑进行预测。 [例1]某企业食盐销售量预测。现在拥有最近连续 30 个月份的历史资料(见表 l),试预测下一月份销售量。 表 1 某企业食盐销售量 单位:吨 解:使用Eview s 对数据进行分析,第一步是建立工作文件和录入数据。有关操作在本章第一节中已经阐明,这里不再赘述。假设已经建立工作文件,并生成了一个样本期为l~30 的序列,命名为SALES。序列SALES 中包含例1 中需要分析的数据。 第二步,绘制序列图形。在序列对象窗...

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