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eviews時間序列預測股票

發布時間:2023-03-24 20:30:19

⑴ 如何用eviews做時間序列模型預測

1、首先建立工作文件,創建並編輯數據。結果如下圖所示。

⑵ 用eviews做分析時股票日收盤價需要補齊嗎

不需要
這是一個時間序列數據,在右邊選擇時間的分類,然後輸入時間的起始點和中指點,就可以建立一個workflle了
可以試一下二階或三階差分,差分後通過單位根檢驗,判斷是否平穩,判斷拖尾截尾,確定模型及階數。實在不能判斷的情況下可以初步確定自相關偏自相關幾步衰減到0,先擬合ARMA(p,q),根據回歸結果的參數估計能否通過t檢驗來提出,不合理的變數,多次建模比較R^2,AIC,SC等確定最優模型。

⑶ 如何用eviews進行GARCH模型測股票波動性,要具體步驟

Eviews是Econometrics Views的縮寫,直譯為計量經濟學觀察,通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律,採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外Eviews也是美國QMS公司研製的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系,並用得到的關系去預測數據的未來值。Eviews的應用范圍包括:科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析等。
GARCH模型是一個專門針對金融數據所量體訂做的回歸模型,除去和普通回歸模型相同的之處,GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用於波動性的分析和預測,這樣的分析對投資者的決策能起到非常重要的指導性作用,其意義很多時候超過了對數值本身的分析和預測。
一般的GARCH模型可以表示為:
Y(t)=h(t)^1/2*a(t) ⑴
h(t)=h(t-1)+a(t-1)^2 ⑵
其中ht為條件方差,at為獨立同分布的隨機變數,ht與at互相獨立,at為標准正態分布。⑴式稱為條件均值方程;⑵式稱為條件方差方程,說明時間序列條件方差的變化特徵。為了適應收益率序列經驗分布的尖峰厚尾特徵,也可假設 服從其他分布,如Bollerslev (1987)假設收益率服從廣義t-分布,Nelson(1991)提出的EGARCH模型採用了GED分布等。另外,許多實證研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性,而且收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當市場受到負沖擊時,股價下跌,收益率的條件方差擴大,導致股價和收益率的波動性更大;反之,股價上升時,波動性減小。股價下跌導致公司的股票價值下降,如果假設公司債務不變,則公司的財務杠桿上升,持有股票的風險提高。因此負沖擊對條件方差的這種影響又被稱作杠桿效應。由於GARCH模型中,正的和負的沖擊對條件方差的影響是對稱的,因此GARCH模型不能刻畫收益率條件方差波動的非對稱性。

⑷ 運用EVIEWS來分析 股票交易日數據(數據就自然不是每天都有),建立workfile選擇數據類型是選擇什麼

dated-structure frequency應選擇選擇unstructured/undated。

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