Лабораторна робота №3, Робота з системою EViews (Econometrics Views), Робота з даними та змінними

« Назад

Мета: вивчення порядку роботи з програмою Econometrics Views, інтерфейсу користувача та базових принципів роботи, набути практичних навичок створення бази даних та аналізу даних.

Хід роботи

Завдання 1.

1. Створіть новий файл для зберігання річних даних (1998 – 2012) для вказаних у лаб. №2 показників. 

2. Створіть змінні для зберігання даних часових рядів або імпортуйте їх з джерела даних.

3. Введіть дані (рівні) часових рядів.

Завдання 2. Визначте;

• рівень монетизації економіки (відношення грошової маси до ВВП);

• частку інвестицій у валовому продукті;

• динаміку приросту ВВП;

• динаміку приросту вкладів населення;

• частку експорту товарів та послуг у ВВП.

Завдання 3. Для отриманих у завданні 2 змінних отримати статистичну інформацію та побудувати корелограму.

Методичні рекомендації щодо виконання цього завдання наведені нижче.

Робота зі змінними. З кожною змінною Eviews, а іноді і з групою змінних, можна проводити різноманітні операції. Зокрема, можна вивести статистичну інформацію по змінній з допомогою меню View→Descriptive Statistics→Histogram and Stats (рис. 1). В результаті цього програма виводить інформацію про найбільше та найменше значення змінної, вибіркове середнє, медіану ряду, середньоквадратичне відхилення, ступінь асиметричного ряду, виводить статистику Жарку-Бера, що перевіряє гіпотезу про нормальний розподіл ряду, ймовірність прийняття гіпотези (наприклад, на рис. 1 гіпотеза про нормальний розподіл приймається).

Рис. 1 - Вихід основних статистичних характеристик змінної

Аналогічну інформацію, але у табличному виді видає команда меню View→Descriptive Statistics→Stats Table. Нарешті, команда View→Descriptive Statistics→Stats by Classification дозволяє виводити статистику для довільних підвибірок заданого ряду, враховуючи різноманітні обмеження та умови.

За допомогою меню View→Tests for Descriptive Stats → Simple Hypothesis Tests здійснюється перевірка гіпотез про параметри розподілу ряду (середнє, дисперсію, медіану). За допомогою тесту можна визначити, наприклад, чи дорівнює середнє значення ряду 60000.

Команда View→Tests for Descriptive Stats → Equality Tests by Classification виконує аналогічні дії, але з підвибірками основного ряду.

Меню View→Distribution дозволяє побудувати різноманітні графіки, що характеризують емпіричний розподіл часового ряду. Підменю CDF – Survivor - Quantile  може вивести емпіричну функцію розподілу, емпіричні квантилі розподілу. Підменю Quantile – Quantile Graphs дозволяє порівняти 2 розподіли. Найчастіше ця опція використовується для графічного порівняння заданого часового ряду з теоретичним розподілом (нормальним, рівномірним тощо). Підменю Kernel Density Graphs дозволяє побудувати графік функції щільності числового ряду. Нарешті, підменю Empirical Distribution Tests дозволяє перевірити гіпотезу про відповідність часового ряду заданому розподілу. Тестування основане на порівнянні емпіричної та теоретичної функції розподілу. Застосуємо тест для перевірки нормального розподілу змінної gdp. На рис. 2 представлені результати перевірки за чотирма методами гіпотеза про нормальний розподіл приймається, що можна побачити по значеннях стовпчика Probability: всі значення перевищують стандартий рівень 0,05. Також Eviews оцінив параметри розподілу: середнє та середньоквадратичне відхилення (значення mu та sigma відповідно).

Рис. 2 - Перевірка гіпотези про нормальний розподіл змінної GDP

Меню View→One Way Tabulation дозволяє згрупувати дані ряду по групах у порядку зростання, показуючи інформацію про частоти кожної групи та накопичені частоти.

Важливим для аналізу ряду є побудова корелограми за допомогою меню View→Correlogram. При цьому вказуються, для яких саме значень змінної слід робити розрахунки: для самої змінної, для перших різниць, для других різниць. Кількість лагів визначає розмір самої колеграми. Наприклад, для змінної ВВП графік кореляційної та часткової кореляційної функцій матиме вигляд, представлений на рис. 3.

Штрихові лінії на графіках показують надійний інтервал, в якому значення статично приймається рівним 0. Числові характеристики функції кореляції та часткової кореляційної функції знаходяться у стовпчиках АС та РАС відповідно. Значення Q-Stat містять значення статистики Люнга-Бокса для перевірки гіпотези про те, що автокореляція відсутня до k-го ладу включно. В нашому випадку така гіпотеза відхиляється для всіх лагів від 1 до 16 (значення Prob<0,05).

Рис. 3 - Графік кореляційної та часткової кореляційної функції для змінної GDP