实验三SPSS多元时间序列分析方法文档格式.docx
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D(M2)
Method:
LeastSquares
Date:
04/16/13Time:
10:
36
Sample(adjusted):
1991M052005M01
Ineludedobservations:
165afteradjustments
Coeffieie
t-Statist
ie
Prob.
Variable
ntStd.Error
M2(-1)
0.013514
0.002379
5.681169
0.0000
D(M2(-1))
-0.490280
0.074458
-6.584611
D(M2(-2))
0.070618
0.083790
0.842797
0.4006
D(M2(-3))
0.387086
0.073788
5.245935
R-squared
0.480147
Meandependentvar
1440.037
Adjusted
0.470461
S.D.dependentvar
1509.489
S.E.ofAkaikeinfo
regression1098.447eriterion16.86513
Sumsquaredresid1.94E+08Schwarzeriterion16.94042
Hannan-Quinn
Loglikelihood-1387.373eriter.16.89569
Durbin-Watson
stat1.965242
从上图我们可以看出t-statistie的值是5.681169,大于临界值,p>
a,故不
能拒绝被检验的指数序列是非平稳的原假设。
因此一阶差分序列进行AD脸验,
结果如下图显示。
D(M2)hasaunitroot
8(Automatie-basedonSIC,maxlag=13)
c
0.9881830.9143
-2.579587
-1.942843
-1.615376
DependentVariable:
D(M2,2)
37
1991M112005M01
Includedobservations:
159afteradjustments
Coefficiet-Statist
VariablentStd.ErroricProb.
0.053616
0.0542570.988183
0.3247
D(M2(-1),2)
-1.526069
0.096352-15.83852
D(M2(-2),2)
-1.519649
0.149134-10.18981
D(M2(-3),2)
-1.225623
0.184003-6.660869
D(M2(-4),2)
-1.237445
0.196285-6.304319
D(M2(-5),2)
-0.972024
0.197161-4.930093
D(M2(-6),2)
-0.810098
0.185290-4.372060
D(M2(-7),2)
-0.605069
0.144997-4.172983
0.0001
D(M2(-8),2)
-0.333781
0.080550-4.143781
R-squared0.801713Meandependentvar16.07001
R-squared0.791137S.D.dependentvar2352.919
regression1075.320criterion16.85356
Sumsquaredresid1.73E+08Schwarzcriterion17.02727
Loglikelihood-1330.858criter.
stat1.970407
16.92410
从上图我们可以看出t-statistic的值是0.988183,大于临界值,p>
因此二阶差分序列进行AD脸验,
结果如下图显示
D(M2,2)hasaunitroot
7(Automatic-basedonSIC,maxlag=13)
Prob.*
AugmentedDickey-Fullerteststatistic
-9.223132
1%level
MacKinnon(1996)one-sidedp-values.
D(M2,3)
38
Coefficie
ic
-8.900755
0.965047
D(M2(-1),3)
6.431129
0.924672
6.955038
D(M2(-2),3)
4.970286
0.833541
5.962861
D(M2(-3),3)
3.802432
0.700773
5.426055
D(M2(-4),3)
2.617058
0.544596
4.805501
D(M2(-5),3)
1.688201
0.380559
4.436109
D(M2(-6),3)
0.910968
0.214990
4.237257
D(M2(-7),3)
0.325934
0.080151
4.066487
0.941321
Meandependentvar0.112057
0.938601
4339.324
S.E.of
Akaikeinfo
regression
1075.236criterion
16.84747
Sumsquaredresid1.75E+08Schwarzcriterion17.00188
Loglikelihood
-1331.374criter.
16.91018
stat
1.963915
从上图我们可以看出t-statistic的值是-9.223132,小于临界值,p<
a,故
拒绝被检验的指数序列是平稳的原假设
1-0701-0.701834370.000
匚
1
□
■
20141-0588868H0000
30.277-0143100.040000
I-
EZ
4-0453-02S5135.530.000
50.371-0224159500000
il
6-0.135-0166162690.000
>
E
7-0.085-0.0S5163.970.000
1—
II
80U3-0.304157.590.000
||
Q-0.01Q0.052167.&
10000
1'
H
10-0.1420029171.240000
C
110.143-01211749G0000
1;
12-0.011-0.015174.930.000
13-0J150122177.420000
11
140J39^0060190950.000
[
1(
;
|
15-0.075-0.031182.010.000
11
16-0.0140.054182.050.000
!
170.05B-0130182.&
30000
■1
1B-0.023^0097192720000
19-0.0300057182890000
i
200.023-0.152133040.000
210.042-0062193300000
(
1匚
22-0.1405-0.104197.190.000
口
1J
230.2030.042195.550.000
]|
24-01540070200.350.000
25-0.0190048200420000
2601540103205.200000
T
27-0.175-0103211410000
2S0.117-0.0192U.170.000
29-0.0020062214.170000
30-0.099-0.032216.200.000
JI
310.1310.0E5219.770.000
|[
32-Q.0B10067221.160.000
33-0.023-0015221.320000
山
340.075-0118222500000
|<
35-0.0120026222530000
■1
36-0.0550.008223130000
AutocorrelationPartialCorrelation
ACPACQ-StatProb
DDM2hasaunitroot
-9.2231320.0000
D(DDM2)
41
DDM2(-1)
D(DDM2(-1))
D(DDM2(-2))
D(DDM2(-3))
D(DDM2(-4))
D(DDM2(-5))
D(DDM2(-6))
D(DDM2(-7))
0.941321Meandependentvar0.112057
0.938601S.D.dependentvar4339.324
regression1075.236criterion16.84747
Loglikelihood-1331.374criter.
Durbin-Watson
stat1.963915
DDM2
DDM2
47
Convergeneeachievedafter50iterations
MABackcast:
1990M121991M04
14.44319
10.740651.344723
0.1807
AR
(1)
-0.995579
0.055305-18.00153
AR
(2)
-0.837713
0.047357-17.68914
MA
(1)
-0.436708
0.096208-4.539223
MA
(2)
0.175063
0.1043591.677513
0.0954
MA(3)
-0.880075
0.052403-16.79446
MA(4)
0.322618
0.1000053.226012
0.0015
MA(5)
0.190454
0.0965081.973453
0.0502
Mean
0.805361dependentvar
16.34363
S.D.
0.796682dependentvar
2309.544
1041.391criterion
16.78177
Schwarz
Sumsquaredresid1.70E+08
criterion
16.93236
-1376.496criter.
16.84290
Durbin-Watso
F-statistic
92.80278nstat
2.041303
Prob(F-statistic
)
0.000000
InvertedARRoots
-.50+.77i
-.50-.77i
InvertedMARoots
.77+.22
-.40-.91
.77-.22i
-.30i
-.40+.91i
【P127例4-3】
本案例的数据为联通股票的日股价序列,期限为2003年1月2日至2006年9月
15日,共886个样本观测量。
对其进行单位根检验,结果如下:
Xhasaunitroot
0(Automatic-basedonSIC,maxlag=20)
t-StatistiProb
c.
0.0760050.7067
-2.567575
-1.941181
-1.616459
nt
X(-1)4.71E-050.0006190.0760050.9394
Mean
R-squared-0.000167dependentvar0.000587
AdjustedS.D.
R-squared-0.000167dependentvar0.044573
S.E.ofAkaikeinfo-3.38207
regression0.044577criterion1
Schwarz-3.37666
Sumsquaredresid1.758589criterion
Hannan-Quinn-3.38000
stat2.014381
从上图我们可以看出t-statistic的值是0.076005,大于临界值,p>
不能拒绝被检验的指数序列是非平稳的原假设。
因此一阶差分序列进行AD脸验,结果如下图显示。
D(X)hasaunitroot
Prob
*
-29.94678
Testcriticalvalues:
-2.567578
D(X,2)
54
1/06/20039/14/2006
885afteradjustments
D(X(-1))
-1.0071650.033632-29.94678
-1.13E-0
R-
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- 实验 SPSS 多元 时间 序列 分析 方法