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EViewsの使い方 第 4章
小西葉子 ∗ 伊藤有希†
初版 2007年 7月 4日
目次
7 基本的な使い方 (時系列データ) 2
7.1 Workfileの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
7.2 データの読み込み . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
8 ダミー変数(休日効果) 6
8.1 単回帰 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
8.2 回帰直線 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
8.3 土曜ダミーと日曜ダミーの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .10
8.4 休日を考慮したモデル . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .12
9 系列相関 14
9.1 誤差項に系列相関があるかどうか検定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
9.2 AR(1)モデルコクラン-オーカット法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
9.3 ラグ付き内生変数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .18
∗ 一橋大学経済研究所 konishi@ier.hit-u.ac.jp† 一橋大学経済学研究科博士課程 2年 ed061001@srv.cc.hit-u.ac.jp
7 基本的な使い方 (時系列データ)
7 基本的な使い方 (時系列データ)
本節では時系列データを分析する際のWorkfileの作成方法とデータの読み込み方法について述べる。用い
るデータは以下の通り、2003年 7月 1日から 2003年 9月 19日までの日次データである。
表 1 時系列データの系列の意味
Excelの系列名 意味 単位
hatuden 東京電力の日次の発電量 1000kWh
kion_average 東京の日次の平均気温(気象庁方式) ℃
kion_max 東京の日次の最高気温 ℃
kion_min 東京の日次の最低気温 ℃
date 日付番号
holiday 国民の休日*1のダミー変数
obon お盆期間のダミー変数
7.1 Workfileの作成
1. Workfileを作る。「File」-「New」-「Workfile」をクリック
*1 2003年時点の国民の休日である。
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7 基本的な使い方 (時系列データ) 7.1 Workfileの作成
2. 日次の時系列データ(例:2003年 7月 1月から 2003年 9月 19日まで)のWorkfileを作る。以下のよ
うに入力する。
・Workfile structure type Dated-regular frequency(デフォルト設定)
・Frequency Daily - 7 day week
・Start date 2003/7/1
・End data 2003/9/19
3. 以下の画面が出れば OK。Workfile の上側の表示が Range:7/01/2003 9/19/2003、Sample:7/01/2003
9/19/2003になっていることを確認する。
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7 基本的な使い方 (時系列データ) 7.2 データの読み込み
7.2 データの読み込み
7.2.1 コピー&ペースト方式
1. Workfile画面で「Quick」-「Empty Group (Edit Series)」をクリック
2. Excelデータファイルを開き、読み込みたいセルを範囲指定してコピー(例:C1から I82まで)。この
際日付は選択する必要はない。*2
3. EViewsのワークシートに貼り付ける。Excelの系列名をコピーしている場合は obsの右のセル
(7/01/2003の右上のセル)を右クリックして「Paste」をクリックする。
*2 Excelの系列名は半角英数字で書いてある場合は、EViewsに貼り付ける際にはそのまま変数名になる。
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7 基本的な使い方 (時系列データ) 7.2 データの読み込み
7.2.2 直接読み込む
1. Workfile画面で「Proc」-「Import」-「Read Text-Lotus-Excel」をクリックし、読み込みたい任意の Excel
ファイルを指定(例:denki_789.xls)すると以下のような画面が出る。
2. 今回は Excelファイルの系列 hatuden, kion_average, kion_max, kion_min, date, holiday, obonの 7つを
読み込みたいので以下のように入力する。
・Data order By Observation - series in columns*3
・Upper-left data cell C2 *4
・Name of series… 7
・Excel 5+ sheet name空欄のまま*5
*3 系列を縦方向に読み込むという指定。*4 データの読み込みをはじめるセル (この例では Excelの spreadsheetで数字が入っているセルの中で一番左上)の場所を指定する。1行目の系列名は自動的に読み込んでくれる。
*5 Excelファイルの一番左の sheetを取り込む場合は空欄でよい。その他の sheetを読み込みたい場合は sheet名を書く。
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8 ダミー変数(休日効果)
8 ダミー変数(休日効果)
8.1 単回帰
被説明変数に hatuden、説明変数に kion_averageを用いて以下のモデルで回帰分析を行う。
hatudent = c+βkion_averaget + εt (1)
1. OLSを行う。Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate Equation」をクリックする。以下のよう
に入力し OKをクリックする。その他の欄はデフォルトのままとする。
・Equation specification hatuden c kion_average
2. 推定結果を見る。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.1 単回帰
3. 推定式に名前をつける。推定結果を開いている状態で「Name」をクリックし、任意の名前(例:eq01)
を入力し OKをクリック。Workfile上に eq01という Objectが表示される。
4. 残差の状態と fit をグラフで見てみる。推定結果を開いた状態で「View」-「Actual, Fitted, Residual」-
「Actual, Fitted, Residual Graph」をクリックする。
5. 残差の Jarque-Bera Test(正規性の検定)を行う。推定結果を開いた状態で「View」-「Residual Tests」-
「Histogram-Normality」をクリックする。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.2 回帰直線
8.2 回帰直線
1. 回帰直線を書いてみる。Workfile画面を開く。Ctrキーを押しながら hatudenと kion_averageを選
択し、右クリック-「Open」-「as Group」をクリックして Group化を行う。
2. グループ化された Seriesの spreadsheetが表示される。
3. Groupを開いている状態で、「Name」をクリックし、任意のGroup名(例:group01)を付ける。Workfile
上に group01と表示される。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.2 回帰直線
4. Group(例: group01)を開いている状態で、「View」-「Graph」-「Scatter」-「Scatter with Regression」
をクリックする。ダイアログが出るがそのまま OKをクリック。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.3 土曜ダミーと日曜ダミーの作成
8.3 土曜ダミーと日曜ダミーの作成
1. 土曜ダミーを作る。Workfileを開いている状態で「genr」ボタンをクリックし、以下のように記入す
る。*6
・Enter equation sat=@weekday=6
2. 日曜ダミーを作る。Workfileを開いている状態で「genr」ボタンをクリックし、以下のように記入する。
・Enter equation sun=@weekday=7
*6 @weekday=xは曜日を表す関数である。xは1から 7の値をとり、以下のような対応である。1=月曜日、2=火曜日、3=水曜日、4=木曜日、5=金曜日、6=土曜日、7=日曜日。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.3 土曜ダミーと日曜ダミーの作成
3. 以下のように、Workfile上に sanと sunができている。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.4 休日を考慮したモデル
8.4 休日を考慮したモデル
被説明変数に hatuden、説明変数に kion_average、 sat、 sun、 holiday、 obonを用いて以下の
回帰分析を行う。
hatudent = c+β1kion_averaget +β2satt +β3sunt +β4holidayt +β5obont + εt (2)
1. 上記のモデルで回帰分析を行う。
・Equation specification hatuden c kion_average sat sun holiday obon
2. 結果を見る。
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8 ダミー変数(休日効果) 8.4 休日を考慮したモデル
3. 推定式に名前をつける。推定結果を開いている状態で「Name」をクリックし、任意の名前(例:eq02)
を入力し OKをクリック。Workfile上に eq02という Objectが表示される。
4. 残差をグラフで見てみる。推定結果を開いた状態で「View」-「Actual, Fitted, Residual」-「Actual, Fitted,
Residual Graph」をクリックする。
5. 残差の Jarque-Bera Test(正規性の検定)を行う。推定結果を開いた状態で「View」-「Residual Tests」-
「Histogram-Normality」をクリックする。
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9 系列相関
9 系列相関
9.1 誤差項に系列相関があるかどうか検定
9.1.1 Durbin-Watson Test
先ほどの、休日を考慮したモデルの回帰分析の推定結果を見ると Durbin-Watson統計量が 1.29と 2から離
れているので、誤差項に以下のような1階の系列相関が存在する可能性がある。
hatudent = c+β1kion_averaget +β2satt +β3sunt +β4holidayt +β5obont +ut (3)
ut = ρut−1 + εt , |ρ| < 1 (4)
Durbin-Watson統計量を用いて有意水準 5%で両側検定(H0 : ρ = 0, H1 : ρ , 0)を行う。説明変数(定数項
を除く)が 5で標本数が 81のときの Durbin-Watson統計量の上方の限界の分布に関する臨界値(dU81,5,0.025)
が約 1.71、下方の情報の限界の分布に関する臨界値(dL81,5,0.025)が約 1.45なので、Durbin-Watson統計量
< dL81,5,0.025となり系列相関がないという帰無仮説 H0が棄却され、系列相関が存在する可能性がある。*7
9.1.2 コレログラムの作成
1. コレログラムを作成する。 eq02を開いている状態で「View」-「Residual Tests」-「Correlogram -
Q-statistics」をクリックする。ダイアログが出るが 36のまま「OK」をクリックする。
2. 結果を見る。ACは Autocorrelation(自己相関係数)、PACは Partial Autocorrelation(偏自己相関係数)、
Q-Statは Ljung-Box統計量、Probは Ljung-Box統計量に対する P値をそれぞれ表している。
*7 今回の例では、Durbin-Watson統計量が 2より小さいので正の系列相関が存在する可能性がある。
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9 系列相関 9.1 誤差項に系列相関があるかどうか検定
9.1.3 Breusch-Godfrey LM test
1. Breusch-Godfreyの LM testを行う。 eq02を開いている状態で「View」-「Residual Tests」-「Serial
Correlation LM Test…」をクリックする。ダイアログが出て、ラグの長さを尋ねられるので今回は 2と
入力して「OK」をクリックする。
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9 系列相関 9.2 AR(1)モデルコクラン-オーカット法
9.2 AR(1)モデルコクラン-オーカット法
以下のような 1階の自己回帰 (autoregressive)モデル (AR(1)モデル)を考える。
hatudent = c+β1kion_averaget +β2satt +β3sunt +β4holidayt +β5obont +ut (5)
ut = ρut−1 + εt , |ρ| < 1 (6)
1. AR(1)モデルの推定を行う。Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate Equation」をクリックす
る。以下のように入力し OKをクリックする。その他の欄はデフォルトのままとする。
・Equation specification hatuden c kion_average sat sun holiday obon ar(1)*8
2. 推定結果を見る。推定結果の AR(1)の行が (6)式の ρ に関する推定結果である。
*8 最後の AR(1) という指定は、コクラン-オーカット法で AR(1) モデルを推定するという指定である。HATUDEN CKION_AVERAGE SAT SUN HOLIDAY OBON AR(1) AR(2)と書けば 2 階の自己回帰モデル(AR(2) モデル)を推定する指定。
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9 系列相関 9.2 AR(1)モデルコクラン-オーカット法
3. 残差をグラフで見てみる。推定結果を開いた状態で「View」-「Actual, Fitted, Residual」-「Actual, Fitted,
Residual Graph」をクリックする。
4. 残差の Jarque-Bera Test(正規性の検定)を行う。推定結果を開いた状態で「View」-「Residual Tests」-
「Histogram-Normality」をクリックする。
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9 系列相関 9.3 ラグ付き内生変数
9.3 ラグ付き内生変数
以下のようなラグ付き内生変数が含まれるモデルを考える。
hatudent = c+β1kion_averaget +β2satt +β3sunt +β4holidayt +β5obont +β6hatudent−1 +ut (7)
1. ラグ付き内生変数が含まれるモデルの推定を行う。Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate
Equation」をクリックする。以下のように入力し OKをクリックする。その他の欄はデフォルトのまま
とする。
・Equation specification hatuden c kion_average sat sun holiday obon hatuden(-1)*9
2. 推定結果を見る。
*9 hatuden(-1)は hatudenの 1期前のラグという指定。
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9 系列相関 9.3 ラグ付き内生変数
3. 残差をグラフで見てみる。推定結果を開いた状態で「View」-「Actual, Fitted, Residual」-「Actual, Fitted,
Residual Graph」をクリックする。
4. 残差の Jarque-Bera Test(正規性の検定)を行う。推定結果を開いた状態で「View」-「Residual Tests」-
「Histogram-Normality」をクリックする。
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