年5月14日,共638个数据,使用Eviews6.0数据处理步骤如下:Р导入外部数据,将周收盘指数序列命名为stockР点击File/New/Program,进行数据预处理,方程如下:Рseries stock_24=(stock-stock(-24))/stock(-24)Рseries stock_48=(stock(-24)-stock(-48))/stock(-48)Рseries stock_72=(stock(-48)-stock(-72))/stock(-72)Рseries stock_96=(stock(-72)-stock(-96))/stock(-96)Рseries stock_120=(stock(-96)-stock(-120))/stock(-120)Рseries stock_144=(stock(-120)-stock(-144))/stock(-144)Р点击run,生成所需序列,这里计算的是过去三年每24周也就是半年的收益率,如图,Р对以上序列进行单位根检验发现所有序列均满足平稳性要求,可以做进一步的回归。Р单位根检验:Р拒绝原假设,序列不存在单位根,数据是平稳的,可以进行进一步的回归。Р对所得数据进行回归:Р结果如下:Р如图所示,stock_48,stock_72,stock_96的P值远小于0.1%,统计显著,方程的R^2为0.32,但是由于DW统计值为0.098,显示残差序列存在明显的正相关,因而需要对模型进行一定的修正,消除序列相关的影响。这里采用的方法是广义差分法,在方程中加入ar(1)项,如图:Р回归得:Рstock_24, stock_48, stock_72, stock_96, stock_120, stock_144,ar(1)等项均统计显著,方程R^2变为0.969,DW值为1.93,对方程进行LM检验,得到结果:
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