財務計量 其他教材-EViews 與 gretl 常用指令對照

Contents

  • 1 迴圈 & 子樣本區間
  • 2 估計方法
  • 3 函數
  • 4 有關 迴歸 regression

迴圈 & 子樣本區間

 

功能 Eviews gretl
子樣本範圍 smpl @all
smpl 1990m1 2000m7
smpl full
smpl 1990:1 2000:7
迴圈 (1)
for !j=1 to 10 step 0.1
   ...
next
loop for j=1..10

loop for (j=1; j<=10; j+=0.1)
  ...
end loop
迴圈 (2)
依順用不同的變數在迴圈中
for %y y1 y2 y3
    equation eq_{%y}.ls {%y} c {%y}(-1)
next
  list Y=y1 y2 y3
  loop foreach i Y
     ols Y.$1 const x1 x2
  end loop
移動子樣本範圍 for !j= 1 to 100
smpl 1+!j 100+!j
next
smpl +1 +1
依條件 condition 取子樣本 smpl if x>0 and y<100 smpl x>10 –restrict
smpl y<40 –restrict
(連續用兩個指令代表累加限制式, 取代則加上參數 –replace

估計方法

 

功能 Eviews gretl
VECM 共整合估計 var 物件.ec(截距參數, 共整合向量數) 落後期(pair) 變數組
var var_y.ec(a,0) 0 0 y1 y2 y3 y4
vecm order rank varaibles –nc
vecm 1 2 y1 y2 y3 y4 –nc
gretl 中的 order=1, 相當於 Eviews 中的 0 0
限制式 in VECM 共整合估計 先有 var_x1 物件

var_x1_r2.append(coint) b(1,1)=1,b(1,3)=0,b(1,4)=0, b(2,1)=0, b(2,2)=0, b(2,3)=1

  • Eviews 用小括號
跟著上述 vecm 的指令之後, 加上

restrict
  b[1,1] = -1
  b[1,3] = 0
  b[1,4] = 0
  b[2,1] = 0
  b[2,2] = 0
  b[2,3] = 1
end restrict
  • gretl 用中括號

函數

 

功能 Eviews gretl
差分 series dy = d(y) series dy = diff(y)
取自然對數 log(Y) ln(Y)
常態分配亂數產生器 series u = nrnd series u = normal()
均等分配亂數 series v = rnd series v = uniform()
計算 p-value 以 chisq 分配為例, 值=10, 自由度,
scalar pv= 1-@cchisq(10,2)
Z: 1-@cnormal(x)
t: 1-@ctdist(x,df)
F: 1-@cfdist(x,df1,df2)
scalar pv=pvalue(x,2,10)
Z: pvalue(z,x)
t: pvalue(t,df,x)
F: pvalue(F,df1,df2,x)
雙尾 p-value
以 t 分配為例, t 值=t_stat, 自由度=$df,
TBD if t_stat>0
p值 = 2*pvalue(t, $df, t_stat)
else
p值 = 2*(1-pvalue(t, $df, t_stat))
endif
分位數 quantile TBD quantile(數列, 百分位)
例: printf “%.4f\n”, quantile(x,0.05)
可以顯示列出 x 變數的 5% 分位數

有關 迴歸 regression

 

功能 Eviews gretl
最小平方法 ls y c y(-1) x ols y const y(-1) x
Dickey-Fuller 檢定 ls d(y) c y(-1)
ls d(y) c y(-1) d(y(-1))
ols diff(y) const y(-1)
gretl 也可以能直接下ADF 如下指令
ols diff(y) const y(-1) diff(y_1))
迴歸係數 @coefs(i) $coeff(var) 或
$coeff(自變數名稱),若自變數 (independent variable) 為落遲變數, 例如 r(-1), gretl 會自動將之轉換成 r_1, 以此類推 r_2, r_3, …
迴歸係數標準誤 (standard errors) @stderrs(i) standard error for coefficient i. $stderr(var), for 自變數 var
迴歸係數 t-statistic @tstats(i) t-statistic value for coefficient i. $stderr(var)
取得 殘差 (命名為 res) genr res=resid genr res=$uhat
殘差平方和 (error sum of squares) 或稱 SSR @ssr $ess
log-likelihood @logl $lnl
樣本數 number of observations used @regobs $T
自由度 degrees of freedom TBD $df

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