การใช้งานโปรแกรม EViews เบื้องต้น 1. การสร้าง Workfile ใหม่

เปิดไฟล์ใน Excel …\data.xls (sheet “Example”)

การนำข้อมูลเข้าจากโปรแกรม Spreadsheet (Excel) 2. การสร้าง Objects Series ของข้อมูล (ต่อ) การนำข้อมูลเข้าจากโปรแกรม Spreadsheet (Excel) โดยจะต้องทราบตำแหน่งที่อยู่ของ File Excel ที่ต้องการ พร้อมทั้งจำนวนตัวแปรที่ใช้ในการวิเคราะห์ ขั้นตอนที่ 1 เปิดแฟ้มงาน Excel เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล และดูจำนวนตัวแปร

จากรูปจะเห็นได้ว่าในแถวแรกจะเป็นชื่อของตัวแปร ในขณะที่แถวที่สองจะเป็นข้อมูล ดังนั้นเวลานำข้อมูลเข้าต้องระบุว่าข้อมูลเริ่มต้นที่ C2 และมีจำนวนตัวแปรทั้งหมด 5 ตัวแปร โดยทุกครั้งจะต้องระบุให้ Column แรก แสดงถึงจำนวนตัวอย่างที่ใช้ในการวิเคราะห์ เช่น ในตัวอย่างระบุว่า 1970:1 ถึง 1982:4 หลังจากการตรวจสอบเรียบร้อยแล้วให้ปิด File Excel

ก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ใดๆ ให้ทำการ Save Workfile ก่อน

3.วิธีการประมาณค่าแบบกำลังสองน้อยที่สุด (Ordinary Least Square Method)

ที่โปรแกรม Eviews เลือก Quick/Estimate Equation…

พิมพ์ y c x1 x2 x3 x4

ดังนั้นเวลาพยากรณ์เราจะตัด x3 ออกไป ไม่นำมาใช้ในการพยากรณ์ ผลการประมาณแสดงให้เห็นว่า ตัวแปรอิสระทุกตัว มีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับความเชื่อมั่นร้อยละ 95 (ค่า Prob. < 0.05 ยกเว้น x3 ที่ค่า Prob. > 0.05) ดังนั้นเวลาพยากรณ์เราจะตัด x3 ออกไป ไม่นำมาใช้ในการพยากรณ์

การพยากรณ์

ให้ทำการขยาย Workfile range ออกไปตามช่วงเวลาที่ต้องการพยากรณ์ โดยการ Double click ที่ range ในที่นี้ สมมุติให้พยากรณ์ออกไป 1 ปี ดังนั้น End date จะเป็น 1983:4

เช่นเดียวกับ Sampleให้ทำการขยาย Sample ออกไปตามช่วงเวลาที่ต้องการพยากรณ์ โดยการ Double click ที่ Sample แล้วเปลี่ยนเป็น 1983:4

ต่อไปให้ทำการสร้างค่าในอนาคตของตัวแปรอิสระ x1, x2, x4 ด้วยวิธี Exponential Smoothing โดยการทำทีละตัว เช่น เปิด Series: x1 ด้วยการ Double click แล้วดูกราฟว่าข้อมูลมีลักษณะเป็นเช่นใด โดยเลือก View/Graph/Line พบว่ากราฟเป็นแบบ Trend+Seasonal

ดังนั้นที่ Series: x1 ให้เลือก Procs/Exponential smoothing… เพื่อพยากรณ์

Series: x1 มีทั้ง Trend+Seasonal ให้เลือก Holt-Winters-Additive หรือ Holt-Winters-Multiplicative ในที่นี้ให้เลือกแบบ Additive ถ้าข้อมูลมีแต่ Trend ไม่มี Seasonal ให้เลือกที่ Holt-Winter-No seasonal ตั้งชื่อ Series: x1 ที่ทำ Smoothing เป็น x1sma

x1sma

x1smm มี error มากกว่า จึงเลือกแบบ Additive

ทำ Exponential Smoothing กับตัวแปรอิสระทุกตัวในสมการ (ยกเว้น x3) จะได้ Series: x1sma x2sma x4sma

สร้าง Group ของตัวแปรอิสระในสมการทั้ง series เดิมและที่ทำ Exponential Smoothing โดยกดปุ่ม Ctrl ค้างไว้แล้วเลือก x1, x1sma, x2, x2sma, x4, x4sma แล้วคลิกขวา Open/ as Group

คลิก Edit+/-

Copy ตัวเลขของ Series ที่ทำ Exponential Smoothing ที่เป็นข้อมูลในอนาคต (x1sma x2sma x4sma) มา Paste ลงใน Series เดิม (x1, x2, x4) จะได้ค่าของตัวแปรอิสระ x1, x2, x4

คลิกที่ปุ่ม Edit+/- เพื่อปิดการแก้ไข คลิกที่ Name เพื่อตั้งชื่อ Group

ที่โปรแกรม Eviews เลือก Quick/Estimate Equation… พิมพ์ y c x1 x2 x3 x4

คลิกที่ Name ตั้งชื่อ eq01

ทำการพยากรณ์โดย Double click ที่ Equation: Eq01 แล้วคลิกที่ Forecast กำหนดปีที่ต้องการพยากรณ์

ดูค่า y จากการพยากรณ์จากค่า yf ดังรูป

…\ex_train_research\Excel files II\regression.xls (sheet “Ex1”) ทดลองพยากรณ์ค่า y

คำถาม ตัวแปรอิสระ (ตัวแปรต้น) ตัวแปรใดมีค่าความเชื่อมั่นน้อยกว่าร้อยละ 95 และมีค่าความเชื่อมั่นเท่ากับเท่าใด ตัวแปรอิสระ (ตัวแปรต้น) ที่มีค่าความเชื่อมั่นมากกว่าร้อยละ 95 แต่ละตัวมีกราฟเป็นแบบใด ตัวแปรอิสระ (ตัวแปรต้น) จากข้อ 2 แต่ละตัวใช้ Smoothing Method วิธีไหนในการพยากรณ์จึงจะเหมาะสมที่สุด เพราะเหตุใด ค่า y ที่ได้จากการพยากรณ์ออกไป 1 ปี มีค่าเท่าใด