การใช้งานโปรแกรม EViews เบื้องต้น

งานนำเสนอเรื่อง: "การใช้งานโปรแกรม EViews เบื้องต้น"— ใบสำเนางานนำเสนอ:

1 การใช้งานโปรแกรม EViews เบื้องต้น
1. การสร้าง Workfile ใหม่

2

3

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

5

6

7

8

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

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

11

12

13

14 ก่อนที่จะทำการวิเคราะห์ใดๆ ให้ทำการ Save Workfile ก่อน

15 3.วิธีการประมาณค่าแบบกำลังสองน้อยที่สุด (Ordinary Least Square Method)

16 ที่โปรแกรม Eviews เลือก Quick/Estimate Equation…

17 พิมพ์ y c x1 x2 x3 x4

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

19 การพยากรณ์

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

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

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

23 ดังนั้นที่ Series: x1 ให้เลือก Procs/Exponential smoothing… เพื่อพยากรณ์

24 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

25 x1sma

26 x1smm มี error มากกว่า จึงเลือกแบบ Additive

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

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

29 คลิก Edit+/-

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

31 คลิกที่ปุ่ม Edit+/- เพื่อปิดการแก้ไข
คลิกที่ Name เพื่อตั้งชื่อ Group

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

33

34 คลิกที่ Name ตั้งชื่อ eq01

35 ทำการพยากรณ์โดย Double click ที่ Equation: Eq01 แล้วคลิกที่ Forecast
กำหนดปีที่ต้องการพยากรณ์

36

37 ดูค่า y จากการพยากรณ์จากค่า yf ดังรูป

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

39 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