eviews图像及结果分析

第4章 图形和记录量分析EView软件提供了序列(Seie)和序列组（Group）等对象的多种视图、记录分析措施和过程。当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行记录分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。本章将简介序列和序列组对象图形的生成和描述性记录量及其检查。4. 图 形 对 象图形(Grph)对象可以形成序列和序列组等对象的多种视图,如线图(ie）、散点图(Scater)以及饼图(Pe)等。通过图形可以进一步观测和分析数据的变化趋势和规律。下面简介图形对象的基本操作。4.11 图形(aph)对象的生成图形对象也是工作文献中的基本对象之一。要生成图形对象需一方面打开序列对象窗口或序列组对象窗口,选择对象窗口工具栏中的“ew”|“Graph”选项。选择的对象类型不同,将弹出不同的窗口。如果在序列对象窗口下选择“Vie”|“Grp”选项，将弹出如图4所示的界面。图4- 序列窗口下图形对象的生成此时“Grah”弹出的菜单中有6种图形可供选择。“Lne”表达生成的是折线图,如图4-所示,其横轴表达时间或序列的顺序,纵轴表达序列对象观测值的大小。“rea”表达生成面积图,其图形的形状与“ie”（折线图）相似,不同的是“Are”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Lin”（折线图)下方是空白。图4-2 “ne”折线图“a”表达为条形图,用条状的高度表达观测值的大小。“Spe”表达尖峰图，由竖线构成,每根竖线的高度代表观测值的大小。“Seaal Stacked ne”表达生成的是季节性堆叠图，“easonal plit Line”表达生成的是季节性分割线。如果在序列组(群)对象窗口下选择“Vw”“Gaph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。这里有9种图形可供选择。其前4种与上面讲述的相似。图4-3 序列组(群）窗口下图对象的生成其中,“catt” 表达生成散点图。在“Stter”弹出的菜单中有5个选项，分别是“impleSter”(简朴散点图)、“Scatte with Reresin”(带有回归线的散点图)、“Scatte wth Nes Negbor ”(近邻匹配散点图)、“catter wh KerFit”(核心匹配散点图)、“Y Pair”(X成对散点图)。当序列组中涉及两个序列对象时,第一种序列对象的观测值构成散点图的横坐标,第二个序列对象的观测值构成散点图的纵坐标,如图4-4所示。当序列组中有三个以上的序列对象时,第一种序列对象构成散点图的横坐标,其他序列对象构成散点图的纵坐标。图- 简朴散点图（“Simple Stte”)“XY line”表达与Y的折线图，横纵坐标分别表达两个序列对象的观测值。“Err a”表达误差长条图，“ighLow”表达高下图,“Pie”表达饼图。此外，在序列组（群)对象窗口下还可通过选择“ie”“Mutipl Graphs”选项来生成图形。此时图形显示在不同的坐标系中，即每个序列对象各形成一种图形,并显示在同一种窗口中。除上面简介的在序列对象窗口中生成图对象外,还可以通过选择EVies主菜单中的“Quick”|“Gaph”选项来生成。在“Gaph”的菜单中选择图的类型，将弹出图4所示的文本框。在文本框内输入序列或序列组的名称,例如“”，然后单击“OK”按钮，即可打开相应的图。此时所生成的图对象未被命名,单击图对象窗口中的“Nae”按钮即可命名。图4- 生成图对象的文本框.12 图形的冻结在上面所简介的两种图对象生成措施中，通过“ick”|“Graph”选项生成图形对象,单击图对象窗口工具栏中的“ame”选项，在弹出的对话框中输入该对象的名称,单击“OK”按钮后该对象即可被保存，并在工作文献窗口中显示图对象的图标。但直接在序列对象窗口中形成的图形未被保存,当序列对象中的观测值发生变化时，或目前工作文献的样本范畴发生变化时,图形也将随之变化。如果要保存所建立的图形，使之不随样本及观测值的变化而发生变化,则可以通过序列对象窗口中的“Free”键来冻结图形。Views软件将被冻结的图形以一种图(rap）对象的形式保存在工作文献中。当选择序列对象窗口中的“Freze”键时,会弹出图对象窗口。其中有几种键值得关注,一种是“AddTx”功能键，通过它可以将文字显示在图形中,并且可以选择显示的位置。一种是“L/hade”功能键，通过它可以变化图形的背景颜色,横纵坐标轴的线条类型和颜色等。尚有一种是“Rmove”功能键，可以用来删除图形中的某些附加要素。例如,将在图形中所建立的文字删除，应一方面用鼠标单击所需删除的内容，使其被选中,然后单击“Reoe”键，则文字即被删除。用同样的措施也可以删除为图形所设立的颜色等。4.1 图形的复制如果需要将图形保存到其她文献中,例如放在Wod文档中,则选择图对象窗口中的“Prc”|“op”选项，然后在弹出的对话框中单击“K”按钮。或者将鼠标移动到图形上,右击，在弹出的快捷菜单中选择“Copy”命令。再打开需要粘贴的文献,进行粘贴即可。.2 描述性记录量EViews软件中涉及某些基本的描述性记录量，有直方图、均值、方差、协方差、自有关等。本节重要简介序列和序列组对象窗口下的描述性记录量及其检查。4.2.1 描述性记录量概述序列窗口下的描述性记录量和序列组窗口下的描述性记录量有所不同。在序列窗口下有种描述性记录量，分别是“Hstogram andStt”(直方图和记录量）、“ts Table”(登记表）、“StasyClctn”（分类记录量)和“Bolts byClasication”（箱线图/箱尾图分类)。序列组窗口下有种描述性记录量,分别是“Comon Samp”(一般样本）、“Idivdua Samples”(个体样本)和“Bxplo”（箱线图/箱尾图)。下面分别进行具体简介。（1) 序列窗口下的描述性记录量在序列(Series)对象窗口下选择工具栏中的“iw”|“Desripte Statsic”(描述性记录量)选项,将浮现4个选项。第一种选项是“Htgra and St”(直方图和记录量),能显示序列对象的直方图和描述性记录量的值。下面以建立好的序列对象“fdi”为例来进行阐明。如图46所示,图的左侧显示的是该序列对象的直方图，为观测值的频率分布。右侧分三个部分，最上面显示的是序列对象的名称、样本的范畴和样本数量。中间部分显示的是各记录量的值。其中，“Men”表达均值,即序列对象观测值的平均值；“dn”表达中位数,即从小到大排列的序列对象观测值的中间值,是对序列分布中心的一种大体估计;“Mximum”和“Minim”表达的是该序列观测值中的最大值和最小值；“Stdv”表达原则差，用来衡量序列观测值的离散限度。其计算公式为(4-1)式中,为原则差,为样本观测值个数,xi是样本观测值，为样本均值。图4-6 序列对象“fdi”的直方图分布形状和有关记录量的描述“Skewnes”表达偏度,用来衡量观测值分布偏离均值的状况。其计算公式为(4-)式中，是变量方差的有偏估计。当S=0时，序列的分布是对称的，如正态分布；当S 0时，序列分布为右偏；当0时，序列分布为左偏。例如图46中的偏度为422 50，因此国内的外商直接投资(di)的分布是不对称的，为右偏分布形态。“Kutsis”表达峰度,用来衡量序列分布的凸起状况。其计算公式为(4-)正态分布的K值为，当K 3时，序列对象的分布凸起限度不小于正态分布的凸起限度;当K 时，序列对象的分布凸起限度要比正态分布小。例如，图46中的峰度为4.8989173,外商直接投资(fdi)的分布呈尖峰状态。最下方是J(arque-Bea)记录量及其相应的概率(Prbablity)。JB记录量用来检查序列观测值与否服从正态分布,该检查的零假设为样本服从正态分布。在零假设下，JB记录量服从2(2）分布。根据第1章所简介的假设检查，P(robablty）值为回绝原假设所犯第类错误的概率。在本例中P值接近于0,因而可在的明显性水平下回绝零假设,即序列不服从正态分布。第二个选项是“Stats Tabl”(登记表）,它将描述性记录量值通过电子表格的形式显示在对象窗口中。第三个选项是“t y Classiicati”(分类记录量)，它将样本分为若干组后再对各组观测值分别进行描述记录。选择此项后将弹出如图4-7所示的对话框,其中涉及三部分内容。在左边“Statistics”选项中勾选需要显示的记录量,其中“ o NAs”为无观测个数，“Obseraons”为观测值个数。在“Series/Goup forclassify”中输入需分类的序列或序列组对象名称,右侧“Outp Layout”为输出成果的显示形式。选择好后单击“OK”按钮即可。图-7 “Stts b Clasiication”(分类记录量)对话框第四个选项是“oxplotsy Classifiatio”(分类箱线图/箱尾图），将序列分布按照箱线图箱尾图进行分类。箱线图(Boxplot)也称为箱尾图，是运用数据记录量来描述数据的一种措施,它可以粗略地看出数据与否具有对称性,分布的分散限度等。图-所示为fd序列的分类箱线图。图4-8 f序列对象的分类箱线图(“Bxplts by Clssfiaon”)(2) 序列组窗口下的描述性记录量在序列组(rou）对象窗口下选择工具栏中的“View”| “Descrpiv Stattics”(描述性记录量)选项，将弹出3个选项。第一种选项是“Coonmple”(一般样本)，选择该项将得到具有均值、中位数、最大小值等记录量的一张电子表格。“Cmonale”规定各序列对象的样本范畴相似，不能具有NA符(空值)。第二个选项是“ndiida amls”(个体样本),选择该项后弹出的界面也是具有均值、中位数、最大小值等记录量的一张电子表格。与“Comon Smp”不同的是，该选项中序列对象所涉及的观测值个数可以不同。第三个选项是“oplos”(箱线图/箱尾图）,其生成的图形与图4-8相似。不同的是横坐标轴为序列名称。其实，序列对象和序列组对象的描述记录量相似,只是在窗口中显示的形式不同。序列组对象窗口中的描述性记录量是各个序列对象记录量的组合。.2 描述性记录量检查 在序列对象窗口“Vw”|“st o Descriptve Stats”中有两个有关描述性记录量的检查，一种是“SimpleHyptsisets”(简朴假设检查)，另一种是“EualiyTets bClassification”(分组齐性检查)。简朴假设检查(“imple Hythsi Tets”)涉及序列对象的均值(Mean)检查、方差(Varanc）检查和中位数（edia）检查。选择“Vew”| “Tess forDeripv Stats” | “Smlypotesi Tests”选项后弹出图4-所示的对话框,在左侧文本框中输入待检查的数值，然后单击“OK”按钮即可得到输出成果。对于均值检查，如果原则差已知,可在右侧“ner s.d f”文本框中输入原则差的值。图4-9fd序列对象的简朴假设检核对话框均值(Me)检查、方差(Vianc)检查和中位数（Medi)检查的零假设和备择假设均为H0: m(给定的数值)： m根据输出成果中的值来鉴定与否接受原假设。例如,如果P值不不小于005,阐明在5%的明显性水平下可以回绝零假设，即均值、方差或者中位数不等于给定值。分组齐性检查(“Equality Tets y Casificon”)同样涉及均值(Mean）检查、方差(Vai)检查和中位数(Median）检查。选择“View”|“es foresrptiSat” “Euaty Tess by Classifation”选项后弹出图4-10所示的对话框,在“ees/Groupfor clasy”文本框中输入序列或序列组对象名称，在“Testeulty of”中选中检查措施,“NA hanling”表达缺值项的解决措施,“Go into bins if”可以限定分类后子项目的数目。然后单击“OK”按钮即可。在序列组对象窗口中选择“Vew”| “Tests fr DesrtiveStas”选项,会弹出如图-11所示的对话框,其中涉及均值(Mea)检查、中位数(edia)检查和方差(ariace)检查，其检查措施与上面简介的序列对象中的检查措施相似。选中一种检查后单击“OK”按钮即可。当选中“Commo sample”复选框时，规定每个序列对象的目前样本范畴内的观测值数目相似(不含NA），否则样本观测值数目可以不同。 图-0 fdi序列对象的分组齐性检核对话框 图-11 序列组对象检核对话框实验04-01:表4-1中列出了1月到12月中国对法国地区的进出口贸易总额,单位为万美元。请建立新序列对象保存该数据并进行简朴假设检查。表-1 .1.12中国对法国地区的进出口贸易总额日 期进出口贸易总额日 期进出口贸易总额日 期进出口贸易总额.186 82.112 976.148 58.215 37221 29.22794.34 255.3357 870.330 414.4353 458.40 991.43 7636 705.565 355586 49566 57.6786 1.690 4.7699.798 6041 13 55.8806 43781 116 0581 32 4909943 5.91 28 9.91 50590.11053 14.11 420179.10 664 11 1197 44.111 52 9511185 385121 33 .11 58 012 064944数据来源：中国海关记录网第一步，创立一种时间范畴为1月至1月的工作文献,取名为trae,在该工作文献中建立序列对象，命名为zf，并将数据导入到序列对象中。操作措施参照第和第3章有关部分。第二步，选择序列对象“zf”工具栏中的“V”| “Tsts for escriptiveStats” “Siple Hpohss Tests”选项将弹出如图4-12所示的对话框。图4-12 zf序列对象的简朴假设检核对话框在“Mea”文本框中输入均值“8000”，在“Vaiane”文本框中输入方差“50000”， 在“Mdin”文本框中输入中位数“8000”,然后单击“OK”按钮，将得到序列对象“zf”的简朴假设检查成果，如图-3所示。第三步,分析输出成果。根据输出成果中的P值来鉴定与否接受原假设，简朴假设检查的原假设为均值、方差与中位数等于给定值。在图4-13中，均值的值为.4314,不小于.05,阐明在%的明显性水平下可以接受零假设,即均值等于给定值;方差的P值为.000，不不小于0.05,阐明在5%的明显性水平下可以回绝零假设，即方差不等于给定值;中位数的P值为1.0000，远远不小于0.5,阐明在5的明显性水平下可以接受零假设，即中位数等于给定值。图4-13 zf序列对象的简朴假设检查输出成果4.3 相关 分 析在EViews软件中可以对序列和序列组对象进行有关分析，从而鉴定序列对象与否存在自有关问题。单击序列或序列组对象窗口工具栏中的“Viw”|“Correogram”(有关图）选项,弹出图4-14所示的对话框。需阐明的是,序列组中的“Viw”“Crregam”选项分析的是第一种序列对象的有关性。如果要得到两个序列对象的交叉有关图,需选择“Ve”|“CrosCrelorm”选项。图4-1 有关分析对话框在图4-1 “orelramof”中选择有关图的序列类型，“Leve”表达原序列,“s fferene”表达一阶差分序列，“nd ffern”表达二阶差分序列。在“Ls o nclude”中输入最大滞后期,这个要根据样本容量而定。然后单击“OK”按钮,将得到有关图。图4-15所示为d序列对象原序列的有关图，最大滞后期为16。其中，“Autoorrelaton”表达自有关图,“Partial oeatin”表达偏自有关图。右侧表中的第一列自然序数是滞后期从1到6（最大滞后期)的值,与自有关图和偏自有关图相应。“A”列是估计的自有关系数值，“PAC”列是估计的偏自有关系数值,它们的数值与左侧图相相应。“Q-St”表达Q记录量数值，“Pob”表达的是Q记录量取值不小于该样本计算的Q值的概率。该Q记录量的原假设为序列是非自有关的,如果值不小于给定的明显性水平（如1%)，则接受原假设，即序列非自有关；如果P值不不小于给定的明显性水平,则回绝原假设,即序列存在自有关。图1中的P值显示，该序列对象fdi是自有关的。图4-5 i有关图在序列组对象窗口中，除了可以得到有关图外还可以得到有关矩阵。选择序列组对象窗口工具栏中的“Vie”“Corrlaon”|“mm Smple”/“irwis Sampls”后，得到图4-16所示的有关矩阵表。表中的数值代表两个变量的有关性,数值可正可负。当数值不小于0.9时，两个变量高度有关。实验04-02：建立一种199的工作文献,频率为“nal”，然后建立两个序列对象,将表4-中的数据输入到序列对象中。分析表42中GDP(国内生产总值)与I(居民消费价格指数)序列对象的有关关系。表42 国内19PI和GD数据年 份居民消费价格指数(P）国内生产总值(GDP)（亿元)9414.18197.9195117.160737199108.371176.699.8897019899.2840.3（续表)年 份居民消费价格指数(CPI）国内生产总值(G)（亿元）198.689 7710.49 214.60070955.92 32.71.21382.8139159 78.3101.8183 0848数据来源于中国国家记录局网站第一步,建立序列对象GD和CPI,并将表-中的数据导入序列对象中。第二步,建立具有序列对象GD和CPI的群对象，命名为。第三步,选择群对象窗口工具栏中的“View”|“Correatios”(有关分析)|“Common Samle”选项，会得到GDP与PI间的有关关系数据。如图4-16所示,DP(国内生产总值）与CP(居民消费价格指数)间存在负有关关系,有关限度为0555 391。图4-16 DP与PI有关关系.4 单位根检查单位根检查(Unit Root Ts）重要用来鉴定期间序列的平稳性。如果一种时间序列的均值或者协方差函数随时间变化而变化,那么这个序列就是不平稳的时间序列。如果该时间序列通过一阶差分后变为平稳序列,则称该序列为一阶单整序列,记作I(1);如果是通过d次差分后才平稳，则称为d阶单整序列，记作I(d)。要对时间序列进行单位根检查,一方面应打开序列对象窗口,选择工具栏中的“ie”“Ut Root est”选项,会弹出如图41所示的对话框。该对话框涉及4个区域。在“es type”列表中选择一种检查措施。Evews5.1为顾客提供了种单位根检查的措施,有“AgmntdDkeyFler”(DF)检查法、“DckeFuller GLS(ERS）”(DF)检查法、“llipsPerro”()检查法、“wiatkowskPillipschmidtShin”（KPS)检查法、“ElltRothenbgtockPointOtim”(ERS)检查法和“NPeron”(N）检查法。在“Test fr uni root in”中选择序列形式,“Lvel”表达对原序列进行单位根检查,“s difference”表达对一阶差分序列进行单位根检查，“d iferene”表达对二阶差分序列进行单位根检查。图4-7 单位根检核对话框“Laglength”表达消除序列有关所需的滞后阶数,在该区域有两个单选按钮。在“Autoai eection”(自动选择)中有两个文本框,第一种文本框的下拉列表中有个准则，常用的是“IC”和“”最小准则，系统在默认状态下显示的是SC准则；在第二个文本框中输入最大滞后阶数，一般系统会根据样本容量而自动给出一种数值。如果选中“sr specific”，则顾客可输入具体的数值,系统会给出检查成果。“Inclu in tes eution”表达检查式中与否涉及“nteret”(截距项)、“Tred and intce”(趋势项和截距项)和“ne”(不涉及趋势项和截距项)。可根据图形来拟定与否涉及趋势项和截距项。实验04-03：根据实验04-02中建立的序列对象CP和GDP进行单位根检查。下面简介具体的操作过程。第一步,打开序列C对象窗口，选择工具栏中的“V”“Graph”|“Line”选项，会得到CI的趋势图,如图4-18所示。如果曲线是从原点出发则在单位根检查式中不具有截距项,否则就涉及截距项。如果曲线有明显上升或下降的趋势，那么在单位根检查式中就涉及趋势项。因此CI的单位根检查中应涉及截距项,不涉及趋势项。图18CPI趋势图第二步，选择工具栏中的“Vie”“i RootTest”选项，在图4-1所示的对话框中进行选择。在“Test yp”中选择“DF”检查法(“Agend Dickeyuller”),在“est for nit root in”中选择原序列形式(“Level”),在“Includeintesteqatio”中选择“rend andtcept”(截距项),在“utmatc slection”中选择“Aaike Inf Crion”(AIC)准则。然后单击“O”按钮，就会得到图4-20所示的成果。图4-9 序列CPI的单位根检核对话框图-0 序列CPI的单位根检查输出成果第三步，根据输出内容进行单位根检查的成果分析。由图4-20显示的内容可知，系统自动选择的滞后期是0,根据P值可接受原假设,即序列CPI有一种单位根。图下方列出的是单位根检查的方程,最下面是方程的拟合优度（Rsqare)、原则差（S.o regression）及F记录量(Ftaistic)等数值。这些内容将在下一章中进行详解。需注意的是,在图4-20中有“Wanng”(警告)的提示，规定样本在20个以上,样本太小得到的成果未必精确。45 Grangr因果检查Grang因果检查用来分析两个序列间的因果关系与否存在。重要是看当期的变量Y能在多大限度上被此前的变量X所解释,以及加入变量X的滞后期后,与否会提高对变量Y的解释限度。如果X对预测有协助,或者与Y的有关系数在记录上明显,那么变量Y就是由变量X“age”引起的。Granger因果关系检查就是检查一种变量的滞后变量与否可以放入其她变量的方程中。如果该变量受到其她变量滞后期的影响,则称两个变量间存在Grangr因果关系。rager因果检查要在序列组(Group)对象窗口中完毕，我们以表2里的数据为例。一方面建立一种具有序列GP和序列CPI的序列组，打开序列组对象窗口，选择工具栏中的“Vw”|“GrageCasaly”选项，在弹出的对话框中输入滞后期,如图4-21所示,然后单击“K”按钮,就会得到图-16所示的分析成果。一般状况下,Graer因果检查的滞后期要根据AIC和SC准则来拟定,有关滞后期拟定的问题会在背面的章节中进行详述。图42 Gangr因果检核对话框rnger因果检查的原假设是变量不是变量Y的Grangr因，同样Y也不是X的Granr因。在图4-22中,最上面给出了操作日期、样本范畴和滞后期。“Null Hypthesis”列是原假设，“CPIos o Gagr Cause GP”为CI，不是GDP的Grae因，同样,“DPdoes ot Granr Case CP”为GDP不是PI的Grager因。“Ob”列是样本数，“-Statii”列是检查的F记录量,“Proabiliy”为F检查的概率值。图-22 raner因果关系检查成果从图-22所示的数据可以看出,在1%的明显性水平下,CP是GDP的Ggr因(P值为0.002 04.01，接受原假设)。这里需要阐明的是，iews软件会根据样本容量来限定输入滞后期的最大值,当输入的数值过大时,软件会自动给出提示。.6 本 章小 结本章重要简介了序列和序列组对象中图形的生成措施和某些基本的描述性记录量及有关分析。通过本章学习，可以掌握图形对象的生成、冻结和复制等基本操作措施。熟悉Views软件中的某些描述性记录量及其检查,检查措施重要涉及均值检查、中位数检查和方差检查。有关分析是用来判断序列对象与否存在自有关问题,有关自有关问题将会在第章中进行具体讲述。本章还着重解说了序列对象的单位根检查和序列组（群)对象的Grange因果检查措施,这两种检查措施常用于时间序列对象检查中,因而在背面模型建立的有关章节中将继续被提及。47习 题. 填空题(1)序列对象窗口下可以生成6种视图,它们是_、面积图(rea)、_、_、季节性堆叠图(esoal StackeLe)和季节性分割线(eanal pl Lie)。(2)EVies 51软件提供的描述性记录量有_、均值、_、_。() 序列对象窗口中所涉及的描述性记录量的检查重要有均值(ean)检查、_、_。(4） 有关分析重要用来鉴定该序列对象的_问题。(5) 如果在有关矩阵表中得到的数值是负数，阐明两个序列对象是_关系。2. 选择题(1) 在描述性记录量中“Skess”表达偏度,用来衡量观测值分布偏离均值的状况，当偏度的数值_时,序列分布右偏。. 不不小于 B. 不小于.等于0 . 不不小于(2)在描述性记录量中“Kurtos”表达峰度，用来衡量序列分布的凸起状况,当峰度的数值_时，序列分布呈尖峰状态。A. 不小于3 B.不不小于3 等于3 D. 不不小于0()在单位根检查中,如果该时间序列通过一阶差分后变为平稳序列，则称该序列为_序列，记作_。A. 一阶单整,I() . 一阶单整,(0)C. 二阶单整,I（） D. 二阶单整，(）（4) 常用来拟定单位根检查滞后阶数的准则是_。A.IC准则 B C准则C. IC和SC最小准则 D.M准则(5) rnge因果检查的原假设是_。A.变量X不是变量Y的Gangr因。 B. 变量不是变量的Grager因。C. 变量X不是变量Y的Grne因，同样变量Y也不是变量X的rnger因。D.变量X是变量Y的rangr因,但是变量不是变量X的raer因。 上机操作题() 根据附表中的数据建立序列对象C(出口)和NY(能源消耗总量)并输入数据,然后对两个序列对象进行视图分析,在序列对象窗口中生成图形并冻结。附表国内1991对外出口额和能源消耗总量年 份出口(亿美元)能源消费总量(万吨原则煤）19919.3783199249409 7993 9.4411 9931994210.112 73719914.83761910.5138 94819782717 79899883713 219991493138249218 55661143 1993256151774382.374 905933.2203 22771.5224 682969.426 2702 182.26 583() 绘制序列对象C和N的直方图，并分析有关记录量。(3)对序列对象K进行简朴假设检查。(4） 对序列对象K和NY分别进行单位根检查，并分析检查成果。（5) 检查序列CK与NY的Gan因果关系。