实验一 EViews软件的基本操作
【实验目的】
了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】
一、EViews软件的安装；
二、数据的输入、编辑与序列生成；
三、图形分析与描述统计分析；
四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
资料来源：《中国统计年鉴1999》
【实验步骤】
一、安装EViews软件
二、数据的输入、编辑与序列生成
㈠创建工作文件
⒈菜单方式
启动EViews软件之后，进入EViews主窗口
在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出
一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
其中， Annual——年度 Monthly——月度
Semi-annual——半年 Weekly——周
Quarterly——季度 Daily——日
Undated or irregular——非时序数据
工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
⒉命令方式
(1)在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：
CREATE 时间频率类型起始期终止期
则以上菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998
(2)输入Y、X的数据
在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
三、图形分析与描述统计分析
利用SCAT命令绘制X、Y的相关图
在命令窗口中键入：SCAT X Y
则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型。
四、数据文件的存贮、调用与转换
⒈存贮
在Eviews主窗口的工具栏上选择File/Save（Save as），再在弹出的对话框中指定存贮路径，点击确定按钮即可。
⒉调用
在Eviews主窗口的工具栏上选择File/Open/Workfile，再在弹出的对话框中选取要调用的工作文件，点击确定按钮即可。
实验二一元回归模型
【实验目的】
掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法
【实验内容】
建立我国税收预测模型
【实验步骤】
【例1】建立我国税收预测模型。表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
一、建立工作文件
二、输入数据
在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：
DA TA Y X
此时将显示一个数组窗口（如图所示），即可以输入每个变量的数值
图Eviews数组窗口
三、图形分析
借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理地确定模型的数学形式。
1相关图分析
命令格式：SCAT 变量1 变量2
作用：⑴观察变量之间的相关程度
⑵观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线
说明：⑴SCAT 命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量
⑵SCA T 命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，
可以逐个进行分析
⑶通过改变图形的类型，可以将趋势图转变为相关图 本例为：SCA T Y X 三、估计线性回归模型
在数组窗口中点击Proc\Make Equation ，如果不需要重新确定方程中的变量或调整样本区间，可以直接点击OK 进行估计。也可以在Eviews 主窗口中点击Quick\Estimate Equation ，在弹出的方程设定框（图7）内输入模型：
Y C X 或 X C C Y *+=)2()1(
图 方程设定对话框
系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果（如图所示）。因此，我国税收模型的估计式为：
x y
0946.054.987?+= 这个估计结果表明，GDP 每增长1亿元，我国税收收入将增加0.09646亿元。
图 我国税收预测模型的输出结果
学生自己完成作业：教材P54 11题
实验三多元回归模型
【实验目的】
掌握建立多元回归模型的建模
【实验内容】
建立我国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：()ε,
f
Y=。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t反映技术进t
L
,K
,
步的影响。表3-1列出了我国1978-1994年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y为工业总产值（可比价），L、K分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。
资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理
【实验步骤】
一、建立多元线性回归模型
㈠建立包括时间变量的三元线性回归模型；
在命令窗口依次键入以下命令即可：
⒈建立工作文件： CREATE A 78 94
⒉输入统计资料： DATA Y L K
⒊生成时间变量t： GENR T=@TREND(77)
⒋建立回归模型： LS Y C T L K
则生产函数的估计结果及有关信息如图3-1所示。
图3-1 我国国有独立核算工业企业生产函数的估计结果
因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：
K L t y 7764.06667.06789.7732.675?+++-= （模型1）
t ＝(-0.252) (0.672) (0.781) (7.433)
9958.02=R 9948.02=R 551.1018=F
模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.6667，资金的边际产出为0.7764，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增77.68亿元。回归系数的符号和数值是较为合理的。9958.02
=R ，说明模型有很高的拟合优度，F 检验也是高度显著的，说明职工人数L 、资金K 和时间变量t 对工业总产值的总影响是显著的。从图3-1看出，解释变量资金K 的t 统计量值为7.433，表明资金对企业产出的影响是显著的。但是，模型中其他变量（包括常数项）的t 统计量值都较小，未通过检验。因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除t 统计量最小的变量（即时间变量）而重新建立模型。
㈡建立剔除时间变量的二元线性回归模型； 命令：LS Y C L K
则生产函数的估计结果及有关信息如图3-2所示。
图3-2 剔除时间变量后的估计结果
因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：
K L y 8345.02085.127.2387?++-= （模型2）
t ＝(-2.922) (4.427) (14.533)
9956.02=R 9950.02=R 953.1589=F
从图3-2的结果看出，回归系数的符号和数值也是合理的。劳动力边际产出为1.2085，资金的边际产出为0.8345，表明这段时期劳动力投入的增加对我国国有独立核算工业企业的产出的影响最为明显。模型2的拟合优度较模型1并无多大变化，F 检验也是高度显著的。这里，解释变量、常数项的t 检验值都比较大，显著性概率都小于0.05，因此模型2较模型1更为合理。
㈢建立非线性回归模型——C-D 生产函数。
C-D 生产函数为：ε
β
α
e K AL Y =，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。
方式1：转化成线性模型进行估计； 在模型两端同时取对数，得：
εβα+++=K L A y ln ln ln ln
在EViews 软件的命令窗口中依次键入以下命令：
GENR LNY=log （Y ） GENR LNL=log （L ） GENR LNK=log （K ） LS LNY C LNL LNK 则估计结果如图3-3所示。
图3-3 线性变换后的C-D 生产函数估计结果
即可得到C-D 生产函数的估计式为：
K L y
ln 6737.0ln 6045.09513.1?ln ++-= （模型3） t ＝ (-1.172) (2.217) (9.310)
9958.02=R 9951.02=R 407.1641=F
即：6737.06045
.01424.0?K L y
=
从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而
且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。
方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C ，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options ，输入精度控制值。 控制过程：
①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3
； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。
图3-4 生产函数估计结果
此时，函数表达式为：
0317.101161.197.4721?K L y -= （模型4）
t ＝(0.313)(－2.023)(8.647)
9840.02=R 9817.02=R
可以看出，模型4中劳动力弹性α＝-1.01161，资金的产出弹性β＝1.0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L 的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。
②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5
；
图3-5 生产函数估计结果
从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5
后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。
③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5
，迭代次数1000；
图3-6 生产函数估计结果
此时，迭代953次后收敛，函数表达式为：
6649.06110.01450.0?K L y
= （模型5） t ＝(0.581)(2.267)(10.486)
9957.02=R 9950.02=R
从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，
9957.02=R ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式
1所估计的模型3比较，可见两者是相当接近的。
④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5
，迭代次数100；
图3-7 生产函数估计结果
此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。
比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。
学生自己完成作业：教材P91 10、11题
实验四异方差性
【实验目的】
掌握异方差性的检验及处理方法
【实验内容】
建立并检验我国制造业利润函数模型
【实验步骤】
【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料，请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。
表1 我国制造工业1998年销售利润与销售收入情况
一、检验异方差性
⒈图形分析检验
⑴观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图(图1)：SCAT X Y
图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图
从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵残差分析
首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。
图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布
图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。
⒉Goldfeld-Quant检验
⑴将样本安解释变量排序（SORT X）并分成两部分（分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本）
⑵利用样本1建立回归模型1（回归结果如图3），其残差平方和为2579.587。
SMPL 1 10
LS Y C X
图3 样本1回归结果
⑶利用样本2建立回归模型2（回归结果如图4），其残差平方和为63769.67。
SMPL 19 28
LS Y C X
图4 样本2回归结果
⑷计算F 统计量：12/RSS RSS F =＝63769.67/2579.59=24.72，21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。
取
05
.0=α时，查F 分布表得
44.3)1110,1110(05.0=----F ，而
44.372.2405.0=>=F F ，所以存在异方差性
⒊White 检验
⑴建立回归模型：LS Y C X ，回归结果如图5。
图5 我国制造业销售利润回归模型
⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图6。
图6 White 检验结果
其中F 值为辅助回归模型的F 统计量值。取显著水平
05
.0=α，由于
2704.699.5)2(2205.0=<=nR χ,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p
值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性。
⒋Park检验
⑴建立回归模型（结果同图5所示）。
⑵生成新变量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)
GENR LNX=log
⑶建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE2 C LNX，回归结果如图7所示。
图7 Park检验回归模型
从图7所示的回归结果中可以看出，LNX的系数估计值不为0且能通过显著性检验，即随即误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。
⒌Gleiser检验（Gleiser检验与Park检验原理相同）
⑴建立回归模型（结果同图5所示）。
⑵生成新变量序列：GENR E=ABS(RESID)
⑶分别建立新残差序列（E）对各解释变量（X/X^2/X^(1/2)/X^(－1)/ X^(－2)/ X^(－1/2)）的回归模型：LS E C X，回归结果如图8所示。
图8
由上述各回归结果可知，各回归模型中解释变量的系数估计值显著不为0且均能通过显著性检验。所以认为存在异方差性。
R确定异方差类型
⑷由F值或2
二、调整异方差性
⒈确定权数变量
根据Park检验生成权数变量：GENR W1=1/X^1.6743
根据Gleiser检验生成权数变量：GENR W2=1/X^0.5
另外生成：GENR W3=1/ABS(RESID）
GENR W4=1/ RESID ^2
⒉利用加权最小二乘法估计模型
在Eviews命令窗口中依次键入命令：
W) Y C X
LS(W=
i
或在方程窗口中点击Estimate\Option按钮，并在权数变量栏里依次输入W1、W2、W3、W4，进行回归w1结果图所示。
图9
⒊对所估计的模型再进行White检验，观察异方差的调整情况
对所估计的模型再进行White检验。
图10
实验五 自相关性
【实验目的】
掌握自相关性的检验与处理方法。 【实验内容】
利用表5-1资料，试建立我国城乡居民储蓄存款模型，并检验模型的自相关性。
【实验步骤】
一、回归模型的筛选 ⒈相关图分析 SCAT X Y
相关图表明，GDP 指数与居民储蓄存款二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式，进而加以比较分析。
⒉估计模型，利用LS 命令分别建立以下模型 LS Y C X
x y 5075.9284.14984?+-=
=t (-6.706) (13.862)
2R ＝0.9100 F ＝192.145 S.E ＝5030.809
二、自相关性检验 ⒈DW 检验； 双对数模型
因为n ＝21，k ＝1，取显著性水平α＝0.05时，查表得L d ＝1.22，U d ＝1.42，而0<0.7062＝DW ⒉偏相关系数检验 在方程窗口中点击View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics ，并输入滞后期为10， 则会得到残差t e 与1021,,---t t t e e e 的各期相关系数和偏相关系数。 ⒊BG 检验 在方程窗口中点击View/Residual Test/Series Correlation LM Test ，并选择滞后期为2，则会得到如图所示的信息。 图 双对数模型的BG 检验 图中，2 nR =11.31531，临界概率P=0.0034，因此辅助回归模型是显著的，即存在自相关性。又因为1-t e ，2-t e 的回归系数均显著地不为0，说明双对数模型存在一阶和二阶自相关性。 三、自相关性的调整：加入AR 项 对双对数模型进行调整； 在LS 命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估计法估计模型。键入命令： LS LNY C LNX AR (1) AR (2) 结果表明，估计过程经过4次迭代后收敛；1ρ，2ρ的估计值分别为0.9459和-0.5914，并且t 检验显著，说明双对数模型确实存在一阶和二阶自相关性。调整后模型的DW ＝1.6445，n ＝19，k ＝1，取显著性水平α＝0.05时，查表得L d ＝1.18，U d ＝1.40，而U d <1.6445＝DW<4－U d ，说明模型不存在一阶自相关性；再进行偏相关系数检验（图5-17）和BG 检验（图5-18），也表明不存在高阶自相关性，因此，中国城乡居民储蓄存款的双对数模型为： x y ln 9193.28445.7?ln +-= =t (-25.263) (52.683) 2R ＝0.9982 F ＝2709.985 S.E ＝0.0744 DW ＝1.6445 四、重新设定双对数模型中的解释变量： 模型1：加入上期储蓄LNY(-1)； 模型2：解释变量取成：上期储蓄LNY(-1)、本期X 的增长DLOG(X)。 ⒈检验自相关性； ⑴模型1 键入命令： LS LNY C LNX LNY(-1) 结果表明了DW=1.358，n ＝20，k ＝2，查表得L d ＝1.100，U d ＝1.537，而L d <1.358＝DW 图 模型1的偏相关系数检验结果 ⑵模型2表明了DW=1.388，n ＝20，k ＝2，查表得L d ＝1.100，U d ＝1.537，而L d <1.388＝DW ⒉解释模型的经济含义。 ⑴模型1 ⑵模型2 实验六多重共线性 【实验目的】 掌握多重共线性的检验及处理方法 【实验内容】 建立并检验我国钢材产量预测模型 【实验步骤】 【例1】表1是1978－1997年我国钢材产量（万吨）、生铁产量（万吨）、发电量（亿千瓦时）、固定资产投资（亿元）、国内生产总值（亿元）、铁路运输量（万吨）的统计资料。 一、检验多重共线性 ⒈相关系数检验 利用相关系数可以分析解释变量之间的两两相关情况。在Eviews软件中可以直接计算相关系数矩阵。 本例中，在Eviews软件命令窗口中键入： COR X1 X2 X3 X4 X5 或在包含所有解释变量的数组窗口中点击View\Correlations，其结果如图1所示。由相关系数矩阵可以看出，解释变量之间的相关系数均为0.93以上，即解释变量之间时高度相关的。 图1 解释变量相关系数矩阵 ⒉辅助回归方程检验 当解释变量多余两个且变量之间呈现出较复杂的相关关系时，可以通过建立辅助回归模型来检验多重共线性。本例中，在Eviews 软件命令窗口中键入： LS X1 C X2 X3 X4 X5 LS X2 C X1 X3 X4 X5 LS X3 C X1 X2 X4 X5 LS X4 C X1 X2 X3 X5 LS X5 C X1 X2 X3 X4 二、利用逐步回归方法处理多重共线性 ⒈建立基本的一元回归方程 根据相关系数和理论分析，钢材产量与生铁产量关联程度最大。所以，设建立的一元回归方程为：εβα++=1X Y ⒉逐步引入其它变量，确定最适合的多元回归方程（回归结果如表2所示） Y = -287.68669 + 0.4159*X1 + 0.4872*X2 实验四虚拟变量 【实验目的】 掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验，以及相关的Eviews操作方法。 【实验内容】 试根据1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立 【实验步骤】 1、相关图分析 根据表中数据建立人均收入X与彩电拥有量Y的相关图（SCAT X Y）。从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异， 因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下： ?? ?=低收入家庭 中、高收入家庭 1D 2、构造虚拟变量 构造虚拟变量 1D （DATA D1），并生成新变量序列： GENR XD=X*D1 3、估计虚拟变量模型 LS Y C X D1 XD 得到估计结果： 我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为： XD D X Y 009.0873.31012.0611.571-++=∧ (16.25) (9.03) (8.32) (-6.59) 366,066.1..,9937.02===F e s R 再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。 虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。 低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为： 低收入家庭： X Y 012.0611.57+=∧ 中高收入家庭： X X Y 003.0484.89)009.0012.0()873.31611.57(+=-++=∧ 由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点： 对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。 Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图 首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。 图F1-1 Eviews窗口 关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。 打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。如图F1-2 图F1-2 图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。 图F1-3 图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。 图F1-4 对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。 对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期， 日期格式： 年：1997 季度：1997：1 月度：1997：01 周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。 8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。 如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。F1-5的右上角可以选择日期格式。 图F1-5 假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。见图F1-6。保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。 图F1-6 新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。数据输入有多种方法。 1)直接输入数据，见F1-7 在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。 大连海事大学 实验报告 实验名称：计量经济学软件应用 专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月 一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1： 我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob.?? C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000 R-squared0.996528????Mean dependent var7351.300 Adjusted R-squared0.996335????S.D. dependent var4828.765 S.E. of regression292.3118????Akaike info criterion14.28816 Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion14.38773 Log likelihood -140.881 6 ????Hannan-Quinn criter.14.30760 F-statistic5166.811????Durbin-Watson stat0.403709 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: EViews的基本操作 一、Workfile（工作文件） Workfile就象你的一个桌面，上面放有许多Object，在使用EViews时首先应该打开该桌面，如果想永久保留Workfile及其中的内容，关机时必须将该Workfile存盘，否则会丢失。 （一）创建一个新的Workfile 打开EViews后，点击File\New\Workfile，弹出一个WorkfileCreate对话框（图1.2.1）。该对话框是定义Workfile的频率等内容。该频率是用于界定样本数据的类型，其中包括时序数据、截面数据、Panel Data等。选择与所用样本数据相适应的频率。例如，样本数据是年度数据，则选择年度（Annual），相应的Object也是年度数据，且Object数据范围小于等于Workfile的范围。当我们的样本数据为1978年至1998年的年度数据，则选择的频率为年度数据（Annual），接着再在起始时间（Start date）和终止时间（End date）两项选择项中分别键入1970、1998，然后点击OK，就建立了一个时间频率为年度数据的Workfile（图1.2.2）。 图1.2.1图1.2. 2 其他不同频率的时间序列样本数据的选择方法类似于年度数据的选择方法，对于截面数据，则是在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructure/Undated 选项，在右侧Date Range中填入样本个数。 在Workfile窗口顶部，有一些主要的菜单命令，使用这些菜单命令可以查看Object、改变样本范围（Range）、存取Object、生成新的Object等操作，这些命令和EViews主窗口上的菜单命令功能相同。稍后我们会详细介绍其功能。 在新建的Workfile中已经默认存在两个Object，即c和resid。c是系数向量、resid是残差序列，当估计完一个模型后，该模型的系数、残差就分别保存在c和resid中。 Workfile窗口中主要菜单命令介绍 下面我们以第一章已经建好的包含X（人均可支配收入）与Y（人均可支配支出）为例来说明Workfile窗口中主要命令的功能（图1.2.3）。 江西农业大学经济贸易学院学生实验报告 课程名称：计量经济学 专业班级：经济1201班 姓名： 学号： 指导教师：徐冬梅 职称：讲师 实验日期： 2014.12.11 学生实验报告 一、实验目的及要求 1、目的 会使用EVIEWS对计量经济模型进行分析 2、内容及要求 （1）对经典线形回归模型进行参数估计、参数的检验与区间估计，对模型总体进行显著性检验； （2）异方差的检验及其处理； （3）自相关的检验及其处理； （4）多重共线性检验及其处理； 二、仪器用具 三、实验方法与步骤 (一)数据的输入、描述及其图形处理； (二)方程的估计； (三)参数的检验、违背经典假定的检验； (四)模型的处理与预测 四、实验结果与数据处理 实验一：中国城镇居民人均消费支出模型 数据散点图： 通过Eviews 估计参数方程 回归方程： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/27/14 Time: 15:02 Sample: 1 31 Included observations: 31 Variable Coefficien t Std. Error t-Statistic Prob. X 1.359477 0.043302 31.39525 0.0000 C -57.90655 377.7595 -0.153289 0.8792 R-squared 0.971419 Mean dependent var 11363.69 Adjusted R-squared 0.970433 S.D. dependent var 3294.469 S.E. of regression 566.4812 Akaike info criterion 15.57911 Sum squared resid 9306127. Schwarz criterion 15.67162 Log likelihood -239.4761 F-statistic 985.6616 Durbin-Watson stat 1.294974 Prob(F-statistic) 0.000000 5000 10000 15000 20000 25000 6000 800010000120001400016000 X Y 实验一 EViews软件的基本操作 【实验目的】 了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。 【实验内容】 一、EViews软件的安装； 二、数据的输入、编辑与序列生成； 三、图形分析与描述统计分析； 四、数据文件的存贮、调用与转换。 实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。 资料来源：《中国统计年鉴1999》 【实验步骤】 一、安装EViews软件 1.双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next 按钮即可继续安装； 2.指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可； 3.安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。 图1-1 安装界面1 图1-2 安装界面2 二、数据的输入、编辑与序列生成 ㈠创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。 图1-3 EViews 主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图1-4所示），由用户选择数据的时间频率（frequency ）、起始期和终止期。 图1-4 工作文件对话框 其中， Annual ——年度 Monthly ——月度 Semi-annual ——半年 Weekly ——周 Quarterly ——季度 Daily ——日 Undated or irregular ——非时序数据 选择时间频率为Annual （年度），再分别点击起始期栏（Start date ）和终止期栏（End date ），输入相应的日前1985和1998。然后点击OK 按钮，将在EViews 软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口（如图1-5所示）。 工作区域 状态栏 实验一 EVIEWS中时间序列相关函数操作 【实验目的】熟悉Eviews的操作：菜单方式，命令方式； 练习并掌握与时间序列分析相关的函数操作。 掌握时间序列的白噪声检验 【实验内容】 一、复习EViews软件的常用菜单方式和命令方式； 二、各种常用差分函数表达式以及确定性趋势模型拟合； 三、时间序列的自相关和偏自相关图与函数； 四、时间序列的白噪声检验 【实验步骤】 复习：EViews软件的常用菜单方式和命令方式； （一）创建工作文件 ⒈菜单方式 启动EViews软件之后，进入EViews主窗口 在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日期，然后点击OK按钮，将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。 工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。 ⒉命令方式 在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期 则菜单方式过程可写为：CREATE A 1985 1998 （二）输入Y、X的数据 ⒈DATA命令方式 在EViews软件的命令窗口键入DATA命令，命令格式为： DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n> 本例中可在命令窗口键入如下命令： DATA Y X 《计量经济学》E v i e w s上机基本操作 前言 《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来，Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews 的基本功能和基本操作，以供同学们参考。 Eviews基本操作 第一部分预备知识 一、什么是Eviews Eviews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。Eviews软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1。 从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。 二、Eviews安装 Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程与其他软件安装类似。安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有Eviews3.1图标，整个安装过程就结束了。双击Eviews按钮即可启动该软件。（图1.2.1） 图1.2.1 三、Eviews工作特点 初学者需牢记以下两点。 （一）、Eviews软件的具体操作是在Workfile中进行。如果想用Eviews进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作； （二）、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（series）、方程(equations)、 Eviews 软件基本操作 一、工作文件及建立 （一）主窗口简介 启动Eviews 软件，进入主窗口。如下图所示： 1、标题栏：窗口的顶部是标题栏。 2、菜单栏：标题栏下是菜单栏。 菜单栏上共有9个选项： File ，Edit ，Objects ，View ，Procs ，Quick ，Options ，Window ，Help 。用鼠标点击可打开下拉式菜单，显示该部分的具体功能。 File 包含一些文件的常用操作命令。如：建立（New ）、打开（open ）、保存（Save ／Save As ）、关闭（Close ）、读入（Import ）、读出（Export ）、打印（Print ）、运行程序（Run ）、退出 Eviews （Exit ）。常用的有新建工作文件，打开工作文件，保存工作文件，输入输出数据文件。 Edit 一般情况下只有复制功能，即拷贝（Copy ）和粘贴（Paste ）功能。在某些特殊的窗口，该菜单项还包括剪切（Cut ）、删除（Delete ）、查找（Find ）、替换（Replace ）等操作。 objects 提供有关对象的基本操作。包括建立新对象（New Objects ）、从数据库获取使新对象（Fetch ／Update From DB ）、将工作文件中的对象存储到数据库（Store to DB ）、复制对象（Copy Selected ）、重命名（Rename ）、删除（Delete ）。 View 其功能随窗口的不同而变化，主要涉及变量的各种查看方式。 Procs 它的功能也是随窗口的不同而变化，其主要功能为变量的预算过程。 Quick 提供快速统计分析过程。 Options 系统参数设定选项。 Window 在使用Eviews 的过程中将会有多个子窗口。该菜单提供子窗口的切换和关闭功能。 Help 帮助功能。提供索引方式和目录方式的帮助功能。 菜单栏 标题栏 命令窗 控制按钮 信息栏 路径 状态栏 主显示窗口 图1主窗口 1. Eviews 基础 1.1. Eviews 简介 Eviews ：Econometric Views （经济计量视图），是美国QMS 公司（Quantitative Micro Software Co.，网址为https://www.doczj.com/doc/ad15362829.html, ）开发的运行于Windows 环境下的经济计量分析软件。Eviews 是应用较为广泛的经济计量分析软件——MicroTSP 的Windows 版本，它引入了全新的面向对象概念，通过操作对象实现各种计量分析功能。 Eviews 软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列分析等基本数据分析以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模型。 1.2. Eviews 的启动、主界面和退出 1.2.1. Eviews 的启动 单击Windows 的【开始】按钮，选择【程序】选项中的【Eviews 】，单击其中的【Eviews 】；或者在相应目录下用鼠标双击 启动Eviews 5程序，进入主窗 口。如图1.1所示： 图 1.1 菜单栏 命令窗口 工作区 状态栏 路径 1.2.2.Eviews窗口介绍 标题栏 Eviews窗口的顶部是标题栏，标题栏左边是控制框；右边是控制按钮，有【最小化】、【最大化（或还原）】、【关闭】三个按钮。 菜单栏 标题栏下面是菜单栏。菜单栏中排列着按照功能划分的9个主菜单选项，用鼠标单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能。9个主菜单选项提供的主要功能如下： 【File】有关文件（工作文件、数据库、Eviews程序等）的常规操作，如文件的建立（New）、打开（Open）、保存（Save/Save As）、关闭（Close）、导入（Import）、导出（Export）、打印（Print）、运行程序（Run）等；选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。 【Edit】通常情况下只提供复制功能（下拉菜单中只有Cut、Copy项被激活），应与粘贴（Paste）配合使用；对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut）、删除（Delete）、查找（Find）、替换（Replace）等操作，选择Undo表示撤销上步操作。 【Objects】提供关于对象的基本操作。包括建立新对象（New Objects）、从数据库获取/更新对象（Fetch/Update from DB）、重命名（Rename）、删除（Delete）。 【View】和【Procs】二者的下拉菜单项目随当前窗口不同而改变，功能也随之变化，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。我们将在以后的实验中针对具体问题进行具体介绍。 【Quick】下拉菜单主要提供一些简单常规用法的快速进入方式。如改变样本范围（Sample）、生成新序列（Generate Series）、显示对象（Show）、作图（Graph）、生成新组（Empty Group）以及序列和组的描述统计量、新建方程和V AR。 【Options】系统参数设定选项。与一般应用软件相同，Eviews运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式、字体、图像、电子表格等都有默认的格式，用户可以根据需要选择Options下拉菜单中的项目对一些默认格式进行修改。 【Windows】提供多种在打开窗口种进行切换的方式，以及关闭所有对象（Close All Objects）或关闭所有窗口（Close All）。 【Help】Eviews的帮助选项。选择Eviews Help Topics按照索引或目录方式在所有帮助信息种查找所需项目。下拉菜单还提供分类查询方式，包括对象（Object）、命令（Command）、函数（Function）、矩阵与字符串（Matrix&String）、程序（Programming）等五个方面。 命令窗口 菜单栏下面是命令窗口（Command Windows），窗口内闪烁的“︱”是光标。 E V i e w s基本操作精编 Document number：WTT-LKK-GBB-08921-EIGG-22986 《计量经济学》 E v i e w s上机基本操作 前言 《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。从1998年以来，Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews的基本功能和基本操作，以供同学们参考。 Eviews基本操作 第一部分预备知识 一、什么是Eviews Eviews (Econometric Views)软件是QMS （Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。Eviews软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表。 从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的版本为蓝本介绍该软件的使用。版本是QMS公司1998年7月推出的。 二、Eviews安装 Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。下载完毕后，点击SETUP安装，安装过程 实验一 Eviews 的基本使用、线性回归模型的估计和检验 实验目的与要求：熟悉Eviews 软件基本使用功能、掌握线性回归模型的参数估计及其检验。 实验内容：建立一个工作文件、数据的输入、数据的保存、生成新序列、 作序列图和相关图。线性回归模型的参数估计及其检验。 实验步骤：（具体步骤同学们可按照课堂讲解的程序进行也可按下面的指导操作，无论怎么操作，只要得到正确的结果即可） 一、模型的构建 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图 从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出 (Y)和城市居民人均年可支配 收入(X)大体呈现为线性关系， 4000 6000 8000 10000 12000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 X Y 所以建立的计量经济模型为如下线性模型： 12i i i Y X u ββ=++ 二、估计参数 利用EViews 作简单线性回归分析的步骤如下： 1、建立工作文件 首先，双击EViews 图标，进入EViews 主页。在菜单一次点击File\New\Workfile ，出现对话框“Workfile Range ”。在“Workfile frequency ”中选择数据频率： Annual (年度) Weekly ( 周数据 ) Quartrly (季度) Daily (5 day week ) ( 每周5天日数据 ) Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) ( 每周7天日数据 ) Monthly (月度) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的) 在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular ”。并在“Start date ”中输入开始时间或顺序号，如“1”在“end date ”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok ”出现“Workfile UNTITLED ”工作框。其中已有变量：“c ”—截距项 “resid ”—剩余项。 在“Objects ”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK ”出现数据编辑窗口。 若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save ”，在“SaveAs ”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok ”，文件即被保存。 2、输入数据 在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y ”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA ”字样，即可依顺序输入响应的数据。其他变量的数据也可用类似方法输入。 也可以在EViews 命令框直接键入“data X Y ”(一元时) 或 “data Y 1X 2X … ”(多元时)，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y 、X 下输入数据。 若要对数据存盘，点击 “fire/Save As”，出现“Save As ”对话框，在“Drives ”点所要存的盘，在“Directories ”点存入的路径（文件名），在“Fire Name ”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok ”。 若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。 实验一EViews软件的基本操作 1.1 实验目的 了解EViews 软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。 1.2 实验内容 以表1.1所列中国的GDP与消费的总量数据（1990~2000，亿元）为例，利用EViews 软件进行如下操作： （1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑与序列生成 （3）图形分析与描述统计分析 （4）数据文件的存贮、调用与转换 表1.1 数据来源：2004年中国统计年鉴，中国统计出版社 1.3 实验步骤 1.3.1 EViews的启动步骤 进入Windows /双击EViews5快捷方式，进入EViews窗口；或点击开始/程序/EViews5/EViews5进入EViews窗口，如图1.1。 图1.1 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews命令。 主显示窗口：命令窗口之下是EViews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称 为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 EViews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。 1.3.2数据的输入、编辑与序列生成 进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或调入原有工作文件，EViews才允许用户输入开始进行数据处理。 1.3. 2.1 创建工作文件 启动EViews 软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1.2所示）。这时会自动弹出工作文件选项，如图1.3。 图1.2 图1.3创建工作文件窗口在Workfile structure type选项区共有3种类型： （1）Unstructured/Undated（非结构/非日期）； （2）Dated-regular frequency； 实验一 EViews软件的基本操作和数据的查找 1.1 实验目的 了解EViews 软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。学会通过常用公开免费网站查找数据。 1.2 实验内容 1.2.1数据的查找 通过常用公开免费网站，查找能体现消费函数中消费和收入两个变量的指标对应的相关数据。 1.2.2EViews软件的基本操作 把上述找到的数据（以表1.1所列中国的GDP与消费的总量数据（1990~2000，亿元）为示例）利用EViews 软件进行如下操作： （1）EViews 软件的启动 （2）数据的输入、编辑与序列生成 （3）图形分析与描述统计分析 表1.1 数据来源：2004年中国统计年鉴，中国统计出版社 1.3 实验步骤 1.3.1 数据的查找 进入国家统计局网站查找能体现消费函数中消费和收入两个变量的指标，并下载。 1.3.2 EViews的启动步骤 进入Windows /双击EViews5快捷方式，进入EViews窗口；或点击开始/程序/EViews5/EViews5进入EViews窗口，如图1.1。 图1.1 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。 菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews命令。 主显示窗口：命令窗口之下是EViews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 EViews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式[(1)与（2）相结合)] ；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。 1.3.3数据的输入、编辑与序列生成 进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或调入原有工作文件，EViews才允许用户输入开始进行数据处理。 1.3.3.1 创建工作文件 启动EViews 软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile（菜单选择方式如图1.2所示）。这时会自动弹出工作文件选项，如图1.3。 Eviews基本操作指引： 1、ADF检验 双击序列——打开序列数据窗口——View——UnitRootTest ——单位根检验对话框 （1stdifference ，即检验△X ；intercept：包含截距项；trend：包含趋势项） 临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平 下平稳。 2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期 单位根检验操作的输出结果中 3、建立VAR模型 在workfile里——Quick——EstimateVAR?——对话窗 缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。 给出内生变量的滞后期间。 给出用于运算的样本范围。 Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。 Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。 结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。 4、脉冲响应分析（Responseof*to*Innovations 在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR ）/方差分解（VarianceDecornposition）模型的平稳性，用AR根图(InverseRootsof ARCharacteristicpolunomial)进行检验。AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析～ 如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。 VAR模型估计结果窗口中——View——impulseresponse——table 5、协整关系检验 前提条件：序列同阶单整 打开序列组数据窗口—— View——CointegrationTest?—— 6、误差修正模型 Quick——EstimateVAR?——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差 实验报告 一、实验数据：1994至2009年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至2009年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至2009年天津市居民消费价格总指数 二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。 三、实验步骤： 1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Excel，统计结果如下表1： 表1 1994年--2009年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收 入数据 2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt） 令：Yt=consum/price Xt=income/price 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和Xt服从线性相关。 图1 Yt和Xt散点图 3、应用统计软件EViews完成线性回归 解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt （1）打开EViews软件，首先建立工作文件，File new Workfile ,然后通过Object建立Y、X系列，并得到相应数据。 （2）在工作文件窗口输入命令：ls y c x,按Enter键，回归结果如表2 ： 表2 回归结果 根据输出结果，得到如下回归方程： Yt=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjusted R2=0.995055 F-statistic=3019.551 残差平方和Sum squared resid =1254108 回归标准差S.E.of regression=299.2978 （3）根据回归方程进行统计检验： ?拟合优度检验 由上表2中的得知，样本可决系数与修 正样本可决系数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计 第二章EViews的基本操作 一、Workfile（工作文件） Workfile就象你的一个桌面，上面放有许多Object，在使用EViews时首先应该打开该桌面，如果想永久保留Workfile及其中的内容，关机时必须将该Workfile存盘，否则会丢失。 （一）创建一个新的Workfile 打开EViews后，点击File\New\Workfile，弹出一个Workfile Create对话框（图1.2.1）。该对话框是定义Workfile的频率等内容。该频率是用于界定样本数据的类型，其中包括时序数据、截面数据、Panel Data等。选择与所用样本数据相适应的频率。例如，样本数据是年度数据，则选择年度（Annual），相应的Object也是年度数据，且Object数据范围小于等于Workfile的范围。当我们的样本数据为1978年至1998年的年度数据，则选择的频率为年度数据（Annual），接着再在起始时间（Start date）和终止时间（End date）两项选择项中分别键入1970、1998，然后点击OK，就建立了一个时间频率为年度数据的Workfile（图1.2.2）。 图1.2.1图1.2. 2 其他不同频率的时间序列样本数据的选择方法类似于年度数据的选择方法，对于截面数据，则是在Workfile Create对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructure/Undated 选项，在右侧Date Range中填入样本个数。 在Workfile窗口顶部，有一些主要的菜单命令，使用这些菜单命令可以查看Object、改变样本范围（Range）、存取Object、生成新的Object等操作，这些命令和EViews主窗口上的菜单命令功能相同。稍后我们会详细介绍其功能。 在新建的Workfile中已经默认存在两个Object，即c和resid。c是系数向量、resid是残差序列，当估计完一个模型后，该模型的系数、残差就分别保存在c和resid中。 Workfile窗口中主要菜单命令介绍 下面我们以第一章已经建好的包含X（人均可支配收入）与Y（人均可支配支出）为例来说明Workfile窗口中主要命令的功能（图1.2.3）。 大连海事大学 实验报告Array 实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月 一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。 二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1： 我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况 2002年94504301 2003年106004606 2004年124005138 2005年142595771 2006年166026416 2007年203377572 2008年239128707 2009年259639514 2010年3056710919 2011年3601813134 2012年3954414699 2013年4332016190 2014年4661217806（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000 R-squared0.996528 Mean dependent var7351.300 Adjusted R-squared0.996335 S.D. dependent var4828.765 S.E. of regression292.3118 Akaike info criterion14.28816 Sum squared resid1538032. Schwarz criterion14.38773 Log likelihood-140.8816 Hannan-Quinn criter.14.30760 F-statistic5166.811 Durbin-Watson stat0.403709 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP）） Y = 691.0225+0.352770* X 其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。 检验结果R2=0.996528，说明99.6528%的样本可以被模型解释，只有0.3472%的样本未被解释，因此样本回归直线对样本点的拟合优度很高。 （2）对所建立的回归方程进行检验： （5%显著性水平下，t（18）=2.101） 对于参数c假设: H0: c=0. 对立假设:H1: c≠0 对于参数GDP假设: H0: GDP=0. 对立假设:H1: GDP≠0Eviews虚拟变量实验报告
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