计量经济学上机教程(修正版)

实2：我国1978-2001年的财政收入（y ）和国民生产总值（x ）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义； （2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。

参考答案：（1） t t x y133561.06844.324ˆ+= =)ˆ(i b s =)ˆ(ib t 941946.02=R 056.1065ˆ==σSE 30991.0=DW 9607.356=F 133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。

（2）)ˆ()2(ˆ02/00b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ )ˆ()2(ˆ12/11b s n t b b ⋅-±=α=±⨯ （3）①经济意义检验：从经济意义上看，0133561.0ˆ1〉=b ，符合经济理论中财政收入随着GNP 增加而增加，表明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加万元。

②估计标准误差评价： 056.1065ˆ==σSE ，即估计标准误差为亿元，它代表我国财政收入估计值与实际值之间的平均误差为亿元。

③拟合优度检验：941946.02=R ，这说明样本回归直线的解释能力为%，它代表我国财政收入变动中，由解释变量GNP 解释的部分占%，说明模型的拟合优度较高。

④参数显著性检验：=)ˆ(1b t 〉0739.2)22(025.0=t ，说明国民生产总值对财政收入的影响是显著的。

（4）6.1035532002=x , 41.141556.103553133561.06844.324ˆ2002=⨯+=y根据此表可计算如下结果：102221027.223)47.32735()1()(⨯=⨯=-⋅=-∑n x x x tσ92220021002.5)47.327356.103553()(⨯=-=-x x ，109222/1027.21002.52411506.10650739.241.14155)()(11ˆ)2(ˆ⨯⨯++⨯⨯±=--++⋅⋅-±∑x x x x n n t yt f f σα=实验内容与数据3：表3给出某地区职工平均消费水平t y ，职工平均收入t x 1和生活费用价格指数t x 2，试根据模型t t t t u x b x b b y +++=22110作回归分析报告。

计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。

上机操作步骤详解及分析假设检验部分类型一：会利用软件处理σ2已知关于μ的假设检验以及σ2未知关于μ的假设检验【例一】某车间用一台包装机包装葡萄糖。

袋装糖的净重量是一个随机变量，它服从正态分布。

当机器正常运行时，其均值为0.5KG ，标准差为0.015KG 。

某日开工后为检验及其运转是否正常，随机的抽取了它所包装的糖9袋，称得净重为（KG ）：0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512问：机器运转是否正常？（假设样本方差不变） 仍然为上题，但如果方差未知的情况下呢？因为是研究型假设故0H :u=0.5 1H ：u<>0.5第一步：将数据移入第二步：关闭后再次把数据打开，按如下路径打开下一个对话框第三步：根据已知的均值和标准差输入下列对话框（注意：是标准差，如果题目告诉的是方差，则还要进一步转化成为标准差）第四步：点击OK后，得到如下结果，并分析该题的方差已知，故看Z-statistic的P值，因为0.0248<a/2=0.025，故拒绝原假设，结论为：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常若该题的方差未知，则看t-statistic的P值，结论依然是：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常类型二：会利用软件处理来自两个正态总体均值的假设检验：等方差和异方差【例2】用两种方法（A、B）测定冰从-0.72摄氏度变为0摄氏度的比热。

测得下列数据：两个样本独立且来自与方差相等的两个正态总体方法A 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.0380.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02方法B 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.9579.971、两种方法是否具有显著性差异2、A方法是否比B方法测得的比热要大？解析：该题属于双样本的等方差检验，故在EXCEL背景下操作第一小问：第一步：移入数据，将原本的两行数据，分别调整为一行第二步：EXCEL的调试，“工具”——“加载宏”后选择如下选项：第三步：点击“工具”——“数据分析”——“t检验-双样本等方差检验”第四步：输入相应的数据第五步：分析相应结果解析：第一小问只需判断是否有显著性差异，也就是说只需要判断A U 与B U 是否相等,属于双侧检验，在统一用P(T<=t) 单尾分析的时候，与的是a/2比较0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0如上图结果所示，P(T<=t) 单尾=0.001276<a/2=0.025，所以拒绝原假设，也就是说在5%的显著性水平下，方法A 和方法B 具有显著性差异第二小问：解析：第二小问不同于第一小问，判断的是A 与B 的大小，是研究型假设检验， 将认为研究结果是无效的说法或理论作为原假设H00H ：AU<=B U 1H ：A U >B U因为是单侧检验，故与a 相比，因为P(T<=t) 单尾=0.001276<a=0.05，所以拒绝原假设，结论是在5%的显著性水平下，A 方法测得的比热比B 方法的大【例3】下表给出两位文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的单字的比例 马克吐温0.225 0.262 0.217 0.240 0.2300.229 0.235 0.217 斯诺特格拉斯0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.2200.201两组数据均来自正态总体，且方差相等。

计量经济学上机实验手册标准化工作室编码[XX968T-XX89628-XJ668-XT689N]实验三异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。

熟练掌握和运用Eviews软件的图示检验、G-Q检验、怀特（White）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。

实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。

农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。

为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：其中，Y表示农村家庭人均消费支出，X1表示从事农业经营的纯收入，X2表示其他来源的纯收入。

表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。

注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。

资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。

实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。

二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。

②Scat X2 Y从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。

2.数据取对数处理Genr LY=LOG(Y)Genr LX1=LOG(X1)Genr LX2=LOG(X2)三、模型OLS参数估计与统计检验LS LY C LX1 LX2得到模型OLS参数估计和统计检验结果：Dependent Variable: LYMethod: Least SquaresSample: 1 31LX1Adjusted R-squared . dependent var. of regression Akaike infocriterionSum squared resid Schwarz criterionLog likelihood F-statistic【注意：在学术文献中一般以这种形式给出回归方程的输出结果，而不是把上面的软件输出结果直接粘贴到文章中】可决系数，调整可决系数，显示模型拟合程度较高;同时,F 检验统计量，在5%的显着性水平下通过方程总体显着性检验。

一.多元线性回归模型年份GDP（亿元）工业废气排放量(亿标立方米)总户口数（万户）1982 337.07 2439.55 1180.51 1983 351.81 2671.32 1194.01 1984 390.85 2833.93 1204.78 1985 466.75 3010.3 1216.69 1986 490.83 3076.18 1232.33 1987 545.46 3488.83 1249.51 1988 648.3 3552.15 1262.42 1989 696.54 3616.13 1276.54 1990 781.66 3534.92 1283.35 1991 893.77 3999.94 1287.2 1992 1114.32 4418.08 1289.37 1993 1519.23 3859.24 1294.74 1994 1990.86 4183.77 1298.81 1995 2499.43 4624.55 1301.37 1996 2957.55 4756.89 1304.43 1997 3438.79 4754.47 1305.46 1998 3801.09 4912.36 1306.58 1999 4188.73 4946.65 1313.12 2000 4771.17 5755.23 1321.631.数据的输入2数据描述(1).数据的查看方式(2).数据的统计性质3.多个序列的走势图4.生成新的序列4.多元回归分析由图知，回归方程为LNGDP=4.28LNGY-4.21LNHK=1.83，并且通过了F检验和t检验，并且可决系数为0.905301，调整后的可决系数为0.893464，表明建立的回归方程的统计性质是是比较好的。

可以看出实际值和拟合值是非常的接近的。

可以看出残差在0的上下摆动，可以对其进行正态性检验。

通过正态性检验。

二.异方差的检验与处理(1)采用OLS估计通过了T检验和F检验(2)观察e2—X图。

计量经济学上机操作大小写没有区别一、图形趋势图PLOT相关图(散点图) SCA T二、OLS回归模型一元：LS Y C X （Y指被解释变量，X指解释变量，下同）多元：LS Y C X1 X2 X3三、非线性回归模型1、可线性化(重点掌握)如：LNY=a + bLNX则LS LOG(Y) C LOG(X)以及多项式模型、指数模型、幂函数等。

2、不可线性化如：Y=a(X-b)/(X-c)则(1) 设定待估参数的初始值。

方式1：使用PARAM命令，格式为：PARAM 1 初始值1 2 初始值2 ……方式2：在工作文件窗口中双击序列C，并在序列窗口中直接输入参数的初始值(2)估计非线性模型NLS Y= C(1)*(X-C(2))/(X-C(3))四、多重共线性1、简单相关系数检验COR X1 X2 X3 X42、某一解释变量(如X1)的VIFLS X1 C X2 X3 X4VIF=1/(1-R2)3、某一解释变量(如X1)的TOLTOL=1/VIF=1-R24、采用逐步回归法建立最终方程五、异方差见习题1、Goldfeld-Quandt 检验Sort xSmpl 1 24Ls y c xRss1=Smpl 37 60Ls y c xRss2=F=rss2/rss1= >F0.05(22,22) ≈2.05模型存在异方差。

2、White检验Smpl 1 60Ls y c x在方程窗口点View/residual/white………χ（2）=5.99,nR2= ,> 2.005或P=0.0044结论：3、Glejser检验(假定h=1时)Ls y c xGenr e1=abs(resid)Ls e1 c xF= ，或P=结论：4、Park检验Ls y c xGenr lne2=log(resid^2)Genr lnx=log(x)Ls lne2 c lnxF= , 或P=结论：5、wls估计ls y c xgenr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）ls(w=w1) y c xYˆ=再次用WHITE 检验法检验此模型是否存在异方差。

《计量经济学》上机实验报告样板《计量经济学》上机实验报告样板实验名称：单变量线性回归模型实验时间：xxxx年xx月xx日实验目的：通过对单变量线性回归模型的实验学习，掌握计量经济学中的基本数据处理方法，理解回归模型的建立和应用。

实验内容：使用给定的数据集，运用最小二乘法估计单变量线性回归模型的参数，并进行模型评估、推断统计和预测。

具体步骤如下：1. 数据准备：导入实验所需数据集，并进行数据的初步查看和处理，包括缺失值处理、异常值检测等。

2. 模型建立：选择合适的变量，建立单变量线性回归模型，确定模型的形式。

3. 参数估计：使用最小二乘法估计模型的参数，计算斜率和截距，并进行显著性检验。

4. 模型评估：通过残差分析、拟合优度等指标，评估模型的拟合效果和可解释性。

5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，包括置信区间估计、假设检验等，判断回归系数是否显著。

6. 预测应用：应用模型进行预测，给出对新数据的预测结果，并分析预测的可信度。

实验结果及分析：1. 数据准备：对实验所用数据进行初步查看后发现，数据集中存在缺失值和异常值，需要进行处理。

经过处理后，得到完整的数据集。

2. 模型建立：根据实验要求，选择自变量X和因变量Y，建立线性回归模型。

假设模型为Y = β0 + β1X，其中Y为因变量，X为自变量。

3. 参数估计：使用最小二乘法对模型进行参数估计，计算出斜率β1和截距β0。

斜率β1表示X对Y的影响程度，截距β0表示当X为0时，Y的取值。

4. 模型评估：通过残差分析和拟合优度等指标，评估模型的拟合效果。

残差分析结果显示，残差的分布符合正态分布，拟合优度指标R^2较高，表明模型的拟合效果较好。

5. 推断统计：对模型参数进行推断统计，计算出斜率和截距的置信区间估计，并进行假设检验。

结果显示，斜率和截距的置信区间不含0，说明回归系数是显著的。

6. 预测应用：应用建立好的模型对新的数据进行预测。

根据模型得到的预测结果，并分析了预测结果的可信度。

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、运行Eviews；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、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成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\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件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】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。

课程安排：8学时，2学时/次第一次E v i e w s和一般过程介绍第二次多元回归分析、G r a n g e r因果检验第三次时间序列分析---A R M A、G A R C H第四次时间序列分析---G r a n g e r协整和E C M模型目录1 Eviews和一般过程介绍 (2)1．1Eviews (2)1．1．1Eviews (2)1．1．2 Eviews主要窗口介绍 (3)1．1．3Eviews的一些“习惯” (5)1．2一般的实验过程 (5)1．2．1一般的实验过程 (5)1．2．2实例操作 (5)2多元回归分析和Granger因果检验 (16)2.1多元回归分析 (16)2．2Granger因果检验 (21)3时间序列分析 (26)3．1ARMA (26)3．2GARCH (31)4协整和ECM模型 (35)1 Eviews和一般过程介绍1.1Eviews1.1.1EviewsEviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。

Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP，是美国QMS 公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。

它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。

Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。

正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。

虽然Eviews是经济学家开发用以处理时间序列数据的时间序列软件包，而且主要用于经济学领域，但是使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值，因此Eviews的应用范围并不局限于处理经济时间序列，包括科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等也可以采用Eviews进行处理。

计量经济学上机实验西安郵電大学《计量经济学》课内上机实验报告书系部名称：经济与管理学院学生姓名：专业名称：班级：时间：2011-2012（2）1、教材P54 11题2、教材P91 10、11题3、教材p135 7、8题11、下表是中国1978-2000年的财政收入Y和国内生产总值（GDP）的统计资料。

单位：亿元年份Y GDP 年份Y GDP 1978 1132.26 3624.1 1990 2937.10 18547.9 1979 1146.38 4038.2 1991 3149.48 21617.8 1980 1159.93 4517.8 1992 3483.37 26638.1 1981 1175.79 4862.4 1993 4348.95 34634.4 1982 1212.33 5294.7 1994 5218.10 46759.4 1983 1366.95 5934.5 1995 6242.20 58478.1 1984 1642.86 7171.0 1996 7407.99 67884.6 1985 2004.82 8964.4 1997 8651.14 74462.6 1986 2122.01 10202.2 1998 9875.95 78345.2 1987 2199.35 11962.5 1999 11444.08 82067.5 1988 2357.24 14928.3 2000 13395.23 89403.6 1989 2664.90 16909.2 要求，以手工和运用EViews软件（或其他软件）：（1）作出散点图，建立财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归模型，并解释斜率的经济意义；（2）对所建立的回归模型进行检验；（3）若2001年中国国内生产总值为105709亿元，求财政收入的预测值及预测区间。

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/12/11 Time: 11:26Sample: 1978 2000Included observations: 23Variable Coefficient Std. Error t-StatisticProb.C 556.6477 220.8943 2.519973 0.0199X 0.119807 0.005273 22.72298 0.0000 R-squared 0.960918 Mean dependent var 4188.627 Adjusted R-squared 0.959057 S.D. dependent var 3613.700 S.E. of regression 731.2086 Akaike info criterion16.11022Sum squared resid 11227988 Schwarz criterion 16.20895 Log likelihood -183.2675 F-statistic 516.3338 Durbin-Watson stat 0.347372 Prob(F-statistic) 0.000000020000400006000080000100000788082848688909294969800Y X1.通过已知数据得到上面得散点图，财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程： ?i=556.6477 + 0.119807Xi（220.8943）（0.005273） t=(2.519973) (22.72298)r 2=0.960918 F=516.3338 ?σ=731.2086 估计的解释变量的系数为0.119807，说明国内生产总值每增加一元，财政收入将增加0.119807元，符合经济理论。

计量经济学上机考核软件使用说明注意：考生必须携带身份证和学生证才能参加考试。

不得携带任何资料、U盘、手机等物品，否则视为作弊处理。

1、在桌面上有一个“考核软件”图标，双击该图标即可启动考核软件，界面如下：2、输入考生正确的学号和姓名后按回车键出现下面的考试信息提示：3、单击“开始考试并计时”按钮开始正式考试，考试的操作界面如下图所示：窗口上方显示考生的相关信息、考试的剩余时间、题目类型、题号及分值。

（监考教师将会认真核查考生身份，发现替考者将严肃处理）考生根据题目的类型和内容，在题目下方的答题区进行相应的答题操作。

单选题和多选题直接在答题区用鼠标选中或取消选中进行操作即可；判断题：正确填1，错误填0；填空题在答题区直接填入汉字、字母、数字或公式（注意：字母、数字或公式应在英文半角状态下输入）。

单击“首题”、“上一题”、“下一题”、“末题”按钮，可以选择题目。

4、对于操作题，系统已经给出如下图所示的操作提示：考生在做操作题时，要先启动EViews软件。

题目给出的统计数据选中后可以通过按Ctrl+C复制到剪贴板中，然后粘贴到EViews软件的数据输入窗口中或者粘贴到Excel软件中。

考生根据EViews软件的操作过程回答四个问题，并将结果填入考核软件操作题答题区对应的四个空白位置。

（注意：数据均四舍五入保留小数点后4位，并在英文半角状态下输入数据或公式，中间不得有空格）（交卷前请先关闭EViews软件窗口和其它软件窗口，否则影响系统评分。

）5、考生做完所有的题目后，单击“交卷”按钮提交试卷，将显示如下提示信息：回答“是”以后，将显示如下提示信息：单击“确定”按钮后，考生完成考试的全过程，结束考试离开考场。

《计量经济学》上机指导手册南京财经大学经济学院数量经济教研室前言《计量经济学》作为经济学专业的核心课程之一，在我校已开设多年。

多年的教学实践活动中，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、加强具体操作等方面有着重要的作用，我们也在过去的教学活动中采用了多种版本的计量经济学软件，包括TSP、EViews、SPSS、SAS 等。

从2002 年以来，在我们的《计量经济学》教学活动中，EViews 逐渐成为了计量经济学本科教学的基本使用软件。

实践证明，EViews 在辅助教学、科研等方面具有自身的特色和优良的性能。

为此，我们编写了这本上机指导手册，目的在于加强对我校《计量经济学》的建设，完善《计量经济学》的课程体系，为同学们提供更好的教学服务产品。

本手册的基本框架是由两部分组成：一部分为EViews 的基本操作，主要介绍EViews 的基本功能和基本操作；另一部分则是配合我们所编写的《计量经济学——理论、方法、EViews 使用》教材，按照教材的体系和教学大纲的要求，对若干《计量经济学》知识的重点、难点和基本点、对一些具体的案例、练习等进行了具体的上机示范说明，以达到帮助同学们更好的学习、理解《计量经济学》之目的。

由于我们才疏学浅，领悟EViews 的精髓不深，手册中肯定存在不足与错误，所有这些不足与谬误完全由我们负责。

因此，恳请各位同学、各位老师批评指正，对这本手册进行品头论足，帮助我们进一步修订、完善上机指导手册。

南京财经大学经济学院数量经济教研室目录第一部分Eviews基本操作 1 第一章预备知识 1 第二章Eviews的基本操作 6 第二部分上机实习操作17 第三章简单线性回归模型与多元线性回归模型17 第四章多重共线性23 第五章异方差性32 第六章自相关性35 第七章分布滞后模型与自回归模型38 第八章虚拟变量42 第九章联立方程模型44第一部分Eviews 基本操作第一章预备知识一、什么是EviewsEviews (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。

《计量经济学》上机指导手册中国农业大学经济管理学院农业经济系编写人：杨**2007 年 3 月制指导手册填写说明1、本模板旨在为部分有上机实验的教师提供一个参考样本。

2、表格各部分可自动加行、加页。

3、上机操作流程尽量详细具体，可将一些操作流程图和具体页面加在此处。

4、若本模板中的项目在实验中未涉及或实验中的项目在本模板中未涉及，可自行删除或增添。

5、实验时间部分，请填写每次实验的具体时间。

6、本模板只做了一次上机实验的样式，如上机次数较多，请自行增加，如：实验一、实验二……，依次类推。

7、若实验中有程序设计（如管理信息系统课程），如有已做好的源程序，且经过编译，需要学生按照程序功能完成程序的，可在备注中说明（如程序名称等相关信息）；如有其它需说明的情况，也请在备注中说明。

8、实验准备部分，请填写完成本次实验所需的相关知识基础。

8、每个表格中输入的内容请用宋体五号字，行间距为18磅，段后0.5行；若遇特殊情况，如表格跨页断行、图片放置等问题，可自行调整。

9、感谢各位老师的合作。

上机实验（一）EViews 软件基本操作和基本统计分析【实验目的】1、掌握如何建立工作文件、常用命令及相应的菜单操作。

2、能够熟练应用计量经济学软件Eviews进行数据相关、回归和预测分析。

【实验要求】根据你学过的经济理论(如消费函数\投资函数\生产函数)和你所感兴趣的经济问题，设计一个一元线性回归经济模型。

从有关的统计资料（如中国经济统计年鉴）中查到变量的数据。

然后，用这些数据对你设定的模型作回归分析，并解释你得到的回归分析结果。

【实验准备】1、实验之前复习相关的课堂理论学习；2、准备建立一元线性回归模型的宏观经济数据；3、熟悉课堂学习过的EViews操作命令。

【实验内容】1、EViews如何安装？2、如何创建EViews工作文件？3、打开、编辑、调用序列、由已有的序列生成新序列。

4、如何对序列进行描述统计和相关关系观察?5、如何进行回归分析？6、如何进行预测？【上机操作流程】1、如何安装EViews？2、如何创建工作文件（workfile）？（1）点击File / New / Workfile，进入工作文件定义对话框；（2）在工作文件定义对话框选择数据频率（季度、月度、周、天、非日期），输入数据年度：1980 2004；季度：1980:1 2004:4；月度：1980:01 2004:12；周和天：12:31:2002 (月日年)；非日期：1 100（3）保存新建立的工作文件：file / save (save as)(4) 调用建立的工作文件：file / open / workfile(5) 调整工作文件的时间范围：点击procs / change workfile range, 输入新的时间范围。

计量经济学stata上机教程2021计量经济学上机教程1Stata操作基础主要内容：1. Stata的特点与功能2. Stata的界面管理3. Stata的命令语法4. 数据处理5. 统计描述、制图与输出结果6. log文档与do文档7. 常用函数8. Stata的帮助系统与学习资源 9. 课后练习1. Stata的特点与功能? 将统计功能与计量分析完整地结合起来。

不仅可以实现诸多统计分析方法，比如描述统计、假设检验、方差分析、主成分分析等，而且可以实现多种计量经济模型的估计和检验，包括经典单方程回归模型、方程组模型、微观数据模型（离散选择模型、计数模型、截断模型、归并模型等）、时间序列数据模型（ARMA、VAR、GARCH等）以及面板数据分析。

? 强大的数据处理功能。

? 精致的作图功能。

? 丰富的网络资源。

Stata 12有各种版本，其中尤以SE（特殊版）最为常用。

用户可以在命令栏中输入about1命令查看所安装的版本信息。

不同的版本对于样本容量、变量个数、矩阵阶数等有着不同的限制，用户可以通过以下命令了解和改变这些设定：memory set memory 10m set matsize 250 set maxvar 2500 help limits 显示目前存储空间设定存储空间的大小设定最大矩阵阶数设定最大变量数（最小设定为2048）显示Stata的各种极限query memory 查看目前实际设定的存储空间2. Stata的界面管理? 首次打开Stata，将会出现一个询问是否进行更新的对话框。

用户可根据需要进行选择。

一般而言，更新与否不会影响基本功能的实现。

如果需要进行官方最新命令或内容的更新，可在command窗口输入update all；更新完成后需要输入update swap，才能确保以新文件覆盖旧文件。

在Stata 12版中，则不需要输入update swap。

? 主菜单介绍主菜单一般包括上述8个下拉式菜单。