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Eviews数据统计与分析教程 PPT

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《Eviews数据操作》课件

《Eviews数据操作》课件

演示如何汇总和计算变量的统计特 征，如均值、标准差和百分位数。
2
保存数据集
探索将数据保存到本地磁盘以及如何以不同的格式（如CSV、Excel等）导出数据。
3
数据备份
分享数据备份的重要性和最佳实践，以确保数据的安全性和可靠性。
四、加入数据
1 外部数据源
2 内部数据源
3 数据链接
了解如何从外部数据源引入 数据，如数据库、API等。
探索如何将其他Eviews数据 文件和工作簿中的数据合并 到当前项目中。
学会如何建立数据链接，以 便在原始数据发生变化时自 动更新。
五、导入数据
1
文本文件导入
演示如何从文本文件（如CSV、TXT等）中导入数据，讨论不同的导入选项和参数 设置。
2
Excel文件导入
介绍如何从Excel文件中导入数据，包括多个工作表和自定义格式的读取。
3
其他文件格式
探索支持的其他数据格式，如JSON、XML等，并了解如何正确解析和导入这些文 件。
六、数据编辑与选择
数据编辑
学习如何编辑和修改数据的内容，包括添加、删除和 替换值。
数据选择
探索如何根据条件和筛选准则选择和过滤数据，以便 进行精确和重点分析。
七、变量编辑
变量创建
讨论如何创建新的变量，包括基本 算术运算、逻辑运算和函数计算。
变量转换
变量汇总
介绍不同的变量转换技术，如对数、 差分和滞后，以及它们在数据分析 中的应用。
数据转换
探索不同的数据转换技术，如标 准化、归一化和对数变换，并了 解它们在数据分析中的应用。
数据汇总
掌握如何对数据进行汇总和聚合， 从简单的统计量到复杂的分组和 子集分析。

详细EVIEWS面板数据分析操作37页PPT

详细EVIEWS面板数据分析操作37页PPT
23、一切节省，归根到底都归结为时间的节省。——马克思 24、意志命运往往背道而驰，决心到最后会全部推倒。——莎士比亚
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
详细EVIEWS面板数据分析操作
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
Hale Waihona Puke 21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈

《Eviews数据操作》ppt课件

《Eviews数据操作》ppt课件

§5.1.6 逻辑表达式
使用逻辑表达式来计算真假值。逻辑表达式能作为数学表达式的一 部分、样本描绘的一部分或在程序中作为if判断的一部分。例如： incm>5000 这个表达式允许我们选择特殊条件的观测值，incm值大于 5000，那么就得到真值，否那么得到假值。
通常，逻辑表达式中常用到比较运算符‘<、<=、>、>=、=、<>’。 另外，还可以使用逻辑运算符‘and’、‘or’组成更复杂的逻辑表达 式。例如：incm>5000 and educ>=2000。注意：Eviews用1表示真，用0 表示假。因此，可以用逻辑值参加数学运算。例如：
§5.2.1 建立一个新序列
选择quick/generate series…或者单击工作文件工具条上的 “genr〞按钮。Eviews会弹出一个窗口，你只要在上面的编辑 框中写上分配表达式，并在下面编辑框中写上相应的样本空间 即可。另外，你写入的表达式在计算时是针对每一个观测值的。
§5.2.2 根本的赋值表达式
§5.3.2 在组中使用自动序列
在组中使用自动序列是非常有用的，可以象通 常那样建立一个组，并在组中建立自动序列。首先 选取主菜单上的bojects/new object/group，然后键 入 cp、log〔cp〕 ，这样就建立了一个包含两个序 列的组，包含的两个序列：一个cp序列，一个是自 动序列log〔cp〕。我们也可以在估计方程中使用自 动序列。
含了前几项的累加和。这就是动态分配。
§5.2.5 暗示分配
通过在表达式左端的简单的表达式，你可以完成暗示分配 操作。例如：log〔y〕=x 那么按 y=exp〔x〕 计算。
通常Eviews只能处理： + - * / ^ log〔 〕 exp〔 〕 sqr〔 〕 d〔 〕 dlog〔 〕 @inv 〔〕 这几种运算的暗示操作。除此以外其他的运算就不行了。 例如：@tdist〔y,3〕=x ， 就不可以了。 另外，Eviews也不能在等号左边屡次出现目的序列的情况， 例如：x+1/x=5就不可以。以上提到的两种情况Eviews都会出现 提示信息。

eviews基本操作介绍ppt课件

eviews基本操作介绍ppt课件
课件部分内容来源于网络，
18
工作文件的相关操作
EViews中最重要的窗口就是工作文件窗口。工作文 件窗口提供了一个在给定工作文件或者工作文件页下
的所有对象的目录。工作文件窗口也提供了一些处理
工作文件和工作文件页的工具。
课件部分内容来源于网络，
19
1. 工作文件窗口
窗口的最上端显示工作文件的名称和完整路径。下面是工具条，工具条下 面 是 两 行 信 息 栏 ， 其 中 “ Range” 代 表 数 据 区 间 ； Sample 代 表 样 本 区 间 ； “Display Filter”可以限定工作文件目录中显示的对象。双击可改变数据的样本 区间和显示对象的限制条件。下面是工作文件对象目录，不同类型的对象有不 同类型的图标。所有的工作文件都有c和resid两个序列对象，c代表系数向量， resid代表最近一次预测后的残差。
课件部分内容来源于网络， 31
4. 对象类型
除了序列对象和方程对象外还有许多其他类型的对象，每 种对象在对象集合中都有一个特定的图标表示。对象集合虽 然也是对象但对象集合没有图标，因此工作文件和数据库不
差值的分布图，一个方差视图包含估计参数的协方差矩阵以
及各种参数检验的说明。
课件部分内容来源于网络，
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课件部分内容来源于网络，
29
可以用EViews工作文件窗口菜单上的“View”或对象窗口工 具栏上的“View”来改变对象的视图。一个对象视图的变化并不 改变对象中的数据，仅仅是显示形式改变了。
课件部分内容来源于网络，
26
1. 对象中的数据
不同对象包含着多种不同的信息，比如说序列对象、 矩阵对象、向量对象等主要包含数值方面的信息；方程 对象和系统对象包含方程或系统的完整的信息，除了包

最新Eviews数据统计与分析教程12章-面板数据(Panel-Data)模型教学讲义ppt

最新Eviews数据统计与分析教程12章-面板数据(Panel-Data)模型教学讲义ppt

EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入
（1）堆积数据 在含有Pool对象的工作文件中，打开Pool对象，单击其工具 栏中的“View”|“Spreadsheet（stacked data）…”选项，在弹 出的对话框中输入序列名称。如果是已经存在的序列， EViews会显示出序列中的数据；如果是不存在的序列 ， EViews会根据Pool对象的截面成员标识名称建立新的序列对 象。在该对话框中输入完序列名称后单击“OK”按钮，即可 得 到图 12-3 所示 的堆 积形式 的 数据表 。 点击工 具 栏中的 “Edit+/-”键可对数据进行编辑，用户可用手动方式逐个进 行输入，也可以通过“复制粘帖”方式输入。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
3.Pool对象数据的分析 打开Pool对象窗口，选择工具栏中的 “View”|“Descriptive Statistics…”选项，得到下图所示的对话框。
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
2.Pool对象数据的输入 （1）堆积数据 如果用户采用导入方式输入数据，可在Pool对象窗口工具栏 中选择“Proc”|“Import Pool data（ASCII,XLS,WK?）…”选 项，然后在弹出的窗口中选择源文件的路径和名称后会得到 下图所示的导入数据的对话框。
EViews统计分析基础教程
EViews统计分析基础教程
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的基本操作
1.Pool对象的建立
在Pool对象的编辑窗口中输入截面成员的标识名称，例如做 中国省际面板数据分析时，选取中部五省份为截面成员，即 湖南、湖北、河南、江西和安徽，分布用字母HN,HB，HE， JX，AH表示。这些截面成员各名称之间可用空格隔开，也 可以通过回车键进行换行，即每一个名称占一行。需注意的 是，截面成员的标识名称的设定需简单，便于操作。通常可 以在截面成员标识名称前加下划线“_”。如下图所示。

详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT

详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT

谢谢！
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
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47、采菊东篱下，悠然见南山。
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48、啸傲东轩下，聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
•
Байду номын сангаас
50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿

应用eviews进行面板数据分析PPT课件


为 k 1 阶回归变量列向量（包括 k 个回归量），为 k 1 阶回归系数列向量，对于不同个
体回归系数相同，yit 为被回归变量（标量），it 为误差项（标量），则称此模型为个体固 定效应模型。
个体固定效应模型（3）的强假定条件是，
E(iti, Xit) = 0, i = 1, 2, …, N
i 作为随机变量描述不同个体建立的模型间的差异。因为i 是不可观测的，且与可观测 的解释变量 Xit 的变化相联系，所以称（3）式为个体固定效应模型。
LOG(CP1996) LOG(CP2000)
9.4
LOG(CP1997) LOG(CP2001)
LOG(CP1998) LOG(CP2002)
9.2
LOG(CP1999)
9.0
8.8
6000
8.6
5000
8.4
4000
8.2
3000 2000
IP
8.0
2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 7.8
panel 原指对一组固定调查对象的多次观测，近年来 panel data 已经成为 专业术语。
面 板 数 据 从 横 截 面 （ cross section ） 看 ， 是 由 若 干 个 体 （ entity, unit, individual）在某一时点构成的截面观测值，从纵剖面（longitudinal section）看 每个个体都是一个时间序列。
(1)
其中 yit 为被回归变量（标量），表示截距项，Xit 为 k 1 阶回归变量列向量（包括 k 个回
归量），为 k 1 阶回归系数列向量，it 为误差项（标量）。则称此模型为混合模型。混合
模型的特点是无论对任何个体和截面，回归系数和都相同。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析课件.ppt


再检验只含截距项的模型，最后检验二者都不含的模型。并且认为，只有三个模
型的检验结果都不能拒绝原假设时，我们才认为时间序列是非平稳的，而只要其
中有一个模型的检验结果拒绝了零假设，就可认为时间序列是平稳的。
精品
分析数据的平稳性软 件 操 作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应的Pool序列名
精品
协整检验 说 明
原：不存在协整
面板数据的协整检验方法可以分为两大类，一类是建立在Engle and Granger二 步法检验基础上的面板协整检验，具体方法主要有Pedroni检验和Kao检验；另 一类是建立在Johansen协整检验基础上的面板协整检验。
1．Pedroni检验 2．Kao检验 3．Johansen面板协整检验
精品
协整检验操作
Pool序列的协整检验 ※在EViews中打开pool对象，选
择Views/ Cointegration Test…， 则显示协整检验的对话框。
图10.6 面板数据的协整检验的对精话品框
Pedroni检验：
原假设：无协 整关系
此栏目下P值 均小于0.05 存在协整关系
此栏目下P值均 两个小于0.05 存在协整关系 一个大于0.05， 不支持协整
精品
思路一：变量之间是非同阶单整 ：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
精品
方式二（方式是否正确，有待考证）

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例 ppt课件

此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
EVIEWS面板数据分析操作教程及
实例
12
思路二 变量之间是同阶单整：协整检验
请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3 协整检验通过：
只有此处小于 0.05,说明除此 法外都认为非
平稳
各种方法的结果(E除VIEBWrSe面i板tu数n据g分检析操验作教外程)及都接受原假设， I?
存在单位根，是非平稳的。 实例
9
例10.4中I?的一阶差分变量的所有方法的单位根检验结果:
所有P值均小于 0.05，说明平稳
各种方法的结果都EV拒IEW绝S面原板数假据分设析，操作所教程以及可
目的：防止虚假回归或伪回归
方法：
相同根下：LLC、Breintung 、 Hadri
不同根下：IPS、ADF-Fisher 和PP-Fisher5
模式：
三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无（对面板序列绘制时
序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。
以得出结论： I?是I(1)的。 实例
10
第三步 平稳性检验后分析路径选择
平稳性检验后若： 变量之间是非同阶单整 请点 思路一 序列变换 变量之间是同阶单整 请点 思路二 协整检验
EVIEWS面板数据分析操作教程及
实例
11
思路一：变量之间是非同阶单整 ：序列变换
◎变量之间是非同阶单整的指即面板数据中有些序列平稳而有些序列不平稳，

详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT


40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
详细的EVIEWS面板数据分析操作
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
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和残差（Residual）。实际值和拟合值越接近，方程拟
合效果越好。
大家好
9
三、多元线性回归模型
通常情况下，将含有多个解释变量的线性回归模型（多 元线性回归模型）写成如下形式，
yi = 0 + 1 x1i +2 x2i+3 x3i+…k xki + ui （i=1， 2，…，n）
其中，y为被解释变量，也被称为因变量；x为解释变量 或自变量；u是随机误差项（random error term）， 也被称为误差项或扰动项； n为样本个数。
大家好
17
五、 线性回归模型的检验
1.拟合优度检验
拟合优度检验用来验证回归模型对样本观测值（实
际值）的拟合程度，可通过R2统计量来检验。
大家好
18
五、 线性回归模型的检验
1.拟合优度检验
公式
三者的关系为
TSS = RSS +ESS
TSS为总体平方和， RSS为残差平方和， ESS为回归
条件不成立是，称该回归模型存在异方差问题。
大家好
13
四、 线性回归模型的基本假定
假定2：不同样本点下的随机误差项u之间是不相关的， 即
Cov（ui，uj）=0，i≠j，i，j=1，2，…，n
其中，cov表示协方差。当此假定条件不成立时，则 称该回归模型存在序列相关问题，也称为自相关问题。
大家好
14
四、 线性回归模型的基本假定
假定3：同一个样本点下的随机误差项u与解释变量x之
间不相关，即，2，…，n
大家好
15
四、 线性回归模型的基本假定
假定4：随机误差项u服从均值为0、同方差的正态分布， 即
u ～N（0，σ2）
如果回归模型中没有被列出的各因素是独立的随机变
量，则随着这些随机变量个数的增加，随机误差项u服
2.方程对象
EViews5.1提供了8种估计方法： “LS”为最小二乘法； “TSLS”为两阶段最小二乘法； “GMM”为广义矩法； “ARCH”为自回归条件异方差； “BINARY”为二元选择模型，其中包括Logit模型、 Probit模型和极端值模型； “ORDERED”为有序选择模型； “CENSORED”截取回归模型； “COUNT”为计数模型。
总之，最小二乘原理就是选择样本回归函数使得y的估计值 与真实值之差的平方和最小。
大家好
4
一、普通最小二乘法（OLS）
2.方程对象
选择工作文件窗口工具栏中的“Object”| “New Object”| “Equation”选项，在下图所示的对话框中输入方程变量。
大家好
5
一、普通最小二乘法（OLS）
yt= b1 + b2xt + et 其中，et为残差项，
5-3式为估计方程，b1 和b2分别为B1和B2的估计量，
因而
e = 实际的yt –估计的yt
大家好
3
一、普通最小二乘法（OLS）
1.最小二乘原理 估计总体回归函数的最优方法是选择B1和B2的估计量b1 ， b2，使得残差et尽可能达到最小。 用公式表达即为
变量的系数，在参数估计过程中该常数项始终取值为1。
因而模型的解释变量个数为k+1.多元回归模型的矩阵形
式为
Y = X + u 其中，Y是因变量观测值的T维列向量；X是所有自变量 （包括虚拟变量）的T个样本点观测值组成的T×（k+1） 的矩阵；是k+1维系数向量；u是T维扰动项向量。
大家好
12
四、 线性回归模型的基本假定
条直线能反映出该组数据的变化。
如果用不同精度多次观测一个或多个未知量，为了确定各未 知量的可靠值，各观测量必须加改正数，使其各改正数的平 方乘以观测值的权数的总和为最小。因而称最小二乘法。
大家好
2
一、普通最小二乘法（OLS）
1.最小二乘原理
设双变量的总体回归方程为
样本回归函数为
yt= B1 + B2xt +μt
大家好
6
二、一元线性回归模型
1.模型设定
一元线性回归模型的形式为
yi = 0 + 1 xi + ui （i=1，2，…，n）
其中，y为被解释变量，也被称为因变量；x为解释变量或自 变量；u是随机误差项（random error term），也被称为 误差项或扰动项，它表示除了x之外影响y的因素，即y的变 化中未被x所解释的部分；n为样本个数。
线性回归模型必须满足以下几个基本假定：
假定1：随机误差项u具有0均值和同方差，即 E ( ui ) = 0 i=1，2，…，n Var ( ui ) = σ2 i=1，2，…，n
其中，E表示均值，也称为期望，在这里随机误差项u的 均值为0。Var表示随机误差项u的方差，对于每一个样 本点i，即在i=1，2，…，n的每一个数值上，解释变量y 对被解释变量x的条件分布具有相同的方差。当这一假定
大家好
7
二、一元线性回归模型
2.实际值、拟合值和残差 估计方程为
表示的是yt的拟合值， 和 分别是 0 和1的估计量。实 际值指的是回归模型中被解释变量（因变量）y的原始观测 数据。拟合值就是通过回归模型计算出来的yt的预测值。
大家好
8
二、一元线性回归模型
2.实际值、拟合值和残差
三条曲线分别是实际值（Actual），拟合值（Fitted）
从正态分布。
大家好
16
四、 线性回归模型的基本假定
假定5：解释变量x1，x2，…，xi是非随机的确定性变量， 并且解释变量间互不相关。则这说明yi的概率分布具有
均值，即
E（yi|xi）= E（0 +1xi +ui）=0 +1xi
该式被称为总体回归函数。 如果两个或多个解释变量间出现了相关性，则说明该模 型存在多重共线性问题。
第5章 基本回归模型的OLS估计
重点内容： • 普通最小二乘法 • 线性回归模型的估计 • 线性回归模型的检验
大家好
1
一、普通最小二乘法（OLS）
1.最小二乘原理
设（x1，y1），（x2，y2），…，（xn，yn）是平面直角坐 标系下的一组数据，且x1< x2<…< xn，如果这组图像接近 于一条直线，我们可以确定一条直线y = a + bx ，使得这
大家好
10
三、 多元线性回归模型
在多元线性回归模型中，要求解释变量x1，x2，…，xk之
间互不相关，即该模型不存在多重共线性问题。如果有 两个变量完全相关，就出现了完全多重共线性，这时参 数是不可识别的，模型无法估计。
大家好
11
三、 多元线性回归模型
通常情况下，把多元线性回归方程中的常数项看作虚拟