Eviews实验报告5

Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。

二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。

三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。

四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。

综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。

┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊分析国内生产总值与最终消费的关系一、研究的目的要求由于消费是所有经济行为有效实现的最终环节,唯有消费需求的不断上升才有经济增长的持久拉动力有经济增长的持久拉动力..而居民的消费水平在很大程度上又受整体经济状况的影响影响..国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,经济扩张时期经济扩张时期,,居民收入稳定居民收入稳定,GDP ,GDP 也高也高,,居民用于消费的支出较多居民用于消费的支出较多,,消费水平较高消费水平较高;;反之反之,,经济收缩时,收入下降收入下降,GDP ,GDP 也低也低,,用于消费的支出较少用于消费的支出较少,,消费水平随之下降消费水平随之下降..改革开放以来改革开放以来,,我国的GDP 不断增长的同时不断增长的同时,,人民的物质生活也在不断提高人民的物质生活也在不断提高..研究国内生产总值与最终消费的数量关系，对于探寻最终消费增长的规律性，预测最终消费的发展趋势有重大意义。

势有重大意义。

二、模型设定为了分析国内生产总值对消费的推动作用，选择中国国民最终消费为被解释变量（用Y 表示），选择中国国内生产总值为解释变量（用X 表示）。

搜集到以下数据。

数据。

中国国民收入与最终消费（单位：亿元）中国国民收入与最终消费（单位：亿元）年份年份 国内国内生产总值（亿元）元） 最终消费 年份年份国内生产国内生产总值（亿元）最终消费最终消费X Y X Y1978 3624.1 2239.1 1995 58478.1 36748.2 1979 4038.2 2633.7 1996 67884.6 43919.5 1980 4517.8 3007.9 1997 74462.6 48140.6 1981 4862.4 3361.5 1998 78345.2 51588.2 1982 5294.7 3714.8 1999 82067.5 55636.9 1983 5934.5 4126.4 2000 89468.1 61516 1984 7171 4846.3 2001 97314.8 66878.3 1985 8964.4 5986.3 2002 104790.6 71691.2 1986 1986 10202.2 10202.2 6821.8 2003 135822.8 77449.5 1987 1987 11962.5 11962.5 7804.62004 159878.3 87032.9 1988 1988 14928.3 14928.3 9839.52005 183217.4 97822.7┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊1989 1989 16909.2 16909.2 16909.2 11164.2 11164.2 2006 211923.5110595.31990 1990 18547.9 18547.9 18547.9 12090.5 12090.52007 249529.9 128444.6 1991 1991 21617.8 21617.8 21617.8 14091.9 14091.9 2008 316228.8 149000 1992 1992 26638.1 26638.1 26638.1 17203.3 17203.3 2009343464.7 176060.31993 1993 34634.4 34634.4 34634.4 21899.9 21899.9 2010 397983 148447.7 1994 1994 46759.4 46759.4 46759.4 29242.2 29242.2 29242.2为了分析居民最终消费（为了分析居民最终消费（Y Y ）和国内生产总值（）和国内生产总值（X X ）的关系，根据上表做如下散点图：点图：从散点图可以看出最终消费和国内生产总值大体呈现为线性关系，为分析中国居民最终消费水平随国民总收入变动的数量规律性，可建立如下简单回归模型：型：三、估计参数利用EViews 做简单线性回归分析的结果如下图所示：做简单线性回归分析的结果如下图所示：┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊ ┊ ┊ ┊ ┊订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为ttXY454948.007.17662ˆ+=（2377.4702377.470））(0.017318)t= (3.222798) (26.27036) 33317.1690957012.02===nFR。

图一 4、对GDP、EX作图分析 点击“view/ Multiple Graphs/line”，得到EX与GDP的曲线图。
图二 点击“view/ Multiple Graphs/XY line”得到下图。
图三 Xy line图中，横坐标表示表示EX出口额，纵坐标表示GDP生产总 值，从图中曲线的形状分析，EX与GDP的线性关系较强，有继续分析 的意义。 5、描述性统计 （1）、打开对象“EX”，点击“view/Descriptive statistics/Histogram and stats”,可得到EX的描述性统计量。 EX的描述性统计。 均值（mean）为1134213。 中位数（median）为429843。 最大值（maximum）为4673393、最小值（minimum）为2368，可 知EX序列数据跨度大。 标准差（std.dev）为1463811，说明Y序列数据离散程度大。
9、最终确定模型 综上所述，最终确定的模型为 LnEX = -7.756501 + 1.438620 LnGDP +0.574091AR(1) 该模型不仅与样本的拟合程度高，而且不存在自相关问题，具有对 显示经济现象进行解释与预测的意义。 经济分析：InGDP的系数为正，说明经济发展水平的提高的确可以 增加出口额，而这与现实经济现象也是一致的。 统计分析：R2 =0.995071，说明模型很好地拟合了样本，所有参数 的Prob(t-statistic) <0.05，说明显著性检验通过，D.W.= 1.898759, du <1.898759<4-du,说明模型不存在自相关问题。
图四 （2）、打开对象“GDP”，点击“view/Descriptive statistics/Histogram and stats”,可得到GDP的描述性统计量。

【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。

eviews实验报告‎总结eviews实‎验报告总结‎篇一：‎Evies‎实验报告实验报告‎一、实验数据：‎1994至2‎01X年天津市城镇居‎民人均全年可支配收入‎数据 1994至20‎1X年天津市城镇居民‎人均全年消费性支出数‎据 1994至201‎X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Ex‎c el，统计结果如下‎表1：表1‎1994年--20‎1X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=c‎n sum/price‎Xt=ine/pr‎i ce 得出Yt与X‎t的散点图，如图‎1.很明显，Yt和‎X t服从线性相关。

‎图1 Yt和Xt散点‎图3、应用统‎计软件EVies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‎E Vies软件，首先‎建立工作文件， Fi‎l e rkfile ‎,然后通过bject‎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：‎l s y c x,按‎E nter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：‎Y t=977.‎908+0.670X‎t s=(17‎2.3797) (0‎.0122) t=(‎5.673) ‎(54.95‎0) R2=0.99‎5385 Adjus‎t ed R2=0.9‎95055 F-st‎a tistic=30‎19.551 ‎残差平方和Sum s‎q uared res‎i d =125410‎8回归标准差S.E‎.f regress‎i n=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中的数分别为0.‎995385和0.9‎95055，计算结果‎表明，估计的样本回归‎方程较好地拟合了样本‎观测值。

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我国城镇居民彩电需求函数。

收入等级彩电拥有量Y（台/百户）人均收入X(元/年) iD困难户83.64 2198.88 0最低收入户87.01 2476.75 0低收入户96.75 3303.17 0中等偏下户100.9 4107.26 1中等收入户105.89 5118.99 1中等偏上户109.64 6370.59 1高收入户115.13 7877.69 1最高收入户122.54 10962.16 1【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1D2、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*D13、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：∧.57+=611XY012.0中高收入家庭：∧611.87331.57(+++-==012.0484)XX.Y003.0(.0009)89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。

计量经济学实验报告研究问题根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：),,,(εK L t 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 反映技术进步的影响。

表1列出了我国1994-2009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）。

实验要求建立我国国有独立核算工业企业生产函数。

实验步骤一、模型筛选(一)建立多元线性回归方程回归结果如下：图1因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：K L t Y 00998.171897.022674.90897.191+++-=∧（模型1）t ＝(-5.4) (0.862) (3.57) (40.44)999742.02=R 999677.02=R 57.15483=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0.71897，资金的边际产出为1.00998，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增9.22674亿元。

回归系数的符号和数值是较为合理的。

999742.02=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1看出，解释变量资金K 的t 统计量值为40.44，表明资金对企业产出的影响是显著的。

但是，模型中时间变量T 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 统计量较小的变量（即时间变量）而重新建立模型。

（二）建立剔除时间变量的二元线性回归模型回归结果如下：图2因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：K L Y 026137.1669964.02778.176++-=∧（模型2）t ＝(-5.76) (3.5) (62.79)999726.02=R 999684.02=R 95.23692=F（三）建立非线性回归模型——C-D 生产函数C-D 生产函数为：εβαe K AL Y =。

eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。

EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。

本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。

实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。

实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。

这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。

2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。

3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。

4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。

5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。

实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。

这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。

总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。

这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。

EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。

eviews实验报告Eviews 实验报告摘要Eviews 是一个被广泛应用于经济学、金融学等领域的计量经济学软件。

本实验报告通过一个具体案例，介绍了如何运用 Eviews进行数据处理、模型建立和分析。

通过对此案例的完整实施流程，读者能够了解到 Eviews 的基本使用方法以及它在实际经济问题中的应用能力。

引言Eviews（Econometric Views）是一种功能强大的计量经济学软件工具，能够处理和分析经济与金融数据。

它不仅仅是一个数据处理工具，还可用于建立经济模型、估计经济关系、进行预测以及进行模型检验等。

本实验报告将通过一个案例，介绍如何利用Eviews 进行数据处理、模型建立和分析。

数据处理在使用 Eviews 进行数据处理之前，首先需要准备好待分析的数据。

这些数据可以是收集到的实际数据，也可以是从其他来源获取的公开数据。

无论数据来源如何，都需要通过 Eviews 的数据导入功能将其导入到软件中。

在导入数据之后，可以使用 Eviews 的数据处理功能对数据进行清洗和转换。

例如，可以通过计算某个变量的平均值、标准差等统计指标，快速了解数据的基本特征。

此外，还可以使用Eviews 的图表功能绘制各种统计图表，如折线图、散点图等，以便更好地理解数据。

模型建立在数据处理完成后，可以根据研究目的建立相应的经济模型。

Eviews 提供了丰富的模型建立功能，可以根据需要选择不同的模型类型。

例如，可以建立回归模型、时间序列模型等。

对于回归模型，可以通过 Eviews 的回归分析功能进行模型的估计和检验。

此功能可根据输入的自变量和因变量数据，自动估计出回归方程的参数，并计算出各种统计指标。

通过对模型的参数估计和假设检验，可以判断模型的有效性。

分析和预测在模型建立完成后，可以利用 Eviews 的分析功能对模型进行进一步的分析和预测。

Eviews 提供了丰富的统计方法和技术，如方差分析、协整分析等，可以帮助用户深入理解模型关系。

计量经济学eviews实验报告计量经济学Eviews实验报告引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用统计学和数学方法来分析经济现象，并建立经济模型来预测和解释经济变量之间的关系。

Eviews是一种流行的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于经济学研究和实证分析。

一、数据收集与处理在进行计量经济学实验之前，首先需要收集相关的经济数据。

这些数据可以来自于各种来源，如经济统计局、金融机构或者自行收集。

然后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。

二、描述性统计分析描述性统计分析是计量经济学中的第一步，它通过计算数据的均值、方差、相关系数等统计量来描述数据的基本特征。

在Eviews中，我们可以使用各种命令和函数来进行描述性统计分析，比如mean、var、cor等。

通过描述性统计分析，我们可以对数据的分布和变化情况有一个初步的了解。

三、回归分析回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。

在Eviews中，我们可以使用OLS（Ordinary Least Squares）命令来进行回归分析。

首先，我们需要选择一个合适的回归模型，然后通过最小二乘法估计模型的参数。

通过回归分析，我们可以得到模型的拟合优度、参数估计值和统计显著性等信息，从而判断变量之间的关系和影响程度。

四、模型诊断与改进在进行回归分析之后，我们需要对模型进行诊断和改进。

模型诊断主要包括残差分析、异方差性检验和多重共线性检验等。

在Eviews中，我们可以使用DW （Durbin-Watson）统计量来检验残差的自相关性，使用Breusch-Godfrey检验来检验异方差性，使用VIF（Variance Inflation Factor）来检验多重共线性。

如果模型存在问题，我们可以通过引入其他变量、转换变量或者使用其他的回归方法来改进模型。

eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一款经济学和金融学领域常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立功能。

本实验报告将通过一个实例来展示EViews在经济分析中的应用。

实验目的：本实验旨在通过EViews软件对某国家的经济数据进行分析，以探索其经济发展的趋势和特点，并构建合适的经济模型，以期对未来的经济走势进行预测。

实验步骤：1. 数据收集与导入首先，我们需要收集某国家的经济数据，如GDP、通货膨胀率、失业率等。

这些数据可以从官方统计机构或相关研究机构获取。

然后，我们将这些数据导入EViews软件中，以便进行后续的数据分析和建模。

2. 数据预处理与可视化在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和数据平滑等。

EViews提供了丰富的数据处理工具，如插值法、平滑算法等，可以帮助我们更好地处理数据。

同时，我们还可以利用EViews的可视化功能，绘制出各个经济指标的趋势图和相关性分析图，以便更好地理解数据。

3. 统计分析与模型建立在对数据进行预处理和可视化之后，我们可以进行统计分析，探索各个经济指标之间的关系。

EViews提供了多种统计方法，如相关性分析、回归分析等，可以帮助我们发现变量之间的关联性。

基于统计分析的结果，我们可以构建合适的经济模型，如VAR模型、ARIMA模型等，以期对未来的经济走势进行预测。

4. 模型评估与优化构建经济模型后，我们需要对模型进行评估和优化，以提高其预测准确性。

EViews提供了多种模型评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，可以帮助我们评估模型的拟合效果。

如果模型的预测效果不理想，我们可以通过调整模型参数或选择不同的模型结构来优化模型。

5. 经济预测与政策建议在模型评估和优化之后，我们可以利用经济模型对未来的经济走势进行预测。

基于预测结果，我们可以提出相应的经济政策建议，以帮助决策者制定合理的经济政策。

eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一种广泛应用于经济学和金融学领域的计量经济学软件，它提供了一套强大的数据分析和建模工具。

本实验报告将通过一个实际案例，展示EViews 在经济数据分析中的应用。

数据收集与导入：首先，我们需要收集与我们研究主题相关的数据。

在本实验中，我们将以中国GDP和失业率数据为例。

我们可以通过EViews的数据导入功能将这些数据导入到软件中。

这样，我们就可以在EViews中对这些数据进行分析。

数据描述与可视化：在导入数据后，我们可以使用EViews的数据描述和可视化功能来了解数据的基本特征。

我们可以查看数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值和最大值等。

此外，我们还可以通过绘制折线图、散点图和直方图等图表来更好地理解数据的分布和趋势。

时间序列分析：EViews在时间序列分析方面具有强大的功能。

我们可以使用EViews中的自回归移动平均模型（ARMA）来对时间序列数据进行建模和预测。

通过对中国GDP数据进行ARMA建模，我们可以获得一个模型，该模型可以用来预测未来的GDP值。

面板数据分析：除了时间序列分析，EViews还支持面板数据分析。

面板数据是一种同时包含多个个体和多个时间点观测的数据类型。

通过EViews的面板数据分析功能，我们可以对个体和时间的固定效应进行建模和分析。

例如，我们可以使用面板数据分析功能来研究不同城市之间的失业率差异，并探索与失业率相关的因素。

计量经济模型估计：EViews还提供了一系列计量经济模型的估计方法，包括最小二乘法、广义矩估计和极大似然估计等。

我们可以使用这些方法来估计经济模型的参数。

例如，我们可以使用EViews的OLS（Ordinary Least Squares）方法来估计一个简单的线性回归模型，以研究GDP与失业率之间的关系。

假设检验与模型诊断：在进行计量经济分析时，假设检验和模型诊断是非常重要的步骤。

EViews提供了一系列假设检验和模型诊断的工具。

eviews 实验报告Eviews实验报告引言：Eviews是一款功能强大的经济学和金融学数据分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策。

本实验报告将介绍我对Eviews软件的使用和实验结果，以及我对其优缺点的评估。

一、数据导入和处理在开始实验之前，我首先需要将所需数据导入到Eviews中。

Eviews支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV和数据库等。

我选择了导入一个包含宏观经济指标的Excel文件。

通过简单的几步操作，我成功将数据导入到Eviews中，并对数据进行了初步的处理和清洗。

二、描述性统计分析在导入和处理完数据后，我进行了描述性统计分析。

Eviews提供了丰富的统计功能，包括均值、标准差、最大值、最小值等。

我通过对数据进行统计分析，得到了各个宏观经济指标的基本特征。

这些统计结果对于我后续的模型建立和分析提供了重要的参考。

三、时间序列分析除了描述性统计分析，我还进行了时间序列分析。

Eviews拥有强大的时间序列分析功能，可以进行趋势分析、季节性分析、周期性分析等。

我通过绘制时间序列图和自相关图，对数据的趋势和周期性进行了分析。

这些分析结果对于我理解数据的演变规律和预测未来走势非常有帮助。

四、回归分析回归分析是经济学和金融学中常用的一种分析方法，可以用来研究变量之间的关系。

在Eviews中，进行回归分析非常方便。

我选择了一个宏观经济指标作为因变量，选取了几个其他指标作为自变量，进行了回归分析。

通过分析回归结果和统计显著性，我得出了一些有意义的结论，并对未来的变量走势进行了预测。

五、模型评估和验证在进行回归分析之后，我对建立的模型进行了评估和验证。

Eviews提供了多种模型评估方法，包括残差分析、模型稳定性检验等。

我通过对模型的残差进行分析，检验了模型的拟合度和稳定性。

根据评估结果，我对模型进行了修正和优化，以提高模型的准确性和可靠性。

六、结论和展望通过本次实验，我对Eviews软件有了更深入的了解，并掌握了一些基本的数据分析和建模技巧。

eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言：计量经济学是经济学的一个重要分支，它运用数学和统计学方法对经济现象进行定量分析和预测。

EViews是一种强大的计量经济学软件，它提供了丰富的数据处理、统计分析和模型建立功能，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。

本实验报告旨在通过使用EViews软件，对某一经济现象进行实证研究，从而展示EViews在计量经济学中的应用和价值。

数据收集与预处理：本实验选择了中国GDP和CPI数据作为研究对象，数据来源于国家统计局。

首先，我们从国家统计局的官方网站上下载了相应的数据集，并导入到EViews中。

然后，我们对数据进行了初步的预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据平滑等。

通过这些步骤，我们得到了一份完整、可靠的数据集，为后续的分析和建模打下了基础。

描述性统计与数据可视化：在进行进一步的分析之前，我们首先对数据进行了描述性统计和数据可视化。

通过EViews的统计功能，我们计算了GDP和CPI的均值、标准差、最大值和最小值等统计指标，以及相关系数和协方差等相关指标。

同时，我们还使用EViews的绘图功能，绘制了GDP和CPI的时间序列图、散点图和直方图等。

这些统计和图表可以直观地展示数据的分布和变化趋势，为后续的模型分析提供参考。

时间序列分析：在进行时间序列分析时，我们首先对GDP和CPI数据进行平稳性检验。

通过EViews的单位根检验和ADF检验，我们发现GDP和CPI序列都是非平稳的，即存在单位根。

为了消除非平稳性，我们对数据进行了差分处理。

通过一阶差分，我们得到了平稳的GDP和CPI序列。

接下来，我们对平稳序列进行了自相关和偏自相关分析，以确定合适的ARIMA模型。

通过EViews的自相关函数和偏自相关函数图，我们发现GDP序列可以拟合为ARIMA(1,1,0)模型，而CPI序列可以拟合为ARIMA(0,1,1)模型。

回归分析与模型评估：在进行回归分析时，我们选择了GDP作为因变量，CPI作为自变量，建立了线性回归模型。

Eviews实验报告一1启动程序双击桌面上EViews快捷图标，打开EViews2新建一个workfire点击EViews主窗口顶部命令菜单file\new\Workfile (如图1.1.2)，弹出Workfile Create对话框（图1.1.3）。

在右边frequency下拉菜单中可选数据类型，Annual为默认的数据类型。

Workfile中有两个默认的对象，名称分别为c 、resid，分别为参数估计值向量和残差序列。

在没做回归估计之前，向量c的每个元素的值都为0，残差序列的每个值为NA，表示还没有赋值。

以后每做一次回归估计，c和resid就会被重新赋值（被分别赋予最新回归估计的参数估计值向量和残差序列）。

3录入数据点击EViews主窗口顶部菜单命令Object\new Object或者Workfile上面的菜单命令Object ，弹出New Object对话框，在Type of Object中选择Group类型，然后在右边文本框中为新建的group对象（Object）命名，比如为g1，然后点击OK，弹出一个表格形式的Group对话框，同时在Workfile中出现了新建的这个group对象g1。

在g1对话框的obs栏可输入多个序列对象名并在表格中录入这些序列的数据在group对象（g1）表格中录入数据表格右端的滑块拖到顶端，这时看到表格左侧出现两个obs。

建立序列对象Y：点击g1表格中第一列顶部的灰色条（第一个obs右侧），该列全部变蓝，输入变量名Y，回车，点OK即可。

如此便建立了序列Y（这时可在Workfile中发现多了一个序列Y），不过此时还没有给序列对象Y赋值（即录入数据），序列Y中每个年度的值现在都为NA。

在g1数据表格中Y所在列录入序列Y的各年观测值。

仿上可在g1第二列建立序列X（人均可支配收入），并录入各年人均可支配收入X。

这样便在g1中定义了两个序列对象（Y、X）并录入了数据双击Workfile中序列对象Y，点击序列对象Y的数据表上菜单命令edit +\-，将编辑状态切换为“可编辑”，然后在其单元格中录入数据。

绘制1992-1998年的中国城镇居民月人均生活费支出（y）和可支配收入序列（x）的折线图如下：
可以看到序列呈逐年上升趋势，并且在每年二月份会出现一个高位，这与实际是想符合的。

鉴于消费既受到当期收入等经济实力因素的影响，也受到前期消费的影响，因此建立一个消费的自回归分布滞后模型。

采用y c y(-1) y(-2) y(-3) y(-12) x x(-1) x(-2) x(-3) x(-12)建立模型。

如下图：
得到分析结果如下：
有较多项系数对应的p值显著大于0.05，因此我们逐个删除p值最大的项，
最后留下四项，得到下图：
可以看到对应的四个参数的系数的p值都显著小于0.001。

模型拟合的预测值DCPIF的折线图和与dcpi的对比图如下：
精品文档
可编辑。

应用时间序列eviews实验报告时间序列分析是数据分析领域中一个重要的分析方法，主要用于研究某个变量随时间变化的趋势或周期性波动模式，具有非常广泛的应用领域，如经济学、金融学、社会学、医学等领域。

Eviews是一个经济学研究软件，具有强大的时间序列分析功能，可以用于时间序列的建模、预测等操作。

本文将对Eviews在时间序列分析实验中的应用进行介绍和分析。

一、实验介绍本次实验使用的数据为GDP数据，区间为1995-2019年，数据来源为国家统计局。

实验目的为使用Eviews进行时间序列分析，研究GDP的时间序列特征，建立合适的模型进行预测。

在实验中，我们将使用Eviews进行ADF检验、白噪声检验、建立ARIMA模型等操作，以充分展示Eviews在时间序列分析中的应用。

二、实验步骤1、数据导入首先打开Eviews软件，新建一个工作文件，导入GDP数据(见下图)。

2、ADF检验ADF检验是检验时间序列平稳性的常用方法，其原理是检验时间序列是否具有单位根。

在Eviews中进行ADF检验的操作如下：依次选择"View-Graph"-"Augmented Dickey-Fuller Test"菜单，弹出窗口后选择要分析的序列名称以及置信水平，单击"OK"按钮，即可看到ADF检验结果(见下图)。

由图可知，GDP序列的ADF检验结果为-3.0949，小于95%置信水平下的临界值-2.889，说明序列是平稳的。

3、白噪声检验4、建立ARIMA模型接下来我们将使用Eviews建立ARIMA模型，对GDP序列进行预测。

首先，在Eviews中进行序列差分，将序列转为平稳序列。

操作如下：差分后的GDP序列如下图所示：我们可以看到，差分后的序列已基本平稳。

接下来，我们可以通过ACF和PACF图查找ARIMA的参数，找到最佳的ARIMA模型进行预测。

操作如下：由图可知，差分后的GDP序列的ACF和PACF图中，第一个序列的ACF和PACF都很显著，因此我们可以考虑建立AR(1) 模型。