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最新应用eviews进行面板数据分析

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EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析

模型选择对分析结果影响
模型适用性
根据研究目的和数据特征选择合 适的面板数据模型，如固定效应 模型、随机效应模型等。
模型假设
确保所选模型满足基本假设，如 线性关系、误差项独立同分布等 ，否则可能导致结果不准确。
模型比较与选择
通过比较不同模型的拟合优度、 参数显著性等指标，选择最优模 型进行分析。
操作规范性与结果可靠性保障措施
操作步骤规范
结果验证与解读
对分析结果进行验证，确保结果的合理性和准确性 ；同时，正确解读分析结果，避免误导读者。
严格按照EVIEWS软件的操作步骤进行分析 ，避免操作失误或遗漏关键步骤。
数据分析报告
编写详细的数据分析报告，包括数据来源、 处理方法、模型选择、分析结果及解读等， 以便读者全面了解分析过程。
方和来估计模型参数。
广义最小二乘法（GLS）
02
当存在异方差性或自相关性时，采用广义最小二乘法进行参数
估计，以提高估计效率。
最大似然法（ML）
03
适用于随机效应模型等复杂面板数据模型，通过最大化似然函
数来估计模型参数。
模型诊断与检验
残差分析
检查残差是否满足独立同分布等假设条件， 以评估模型的拟合效果。
07 EVIEWS面板数 据分析操作注意 事项
数据质量对分析结果影响
数据来源
确保数据来自可靠、权威的来源，避免使用不准确或存在偏见的数 据。
数据完整性
检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值，这些问题可能导致分 析结果失真。
数据处理
对数据进行适当的预处理，如清洗、转换和标准化，以提高数据质量 和一致性。
增强了解决实际问题的能力
通过实例解析和操作演示，学员们学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了分析 问题和解决问题的能力。

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。

基于EViews 6的面板数据计量分析

基于EViews 6的面板数据计量分析

基于EViews 6的面板数据计量分析对于面板数据，EViews 6 提供的估计方法有如下三种，最小二乘估计——LS - Least Squares (and AR)二阶段最小二乘估计——TSLS - Two-Stage Least Squares (and AR)动态面板数据模型的广义矩估计——GMM / DPD - Generalized Method of Moments/Dynamic Panel Data第1节“LS - Least Squares (LS and AR)”估计如果选择最小二乘方法估计面板数据模型，在“Equation Estimation”窗口中，须依次设置“Specification”、“Panel Options”和“Options”页面。

1.1“Specification”页面在“Specification”页面中，完成模型设定和估计样本时间范围的选择。

1 在“Equation specification”编辑区，指定模型的被解释变量、截距项和解释变量；2 在“Sample”编辑区，指定估计样本时间的范围。

1.2“Panel Options”页面设置模型中不可观测的双（单）因素效应，即面板数据回归模型的选择。

点击“Panel Options”该页面包含三方面内容。

1 效应设置在“Effects specification”选择区，设定面板数据模型的个体效应和时间效应，可选择的选项有“None”、“Fixed”和“Random”，分别表示“无效应”、“固定效应”和“随机效应”。

如果选择了“Fixed”或“Random”，EViews在输出结果中自动添加一个共同常数，即截距项，以保证效应之和为零。

否则，截距项必要时，须在“Specification”页面的“Equation specification”编辑区设定模型截距项。

2 GLS加权设置“GLS Weights”可以在下拉框中选择如下选项之一。

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

EVIEWS面板数据分析操作教程及实例

除此项 外均支 持协整
16
表10.8 Johansen面板协整检验结果
(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)
支
原假设
Fisher联合迹统计 Fisher联合-max统计
量(p值)
量(p值)
持 协
整
0个协整向量
133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
yi m xi β i* ui
由于自变量前 系数不变，所 以自变量填写
在此处
◎POOL/ESTIMATE如右 窗口 点确定结果请点 结果
说明 软件给出的固定影响分为： 一 总体均值 二 个体对总体的偏离
31
记下：自 由度为N （T-1）-K
记下 S2
32
附注：包含时期个体恒量的固定影响变截距模型
F1=((S2-S1)/8)/(S1 /85) = 3.29 F2=((S3-S1)/12)/(S1 /85) = 25.73 界到相点利应，用的k1函和临数k界2是值@自为qf由：di度st(。d,k在1,k给2)定得5%到的F分显布著的性临水界平值下，(d其=0中.9d5)，是临得 F2(12, 85) = 1.87 F1(8, 85) =2.049 H1。由因于此，F2例>11.807.5，的所模以型拒应绝采H用2；变又系由数于的形F1式>2。.049，所以也拒绝28
10
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

使用Eviews进行面板数据操作(有详图，包括Hausman检验，单位根检验)

使用Eviews进行面板数据操作(有详图，包括Hausman检验，单位根检验)
GLS权重，通过加 权可以克服异方差
每个个体有共
同的参数 bi
bi 随个体不
同而发生
变
变化
参
数
bi 随个体不 同而发生
模 型
变化
下面为个体固定效应的结果。 点击view——representation可以显示具体的回归方程式。
2. 面板数据的检验
① Hausman检验（要在随机效应结果窗口中进行） 对数据进行随机效应模型估计，在估计结果窗口点击view——Fixed/Random Effects testing——Correlated Random Effect-Hausman Test（6.0以上的 版本才可以）
⑤ 在打开的数据组中点击view——graph——scatter——simple scatter, 便可得到不同时间的散点图。
⑥ 同理，按ctrl键，分别选择ip_i, ip_ah,I p_bj, ip_hb…便可得到不同个体 的散点图。
由于是用同一组数据画出的图形，所以虽然采用的 是不同的方法，但是绘出的两个图形一样。
在估计结果中点击proc——Make Model可以出现估计结果的联立方 程形式，进一步点击Solve键可以 在弹出的对话框中进行动态和静态 预测。
在估计结果或原始的面包数据窗口中点击view——unit root test
这里默认为 Schwarz检 验，因为在 小样本情况 下Schwarz 检验效果最 好。
注意：只有在随机效应估计窗口中才能 进行Hausman检验，只有在固定效应估 计窗口中才能进行似然比检验
Hausman检验的原假设是个体效 应与回归变量无关，应建立随机效 应模型，因此当Hausman值较大， 其对应的P值远小于0.05时，拒绝

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 。
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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

详细的EVIEWS面板数据分析操作

详细的EVIEWS面板数据分析操作引言EVIEWS是一款专业的经济统计软件，广泛应用于经济学和金融领域的数据分析和建模。

EVIEWS提供了丰富的面板数据分析功能，可以帮助用户进行面板数据的处理、描述统计、回归分析等操作。

本文将详细介绍EVIEWS中面板数据分析的操作流程和常用功能。

EVIEWS面板数据的导入首先，我们需要将面板数据导入到EVIEWS中进行分析。

EVIEWS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、数据库等。

在导入面板数据时，需要保证数据具有正确的格式，例如面板数据应包含个体（cross-sectional）和时间（time-series）的维度，且面板数据的变量应按照一定的顺序排列。

在导入面板数据后，我们可以利用EVIEWS提供的数据操作命令对数据进行处理和调整。

例如，可以通过group命令将数据按照个体或时间进行分组，通过sort命令对数据进行排序，以便后续的面板数据分析。

面板数据的描述统计分析在面板数据导入并处理完毕后，我们可以进行面板数据的描述统计分析。

EVIEWS提供了丰富的统计功能，可以计算面板数据的平均值、标准差、相关系数等指标。

下面介绍几个常用的描述统计功能：1.summary命令：该命令可以计算面板数据每个变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并输出到EVIEWS的结果窗口中。

2.correlation命令：该命令可以计算面板数据各变量之间的相关系数矩阵，并输出到结果窗口中。

3.tabulate命令：该命令可以对面板数据进行交叉分组统计，例如计算变量A在变量B的每个取值下的频数和比例。

通过对面板数据进行描述统计分析，可以初步了解数据的分布特征和变量间的关系，为后续的面板数据分析提供基础。

面板数据的回归分析除了描述统计分析，EVIEWS还提供了面板数据的回归分析功能。

通过面板数据回归分析，可以探究变量间的因果关系和影响程度。

下面介绍两个常用的回归分析命令：1.panel least squares（PLS）命令：该命令可以进行面板数据的最小二乘回归分析。

eviews面板数据实例分析(包会)

1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp，不变价格）和人均收入（ip，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。

年人均消费（consume）和人均收入（income）数据以及消费者价格指数（p）分别见表9.1，9.2和9.3。

表9.1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002CONSUMEAH 3607.43 3693.55 3777.41 3901.81 4232.98 4517.65 4736.52CONSUMEBJ 5729.52 6531.81 6970.83 7498.48 8493.49 8922.72 10284.6CONSUMEFJ 4248.47 4935.95 5181.45 5266.69 5638.74 6015.11 6631.68CONSUMEHB 3424.35 4003.71 3834.43 4026.3 4348.47 4479.75 5069.28CONSUMEHLJ 3110.92 3213.42 3303.15 3481.74 3824.44 4192.36 4462.08CONSUMEJL 3037.32 3408.03 3449.74 3661.68 4020.87 4337.22 4973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.57 4889.43 5010.91 5323.18 5532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.11 3199.61 3266.81 3482.33 3623.56 3894.51 4549.32CONSUMELN 3493.02 3719.91 3890.74 3989.93 4356.06 4654.42 5342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.3 3105.74 3468.99 3927.75 4195.62 4859.88CONSUMESD 3770.99 4040.63 4143.96 4515.05 5022 5252.41 5596.32CONSUMESH 6763.12 6819.94 6866.41 8247.69 8868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.59 3228.71 3267.7 3492.98 3941.87 4123.01 4710.96CONSUMETJ 4679.61 5204.15 5471.01 5851.53 6121.04 6987.22 7191.96CONSUMEZJ 5764.27 6170.14 6217.93 6521.54 7020.22 7952.39 8713.08表9.2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002INCOMEAH 4512.77 4599.27 4770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.01 7813.16 8471.98 9182.76 10349.69 11577.78 12463.92INCOMEFJ 5172.93 6143.64 6485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.81 4958.67 5084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOMEHLJ 3768.31 4090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.53 4190.58 4206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.2 6017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.32 4251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.1 4617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOMENMG 3431.81 3944.67 4353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.28 5190.79 5380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.48 8438.89 8773.1 10931.64 11718.01 12883.46 13249.8INCOMESX 3702.69 3989.92 4098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.71 6608.39 7110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.79 7358.72 7836.76 8427.95 9279.16 10464.67 11715.6表9.3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数（1）建立面板数据工作文件 首先建立工作文件。

eviews面板数据回归分析步骤

eviews面板数据回归分析步骤EViews面板数据回归分析步骤面板数据回归分析是一种常用的经济学研究方法，可以帮助研究人员探究变量之间的关系。

EViews是一种统计软件，提供了丰富的功能来进行面板数据回归分析。

本文将介绍EViews中面板数据回归分析的基本步骤。

第一步：数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据集。

在EViews中，可以使用多种方式导入数据，包括从Excel或其他文件格式导入，或者直接在EViews中创建数据。

第二步：设置数据类型在导入或创建数据后，需要将数据设置为面板数据类型。

面板数据包含了多个时间点和多个单位（个体）的变量观测值。

在EViews中，可以通过菜单栏中的"View" -> "Structure" -> "Autodetect"来自动检测数据类型并设置为面板数据。

第三步：查看数据面板在进行面板数据回归分析之前，可以先查看数据面板的基本信息。

在EViews的工作区中，选择要查看的数据，然后点击菜单栏中的"View" -> "Group Statistics" -> "Panel Data"，即可显示出数据面板的基本统计信息。

第四步：设定回归模型在EViews中，可以通过命令或拖拽方式来设定回归模型。

首先需要确定因变量和自变量，然后选择回归模型。

EViews支持多种回归模型，例如普通最小二乘回归（OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。

在设定回归模型时，可以考虑是否添加控制变量和截距项。

第五步：进行回归分析在设定回归模型后，可以进行回归分析。

在EViews中，可以通过点击工具栏上的"Estimate"按钮或通过菜单栏中的"Object" -> "Estimate Equation"来进行回归分析。

应用eviews进行面板数据分析ppt课件

案例 1（file:5panel02）：1996-2002 年中国东北、华北、华东 15 个省级 地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）数据。数据 是 7 年的，每一年都有 15 个数据，共 105 组观测值。
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有 15 个个体。
安徽 河北 江苏 内蒙古 山西 1996 1998 2000 2002
如果模型是正确设定的，解释变量与误差项不相关，即 Cov(Xit,it) = 0。那么无论是 N，还是 T，模型参数的混合最小二乘估计量（Pooled OLS）都是一致估计量。
以案例 1（file:5panel02）为例得到的混合模型估计结果如下：
经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
7000
6000
5000
4000
3000
2000 2000
4000
6000
IP_I 8000 10000 12000 14000
图6
图7
经营者提 供商品 或者服 务有欺 诈行为 的，应 当按照 消费者 的要求 增加赔 偿其受 到的损 失，增 加赔偿 的金额 为消费 者购买 商品的 价款或 接受服 务的费 用
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。
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12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
安徽 北京 福建 河北 黑龙江 吉林 江苏 江西 辽宁 内蒙古 山东 上海 山西 天津 浙江
安徽 河北 江苏 内蒙古 山西 1996 1999 2002 浙江 山西 山东 辽宁 江苏 黑龙江 福建 安徽 1996 1998 2000 2002
面板数据散点图 15 个地区 7 年人均消费对收入的面板数据散点图见图 6 和图 7。
图 6 中每一种符号代表一个年度的截面散点图（共 7 个截面）。相当于 观察 7 个截面散点图的叠加。图 7 中每一种符号代表一个省级地区的 7 个观测点组成的时间序列。相当于观察 15 个时间序列。
11000 10000
利用面板数据建立模型的好处是：（1）由于观测值的增多，可以增加估计 量的抽样精度。（2）对于固定效应模型能得到参数的一致估计量，甚至有效估 计量。（3）面板数据建模比单截面数据建模可以获得更多的动态信息。
案例 1（file:5panel02）：1996-2002 年中国东北、华北、华东 15 个省级 地区的居民家庭固定价格的人均消费（CP）和人均收入（IP）数据。数据 是 7 年的，每一年都有 15 个数据，共 105 组观测值。
14000 12000 10000
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1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
14000 12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
安徽 北京 福建 河北 黑龙江 吉林 江苏 江西 辽宁 内蒙古 山东 上海 山西 天津 浙江
横截面上的 N 个随机变量；若固定 i 不变，y. t, (t = 1, 2, …, T)是纵剖面上的一个
时间序列（个体）。 对于面板数据 yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T，如果每个个体在相同的时期
内都有观测值记录，则称此面板数据为平衡面板数据（balanced panel data）。 若面板数据中的个体在相同时期内缺失若干个观测值，则称此面板数据为非平 衡面板数据（unbalanced panel data）。
人均消费和收入两个面板数据都是平衡面板数据，各有 15 个个体。
安徽 河北 江苏 内蒙古 山西 1996 1998 2000 2002
山西 内蒙古 江苏 河北 安徽 1996 1999 2002
1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002
12000 10000 8000 6000 4000 2000 0
1．面板数据定义 面板数据分两种特征：（1）个体数少，时间长。（2）个体数多，时间短。
面板数据主要指后一种情形。 面板数据用双下标变量表示。例如
yi t, i = 1, 2, …, N; t = 1, 2, …, T i 对应面板数据中不同个体。N 表示面板数据中含有 N 个个体。t 对应面板数据 中不同时点。T 表示时间序列的最大长度。若固定 t 不变，yi ., ( i = 1, 2, …, N)是
4000
IP
6000 8000 10000 12000 14000 IPCROSS
11000 CP_ISD CP_ISH 10000 CP_ISX CP_ITJ 9000 CP_IZJ 8000
7000
6000
5000
4000
3000
2000 2000
4000
6000
IP_I 8000 10000 12000 14000
图6
图7
用原变量建模还是用对数变量建模?
11000 10000
9000 8000 7000
CP1996 CP1997 CP1998 CP1999 CP2000 CP2001 CP2002
LOG(CP1996) LOG(CP2000)
9.4
LOG(CP1997) LOG(CP2001)
LOG(CP1998) LOG(CP2002)
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。
应用eviews进行面板数据分 析
1．面板数据定义 时间序列数据或截面数据都是一维数据。时间序列数据是变量按时间得到
的数据；截面数据是变量在固定时点的一组数据。面板数据是同时在时间和截 面上取得的二维数据。所以，面板数据（panel data）也称作时间序列与截面混 合数据（pooled time series and cross section data）。面板数据是截面上个体在不 同时点的重复观测数据。
9.2
LOG(CP1999)
9.0
8.8
6000
8.6
5000
8.4
4000
8.2
3000 2000
IP
ห้องสมุดไป่ตู้
8.0
2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 7.8
IPCROSS
8.0 8.2 8.4 8.6 8.8 9.0 9.2 9.4 9.6
LOG(IPCROSS)
9000 8000 7000
CP1996 CP1997 CP1998 CP1999 CP2000 CP2001 CP2002
CP_IAH CP_IBJ CP_IFJ CP_IHB CP_IHLJ
CP_IJL CP_IJS CP_IJX CP_ILN CP_INMG
6000
5000
4000
3000
2000 2000
File：panel02c
图 7 对数的人均消费对收入的面板数据散点图
本例用对数研究更合理
面板数据模型与应用
1．面板数据定义 为了观察得更清楚，图 8 给出北京和内蒙古 1996-2002 年消费对收入散点图。从图中
可以看出，无论是从收入还是从消费看内蒙古的水平都低于北京市。内蒙古 2002 年的收 入与消费规模还不如北京市 1996 年的大。图 9 给出该 15 个省级地区 1996 和 2002 年的 消费对收入散点图。6 年之后 15 个地区的消费和收入都有了相应的提高。