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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，4000600080001000012000Y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。
eviews做回归分析报告回归分析是一种常用的统计分析方法，通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
EViews是一种专业的统计软件，可以使用它来进行回归分析并生成相应的分析报告。
下面是使用EViews进行回归分析报告的详细步骤：1. 导入数据：使用EViews打开数据文件，确保数据文件包含自变量和因变量的数据。
2. 创建回归方程：选择菜单栏中的“Quick/Estimate Equation”或者在工具栏中点击“Estimate Equation”按钮来创建一个回归方程。
在弹出的对话框中选择自变量和因变量，可以选择更多的选项来调整回归模型的设定。
3. 进行回归分析：点击对话框中的“OK”按钮，EViews将会进行回归分析并显示回归模型的估计结果。
在结果窗口中，你可以查看模型的拟合统计量、系数估计值、标准误差等信息。
4. 诊断检验：在结果窗口中，EViews会给出一些诊断检验的结果，如残差的正态性检验、异方差性检验等。
你可以根据这些检验结果来进一步判断回归模型的合理性。
5. 绘制图表：EViews提供了丰富的绘图功能，你可以在结果窗口中选择需要的图表类型，如散点图、回归方程图等。
6. 生成报告：最后，你可以将回归分析的结果和图表导出为报告文件。
在EViews中，你可以选择“File/Export/Report…”选项来将分析结果导出为报告文件。
你可以选择不同的格式，如Word、Excel等。
以上是使用EViews进行回归分析报告的基本步骤。
当然，在具体的应用中，你可能需要根据具体的研究问题进行更加详细和复杂的分析。
EViews提供了丰富的功能和命令，可以帮助你进行更深入的回归分析。
Eviews做回归分析报告引言回归分析是一种广泛应用于统计学和经济学中的数据分析方法。
它用于研究变量之间的关系，并预测一个变量如何受其他变量的影响。
Eviews是一种专业的统计软件，具有强大的回归分析功能。
本文将介绍如何使用Eviews进行回归分析，并提供详细的步骤说明。
步骤步骤一：准备数据首先，我们需要准备用于回归分析的数据。
数据应该以适当的格式存储，例如Excel表格或CSV文件。
确保数据文件中的变量以列的形式排列，并且每个观测值占据一行。
步骤二：导入数据打开Eviews软件，并使用菜单栏中的“File”选项导入数据文件。
选择正确的文件格式，并确保正确地指定数据的位置和格式。
导入后，您将在Eviews中看到您的数据。
步骤三：选择回归变量在Eviews中，选择要用作解释变量和被解释变量的列。
您可以通过单击变量名称在变量列表中选择变量。
如果您想选择多个变量，可以按住Ctrl键并单击每个变量。
步骤四：运行回归分析选择菜单栏中的“Quick”选项，然后选择“Estimate Equation”。
在打开的窗口中，选择“OLS”选项作为回归方法，并确保选择了正确的解释变量和被解释变量。
点击“OK”按钮以运行回归分析。
步骤五：分析结果回归分析完成后，您将在Eviews中看到一个结果窗口，其中包含了回归方程的统计信息和系数估计。
检查回归方程的显著性水平和系数的符号，以评估变量之间的关系。
此外，您还可以查看回归方程的拟合优度和残差分布，以评估模型的质量。
结论本文介绍了使用Eviews进行回归分析的步骤。
首先，我们需要准备数据并导入到Eviews中。
然后，选择回归变量并运行回归分析。
最后，我们分析了回归结果，并根据统计信息和系数估计评估了变量之间的关系。
Eviews是一种功能强大的统计软件，可以用于各种回归分析任务。
实验五实验项目：运用EVIEWS 软件进行含虚拟变量问题的回归分析实验目的：掌握运用EVIEWS 软件对解释变量中含有虚拟变量的情况进行回归分析的基本操作方法和步骤，并能够对软件运行结果进行解释。
实验内容提要：1.根据具体的经济现象，选择合适的虚拟变量。
2.建立关于虚拟变量的回归模型，并进行估计和检验。
3.对软件运行的结果给出合理的经济学解释。
实验内容及步骤： 1.模型假设将某大学学生的绩分点设为因变量Y ，统计成绩设为自变量1X ，是否使用计算机设为自变量2X ，建立虚拟变量回归模型，得： 01122++i i i i Y X X βββε=+其中，1,20={i X 有使用计算机，没有使用计算机其原始数据如下表1:统计成绩绩分点是否使用计算机100 4 是 95 3.4 是 56 1.2 是 是否75 2.1 是86 3.1 是63 1.7 是96 4 是80 3.4 否90 2.9 否84 3.1 否62 1.9 否68 2.2 否92 3.7 是66 1.9 是60 1.7 否92 4 否63 1.1 是否2.模型估计将数据录入EVIEWS软件中，采用这些数据对模型进行OLS回归，结果如表2：表2Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 06/02/12 Time: 20:09Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X1 0.063385 0.004848 13.07383 0.0000 X2 -0.372084 0.137953 -2.697176 0.0153 C-2.0356990.376632-5.4050100.0000R-squared 0.909538 Mean dependent var 2.710000 Adjusted R-squared 0.898896 S.D. dependent var 0.944736 S.E. of regression 0.300396 Akaike info criterion 0.570054 Sum squared resid 1.534047 Schwarz criterion 0.719414 Log likelihood -2.700541 Hannan-Quinn criter. 0.599211 F-statistic 85.46258 Durbin-Watson stat 2.403154 Prob(F-statistic)0.00000012ˆ 2.0360.0630.372i i iY X X =-+- （0.377）（0.005） （0.138） t=（-5.405）（13.074） （-2.697）20.909r = 85.463F = 由模型的2r 可知，该模型的回归拟合效果比较好。
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。
虚拟变量eviews操作⼀、研究1978-2008年城乡居民储蓄存款随收⼊的变化规律是否有变化，已引⼊虚拟变量。
从上图中⽆法得到居民的储蓄⾏为发⽣明显改变的详尽信息。
做居民储蓄增量的时序图。
如下：可以看到，城乡居民的储蓄⾏为表现出了明显的阶段特征：在1996年、2000年、2005年和2007年有四个明显的转折点。
再从城乡居民储蓄存款增量与国民总收⼊之间关系的散布图看，也呈现了相同的阶段特征.为了分析居民储蓄⾏为在1996年、2000年、2005年以及2007年等不同时期的数量关系，引⼊虚拟变量D1、D2、D3、D4。
⼆、建⽴模型12314253541234(70142.5)(98000.5)(184088.6)(251483.2)t 1996t 0t 19960t t 0t t t t t t t t t t t tt t t YY GNI GNI D GNI D GNI D GNI D u ββββββ=++-+-+-+-+??===??1，为年以后1，为2000年以后其中，D D ，为年及以前，为2000年及以前1，为2005年以后 D D ，为2005年及以前t 20070t t ?=??1，为年以后，为2007年及以前三、回归估计模型series year 粘贴年份（edit ）series d1=(year>1996)series d2=(year>2000)series d3=(year>2005)series d4=(year>2007)ls yy c gni (gni-70142.5)*d1 (gni-98000.5)*d2 (gni-184088.6)*d3 (gni-251483.2)*d4四、根据上述估计结果写出模型702.31640.1330,199612687.88690.0579,1996200024467.43760.3755,2000200563121.20120.2137,20052007204856.37820.9448,2007t t t t t t t t t t GNI e t GNI e t YY GNI e t GNI e t GNI e t Λ-++≤??-+<≤??=-++<≤??-+<≤?-++>??。
