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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-++≤??-+<≤??=-++<≤??-+<≤?-++>??。
虚拟变量回归结果解读虚拟变量回归是一种经济统计学中常用的回归分析方法。
它用于处理定性变量，将其转换成虚拟变量，进而分析它们对因变量的影响。
本文将对虚拟变量回归的结果进行解读，帮助读者更好地理解和应用这一方法。
1. 背景介绍虚拟变量回归是一种基于二进制编码的方法，将定性变量转化为数值变量，以便进行回归分析。
它常用于控制混杂因素、检验效应等统计分析中。
在解读虚拟变量回归结果之前，我们首先需要了解回归模型的设定和数据样本。
2. 回归模型设定虚拟变量回归分析的基本模型可以表示为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βnXn + ε其中，Y为因变量，X1、X2、...、Xn为虚拟变量，β0、β1、β2、...、βn为回归系数，ε为误差项。
3. 解读回归系数在虚拟变量回归中，回归系数的解读依赖于虚拟变量的编码方式。
这里以一个二分类虚拟变量为例进行解释。
3.1 虚拟变量为二分类假设我们的虚拟变量为性别，编码方式为男性为1，女性为0。
回归结果显示该虚拟变量的回归系数为β1 = 0.2。
这一结果的解读如下：- 对于男性（虚拟变量为1），与女性相比，因变量的平均值（或均值的对数值）比女性多0.2个单位。
这说明男性相对于女性，对因变量有着0.2个单位的正向影响。
- 对于女性（虚拟变量为0），回归系数不产生作用。
因此，回归结果可以说是基于男性进行解读。
3.2 虚拟变量为多分类如果虚拟变量有多个分类，例如教育程度分为初中、高中和大学三类。
回归结果显示分别为β1 = 0.3，β2 = 0.5。
解读如下：- 对于初中教育程度（虚拟变量为1，其它分类为0），与高中相比，因变量的平均值比高中多0.3个单位。
- 对于高中教育程度（虚拟变量为1，其它分类为0），与大学相比，因变量的平均值比大学多0.5个单位。
- 对于大学教育程度（虚拟变量为1，其它分类为0），回归系数不产生作用。
4. 虚拟变量回归的显著性检验回归结果中还会提供每个虚拟变量的显著性检验结果，常见的检验方法包括t检验和F检验。
eviews做回归分析报告回归分析是一种常见的统计分析方法，可用于研究变量之间的关系以及预测未来的趋势。
EViews作为一款专业的经济计量软件，提供了强大的回归分析功能，能够帮助研究人员进行回归模型的构建和分析。
首先，我们需要明确回归模型的基本概念。
回归模型用于描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。
在EViews中，我们可以通过以下步骤进行回归分析。
1. 数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。
在EViews中，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。
确保数据的准确性和完整性很重要，因为数据质量会直接影响回归分析的结果。
2. 构建回归模型在EViews中，可以通过菜单栏上的“Proc”选项选择“Estimate”来构建回归模型。
在打开的窗口中，我们可以选择自变量和因变量，并设定模型的形式。
例如，如果我们想建立一个线性回归模型，可以选择“OLS”作为估计方法，并指定自变量和因变量的名称。
3. 模型诊断构建回归模型后，需要进行模型诊断以评估模型的拟合优度和假设检验等指标。
EViews提供了多种模型诊断方法，如残差分析、多重共线性检验和异方差性检验等。
通过这些方法，我们可以评估回归模型的合理性，并对模型进行进一步改进。
4. 结果解释在进行回归分析后，EViews会生成一个回归结果报告，其中包含了模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标。
对于参数估计，我们可以通过解释估计系数的符号和大小来说明自变量与因变量之间的关系。
同时，我们也需要关注显著性检验的结果，以确定模型的统计显著性。
5. 结果导出和呈现最后，我们可以将回归结果导出为表格或图表的形式，以便更好地呈现和解释结果。
在EViews中，我们可以使用菜单栏上的“View”选项选择“Coefficients”或“Residuals”来查看具体的回归系数或残差。
回归分析是一种常用的统计方法，可以帮助研究人员深入理解变量之间的关系，并进行未来的趋势预测。
虚拟变量【实验目的】掌握虚拟变量的设置方法。
【实验内容】一、试根据表7-1的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；资料来源：据《中国统计年鉴1999》整理计算得到二、试建立我国税收预测模型（数据见实验一）；三、试根据表7-2的资料用混合样本数据建立我国城镇居民消费函数。
资料来源：据《中国统计年鉴》1999－2000整理计算得到【实验步骤】一、我国城镇居民彩电需求函数⒈相关图分析；键入命令：SCAT X Y，则人均收入与彩电拥有量的相关图如7-1所示。
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1D图7-1 我国城镇居民人均收入与彩电拥有量相关图⒉构造虚拟变量；方式1：使用DATA 命令直接输入； 方式2：使用SMPL 和GENR 命令直接定义。
DATA D1 GENR XD=X*D1 ⒊估计虚拟变量模型： LS Y C X D1 XD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。
按照以上步骤，虚拟变量模型的估计结果如图7-2所示。
图7-2 我国城镇居民彩电需求的估计我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：i i i i XD D x y0088.08731.310119.061.57ˆ-++= =t (16.249)(9.028) (8.320) (-6.593)2R ＝0.9964 2R ＝0.9937 F ＝366.374 S.E ＝1.066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：i i x y0119.061.57ˆ+= 中高收入家庭：()()i i x y0088.00119.08731.3161.57 ˆ-++=i x 003.048.89+= 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。
时间序列数据
第一步：打开EViews，点击File，再点击Workfile
第二步：在新打开的界面中，Workfile structure type选择“Date-regular frequency”，在start date，输入1960，在End date输入1999，然后点击0k
点击上个界面里的OK后，出现以下界面
第三步：点击最上面的“Quick”——“Empty Group(Edit Series）
点击后出现以下界面
第四步：在表格的obs一行中输入变量英文简称，例如输了y之后，会出现一个小小的窗口（见右下图），直接按OK就行，输入每个变量英文简称时都会出现这个小窗口。
另外输入变量的数据记得要和EXCEL表里变量出现的数据一致
第五步：将数据用EXCEL表格中复制粘贴到Eviews中去，记住在复制数据前先将excel里的数据类型调整为数值型
第6步：选择QUICK——estimate equation，然后在出现的窗口里输入y、C、pb、pc、yd（这里的C是常数C）,再点击0K就出现了。
记住，在出现的窗口里先输入因变量，再输入其他变量。
统计回归结果
非时间序列数据，除了第二步不同外，其他都一样
第二步：在新打开的界面中，Workfile structure type选择“Unstructured/Undated”，在observations里输入样本量，然后点击0k。
第七章虚拟变量回归第七章虚拟变量回归第⼀节虚拟变量的性质在实际建模过程中，被解释变量不但受定量变量影响，同时还受定性变量影响。
例如需要考虑性别、民族、不同历史时期、季节差异、政府的更迭（⼯党-保守党）、经济体制的改⾰、固定汇率变为浮动汇率、从战时经济转为和平时期经济等。
这些因素也应该包括在模型中。
⼀、基本概念由于定性变量通常表⽰的是某种特征的有和⽆，所以量化⽅法可采⽤取值为1或0。
这种变量称作虚拟变量（dummy variable ）。
虚拟变量也称：哑元变量、定性变量等等。
通常⽤字母D 或DUM 加以表⽰（英⽂中虚拟或者哑元Dummy 的缩写）。
⽤1表⽰具有某⼀“品质”或属性，⽤0表⽰不具有该“品质”或属性。
虚拟变量使得我们可以将那些⽆法定量化的变量引⼊回归模型中。
虚拟变量应⽤于模型中，对其回归系数的估计与检验⽅法和定量变量相同。
虚拟变量表⽰两分性质，即“是”或“否”，“男”或“⼥”等。
下⾯给出⼏个可以引⼊虚拟变量的例⼦。
例1：你在研究学历和收⼊之间的关系，在你的样本中，既有⼥性⼜有男性，你打算研究在此关系中，性别是否会导致差别。
例2：你在研究某省家庭收⼊和⽀出的关系，采集的样本中既包括农村家庭，⼜包括城镇家庭，你打算研究⼆者的差别。
例3：你在研究通货膨胀的决定因素，在你的观测期中，有些年份政府实⾏了⼀项收⼊政策。
你想检验该政策是否对通货膨胀产⽣影响。
上述各例都可以⽤两种⽅法来解决，⼀种解决⽅法是分别进⾏两类情况的回归，然后看参数是否不同。
另⼀种⽅法是⽤全部观测值作单⼀回归，将定性因素的影响⽤虚拟变量引⼊模型。
⼆、虚拟变量设置规则虚拟变量的设置规则涉及三个⽅⾯: 1.“0”和“1”选取原则虚拟变量取“1”或“0”的原则，应从分析问题的⽬的出发予以界定。
从理论上讲，虚拟变量取“0”值通常代表⽐较的基础类型；⽽虚拟变量取“1”值通常代表被⽐较的类型。
“0”代表基期（⽐较的基础，参照物）；“1”代表报告期（被⽐较的效应）。
