EViews数据分析基础和简单线性回归分析
E V i e w s数据分析基础和
简单线性回归分析
Last revision on 21 December 2020
《计量经济学》上机指导手册一
目录
§ 实验介绍 (2)
上机实验名称 (2)
实验目的 (2)
实验要求 (2)
数据资料 (2)
§ EViews基本操作 (3)
建立工作文件和对象 (3)
数据基本处理 (4)
绘制图形 (5)
§ 简单线性回归分析 (6)
建立Eviews文件 (6)
进行相关性分析 (6)
模型建立和参数估计 (7)
模型预测 (8)
§实验介绍
上机实验名称
EViews数据分析基础
实验目的
通过实例操作了解
（1）EViews窗口介绍
（2） 工作文件基础
（3） 工作对象基础
（4） 数据处理
（5） 绘制图形
实验要求
根据实验数据，完成实验报告。对于已经完成的工作，请自我测评。将完成要求的标题标成蓝色，未完成的标成红色。例如：
数据资料
（1） 1995年至2005年我国某地区的GDP 和固定资产投资额K ，见《14-15-1
EViews 上机数据 》中《GDP and K 》。
（2） 美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出（CS ）和人均可
支配收入（INC ）有关数据见《14-15-1 EViews 上机数据 》中《CS and
INC 》。
§ EViews 基本操作
1995年至2005年我国某地区的GDP 和固定资产投资额K ，见《14-15-1 EViews 上机数据 》中《GDP and K 》。根据数据资料完成下列任务。
建立工作文件和对象
（1）创建一个新的工作文件
主菜单file/new/workfile ，选择数据类型
Dated-regular frequency 。
在Dated-regular frequency 下选择时间频率
为年，start:1995，end:2005。
可以在Name （optional ）中的WF 格内命名
工作文件及在Page 格内命名页面。
（2）建立工作对象
打开工作文件，在工作文件窗口激活状态下，在Eviews 主窗口的菜单中或者工作文件的工具栏中选择object/new object ，选择series 。同时，在name of object 中给序列命名为GDP 。
同样的方法，创建并命名序列K 。
在工作文件界面双击序列名称可以打开序列窗口，是电子表格（spreadsheet ）的形式。可以对View 、Proc 、object 、print 、name 、freeze 、edit+/-、smpl+/-、label+/-、wide+/-、title 、genr 等功能键进行认知，重点学习View/label 及object 下的功能。
（3）存储工作对象
在主菜单file/new/database 建立数据库。
在对象界面object/store to DB ，存储序列GDP 和K 至新建数据库。
（4）存储工作文件
在工作文件窗口file/save ，在对话框中选择double precision （双精度保存），命名，存储。
数据基本处理
（1）数据输入
试用外部文件调入方法将数据GDP 和K 读入工作对
象。
方法1：主菜单file/import/read text-lotus-excel
方法2：工作文件工具栏proc/import/read text-lotus-excel
请根据操作过程填写下表。
（2）生成新序列
Eviews主菜单选择quick/generate series，或文件窗口工具栏中的Genr按钮，在弹出对话框中定义新序列方程：p=log(GDP)，取自然对数差分之差生成新序列人r。同样的方法生成q=log(K)。
（3）创建序列组
方法一：工作文件窗口工具栏中objects/new object，在type of object中选择Group，并命名。单击OK形成新序列组。
方法二：在命令窗口输入命令格式生成序列组：Group 序列组名称序列1 序列
2 ……
绘制图形
（1）根据绘制GDP和K的散点图。Eviews主菜单quick/graph/scatter。
（2）冻结图形。使用Freeze功能键冻结所绘制的图形。
（3）给图形添加文本。使用add text功能键给图形添加名称。
（4）给图形添加阴影。使用line/shade功能键，任选连续两年设置阴影。
（5）将完成的图形合并到本文档中。选择Eviews主菜单的edit/copy命令，选择对话框中的use color in metafile，单击OK，将对象图形复制到剪切板上，在转换到本文件，粘贴在word文档中。
贴图处：
§简单线性回归分析
美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出（CS）和人均可支配收入（INC）有关数据见《14-15-1 EViews上机数据》中《CS and INC》。宏观经济中的消费理论认为，人均消费支出CS和人均可支配收入之间有较强的线性关系。因此建立消费模型如下：
CS=β0+β1?INC+ε
请利用资料2完成下列任务。
建立Eviews文件
参见数据的EXCEL文件，建立工作文件和工作对象，并导入数据。
进行相关性分析
（1）计算相关系数
在序列组窗口工具栏中，选取view/covariance analysis，选取covariance和correlation。将粘贴显示结果的窗口在下方，并解释covariance协方差和correlation相关性的结果。
贴图处：
协方差是用来度量两个变量之间“协同变异”大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，两个变量相互影响越大。CS和INC互相影响很大。
CS与INC的相关系数为，说明两者为正相关，有很强的线性相关性。
（2）绘制散点图
贴图处：
模型建立和参数估计
（1）建立模型
在组文件窗口，选择proc/make equation.
在窗口输入：CS C INC
请粘贴equation estimation窗口的截图
（2）得出估计结果
在（1）的操作后，点击OK，可以得到方程的估计结果。
请粘贴你计算得到的估计结果截图。
根据你的计算结果，写出方程式，并在方程下方标注上可绝系数和t检验值。
CS=+
可决系数为
在回归方程的窗口工具栏中，选择view/presentations，可以核对你所写出的回归方程。
（3）actual, fitted, residual的命令操作
在回归方程的窗口工具栏中，选择view/actual, fitted, residual/ actual, fitted, residual table，可以得到实际值、拟合值和残差的表格。Residual plot列显示残差序列图，其中虚线表示置信带。
同一窗口中，选择view/actual, fitted, residual/ actual, fitted, residual graph，可以得到实际值、拟合值和残差的折线图。请将折线图粘贴在下方，并分析下这个图。
模型预测
（1）修改数据范围
在工作文件窗口，选定CS和INC组成的组，在工具栏选取proc/restructure/resize current page，在弹出窗口修改end date至1997Q1。
请截图：
（2）补充INC数据
在序列INC中，补充1996Q2，1996Q3，1996Q4，1997Q1数据分别为5500，5550，5600，5680。
（3）开始预测
回到估计方程窗口，选择forecast，补充.名称为csse，点击确定。
将消费函数模型预测结果和图粘贴在下方。