计量经济学第三章EVIEWS数据
计量经济学EVIEWS自相关检验与修正
一、数据来源
数据：国家统计局（1981~2010年国内生产总值与固定资产投资）软件版本：EVIEWS7.2
二、回归结果
1、一元线性回归：
三、模型诊断与修正
DW检验：相关系数δ=0.8546，查表得，
1.35
1.49
L
U
d
d
=
=
经检验，DW<1.35,自变量呈一阶正自
相关
四、广义差分法修正后的结果
对E 进行滞后一期的自回归，可得回归方程：E=0.9337E(-1)
对原模型进行广义差分，输出结果为：
**ˆˆ6981.723 1.002749t t y x =+
由于使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为29个。
查5%的显著性水平的DW
统计表可知， 1.341.48
L U d d ==，模型中的4-DU>DW>DU ，所以广义差分模型已无序列相关。
根据()1ˆˆ16981.723βρ-=，可得1
ˆ=105305.023β。
因此，原回归模型应为 105305.023 1.002749t t y x =+
采用普莱斯-文斯滕变换后第一个观测值变为211y δ-为1750.7019和211x δ-为344.1377，变换后普通最小二乘结果为**ˆˆ7555.503 1.0611t t y
x =+，根据()1ˆˆ17555.503βρ-=，得1
ˆ=113959.321β，由此，最终模型是 ˆ113959.321 1.0611t t y
x =+。
《计量经济学》(庞浩第一版)第三章多元线性回归模型eviews上机操作
第三章多元线性回归模型案例分析一、研究目的1提出问题：研究中国税收收入增长的主要原因(必须要有研究的意义，且具创新价值)2分析问题：从宏观经济看经济增长是税收增长的源泉；公共财政的需求；物价水平；税收政策（要注重经济理论的相关性和逻辑性）二、模型设定1被解释变量：为了全面反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方的的“国家财政收入”中的各项税收作为被解释变量2解释变量：选择“国内生产总值GDP”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表，选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表，而由于财政体制的改革难以量化，且1985年后财税体制改革对税收增长影响不是很大，故暂不考虑。
3设定线性模型为：Y t= β1+β2X2t+β3 X3t+β4 X4t +u t注：X1默认为14经济理论构造成功之后，即着手收集数据资料（这要借助统计学的知识进行整理，并不是什么数据都可以直接拿来用。
首先，数据来源的权威性，即必须保证数据的准确可靠性，不能随意捏造，其次，数据的合理分类，最后是数据的合理运用）附：数据三、估计参数利用eviews3.0进行分析1建立工作文件新建工作文档：file-new-workfile，在打开的workfile range 对话框中的workfile frequency 中选择annual，start date 输入1978，end date输入2002，点击ok。
2输入数据直接在命令窗口输入“data Y X2 X3 X4 、、、”本案例中输入data Y X2 X3 X4然后是将excel中的数据复制过来，并点击name命名GROUP01。
3估计参数直接在命令窗口输入“LS Y C X2 X3 X4 、、、”。
LS是做最小二乘估计的命令，Y为被解释变量，C为截距项，X为解释变量，注意LS Y C X之间要有空格，被解释变量紧接在命令LS之后。
本案例中输入LS Y C X2 X3 X4 本题中得到下表，点击name 命名eq01。
计量经济学eviews表解读
计量经济学eviews表解读Eviews 是一种广泛使用的计量经济学软件，可用于数据分析和模型构建。
在 Eviews 中，用户可以通过输出表来查看分析结果。
下面将介绍 Eviews 输出表的解读方法。
1. 参数估计表参数估计表是 Eviews 输出表中最基本的表之一。
它包含了模型中所有参数的估计值、标准误差以及置信区间。
参数估计表可以帮助我们了解模型的参数估计情况，判断模型是否成立。
2. 估计误差表估计误差表是 Eviews 输出表中另一个重要的表。
它包含了模型中所有估计误差的值和标准误差。
估计误差表可以帮助我们了解模型的估计误差情况，判断模型是否准确。
3. 统计量表统计量表是 Eviews 输出表中用于描述模型结果的表。
它包含了模型中所有统计量的估计值、标准误差以及置信区间。
统计量表可以帮助我们了解模型的结果，判断模型是否显著。
4. 模型诊断表模型诊断表是 Eviews 输出表中用于诊断模型的表。
它包含了模型中所有变量的显著性、相关性、缺失值等因素的诊断结果。
模型诊断表可以帮助我们诊断模型的问题，从而优化模型。
5. 估计方程表估计方程表是 Eviews 输出表中用于估计方程的表。
它包含了模型中所有方程的估计值、标准误差以及置信区间。
估计方程表可以帮助我们了解模型的估计方程情况，判断模型是否成立。
6. 方差分析表方差分析表是 Eviews 输出表中用于方差分析的表。
它包含了模型中所有变量的方差分析结果，包括总体方差、组间方差和组内方差等。
方差分析表可以帮助我们了解模型的方差分析情况，判断模型是否显著。
Eviews 输出表的解读可以帮助我们了解模型的结果和问题，从而优化模型并得出结论。
计量经济学用eviews分析数据
中国储蓄存款总额（Y,亿元）与GDP （元）数据如下表。
表1-1数据来源：《中国统计年鉴》年图1-1解:、估计一元线性回归模型由经济理论知，储蓄存款总额受GDP影响，当GDFP增加时，储蓄存款总额也随着增加，他们之间具有正向的同步变动趋势。
储蓄存款总额除受GDP影响之外, 还受到其他一些变量的影响及随机因素的影响，将其他变量及随机因素的影响均并到随机变量U中，根据X与丫的样本数据，作X与丫之间的散点图可以看出，他们的变化趋势是线性的，由此建立中国储蓄存款总额丫与GDF之间的一员线性回归模型。
由表1-1中样本观测数据，样本回归模型为用Eviews软件估计结果:Dependent Variable: 丫Method: Least SquaresDate: 12/14/14 Time: 10:41Sample: 1978 2012Included observations: 35R-squared 0.995724 Mean dependent var 78882.56Adjusted R-squared 0.995595 S.D. dependent var 108096.8S.E. of regression 7174.769 Akaike info criterion 20.64997Sum squared resid 1.70E+09 Schwarz criterion 20.73885Log likelihood -359.3745 Hannan-Quinn criter. 20.68065F-statistic 7684.717 Durbin-Watson stat 1.224720Prob(F-statistic) 0.000000即样本回归方程为:-4.678592 87.66252二、对估计结果做结构分析(1)对回归方程的结构分析0.762529是样本回归方程的斜率，他表示GDP勺边际增长率，说明GDP每增加1元，将有0.762529用于储蓄；-7304.294是样本回归方程的截距，他表示不受GDP影响的自发性储蓄增长。
《计量经济学》讲义 第三章 EVIEWS基础
第三章 EVIEWS基础EVIEWS的核心是对象，对象是指有一定关系的信息或算子捆绑在一起供使用的单元，用EVIEWS工作就是使用不同的对象。
对象都放置在对象集合中，其中工作文件（workfile）是最重要的对象集合。
§3.1 工作文件一、建立新的工作文件选择菜单File/New/workfile，则出现数据的频率对话框。
可在“Workfile frequency”中选择数据的频率，可选的频率包括年度、半年、季度、月度、星期、天（每周5天、每周7天）以及非时间序列或不规则数据。
可在“Start date”文本框中输入起始日期，“End date”文本框中输入终止日期，年度与后面的数字用“：”分隔。
日期的表示法为：年度：二十世纪可用两位数，其余全用四位数字；半年：年后加1或2；季度：年后加1-4；月度：年后加1-12；星期：月/日/年；日：月/日/年；非时间序列或不规则数据：样本个数。
二、打开旧的工作文件利用菜单File/open/workfile可打开已有的工作文件。
三、工作文件窗口建立工作文件或打开旧的工作文件后可看到下面的工作文件窗口四、保存工作文件保存工作文件可选菜单File/Save或F ile/Save as在出现的WINDOWS标准对话框内选择文件要保存的目录及文件名。
五、设置默认路径打开EVIEWS文件对话框开始都显示默认路径下的内容。
可以通过两种方法改变默认路径，一是选择对话框下端的Update default directory即可使当前目录成为默认路径；二是在命令窗口键入CD后面跟着目录名也可使该目录成为默认路径。
六、引用TSP文件EVIEWS能以与MicroTsp相容的方式读入和储存工作文件。
七、重置工作文件范围为了改变工作文件的范围区间，可选择Procs/Change workfile Range然后输入新的起始日期和终止日期。
也可通过双击工作文件目录中的Range来改变工作文件范围。
计量经济学EViews操作
计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。
点击完成。
4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。
此时工作文件中出现变量图标。
方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。
点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。
（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。
得出Eviews的估计结果：其中12596.27为β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。
第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。
计量经济学eviews术语
计量经济学eviews术语一、Eviews概述1. Eviews(强大的计量经济学软件)是由IHS Econometric Software开发的一种功能强大的计量经济学统计处理软件，它可以方便快捷地进行数据处理、分析和可视化操作。
2. Eviews能够便捷地帮助用户完成计量经济学研究，包括统计模型估计、模型诊断检验、多变量时间序列分析和计量经济学分析等；它还能方便快捷地使用MS office将分析结果编辑和可视化。
二、Eviews的功能1. 数据管理：Eviews自带了一系列的数据输入和数据输出工具，可以帮助用户快速方便地管理资料，以及对资料进行编辑和可视化处理；2. 统计模型估计：Eviews支持多种统计模型，包括OLS回归分析、层次序贯回归模型、正交调整后最小二乘回归模型、线性混合效应模型和定量萃取法等；3. 模型检验：内置强大的检验工具，能够帮助用户完成关键的模型检验，比如偏差检验、Wald检验、F检验、变量检验等；4. 数据预测：当给定模型后，Eviews可以用来作出预测、预测标准误差和预测置信区间等；5. 计量经济学分析：Eviews能完整支持计量经济学的常规分析，包括模型检验和模型反校正、波特尔共同分析、多变量滞后效应模型等；6. 时间序列分析：Eviews支持多种时间序列模型，能够用来完成季节性分析、指数平滑法、ARIMA模型、VAR/VECM模型等。
三、 Eviews的优点1. 功能强大：Eviews支持多种计量经济学和数据处理功能，能够实现完整的计量经济学分析工作；2. 易学易用：Eviews设计为易学易用，它拥有完备的在线帮助、脚本以及可视化界面，容易上手，操作简单；3. 多种文件支持：支持Excel, Access和其他常见的文件格式，实现多样数据传输；4. 多种输出形式：Eviews输出形式支持多种文件，如EPS、PDF、XLS、DOC、HTML等，方便快捷地与MS Office交互；5. 易于升级：Eviews的升级也十分简便，可以在线自动更新，不需要重新安装只需要下载更新即可。
计量经济学---EViews的基本操作案例
说明总离差平方和的99.88%被样本回归直线解释，仅有0.12%未被解释,因此,样
本回归直线对样本点的拟合优度很高。也即用人均年收入解释消费性支出变化效 果很好。
回归系数显著性检验（t检验）
提出原假设H0:β 1=0 备择假设H1:β 1≠0
取显著性水平α =0.05,在自由度为v=17-2=15下，查t分布表，得:t
R² =0.998726
F=12952.03 n=17 DW=1.025082
（7）回归预测
点估计。假定预测出2002年、2003年的平均每人年收入分别为
X2002=6932.91元，X2003=7334.37元。预测Ŷ2002,Ŷ2003的值。
将X2002=6932.91，X2003=7334.37代入估计的回归方程的点估计值 Ŷ2002=132.0125+0.768761*6932.91=5461.76（元）
（3）画散点图
确定了模型后，需要在直观上初步探明变量之间的相互关系，
为此，以人均年收入为横轴，以人均年消费支出为纵轴，描 出样本变量观测值的散点分布图。如下图所示：
根据上图散点分布情况可以看出，在1985～2001年期间，我国城镇
居民人均年消费和可支配收入之间存在较为明显的线性关系。
（4）显示估计结果Fra bibliotekTHANKS
利用Eviews的最小二乘法程序，输出的结果如下： Dependent Variable（从属变量）:Y Method:Least Squares（最小二乘法） Sample:1985 2001 Included observations:17
（5）模型检验
可决系数检验：R² =1-ESS/TSS=0.9988
Xi——表示城镇居民人均年收入水平 ui——表示随机误差项 现给定样本观测值（Xi，Yi），i=1,2,…，17，n=17为样本容量。则建立样 本回归模型:Yi=β0+β1Xi+ei 其中，β0，β1分别为β0、β1的估计值，ei为残差项。样本回归方程： Ŷi=β0+β1Xi 其中，Ŷi表示样本观测值Yi的估计值。