用Eviews分析计量经济学问题
如何用EViews进行计量经济学分析
如何用EViews进行计量经济学分析EViews是一个功能强大的计量经济学软件，广泛应用于经济学和金融学领域。
本文将介绍如何使用EViews进行计量经济学分析。
一、EViews的基本功能和特点EViews是一款广泛用于经济学分析的软件，具有以下几个特点：1. 数据管理：EViews可以方便地导入、处理和管理各种类型的数据，包括时间序列数据和截面数据。
2. 统计分析：EViews提供了丰富的统计分析和计量经济学方法，如描述统计、回归分析、时间序列分析等。
3. 模型建立：EViews支持各种经济模型的建立和估计，如线性回归模型、ARMA模型、VAR模型等。
4. 图表展示：EViews具有强大的图表绘制功能，可以帮助用户直观地展示数据和分析结果。
二、使用EViews进行计量经济学分析的步骤下面将以线性回归模型为例，介绍如何使用EViews进行计量经济学分析。
1. 导入数据首先，将需要分析的数据导入EViews。
通过点击"File"菜单，选择"Import"，然后选择合适的数据文件类型进行导入。
2. 创建工作文件在导入数据后，可以创建一个新的工作文件，以便进行后续的分析和建模操作。
点击"File"菜单，选择"New"，然后选择"Workfile"创建一个新的工作文件。
3. 创建方程在工作文件中，可以创建一个回归模型方程。
点击"Quick"菜单，选择"Estimate Equation"，然后在弹出的对话框中输入回归方程的表达式和变量。
4. 估计模型在创建回归方程后，可以进行模型的估计。
点击"EViews"菜单，选择"Estimate Equation"，然后选择适当的估计方法和设置。
5. 解释结果估计模型后，EViews将显示回归结果的详细报告。
EViews统计分析在计量经济学中的应用EViews概述
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EViews统计分析在计量经济学中的应用
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EViews历史
EViews是由Quantitative Micro Software 〔QMS〕公司开发的，专门从事数据分析、回归 分析和预测的工具。EViews结合了电子表格和 相关的数据库技术以及传统统计软件分析功能， 并且使用了单击图形用户界面。EViews特点是 对于时间序列数据有较强的分析能力，另外在 预测分析、科学数据分析与评价、金融分析、 经济预测、销售预测和本钱分析等领域应用非 常广泛。
5/7/2023
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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图形操作
将图形插入文献中：Eviews可以将图形插入到 Word文档中。首先将图形翻开，然后点击 Eviews主画面顶部主按钮Edit/Copy/click弹出 对话框。选择〞Copy to clipboard〞，点击 OK，然后在Word文档中指指定位置粘贴即可。
EViews统计分析在计量经 济学中的应用EViews概述
1
：EViews简介
o 实验目的：熟悉和掌握Eviews在一元线性回 归模型中的应用。
o 实验数据：2019年中国各地区城市居民人均 年消费支出〔CS〕和可支配收入〔INC〕 〔相关数据在文件夹“书中资料/第3章〞〕 。
o 实验原理：普通最小二乘法(OLS) o 实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、
可翻开下拉式菜单〔或再下
一级菜单，如果有的话〕，
点击某个选项电脑就执行对 应的操作响应〔File，Edit的 编辑功能与Word, Excel中的 相应功能相似〕
图1-1 EViews主窗口界面
5/7/2023
eviews案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将使用Eviews软件进行一个实际案例的分析，以展示Eviews在实际经济数据分析中的应用。
我们选取了美国GDP（国内生产总值）和失业率的数据，来进行相关性分析和趋势预测。
首先，我们导入美国GDP和失业率的时间序列数据，并进行数据的初步观察和描述性统计分析。
通过Eviews的数据视图功能，我们可以直观地看到这两个变量的变化趋势和波动情况，从而为后续的分析提供基础。
接下来，我们将利用Eviews进行相关性分析，探讨美国GDP与失业率之间的关系。
通过Eviews的相关性分析功能，我们可以得到它们之间的相关系数，并利用散点图和回归分析来观察它们之间的线性关系。
通过这些分析，我们可以初步了解到美国GDP和失业率之间的关联程度，为后续的预测分析提供参考。
在完成相关性分析后，我们将利用Eviews进行趋势预测。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以选择合适的模型对美国GDP和失业率的未来趋势进行预测。
在选择模型的过程中，我们将充分考虑数据的平稳性、季节性等特点，以确保模型的准确性和可靠性。
最终，我们将得到美国GDP和失业率未来的预测值，并进行可视化展示，以便更直观地观察它们的趋势变化。
通过本次Eviews案例分析作业，我们不仅对Eviews软件的使用有了更深入的了解，同时也对实际经济数据的分析方法有了更加清晰的认识。
Eviews作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们更好地理解和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
总之，Eviews案例分析作业不仅是对所学知识的巩固和实践，更是对实际问题的解决和预测。
通过本次作业，我们不仅提升了对Eviews软件的熟练度，更深入了解了经济数据分析的方法和技巧，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
希望通过这次作业的学习，能够更好地应用Eviews软件进行实际经济数据的分析和预测，为经济决策提供更加科学的支持。
计量经济学eviews作业
计量经济学eviews作业摘要：计量经济学eviews 作业I.简介- 计量经济学eviews 作业的背景和意义II.计量经济学eviews 软件的介绍- Eviews 软件的作用和特点- Eviews 软件在计量经济学中的应用III.计量经济学eviews 作业的步骤- 数据收集和处理- 建立模型和估计参数- 模型检验和优化- 结果分析和解释IV.计量经济学eviews 作业的实践应用- 具体案例分析- 结果展示和讨论V.总结- 计量经济学eviews 作业的收获和展望正文：计量经济学eviews 作业I.简介计量经济学是研究经济现象数量规律的学科，通过收集、处理、分析和解释经济数据，以揭示经济变量之间的关系和规律。
Eviews 软件是一款功能强大的计量经济学软件，广泛应用于经济学研究、实证分析、政策评估等领域。
在本篇文章中，我们将介绍计量经济学eviews 作业的相关内容。
II.计量经济学eviews 软件的介绍Eviews 软件是一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据处理和分析功能。
它能够支持各种数据格式，包括时间序列数据、横断面数据和面板数据等。
Eviews 软件的特点如下：- 操作简便：界面友好，易于上手- 功能强大：支持多种计量经济学模型和方法- 结果可靠：提供丰富的统计检验和稳健性检验在计量经济学中，Eviews 软件可以用于建立各种模型，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等，以研究经济变量之间的关系。
III.计量经济学eviews 作业的步骤计量经济学eviews 作业主要包括以下几个步骤：1.数据收集和处理：收集所需数据，检查数据质量，进行数据清洗和处理。
2.建立模型和估计参数：根据研究目的和数据特点，选择合适的计量经济学模型，使用Eviews 软件进行参数估计。
3.模型检验和优化：对模型进行显著性检验、参数稳定性检验等，根据检验结果对模型进行优化。
4.结果分析和解释：分析模型结果，解释各经济变量之间的关系，撰写分析报告。
计量经济学案例分析(Eviews操作)
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。
并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。
关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。
计量经济学论文(eviews分析)
计量经济学论文(eviews分析)我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析摘要：本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，选取餐饮企业数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。
利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，并加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，提出自己的看法。
关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析一、研究背景近十年来，投资者进入餐饮企业的数量不断增加。
在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期时，他们才会对其进行投资。
由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要，这有助于投资者作出合理的决策。
因此，本文进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。
二、变量的选取影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况）。
但综合考虑后，本文选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。
1.企业数本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关。
2.城镇居民人均年消费性支出本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关。
3.全国城镇人口数本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关。
4.公路里程数本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关。
三、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，包括营业额（单位：亿元）、企业数（单位：个）、人均年消费性支出（单位：元）、全国城镇人口数（单位：万人）以及公路里程数（单位：万公里）。
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。
eviews计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
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计量经济学案例分析一、问题背景高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。
随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。
“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。
为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。
二、模型设定本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。
就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。
按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。
从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面：资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。
这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为：u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。
数据选用的是截面数据。
从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据：园区 工业增加值(千元)Y净资产（千元）K年末从业人员（人） L 技术开发费（千元）T北京 246422 天津 4138312 106970 1004739 石家庄 1428436 8427194 40404 437677 保定 1320169 5564045 35743 78798 太原 1261311 4755833 39469 254922 包头 877062 379854019793 56816 沈阳 3835694 21547 525425 大连2099833992282261713328710鞍山591469 2073150 37000 258620 长春4924865 68709 257492 吉林4325561 7428203 61351 316823 哈尔滨2405477 75107 339757 大庆804287 2281701 15896 50146 上海88079 2499908 南京6410451 50233 419102 常州2898661 29079 150004 苏州5428770 9640896 58648 445165 无锡3755550 8626370 30682 533272 杭州2539237 6160997 20242 202201 合肥1842286 5634673 37381 133020 福州2482912 3992544 20780 127868 厦门1406424 1990844 18402 171360 南昌1448054 4495691 21983 157784 济南1581236 5791048 34213 179615 青岛5995027 8229987 50237 1230157 淄博3023363 7989885 40932 85359 潍坊553112 3952105 15115 48945 威海1841129 2504010 32664 105964 郑州2285660 5939638 27884 314905 洛阳1151710 2952993 37360 101404 武汉5509070 65863 609012 襄樊1571089 4430713 36513 248948 长沙4276076 47490 626298 株州1020248 2660099 17007 62822 广州1431795 6618539 23606 896296 深圳6447963 41228 1236052 珠海848388 1175936 10032 9600 惠州1981620 1667044 20682 166067 中山1329899 4474726 48496 120769 佛山4106494 7925224 19920 454169 南宁1185873 2054164 15727 263017 桂林1078153 2550102 22670 71095 海口365603 185**** **** 64784 成都3148804 43598 676698 重庆2424284 5703171 76270 200308 绵阳3459424 7563423 42703 42100 贵阳738779 3310046 24310 219864 昆明765927 5033691 18955 71740 西安4170682 80474 502907宝鸡 880708 3132187 28169 110269 兰州 663520 2520269 18548 195983 乌鲁木齐 260934 1159514 7781 9071 杨凌 5491941222019802581三、模型估计用Eviews 软件进行回归分析，得到如下结果：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53Included observations: 53Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C LNK LNL LNTR-squaredMean dependent varAdjusted R-squared . dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)从表可以看出，回归方程为：TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T=740558.02=R 724674.02=R（1） 经济意义检验从回归结果可以看出，模型估计的γβα,,的参数值都为正、且小于1，与生产函数理论中γβα,,各数值的意义相符。
（2） 统计推断检验模型修正的可决系数724674.02=R ，考虑到所采用的是截面数据，认为模型的拟合优度很好。
系数显著性检验：给定α＝， βα,的t 值均大于临界值，说明资本和劳动力对产出有显著影响；γ的t ＝﹤，不能通过t 检验，说明技术研发投入对产出的影响不明显。
F 检验：在给定显著性水平α＝,查F 分布表自由度为4和49的临界值)49,4(05.0F ﹤，拒绝原假设，说明回归方程显著，即资本、劳动力、技术投入联合起来对高新区产出有显著影响。
（3） 计量经济学检验 a.异方差White 检验:White Heteroskedasticity Test: F-statisticProbability Obs*R-squaredProbabilityTest Equation:Dependent Variable: RESID^2 Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 20:09 Sample: 1 53Included observations: 53Variable CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C LNK LNK^2 LNK*LNL LNK*LNT LNL LNL^2 LNL*LNT LNT LNT^2R-squaredMean dependent varAdjusted R-squared . dependent var . of regressionAkaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihoodF-statisticDurbin-Watson statProb(F-statistic)检验知Obs*R-squared ＝，查2χ统计表，)9(205.0χ＝，因为n 2R ﹤)9(205.0χ，所以拒绝原假设，表明模型不存在异方差。
b.多重共线性检验：计算lnK 、lnL 、lnT 的相关系数，其相关系数矩阵如下： LNL LNT LNKLNL LNT LNK从相关系数矩阵可以看出，lnK 、lnL 、lnT 相互之间的的相关系数较高，说明可能存在多重共线性。
采用逐步回归法检验。
首先，分别做lnY 对lnK 、lnL 、lnT 的一元回归，结果如下；变量 lnK lnL lnT 参数估计值 t 统计量 R-squared Adjusted R-squared 其中，加入lnK 的方程2R 最大，以lnK 为基础，顺次加入lnL 、lnT 逐步回归，结果如下； 变量 lnKlnL lnT Adjusted R-squaredlnK 、lnLlnK 、lnT经比较，加入lnL 后的方程2R ＝，改进最大。
而且各参数的t 值很显著，选择保留lnL ，再加入lnT 进行回归，结果如下；TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T=724674.02=R ；比较发现，加入lnT 后，__2R 有所改进，但其t 值不太显著，其他参数t 值显著。
由此我们认为变量间确实存在一定的多重共线性，但考虑到技术投术是本模型的重要因素，剔除后可能引起设定误差，所以选择保留。
其系数t 值不显著的重要原因可能是因为技术的“扩散效应”，也可能是技术研发经费对产出的影响具有一定的滞后性。
c.自相关检验给定显著性水平α＝，查DW 表，当n ＝53，k ＝3，得下限临界值L d ＝，上限临界值U d ＝.因为模型的DW 统计量为，有L d ﹤D W ﹤U d ，不能判定是否有自相关，用扩大拒绝区域的检验方法判断认为存在自相关。
由于是选用的截面数据，不能用差分法进行修正。