微观经济学实验eviews分析
Eviews实验报告
Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会作为一名经济学专业的学生，我在大学期间接触到了许多数据分析软件。
其中，eViews是我使用最多、体验最深的一款软件。
通过使用eViews进行综合分析，我积累了一些实验心得与体会。
首先，eViews是一款功能强大的经济学分析软件，它提供了各种各样的计量经济学工具和统计分析方法。
无论是进行时间序列分析、面板数据分析，还是回归分析等等，eViews都能提供相应的工具。
通过eViews，我可以轻松地进行数据处理、模型建立和结果解释，这大大提高了我的研究效率。
在使用eViews的过程中，我深刻体会到了数据的重要性。
无论是在研究经济现象还是预测未来趋势时，数据是我们的根基。
eViews作为一个强大的数据处理软件，可以帮助我们轻松地清洗、整理和分析数据。
通过eViews的数据编辑界面，我可以快速地导入多种数据格式，进行数据筛选和变量处理。
此外，eViews还提供了丰富的数据分析工具，如描述性统计、相关分析、差分操作等等，这些工具都是我研究中不可或缺的一部分。
除了数据的处理，eViews还提供了丰富的模型建立和结果解释工具。
例如，我可以使用eViews进行时间序列分析，通过VAR模型、ARIMA模型等方法对数据进行预测；我也可以使用eViews进行回归分析，通过OLS模型、多元回归模型等方法来解释变量之间的关系。
eViews提供了直观和易用的界面，使得我能够迅速进行模型设定、参数估计和结果诊断。
同时，eViews还支持生成各种图表和报表，这对于我的研究和论文撰写非常有帮助。
此外，eViews还具有强大的批处理功能，可以帮助我自动化实验过程。
通过编写脚本或批处理文件，我可以一次性运行多个实验，并自动保存结果。
这样，我可以快速地比较不同模型、不同参数的结果，在不同情景下进行实验，为我的研究提供了更多有力的支持。
总结来说，eViews是一款功能强大、易于使用的经济学分析软件。
通过使用eViews，我深刻认识到了数据在经济学研究中的重要性，也感受到了数据分析工具对研究效率的提升。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会Eviews是一种经济计量分析软件，通过统计模型和计量经济学的方法，对数据进行处理和分析。
在使用Eviews进行实验的过程中，我获得了一些心得和体会。
首先，掌握基本操作是使用Eviews的前提。
在开始实验之前，我深入学习了Eviews的基本操作，包括数据导入、数据清洗、变量定义和模型设置等。
熟练掌握这些基本操作，能够为后续实验的数据处理和分析奠定基础。
其次，选择合适的数据样本对实验结果至关重要。
在实验过程中，我发现选择合适的数据样本对结果的可靠性有很大影响。
首先，样本的时间跨度要足够长，以反映经济变量的长期趋势和周期性波动。
其次，样本的数量要足够大，尽量涵盖多样化的情景，减少数据的偏差。
最后，还要注意数据的完整性和准确性，确保数据的可靠性。
在进行模型设置和分析时，注意变量的选择和处理。
Eviews提供了丰富的模型设置和分析工具，能够对数据进行多方面的分析。
在选择变量时，要根据实验的目标和研究问题合理选择，不要过于追求复杂模型，而忽略了变量的解释能力。
此外，在进行变量处理时，要注意数据的平稳性、最优滞后阶数的选择等，以保证分析结果的准确性和可靠性。
另外，熟练使用Eviews的图表工具能够更直观地展示实验结果。
Eviews提供了各种图表工具，包括散点图、折线图、柱状图等，可以用于展示数据的分布情况和变化趋势。
通过合理地选择和设置图表，能够使实验结果更具说服力和可视化。
最后，及时保存和导出实验结果是保证实验可重复性和结果可验证性的关键。
在实验过程中，我养成了每次实验都要及时保存结果和导出报告的习惯，以防止数据丢失或结果被篡改。
同时，还要注意保留实验的原始数据和操作记录，以便他人可对实验过程和结果进行评估和验证。
综上所述，使用Eviews进行实验是一项需要技巧和经验的工作。
通过不断实践和总结，我逐渐掌握了Eviews的基本操作和数据分析方法，并在实验中获得了宝贵的经验和体会。
在今后的实验中，我将更加注重数据的选择和处理，熟练掌握Eviews的分析工具，以提高实验结果的可靠性和可重复性。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会作为一位经济学专业的学生，在学习和研究经济数据的过程中，Eviews无疑是一个非常有用和必要的工具。
作为一款专门用于经济和金融数据分析的统计软件，Eviews提供了丰富的功能和工具，让我们能够更好地理解和解释经济现象。
在这篇文章中，我将分享我在使用Eviews进行实验和研究的心得与体会。
首先，作为一个统计软件，Eviews拥有强大的数据处理和分析能力。
在实验进行之前，我需要先收集到相关的经济数据，这些数据包含了许多指标和变量，例如国内生产总值(GDP)、通货膨胀率、失业率等。
使用Eviews，我可以方便地导入数据并进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和数据变换等。
这使得我能够更好地准备数据，以便后续的分析和研究。
其次，Eviews提供了多种统计方法和模型，可以帮助我进行深入的经济数据分析。
例如，我可以使用Eviews进行描述统计分析，了解数据的分布和趋势；我也可以使用Eviews进行回归分析，探究变量之间的关系和影响。
此外，Eviews还支持时间序列分析和面板数据分析等高级技术，使得我能够从多个角度和维度揭示经济现象的本质。
在实验过程中，我最喜欢的一个功能是Eviews的可视化工具。
通过绘制图表和图形，我可以更直观地观察数据的变化和趋势。
Eviews提供了多种图表类型，例如折线图、柱状图和散点图等，可以根据实际情况选择合适的图表。
这对于展示研究结果和解释模型的效果非常有帮助，同时也为我自己更深入地理解数据提供了手段。
除了数据分析和模型建立外，Eviews还可以帮助我进行经济预测和决策分析。
Eviews可以根据历史数据和模型进行未来走势的预测，这对于政府决策和企业战略制定具有重要意义。
同时，Eviews还可以进行灵敏度分析和假设检验，帮助我评估不同情境下的经济风险和可行性。
这让我能够在实际问题中更加准确和全面地评估不同策略的影响和效果。
然而，尽管Eviews具有众多强大的功能和工具，但在使用过程中也存在一些挑战和限制。
《微观经济学》实验报告4
从计量结果看,2003～2010年间,我国高技术产业生产函数表达式是：
有色金属行业：LOG(Q_YSJS) = 0.0293555343635 + 1.08515216016 + 0.24365527002*LOG(K_YSJS) + 0.513730568087*LOG(L_YSJS) + 0.492341615287*LOG(R_YSJS)
【理论基础】
生产是对各种生产要素进行组合以制成产品的行为，在生产中要投入各种生产要素以生产出产品，所以生产也就是把投入(input)转化为产出(output)的过程。因此生产过程一头通过要素需求与要素市场相连，另一头通过产品供给与产品市场相连。
所以本实验我们将对利用eviews面板数据的分析功能来分析影响我国高科技产业生产效率的因素。根据柯布-道格拉斯C-D生产函数产出水平要受固定资本投入（k)，劳动投入（l）影响，但是在高科技产业中，我们知道产出效率还要受科技投入（r）影响，所以本实验我们将探究这三个要素对产出水平（q）影响。
LOG(Q_TXSB) = C(7) + C(1) + C(2)*LOG(K_TXSB) + C(3)*LOG(L_TXSB) + C(4)*LOG(R_TXSB)
Substituted Coefficients:
=====================
LOG(Q_YSJS) = 0.0293555343635 + 1.08515216016 + 0.24365527002*LOG(K_YSJS) + 0.513730568087*LOG(L_YSJS) + 0.492341615287*LOG(R_YSJS)
eviews实验报告总结（范本）
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
微观经济学实验eviews分析
(1)打开Eviews，建立Workfile,步骤是New-workfile-dated-start1978,end2005在Eviews上建立名为EC,FPI,CPI,Y的时间序列。
并在其内粘贴上之前绘制表格的数据。
在命令框输入data ec fpi cpi y,按enter键后粘贴数据(2)之后quick-equation-输入log(ec) c log(cpi) log(fpi) log(ec(-1))得到回归曲线（3）修正多重共线性从回归估计结果来看，R2=0.941140，R2=0.930438，两者都很高，说明模型对样本的拟合很好；F=87.94128检验值较大，说明回归方程较显著，即各解释变量联合起来确实对被解释变量“本期恩格尔系数的对数”有影响；但在给定显著性水平α=0.05，变量LNCPI、LNY系数的t统计量分别为-1.981210、-1.751146，相应的p值分别为0.0171、0.0939，说明LNCPI和LNY对被解释变量影响不显著。
综上所述，模型(1)很可能存在严重的多重共线性。
下面，使用逐步回归法加以修正，得到修正后的结果。
A．去掉变量fpi由图可知，，在剔除掉解释变量lnfpi后，仍然能通过检验。
lny系数的t值略有提高，还保持着较高的水平。
可以认为，上述回归结果基本上消除了多重共线性。
B.去掉cpi由图可知，在剔除掉解释变量lncpi后，仍然能通过检验。
lny系数的t值略有提高，还保持着较高的水平。
可以认为，上述回归结果基本上消除了多重共线性。
(4)异方差检验多元线性回归模型要求满足随机扰动项μt同方差的基本假设，如存在异方差现象，就可能出现严重的偏差。
利用White检验法，进行异方差检验，由以上结果，按路径view/residual tests/white heteroskedasticity(no cross terms)进入White检验，结果如下：由White检验知，在α=0.05，由(6)=12.5916>n=7.279023,所以不能拒绝原假设，表明模型不存在异方差。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会在进行eviews实验的过程中，我积累了一些经验和体会，将在本文中进行分享。
通过eviews软件的学习和实践，我深刻体会到了它在经济数据分析和统计建模中的强大功能，同时也遇到了一些挑战和解决方法。
首先，在进行eviews实验之前，我们需要了解数据的来源和背景。
无论是实证研究还是理论应用，对相关领域的知识有一定的了解是至关重要的。
只有充分了解数据背景和研究领域，我们才能准确地分析数据和得出合理的结论。
其次，对于初学者而言，理解eviews软件的基本操作是必不可少的。
在实验过程中，我发现eviews提供了丰富的数据导入、清洗和转换功能，通过简单的命令和操作，我们可以快速完成对数据的处理。
但是，首次接触eviews的用户可能会对软件的界面和功能感到陌生，因此需要在实验之前进行充分的学习和训练。
在实验过程中，我主要使用了eviews中的数据视图、方程（Equation）对象和图形展示功能。
数据视图可以让我们直观地查看和管理数据，而方程对象则可以实现对经济模型和回归方程的建立和估计。
通过eviews提供的各种图形展示功能，我们可以直观地观察变量之间的关系，并通过统计图表来支持我们的分析和结论。
此外，在实验过程中遇到了一些常见问题，并通过查阅资料和与同学讨论得到了解决。
例如，当我们进行回归分析时，如果存在异方差性（heteroskedasticity）或多重共线性（multicollinearity）等问题，会影响到回归结果的解释和可靠性。
解决这些问题的方法包括使用稳健标准误差、变量转换以及做主成分分析等。
除了解决常见问题，我还尝试了eviews中的高级功能和扩展。
比如，使用cointegration模块进行协整检验，研究时间序列数据的长期关系；利用VAR模型进行动态分析和冲击响应分析，从宏观角度研究经济变量的相互作用。
这些高级功能拓展了我的研究视野，使我能够更深入地分析数据，并提供更准确的预测和政策建议。
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实验时间：2013 年 12 月 30 日 系别： 经金学院 专业班级：经济 24 班 学 号：2121802104 姓名： 梁力文 成 绩： 【实验题目】个人收入与物价水平对我国农村居民恩格尔系数影响的实证分析 1. 【实验目的】通过实证分析加深对消费理论，尤其是恩格尔定律的认识与理解。 2. 分析恩格尔系数大小的影响因素。 【理论基础】 恩格尔系数和恩格尔定律： 恩格尔系数(Engel's Coefficient)是食品支出总额占个人消费支出总额的比重。19 世纪德国统计学家恩格尔根据统计资料，对消费结构的变化得出一个规律：一个家庭收入 越少，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出所占的比例就越大，随着家庭收入 的增加，家庭收入中（或总支出中）用来购买食物的支出比例则会下降。推而广之，一个 国家越穷，每个国民的平均收入中（或平均支出中）用于购买食物的支出所占比例就越大， 随着国家的富裕，这个比例呈下降趋势。 恩格尔定律的公式： 食物支出变动百分比÷总支出变动百分比 x100%=食物支出对总支出的比率(R1) 或 食物支出变动百分比÷收入变动百分比 x100%=食物支出对收入的比率(R2) 注意：R2 又称为食物支出的收入弹性。 恩格尔定律是根据经验数据提出的，它是在假定其他一切变量都是常数的前提下才适 用的，因此在考察食物支出在收入中所占比例的变动问题时，还应当考虑城市化程度、食 品加工、饮食业和食物本身结构变化等因素对于家庭食物支出增加的影响。只有达到相当 高的平均食物消费水平时，收入的进一步增加才不对食物支出发生重要的影响。 恩格尔系数是根据恩格尔定律得出的比例数，是表示生活水平高低的一个指标。其计算公 式如下： 恩格尔曲线:食物支出金额÷总支出金额 x100%=恩格尔系数 除食物支出外，衣着、住房、日用必需品等的支出，也同样在不断增长的家庭收入或 总支出中，所占比重上升一段时期后，呈递减趋势。 影响恩格尔系数的因素： 根据消费理论中斯勒茨基方程的收入效应和替代效应，收入和物价变动是影响恩格尔 系数最重要的原因。 对应于一定的收入和物价水平，消费者应该有一个预期的最佳恩格尔系数。但消费行 为具有一定程度的刚性，消费习惯难以在短时间内改变。 杜森贝里的相对收入假说就谈到了棘轮效应，即消费习惯形成之后有不可逆性，易 于向上调整而难于向下调整。因此，恩格尔系数的预期水平在单一周期内一般不会完全实 现，而只能得到部分的调整。本文将据此建立一个局部调整模型。
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ห้องสมุดไป่ตู้
（3）修正多重共线性 从回归估计结果来看，R =0.941140，R =0.930438，两者都很高，说明模型对样本 的拟合很好；F=87.94128 检验值较大，说明回归方程较显著，即各解释变量联合起来 确实对被解释变量“本期恩格尔系数的对数”有影响；但在给定显著性水平 α =0.05， 变量 LNCPI、LNY 系数的 t 统计量分别为-1.981210、-1.751146，相应的 p 值分别为 0.0171、0.0939，说明 LNCPI 和 LNY 对被解释变量影响不显著。综上所述，模型(1) 很可能存在严重的多重共线性。下面，使用逐步回归法加以修正，得到修正后的结果。 A． 去掉变量 fpi
ln EC (1 )ln EC(1) 1 ln CPI 2 ln FPI 3 ln Y ut
【实验要求】 通过 Eviews 软件设计恩格尔系数（EC 表示）关于食品零售价格指数（FPI） ，居民消 费价格指数（CPI） ，居民人均可支配收入（Y） ，之间的回归方程。 【实验方案与进度】 (1)设计回归模型 根据以上理论分析，恩格尔系数作为被解释变量，以 EC 表示；它与解释变量本期食 品零售价格指数（FPI） 、本期消费价格指数（CPI） 、本期收入（Y） 、上期的 EC 存在 以下关系（为缩小变量间的数量级差距，以及使模型更符合斯勒茨基方程的特征，去 变量的自然对数形式）
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由图可知， ， 在剔除掉解释变量 lnfpi 后， 仍然能通过检验。 lny 系数的 t 值略有提高， 还保持着较高的水平。可以认为，上述回归结果基本上消除了多重共线性。 B.去掉 cpi
由图可知，在剔除掉解释变量 lncpi 后，仍然能通过检验。lny 系数的 t 值略有提高， 还保持着较高的水平。可以认为，上述回归结果基本上消除了多重共线性。 (4)异方差检验 多元线性回归模型要求满足随机扰动项 μt 同方差的基本假设，如存在异方差现象，就 可能出现严重的偏差。利用 White 检验法，进行异方差检验，由以上结果，按路径 view/residual tests/white heteroskedasticity(no cross terms)进入 White 检验，结果如下：
它与解释变量本期食品零售价格指数fpi本期消费价格指数cpi本期收入y上期的ec存在以下关系为缩小变量间的数量级差距以及使模型更符合斯勒茨基方程的特征去变量的自然对数形式2利用eviews软件进行回归分析得到回归方程3修正多重共线性4异方差检验多元线性回归模型要求满足随机扰动项u同方差的基本假设如存在异方差现象就可能出现严重的偏差
【结果分析】 由数据 0.72408 可知，本期恩格尔系数受上期影响较大，食品价格的上升在一定程度上 促使恩格尔系数增大，但作用并不是非常明显，我们可以认为，这是农村能够给自足，故 受食品价格上升影响不大。Y 系数为负较小，可知居民可支配收入的上升会促使恩格尔系 数的下降。
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2 由 White 检验知，在α =0.05，由x0.05 (6)=12.5916>nR2 =7.279023,所以不能拒绝原
假设，表明模型不存在异方差。 （5）性检验与协整分析 由模型中使用的都是时间序列数据，必须进行平稳性检验，否则，得到的结果很 可能就是“伪回归” 。协整分析是通过对原回归结果中的残差项平稳性检验，如残 差项是平稳的，则消除了“伪回归”的可能，原回归结果反映了各变量间的长期 均衡关系。 协整检验结果如下：
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(1)打开 Eviews，建立 Workfile,步骤是 New-workfile-dated-start1978,end2005
在 Eviews 上建立名为 EC,FPI,CPI,Y 的时间序列。并在其内粘贴上之前绘制表格的数 据。 在命令框输入 data ec fpi cpi y,按 enter 键后粘贴数据 (2)之后 quick-equation-输入 log(ec) c log(cpi) log(fpi) log(ec(-1))得到回归曲线
ln EC * 0 *ln EC(1) 1 *ln CPI 2 *ln FPI 3 *ln Y ut *
(2)利用 Eviews 软件进行回归分析，得到回归方程 (3)修正多重共线性 (4)异方差检验 多元线性回归模型要求满足随机扰动项ut 同方差的基本假设，如存在异方差现象就可 能出现严重的偏差。利用 White 检验法，利用异方差检验。 (5)平稳性检验与协整分析 由于模型中使用的都是时间序列数据，必须进行平稳性检验，否则，得到的结果很可 能就是“伪回归” 。 【实验过程与步骤】 1） 设计回归模型 收集我国农村居民在 1978-2009 年间的恩格尔系数（EC） ，人均可支配收入（Y） ，居 民消费指数（CPI） ，食品价格指数（FPI） ，绘制为表格。 `
t 值小于临界值，故残差项是平稳的，各变量间存在协整关系。
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【实验结果】 经一系列调整和检验，最终得到的模型估计结果为：
LOG(EC) = 0.7240843285*LOG(EC(-1)) + 0.1202480608*LOG(FPI) 0.09652228805*LOG(Y) + 1.082056556
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ln EC* 1 ln CPI 2 ln FPI 3 ln Y ut
局部调整假设认为，被解释变量的实际变化仅仅是预期变化的一部分，即
ln EC ln EC (1) (ln EC * ln EC (1))
将上述两式合并转化形式，得到