计量经济学EVIEWS自相关检验与修正
计量经济学多重共线性eviews处理
第一部分 多重共线性检验 内容：多重共线与异方差、及检验与修正 一、 多重共线性检验与逐步回归建立模型
1．数据 P193,8.7 例(习题 7-17 表 7-8) 2．对原模型回归 LS LOG（Y） C 3．多重共线性检验 Klein 法则、观察法等 4．如果存在多重共线，估计辅助回归模型，确定哪些变量存在共线？ 5．逐步回归方法，剔除存在共线的变量，确定最终模型。 LOG（X2）LOG（X3） LOG（X4） LOG（X5）
2
二、多重共线性检验与参数约束法估计模型
1．数据
obs 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 X1 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 X2 810 1009 1273 1425 1693 1876 2052 2201 2435 2686 Y 70 65 90 95 110 115 120 140 155 150
1）消费支出(Y),个人财富(x2)和历史可支配收入水平(x1)有一定共线关系 2）可考虑使用参数约束法估计模型 2．原模型回归：ls y c x1 x2 （1）观察法：系数不显著，但 F 显著，判决系数大。 （2）辅助回归分析：Ls x1 型结论不可靠。 3．实际解决问题方法 1）可通过增加样本容量,看能否克服多重共线问题 obs 11 12 第五次上机 1 X1 X2 280 2898 300 3032 Y 170 185 x2 X2,x3 高度相关，个人财富和历史可支配收入水平有一定共线关系。原模
13 14
320 340
3208 3425
190 200
2）利用先验信息，参数约束(如可支配收入中，增加个人财富的比例为 X3=10.1*X2）,重新估计模型.
eviews时间序列一阶自相关检验命令
eviews时间序列一阶自相关检验命令在EViews中，我们可以使用AR（p）模型来进行时间序列的一阶自相关检验。
AR（p）模型表示自回归模型，其中p表示阶数。
一阶自相关检验是用来确定时间序列数据是否存在自相关性。
自相关是指序列中一个值与其在时间上前一时刻的值之间的相关性。
在时间序列分析中，我们希望序列的值是彼此相互独立的，因此自相关性可能会影响我们对序列的分析和预测。
在EViews中，可以通过以下步骤来进行一阶自相关检验：1.打开EViews软件并导入时间序列数据。
2.在EViews主菜单中选择“Quick/Estimate Equation”（快速估计方程）。
3.在“Equation Specification”（方程规范）对话框中，输入要估计的模型。
例如，如果要进行一阶自相关检验，则可以输入模型“y c ar(1)”。
- “y”表示被解释变量。
- “c”表示常数项。
- “ar(1)”表示自回归项，其中1表示阶数。
4.单击“OK”按钮以估计模型。
5.将结果显示为估计方程的系数，t统计量，R-squared（R平方值）等。
在估计方程后，EViews将为我们提供一阶自相关检验的结果。
重要的统计值包括Jarque-Bera（JB）统计量、ARCH LM检验、DW统计量等。
- Jarque-Bera（JB）统计量是用来检验数据是否服从正态分布。
如果JB统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即数据不服从正态分布。
- ARCH LM检验旨在检验序列中是否存在异方差性。
如果ARCH LM 统计量的p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即序列中存在异方差性。
- Durbin-Watson（DW）统计量是用来检验序列的自相关性。
DW统计量的值介于0和4之间，如果DW值接近于2，则表示序列不存在一阶自相关。
除了上述统计量之外，EViews还提供了其他有关模型估计的信息，包括系数的标准误差、置信区间、F统计量和R平方等。
异方差、自相关检验及修正
异方差、自相关的检验与修正实验目的：通过对模型的检验掌握异方差性问题和自相关问题的检验方法及修正的原理，以及相关的Eviews 操作方法。
模型设定：εβββ+++=23121i i i X X YYi----人均消费支出X1--从事农业经营的纯收入X2--其他来源的纯收入 中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入与消费支出 单位：元 城市 y x1 x2 城市 y x1 x2 北京 5724.5 958.3 7317.2 湖北 2732.5 1934.6 1484.8 天津 3341.1 1738.9 4489 湖南 3013.3 1342.6 2047 河北 2495.3 1607.1 2194.7 广东 3886 1313.9 3765.9 山西 2253.3 1188.2 1992.7 广西 2413.9 1596.9 1173.6 内蒙古 2772 2560.8 781.1 海南 2232.2 2213.2 1042.3 辽宁 3066.9 2026.1 2064.3 重庆 2205.2 1234.1 1639.7 吉林 2700.7 2623.2 1017.9 四川 2395 1405 1597.4 黑龙江 2618.2 2622.9 929.5 贵州 1627.1 961.4 1023.2 上海 8006 532 8606.7 云南 2195.6 1570.3 680.2 江苏 4135.2 1497.9 4315.3 西藏 2002.2 1399.1 1035.9 浙江 6057.2 1403.1 5931.7 陕西 2181 1070.4 1189.8 安徽 2420.9 1472.8 1496.3 甘肃 1855.5 1167.9 966.2 福建 3591.4 1691.4 3143.4 青海 2179 1274.3 1084.1 江西 2676.6 1609.2 1850.3 宁夏 2247 1535.7 1224.4 山东 3143.8 1948.2 2420.1 新疆 2032.4 2267.4 469.9 河南 2229.3 1844.6 1416.4 数据来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》参数估计：估计结果如下：2709030.01402097.01402.728X X Y ++=Λ(2.218) (2.438) (16.999) 922173.02=R D.W.=1.4289 F=165.8853 SE=395.2538实验步骤：一、检查模型是否存在异方差1．图形分析检验(1)散点相关图分析分别做出X1和Y 、X2和Y 的散点相关图，观察相关图可以看出，随着X1、X2的增加，Y 也增加，但离散程度逐步扩大，尤其表现在X1和Y .这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
实验四--自相关性的检验及修正
实验四--自相关性的检验及修正
自相关性的检验是研究经济数据中自身序列的行为特征，它可用于识别趋势、判断虚
假反应、探究影响力以及衡量规律的发展变化，以及有助于指导未来政策的制定。
因此，自相关性检验是一项重要的经济学技术，它可以为序列分析获取相关信息，让研究者对特
定事件影响有更深刻的认识。
自相关性检验大概分为两个步骤：也就是统计学检验和模型修正。
统计学检验流程大
致包括参数估计、假设检验和结论。
其中，假设检验可以让研究者判断序列是否有自相关性，而参数估计则可以得到自相关性的大小和方向。
从模型修正的角度来说，研究的目的
是建立一个能够自相关数据的特性并形式化处理的模型，这个模型必须注意记录自相关数
据的自身行为特征。
研究者也可以尝试采用其他方法进行模型修正，比如添加外生变量、增加时间序列滞后期、建立自回归模型和分析突变点等。
自相关性检验和模型修正在实践中都带有一定的挑战，例如原始数据的质量，可能存
在噪声；外生变量的准确性和凝聚力；记录的常数和参数的可靠性；动态变化趋势的准确
性等。
因此，研究者在进行自相关性检验和模型修正时要注意仔细进行检测和修正，以确
保研究结果的可靠性和有效性。
EViews计量经济学实验报告-多重共线性的诊断与修正
时间 地点 实验题目 多重共线性的诊断与修正一、实验目的与要求：要求目的：1、对多元线性回归模型的多重共线性的诊断；2、对多元线性回归模型的多重共线性的修正。
二、实验内容根据书上第四章引子“农业的发展反而会减少财政收入”，1978－2007年的财政收入，农业增加值，工业增加值，建筑业增加值等数据，运用EV 软件，做回归分析，判断是否存在多重共线性，以及修正。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）（一）模型设定及其估计经分析，影响财政收入的主要因素，除了农业增加值，工业增加值，建筑业增加值以外，还可能与总人口等因素有关。
研究“农业的发展反而会减少财政收入”这个问题。
设定如下形式的计量经济模型：i Y =1β+2β2X +3β3X +4β4X +5β5X +6β6X +7β7X +i μ其中，i Y 为财政收入CS/亿元；2X 为农业增加值NZ/亿元；3X 为工业增加值GZ/亿元；4X 为建筑业增加值JZZ/亿元；5X 为总人口TPOP/万人；6X 为最终消费CUM/亿元；7X 为受灾面积SZM/千公顷。
图1： 1978～2007年财政收入及其影响因素数据年份财政收入CS/亿元 农业增加值NZ/亿元 工业增加值GZ/亿元 建筑业增加值JZZ/亿元总人口TPOP/万人最终消费CUM/亿元受灾面积SZM/千公顷 1978 1132.3 1027.5 1607 138.2 96259 2239.1 50790 1979 1146.4 1270.2 1769.7 143.8 97542 2633.7 39370 1980 1159.9 1371.6 1996.5 195.5 98705 3007.9 44526 1981 1175.8 1559.5 2048.4 207.1 100072 3361.5 39790 1982 1212.3 1777.4 2162.3 220.7 101654 3714.8 33130 1983 1367 1978.4 2375.6 270.6 103008 4126.4 34710 1984 1642.9 2316.1 2789 316.7 104357 4846.3 31890 1985 2004.8 2564.4 3448.7 417.9 105851 5986.3 44365 1986 2122 2788.7 3967 525.7 107507 6821.8 47140 1987 2199.4 3233 4585.8 665.8 109300 7804.6 42090 1988 2357.2 3865.4 5777.2 810 111026 9839.5 50870 1989 2664.9 4265.9 6484 794 112704 11164.2 46991 1990 2937.1 5062 6858 859.4 114333 12090.5 38474 1991 3149.48 5342.2 8087.1 1015.1 115823 14091.9 55472 1992 3483.37 5866.6 10284.5 1415 117171 17203.3 51333 1993 4348.95 6963.8 14188 2266.5 118517 21899.9 48829 19945218.1 9572.7 19480.7 2964.7 11985029242.2550431995 6242.2 12135.8 24950.6 3728.8 121121 36748.2 45821 1996 7407.99 14015.4 29447.6 4387.4 122389 43919.5 46989 1997 8651.14 14441.9 32921.4 4621.6 123626 48140.6 53429 1998 9875.95 14817.6 34018.4 4985.8 124761 51588.2 50145 1999 11444.08 14770 35861.5 5172.1 125786 55636.9 49981 2000 13395.23 14944.7 40036 5522.3 126743 61516 54688 2001 16386.04 15781.3 43580.6 5931.7 127627 66878.3 52215 2002 18903.64 16537 47431.3 6465.5 128453 71691.2 47119 2003 21715.25 17381.7 54945.5 7490.8 129227 77449.5 54506 2004 26396.47 21412.7 65210 8694.3 129988 87032.9 37106 2005 31649.29 22420 76912.9 10133.8 130756 96918.1 38818 2006 38760.2 24040 91310.9 11851.1 131448 110595.3 41091 2007 51321.78 28095 107367.2 14014.1 132129 128444.6 48992利用EV 软件，生成i Y 、2X 、3X 、4X 、5X 、6X 、7X 等数据，采用这些数据对模型进行OLS 回归。
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Eview分析教程
计量经济学Eview分析教程第一章预备知识一、什么是Eviews（全称Econometric Views）Eviews 软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件，最新版本是Eviews6.0。
该软件是由经济学家开发，要紧应用在经济学领域，可用于回来分析与推测(regression and forecasting)、时刻序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。
与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回来分析与推测。
二、Eviews工作特点初学者需牢记以下两点。
一、Eviews软件对对象（objects）的具体操作是在Workfile 中进行，也确实是说，假如想用Eviews进行具体的操作，必须先新建一个或打开一个差不多存在在硬盘（或软盘）上的Workfile，在此Workfile中进行输入数据、建筑模型等操作；二、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（sereis）方程(equations)、模型（models）、系数（coefficients）等objects。
objects能够不同形式扫瞄（views），比如表格（spreadsheet）、图（graph）、描述统计（descriptive statistics）等，但这些扫瞄（views）不是独立的objects，他们随原变量序列（views）的改变而改变。
假如想将某个扫瞄（views）转换成一个独立的objects，可使用freeze 按钮将该views“冻结”，从而形成一个独立的objects，然后可对其进行编辑或储备。
三、一个作示例在那个地点，我们通过一个简单的回来分析例子来显示一个Eviews过程，不对Eviews 的功能展开讨论，目的是使读者先对Eviews有个概括了解。
EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正
时间 地点 实验题目 异方差的诊断与修正一、实验目的与要求：要求目的：1、用图示法初步判断是否存在异方差，再用White 检验异方差；2、用加权最小二乘法修正异方差。
二、实验内容根据1998年我国重要制造业的销售利润与销售收入数据，运用EV 软件，做回归分析，用图示法，White 检验模型是否存在异方差，如果存在异方差，运用加权最小二乘法修正异方差。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）（一） 模型设定为了研究我国重要制造业的销售利润与销售收入是否有关，假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为：i Y =1β+2βi X +i μ其中，i Y 表示销售利润，i X 表示销售收入。
由1998年我国重要制造业的销售收入与销售利润的数据，如图1：1988年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据 （单位：亿元）（二） 参数估计1、双击“Eviews ”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —异方差数据2.xls ；2、在EV 主页界面的窗口，输入“ls y c x ”，按“Enter ”。
出现OLS 回归结果,如图2：估计样本回归函数Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/19/05 Time: 15:27 Sample: 1 28Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428 X0.1043930.008441 12.366700.0000R-squared0.854696 Mean dependent var 213.4650 Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895 S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935 Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450 Log likelihood -151.8508 F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat1.212795 Prob(F-statistic)0.000000估计结果为： iY ˆ = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650） （12.36670）2R =0.854696 2R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353这说明在其他因素不变的情况下，销售收入每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。
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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 =+。