Eviews 进行异方差性检验及估计模型
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。
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）。
eviews异方差的检验
田青帆1006010131 国贸1001班建立模型Y t=β1+β2X t+uX:1994-2011年中国国内生产总值Y:1994-2011年中国进口总额数据来源：国泰安数据服务中心/p/sq/一、异方差的检验1、图示法由上图可以看出，残差平方项e2随X的变动而变动，一次，模型很可能存在异方差，但是否确实存在异方差还应通过更进一步的检验。
2、等级相关系数检验t值为29.48788，自由度为18-2=16在95%的显著水平下，查表可得t0.025(16)=2.1199t＞t0.025(16),说明X i和｜e i｜之间存在系统关系，则说明模型中存在异方差3、戈德菲尔德-夸特检验（样本分段比检验）在本例中，样本容量为18，删去中间4个观测值，余下部分平分的两个样本区间：1-7和12-18，他们的样本数都是7个，用OLS方法对这两个子样本进行回归估计，结果如下图所示计算检验统计量FF=[RSS２/(n２-k)] ÷[RSS１/(n１-k)]n2-k=n1-k=7-2=5F=RSS2/RSS1=4588102/229037.4=20.03在95%的显著水平下，查表可得F0.05（5，5）=5.05 F＞F0.05（5，5）所以，模型存在异方差4、戈里瑟（Glejser）检验用残差绝对值建立的回归模型为｜e i｜=α1+α2 (1/X i)由上表可知，回归模型为｜e i｜=1416.049+10.37101(1/X i)≠0，则存在异方差α25、怀特检验由上图可知：P值=0.017140﹤0.05，所以存在异方差二、异方差的修正（加权最小二乘法）1、选择1/x为权数，即对模型两边同时乘以1/x，使用最小二乘法进行回归估计，所得结果如下：由上图可知，P值=0.0001﹤0.05，模型依然存在异方差2、选择1/|e|为权数，即对模型两边同时乘以1/|e|，使用最小二乘法进行回归估计，所得结果如下：此时，P值=0.2139＞0.05，将异方差模型变成了同方差。
eviews回归分析结果解读
eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读：一、模型验证1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。
EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。
2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。
EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。
3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。
异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。
二、系数验证1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。
系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。
2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。
EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。
3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。
F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。
三、模型优度1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。
它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。
2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。
拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。
3.解释力：这是一个衡量模型效果的比率，主要反映模型对数据集中变量对解释能力，一般要在0.7以上才有一定的参考价值。
四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数，如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。
这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。
eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)
eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测) eviews实验指导(ARIMA模型建模与预测)ARIMA模型是一种常用的时间序列分析方法，可以用于建模和预测时间序列数据。
在eviews软件中，我们可以利用其强大的功能进行ARIMA模型的建模和预测分析。
一、数据准备与导入在进行ARIMA模型建模之前，首先需要准备好相关的时间序列数据，并导入eviews软件中。
可以通过以下步骤进行操作：1. 创建一个新的工作文件，点击"File" -> "New" -> "Workfile"，选择合适的时间范围和频率。
2. 在eviews软件中，点击"Quick" -> "Read Text"，导入包含时间序列数据的文本文件。
确保文本文件中的数据格式正确，并根据需要设置导入选项。
3. 确认数据已经成功导入，可以通过在工作文件窗口中查看和编辑数据。
二、ARIMA模型建模在eviews中，建立ARIMA模型需要进行以下步骤：1. 点击"Quick" -> "Estimate Equation"，打开方程估计对话框。
2. 在对话框中，选择要建模的时间序列变量，并选择ARIMA模型。
根据数据的特点，可以选择不同的AR、MA和差分阶数。
3. 设置其他参数，如是否包含常数项、是否进行季节性调整等。
根据具体分析需求进行选取。
4. 点击"OK"，进行模型估计。
eviews将自动计算出ARIMA模型的系数估计和相应的统计指标。
5. 检查模型的拟合优度，可以通过观察残差序列的ACF和PACF图、Ljung-Box检验等方法来判断模型是否合适。
三、模型诊断与改进建立ARIMA模型后，需要对模型进行诊断，以确保其满足建模的基本假设。
常见的诊断方法包括：1. 检查模型的残差序列是否为白噪声，可以通过观察残差序列的ACF和PACF图、Ljung-Box检验等方法来判断。
eviews的异方差检验
异方差的处理
文档附赠有可编辑的3D小人素材
地区
北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东
农业总产值 亿元 115.48 117.60
1639.07 322.65 620.42 837.50 641.50 971.94 126.74 1542.53 735.92 1054.01 685.30 621.26 2604.07
,所以存在异方差性。 ⒊White检验 ⑴建立回归模型：LS Y C X,回归结果如图6。
图6
⑵在方程窗口上点击View\Residual Test\ White Heteroskedastcity no cross terms ,检验结果如 图7。
图7
直接观察相伴概率p值的大小,若p值较小,则认为存 在异方差性。 ⒋Park检验 ⑴建立回归模型 结果同图6所示 。 ⑵生成新变量序列：GENR LNE2=log RESID^2
SMPL 20 31 LS Y C X
图5
⑷计算F统计量：F R2 /S R1 S S 2S 2/6 35.9 8 1 6 .4 5
RSS1 和RSS2分别是模型1和模型2的残差平方和。 取
F6.4 5F 0.05 2.98
F 0 .0( 1 5 1 2 1 ,1 1 2 1 ) 2 .98
农业总产值 亿元
1152.09 1243.15 1328.70 970.55 224.17 401.48 1316.60 392.20 683.80 39.49 629.34 458.73 49.16 111.12 767.00
农作物播种面 积 千公顷 7030.01 7390.71 4363.05 5594.40 754.32 3134.66 9278.24 4464.53 5801.86 232.92 4044.74 3759.00 516.68 1189.83 4202.63
异方差检验的eviews操作
第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。
如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。
二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。
①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。
（2）绘制散点图。
①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。
②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。
③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。
异方差检验的eviews操作
第四章异方差性例4.1.4一、参数估计进入Eviews软件包，确定时间范围，编辑输入数据；选择估计方程菜单：(1)在Workfile对话框中，由路径：Quick/Estimate Equation，进入Equation Specification对话框，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果；(2)直接在命令栏里输入“ls log(y) c log(x1) log(x2)”，按Enter,得到样本回归估计结果；(3)在Group的当前窗口，由路径：Procs/Make Equation，进入Equation Specification窗口，键入“log(y) c log(x1) log(x2)”，确认ok，得到样本回归估计结果。
如表4.1：表4.1图4.1估计结果为：(3.14) (1.38) (9.25)R2=0.7798 D.W.=1.78 F=49.60 RSS=0.8357括号内为t统计量值。
二、检验模型的异方差（一）图形法（1）生成残差平方序列。
①在Workfile的对话框中，由路径：Procs/Generate Series，进入Generate Series by Equation对话框，键入“e2=resid^2”，生成残差平方项序列e2；②直接在命令栏里输入“genr e2=resid^2”，按Enter,得到残差平方项序列e2。
（2）绘制散点图。
①直接在命令框里输入“scat log(x2) e2”，按Enter，可得散点图4.2。
②选择变量名log(x2)与e2（注意选择变量的顺序，先选的变量将在图形中表示横轴，后选的变量表示纵轴），再按路径view/graph/scatter/simple scatter，可得散点图4.2。
③由路径quick/graph进入series list窗口，输入“log(x2) e2”，确认并ok，再在弹出的graph窗口把line graph换成scatter diagram，再点ok，可得散点图4.2。
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异方差性检验及存在异方差模型估计
检验使用方法：（1）G-Q检验（2）White 检验
模型估计方法：加权最小二乘法（WLS）
下表为2000年中国部分省市城镇居民每个家庭平均年可支配收入(X)与消费性支出（Y）的统计数据：
1
江苏6800.23 5323.18 甘肃4916.25 4126.47 浙江9278.16 7020.22 青海5169.96 4185.73 山东6489.97 5022.00 新疆5644.86 4422.93
一、利用Eviews求出线性模型
2
3
可得模型:ˆ272.2250.755i i Y X =+
(1.705) (32.394) R 2=0.9832
二、异方差检验
（1）G-Q 检验：首先将可支配收入X 升序进行排列，然后去掉中间4个样本，将余下的样本分为容量各为8的两个子样本，并分别进行回归。
湖南6218.73 5218.79 山西4724.11 3941.87 大样本小样本
样本取值较小的Eviews输出结果如下
残差平方和：RSS1=126528.3
4
5
样本取值较大的Eviews 输出结果如下：
残差平方和：RSS 2=615073.7
因此统计量为： 2
1
4.8611RSS F RSS ==
6
在5%的显著性水平下，0.05(6,6) 4.28F =,4.86>4.28,因此拒绝原假设，存在异方差性。
（2）White 检验:在原模型的最小二乘估计窗口上选择“View\Residual Tests\Heteroskedasticity Tests\White ”得到如下结果：
检验统计量值为12.64768，查询2
0.05(2) 5.99x =，因此12.6478>5.99，因而拒绝原假设，
模型存在异方差。
三、 估计存在异方差的经济模型
利用加权最小二乘法（WLS ）进行估计：首先在对原模型进行估计后，保存残差，步骤如下：①Quick\Generate Series 再输入“e1=resid ”，得到e1
②Quick\Estimte Equation 再输入“Y C X”
③选择Options,在“Weighted LS/TLS”输入“1/abs(e1)”(备注：abs表示绝对值) 得到如下结果;
7
8
即采用加权最小二乘估计得到的回归方程：
ˆ415.480.7290i i
Y X =+ （3.55） （32.50）R 2=0.98 加权结果与不加权结果差别很大。