eviews图像及结果分析教学提纲
Eviews数据统计与分析教程4章图形和统计量分析
目录
• 引言 • 图形分析 • 统计量分析 • Eviews操作实践 • 案例分析 • 总结与展望
01 引言
课程目标
掌握Eviews软件中常用的图形绘制方 法，如折线图、柱状图、饼图等。
理解图形和统计量分析在数据分析和 预测中的应用。
02
深入了解各种统计模型和方法，以便更好地应用 Eviews进行数据分析。
03
学习如何将Eviews与其他数据分析工具（如Excel、 Python等）进行集成，以提高工作效率。
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感谢您的观看
适用场景
注意事项
当你想了解数据分布的形状时，可以使用 偏度和峰度。
偏度和峰度可以帮助你识别异常值和识别 分布的形状特征。
04 Ev量之间的关 系，通过观察散点的分布和 趋势，可以初步判断变量之 间的相关性。
折线图
用于展示时间序列数据的变 化趋势，通过观察折线的走 势，可以了解数据随时间的 变化情况。
03 统计量分析
平均值
01
02
03
平均值
表示数据集的集中趋势， 计算所有数值的和除以数 值的数量。
适用场景
当你想了解数据的中心趋 势时，可以使用平均值。
注意事项
平均值对异常值敏感，异 常值会显著影响平均值的 计算结果。
中位数
中位数
将数据集从小到大排序后，位于中间位置的数 值。
适用场景
当你想了解数据的中等水平时，可以使用中位 数。
柱状图
总结词
比较不同类别数据的大小
详细描述
柱状图通过不同高度的柱子来比较不同类别数据的大小。每个柱子代表一个类别，高度代表该类别的数值。柱状 图可以清晰地展示不同类别之间的数值差异，便于我们进行数据的直观比较。
详细EVIEWS面板数据分析操作37页PPT
25、学习是劳动，是充满思想的劳动。——乌申斯基
谢谢！
详细EVIEWS面板数据分析操作
31、园日涉以成趣，门虽设而常关。 32、鼓腹无所思。朝起暮归眠。 33、倾壶绝余沥，窥灶不见烟。
34、春秋满四泽，夏云多奇峰，秋月 扬明辉 ，冬岭 秀孤松 。 35、丈夫志四海，我愿不知老。
Hale Waihona Puke 21、要知道对好事的称颂过于夸大，也会招来人们的反感轻蔑和嫉妒。——培根 22、业精于勤，荒于嬉；行成于思，毁于随。——韩愈
eviews统计分析8-
均值为0, 方差为σ2。称xt为p阶自回归过程, 用AR（p）
表示。
自回归模型AR（p）常用来修正随机误差项ut的序列相关
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四、时间序列模型的分类
2.移动平均（MA）模型
时间序列{xt }的q阶移动平均（MA，Moving Average）模型的 表达式为 xt = c + ut +β1 ut -1 +β2 ut -2 + … +βq ut –q 其中，参数c为常数；β1，β2，…，βq为移动平均模型的系 数，是模型的待估参数；q为移动平均模型的阶数；ut为白 噪声序列，其均值为0，方差为σ2。称xt为q阶移动平均过程 ，用MA（q）表示。 时间序列{xt }由1个ut和q个ut的滞后项加权的和组成， “ 移动”是指时间t的变化，“平均”指的是ut滞后项的加权和 。
EViews统计分析基础教程
五、协整和误差修正模型
1.协整 EG两步检验法（EViews操作）：
第三步：第三步，检验残差序列的平稳性。 建立新序列对象e，将残差序列resid中的数据复制到序列e中 。对序列e进行单位根检验。
如果残差序列是平稳的，即不存在单位根。则变量之间协整关 系存在。
EViews统计分析基础教程
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五、协整和误差修正模型
1.协整 EG两步检验法（EViews操作）： 第一步：对变量inc与cj进行单位根检验。 打开序列对象，在工具栏中选择“View”|“Unit Root Test” 选项。
“Test type”中选择ADF（Augmented Dickey Fuller）检验 法 ；“Test for unit root in”中选择“Level”原序列形式； “Include in test equation”选择“Trend and intercept” （势项和截距项）。 然后单击“OK”按钮
详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT
谢谢！
详细的EVIEWS面板数据分析操作
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46、寓形宇内复几时，曷不委心任去 留。
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47、采菊东篱下，悠然见南山。
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48、啸傲东轩下，聊复得此生。
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49、勤学如春起之苗，不见其增，日 有所长 。
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Байду номын сангаас
50、环堵萧然，不蔽风日；短褐穿结 ，箪瓢 屡空， 晏如也 。
61、奢侈是舒适的，否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学，如日出之阳；壮而好学 ，如日 中之光 ；志而 好学， 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也，匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里，与其说好 的教师 是幸福 ，不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战，就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
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图像及结果分析
EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。
Eviews数据统计与分析教程章 图形和统计量分析学习教案
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二、描述性统计量 1.序列(xùliè)窗口下的描述性统计量
“Kurtosis”表示峰度，用来衡量序列分 布的凸 起状况 ，其计 算公式 为 正态分布的K值为3，当K >3时，序列对象的分布凸起程度大于正 态分布 的凸起 程度； 当K <3时，序列对象的分布凸起程度要比 正态分 布小。 例如(lìrú)上 图中的 峰度为4. 898917 >3，外商直接投资（fdi）的分布呈尖峰 状态。
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二、描述性统计(tǒngjì)量 2.序列组窗口下的描述性统计(tǒngjì)量
在序列(xùliè)组(Group)对象窗口下 选择工 具栏中 的“Vie w”| “Descriptive Statistics”（描述性统计量）选项 ，将弹 出3个 选项。
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图形的冻结通过quickgraph选项生成图形对象单击图对象窗口工具栏中的name选项在弹出的对话框中输入该对象的名称后单击ok按钮后该对象即可被保存并在工作文件窗口中显示图对象的图标第四页共32页
Eviews数据统计与分析(fēnxī)教程章 图 形和统计量分析(fēnxī)
会计学
1
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三、描述性统计(tǒngjì)量检验 2.分组齐性检验
均值（Mean）检验(jiǎnyàn) 方差（Variance）检验(jiǎnyàn) 中位数（Median）检验(jiǎnyàn)
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三、描述性统计(tǒngjì)量检验
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Eviews数据统计与分析教程12章
分类：
通常情况下，可将面板数据模型分为三类：
变截距模型：当模型中系数向量 i t相同即均为 ，而截距 项 i t是不同时，那么应建立变截距模型； 变系数模型：当模型中系数向量 i t和截距项 i t均发生变 化时，那么应建立变系数模型； 截距和系数均不变的模型：当模型中系数向量 i t和截距项
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的根本操作
对象数据的输入
〔1〕堆积数据 在含有Pool对象的工作文件中，翻开Pool对象，单击其工具 栏中的“View〞|“Spreadsheet〔stacked data〕…〞选项，在 弹出的对话框中输入序列名称。如果是已经存在的序列， EViews会显示出序列中的数据；如果是不存在的序列， EViews会根据Pool对象的截面成员标识名称建立新的序列对 象。在该对话框中输入完序列名称后单击“OK〞按钮，即 可得到图12-3所示的堆积形式的数据表。点击工具栏中的 “Edit+/-〞键可对数据进行编辑，用户可用手动方式逐个进 行输入，也可以通过“复制粘帖〞方式输入。
EViews统计分析基础教程
本章小结： 了解面板数据模型的根本原理 掌握Pool对象的建立方法 掌握Pool对象的数据输入方法
EViews统计分析基础教程
二、Pool对象的根本操作
对象的建立
在建立好的工作文件中创立Pool对象。选择工作文件工具栏 中的“Object〞|“New Object〞选项，在翻开的对话框中选择 “Pool〞选项，将弹出图12-1所示的Pool对象窗口。单击该 窗口工具栏中的“Name〞功能键可为该Pool对象命名。系 统默认的名称为“pool01〞“pool02〞等。
EViews统计分析基础教程
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e v i e w s图像及结果分析EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
收集于网络，如有侵权请联系管理员删除收集于网络，如有侵权请联系管理员删除图4-2 “Line ”折线图“Bar ”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike ”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line ”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line ”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View ”|“Graph ”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter ” 表示生成散点图。
在“Scatter ”弹出的菜单中有5个选项，分别是“Simple Scatter ”(简单散点图)、“Scatter with Regression ”(带有回归线的散点图)、“Scatter withNearest Neighbor Fit ”(近邻匹配散点图)、“Scatter with Kernel Fit ”(核心匹配散点图)、“XY Pairs ”(XY 成对散点图)。
当序列组中包含两个序列对象时，第一个序列对象的观测值构成散点图的横坐标，第二个序列对象的观测值构成散点图的纵坐标，如图4-4所示。
当收集于网络，如有侵权请联系管理员删除序列组中有三个以上的序列对象时，第一个序列对象构成散点图的横坐标，其余序列对象构成散点图的纵坐标。
图4-4 简单散点图(“Simple Scatter ”)“XY line ”表示X 与Y 的折线图，横纵坐标分别表示两个序列对象的观测值。
“Error Bar ”表示误差长条图，“High-Low ”表示高低图，“Pie ”表示饼图。
另外，在序列组(群)对象窗口下还可通过选择“View ”|“Multiple Graphs ”选项来生成图形。
此时图形显示在不同的坐标系中，即每个序列对象各形成一个图形，并显示在同一个窗口中。
除上面介绍的在序列对象窗口中生成图对象外，还可以通过选择EViews 主菜单中的“Quick ”|“Graph ”选项来生成。
在“Graph ”的菜单中选择图的类型，将弹出图4-5所示的文本框。
在文本框内输入序列或序列组的名称，例如“fdi ”，然后单击“OK ”按钮，即可打开相应的图。
此时所生成的图对象未被命名，单击图对象窗口中的“Name ”按钮即可命名。
图4-5 生成图对象的文本框4.1.2 图形的冻结在上面所介绍的两种图对象生成方法中，通过“Quick ”|“Graph ”选项生成图形对象，单击图对象窗口工具栏中的“Name ”选项，在弹出的对话框中输入该对象的名称，单击“OK ”按钮后该对象即可被保存，并在工作文件窗口中显示图对象的图标。
但直接在序列对象窗口中形成的图形未被保存，当序列对象中的观测值发生改变时，或当前工作文件的样本范围发生变化时，图形也将随之改变。
如果要保留所建立的图形，使之不随样本及观测值的改变而发生变化，则可以通过序列对象窗口中的“Freeze”键来冻结图形。
EViews软件将被冻结的图形以一个图(Graph)对象的形式保存在工作文件中。
当选择序列对象窗口中的“Freeze”键时，会弹出图对象窗口。
其中有几个键值得关注，一个是“AddText”功能键，通过它可以将文字显示在图形中，并且可以选择显示的位置。
一个是“Line/Shade”功能键，通过它可以改变图形的背景颜色，横纵坐标轴的线条类型和颜色等。
还有一个是“Remove”功能键，可以用来删除图形中的一些附加要素。
例如，将在图形中所建立的文字删除，应首先用鼠标单击所需删除的内容，使其被选中，然后单击“Remove”键，则文字即被删除。
用同样的方法也可以删除为图形所设置的颜色等。
4.1.3 图形的复制如果需要将图形保存到其他文件中，例如放在Word文档中，则选择图对象窗口中的“Proc”|“Copy”选项，然后在弹出的对话框中单击“OK”按钮。
或者将鼠标移动到图形上，右击，在弹出的快捷菜单中选择“Copy”命令。
再打开需要粘贴的文件，进行粘贴即可。
4.2 描述性统计量EViews软件中包含一些基本的描述性统计量，有直方图、均值、方差、协方差、自相关等。
本节主要介绍序列和序列组对象窗口下的描述性统计量及其检验。
4.2.1 描述性统计量概述序列窗口下的描述性统计量和序列组窗口下的描述性统计量有所不同。
在序列窗口下有4种描述性统计量，分别是“Histogram and Stats”(直方图和统计量)、“Stats Table”(统计表)、“Stats by Classification”(分类统计量)和“Boxplots by Classification”(箱线图/箱尾图分类)。
序列组窗口下有3种描述性统计量，分别是“Common Sample”(普通样本)、“Individual Samples”(个体样本)和“Boxplots”(箱线图/箱尾图)。
下面分别进行详细介绍。
(1) 序列窗口下的描述性统计量在序列(Series)对象窗口下选择工具栏中的“View”|“Descriptive Statistics”(描述性统计量)选项，将出现4个选项。
第一个选项是“Histogram and Stats”(直方图和统计量)，能显示序列对象的直方图和描述性统计量的值。
下面以建立好的序列对象“fdi”为例来进行说明。
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右侧分三个部分，最上面显示的是序列对象的名称、样本的范围和样本数量。
中间部分显示的是各统计量的值。
其中，“Mean ”表示均值，即序列对象观测值的平均值；“Median ”表示中位数，即从小到大排列的序列对象观测值的中间值，是对序列分布中心的一个大致估计；“Maximum ”和“Minimum ”表示的是该序列观测值中的最大值和最小值；“Std.Dev ”表示标准差，用来衡量序列观测值的离散程度。
其计算公式为∑=--=N i x x N i 1)(112σ (4-1)式中，σ为标准差，N 为样本观测值个数，x i 是样本观测值，x 为样本均值。
图4-6 序列对象“fdi ”的直方图分布形状和相关统计量的描述“Skewness ”表示偏度，用来衡量观测值分布偏离均值的状况。
其计算公式为31ˆ1∑=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=N i x x N S i σ (4-2)式中，σˆ是变量方差的有偏估计。
当S =0时，序列的分布是对称的，如正态分布；当S >0时，序列分布为右偏；当S <0时，序列分布为左偏。
例如图4-6中的偏度为1.422 500>0，所以我国的外商直接投资(fdi)的分布是不对称的，为右偏分布形态。
“Kurtosis ”表示峰度，用来衡量序列分布的凸起状况。
其计算公式为41ˆ1∑=⎪⎭⎫ ⎝⎛-=N i x x N K i σ (4-3)正态分布的K值为3，当K >3时，序列对象的分布凸起程度大于正态分布的凸起程度；当K <3时，序列对象的分布凸起程度要比正态分布小。
例如，图4-6中的峰度为4.898 917>3，外商直接投资(fdi)的分布呈尖峰状态。
最下方是JB(Jarque-Bera)统计量及其相应的概率(Probability)。
JB统计量用来检验序列观测值是否服从正态分布，该检验的零假设为样本服从正态分布。
在零假设下，JB统计量服从χ2(2)分布。
根据第1章所介绍的假设检验，P(Probability)值为拒绝原假设所犯第Ⅰ类错误的概率。
在本例中P值接近于0，因而可在1%的显著性水平下拒绝零假设，即序列不服从正态分布。
第二个选项是“Stats Table”(统计表)，它将描述性统计量值通过电子表格的形式显示在对象窗口中。
第三个选项是“Stats by Classification”(分类统计量)，它将样本分为若干组后再对各组观测值分别进行描述统计。
选择此项后将弹出如图4-7所示的对话框，其中包括三部分内容。
在左边“Statistics”选项中勾选需要显示的统计量，其中“# of NAs”为无观测个数，“Observations”为观测值个数。
在“Series/Group for classify”中输入需分类的序列或序列组对象名称，右侧“Output Layout”为输出结果的显示形式。
选择好后单击“OK”按钮即可。
图4-7 “Stats by Classification”(分类统计量)对话框第四个选项是“Boxplots by Classification”(分类箱线图/箱尾图)，将序列分布按照箱线图/箱尾图进行分类。
箱线图(Boxplot)也称为箱尾图，是利用数据统计量来描述数据的一种方法，它可以粗略地看出数据是否具有对称性，分布的分散程度等。
图4-8所示为fdi序列的分类箱线图。
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