计量经济学-虚拟变量模型估计-Eviews6
计量经济学EViews操作
计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。
点击完成。
4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。
此时工作文件中出现变量图标。
方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。
点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。
（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。
得出Eviews的估计结果：β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。
其中12596.27为0第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。
计量经济学EVIEWS教程
计量经济学软件包Eviews 教程一、启动软件包假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews 的应用有一些感性认识，达到速成的目的。
（一）Eviews 的启动步骤：1．进入Windows/双击Eviews 快捷方式，进入EViews 窗口；2．点击开始 /程序/EViews5/Eviews ，进入EViews 窗口。
（二）EViews 窗口介绍1．标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。
当EVIEWS 处于活动状态时，标题栏将呈深蓝色，如果其处于非活动状态时，标题栏就呈灰色。
菜单栏 标题栏命令窗口控制按钮信息栏 路径状态栏主显示窗口（图一）2．菜单栏：标题栏下是主菜单栏。
主菜单栏上共有9个选项： File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。
用鼠标点击可打开下拉式菜单（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）。
（1）File菜单（2）Edit菜单（3）Objects菜单（4）View菜单（5）Procs菜单（6）Quick菜单（7）Options菜单（8）Window菜单（9）Help菜单3．命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews（TSP风格）命令。
如果熟悉MicroTSP（DOS）版的命令可以直接在此键入，如同DOS版一样地使用EViews。
按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。
4．主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。
5．状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。
计量经济学-多元线性回归分析;eviews6操作
E(i ) 0
V(a i)rE (i2)2
C( o i,v j) E (ij) 0
i j i,j 1 ,2 , ,n
假设5，解释变量与随机项不相关
Co(Xvji,i)0
j1,2 ,k
假设6，随机项满足正态分布
i ~N(0,2)
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7
上述假设的矩阵符号表示 式：
假设1，nk矩阵X是非随机的，且X的秩=k，即X满
五、样本容量问题
六、估计实例
2021/6/4
10
一、普通最小二乘估计
对于随机抽取的n组观测值 ( Y i,X j) ii , 1 , 2 , ,n ,j 0 , 1 , 2 , k
如果样本函数的参数估计值已经得到，则有：
Y ˆ i ˆ 1 ˆ 2 X 2 i ˆ 3 X 3 i ˆ k X kii=1,2…n
1、线性性
β ˆ(X X )1X Y CY
其中,C=(X’X)-1 X’ 为一仅与固定的X有关的行向量
2021/6/4
18
2、无偏性
E(βˆ) E((XX)1 XY) E((XX)1 X(Xβ μ)) β (XX)1 E(Xμ) β
这里利用了假设: E(X’)=0
3、有效性（最小方差性）
习惯上：把常数项看成为一虚变量的系数，该 虚变量的样本观测值始终取1。这样：
模型中解释变量的数目为（k）
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3
模 型 ： Y t 1 2 t X 2 t k X k t u t
也被称为总体回归函数的随机表达形式。它 的
非随机表达式为: E ( Y i | X 2 i , X 3 i , X k ) i 1 2 X 2 i 3 X 3 i k X ki
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(第四版)3.6 虚拟变量模型
以模型结果对定性变量的各种状态赋值。但需要更多的信息 支持。
• 赋值的方法等于是对虚变量方法中的各个虚变量的参 数施加了约束，而这种约束经常被检验为错误的。
– 模型含常数项
– 模型不含常数项
讨论：定序定性变量可否按照状态赋值？
• 例如：表示居民对某种服务的满意程度，分5种状态： 非常不满意、一般不满意、无所谓、一般满意、非常 满意。在模型中按照状态分别赋值0、1、2、3、4或 者－2、－1、0、1、2。
• 被经常采用，尤其在管理学、社会学研究领域。
• 正确的方法：
三、虚拟变量的设置原则
• 每一定性变量(qualitative variable)所需的虚 拟变量个数要比该定性变量的状态类别数 (categories)少1。即如果有m种状态，只在模 型中引入m-1个虚拟变量。
• 例如，季节定性变量有春、夏、秋、冬4种状 态，只需要设置3个虚变量：
1 春季
1 夏季
• 对于一元模型，有两组样本，则有可能出现下 述四种情况中的一种：
– 1=1 ，且2=2 ，即两个回归相同，称为重合回 归（Coincident Regressions）；
– 11 ,但2=2 ，即两个回归的差异仅在其截距， 称为平行回归（Parallel Regressions）;
– 称1=为汇1 合，回但归2(Co2n，cu即rre两nt个R回eg归re的ss差ion异s)仅；在其斜率，
年薪 Y
2 0
男职工 女职工
工龄 X
• 将上例中的性别换成教育水平，教育水平考虑 三个层次：高中以下、高中、大学及其以上。
计量经济学课件虚拟变量
通过引入虚拟变量，可以更准确地刻画经济现象的非线性特征，从而提高计量经济学模型 的精度和预测能力。
拓展应用领域
虚拟变量的引入使得计量经济学模型能够应用于更多的领域，如金融、环境、社会等，进 一步拓展了计量经济学的应用范围。
未来研究方向和趋势
深入研究虚拟变量的理论 和方法
未来研究将进一步深入探讨虚 拟变量的理论和方法，包括虚 拟变量的选择、设定和估计方 法等，以更准确地刻画经济现 象。
https://
未来研究将积极推动虚拟变量 在交叉学科领域的应用，如环 境经济学、金融经济学等，以 促进不同学科之间的交流和合 作。
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2023-2026
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要点二
虚拟变量的设置原则
在设置虚拟变量时，需要遵循完备性 和互斥性的原则。完备性要求虚拟变 量的取值能够覆盖所有可能的情况， 而互斥性则要求不同虚拟变量之间不 能存在重叠或交叉的情况。
要点三
虚拟变量的回归系数 解释
在线性回归模型中，虚拟变量的回归 系数表示该定性因素对因变量的影响 程度。当虚拟变量取值为1时，其对 应的回归系数表示该水平与参照水平 相比对因变量的影响；当虚拟变量取 值为0时，则表示该水平对因变量没 有影响。
参数估计与假设检验
参数估计
采用最小二乘法等估计方法，对引入虚拟变量后的模型进行参数估计，得到各 解释变量的系数估计值。
假设检验
根据研究问题和假设，构建相应的原假设和备择假设，通过t检验、F检验等方 法对参数进行假设检验，判断虚拟变量对模型的影响是否显著。
计量经济学虚拟变量模型课件
计量经济学虚拟变量模型
21
1 正常年份 D1i 0 非正常年份
式(5.2)也可表示为
1 非正常年份 D2i 0 正常年份
Y i 0 X 1 i 1 X 2 i 2 X 3 i 3 X i u i （5.3）
其中，X 1i1 ,X 2iD 1i,X 3iD 2i，显然如下等式成立。
X1i X2i X3i
计量经济学虚拟变量模型
3
例如，性别可表现为男或女；人种可表 现为白种人和非白种人；宗教信仰可表 现为教徒和非教徒；政府的经济政策可 表现为改革开放前和改革开放后，如此 等等。
Hale Waihona Puke 计量经济学虚拟变量模型4
显然，这种不同的具体形式是无法直接引 入经济计量模型中去的。但由于这类变量 通常表现为品质、属性、种类的出现或者 未出现，所以我们可以根据质量变量的这 一特征将其数量化。
Y i1 D 1 i2 D 2 i3 X i u i （5.5）
显然模型(5.5)中，解释变量D1,D2和X之间 无完全的多重共线性。可以使用普通最小二乘 法估计式（5.5）的参数。
第五章 虚拟变量模型
在经济计量模型中除了有量的因素外 还有质的因素，质的因素包括被解释变量 为质的因素和解释变量为质的因素。如果 被解释变量为质的因素，主要是逻辑回归 要涉及的内容。
计量经济学虚拟变量模型
1
第一节 虚拟变量的概念与设定
一、虚拟变量的概念 在经济计量分析中， 经常会碰到所建模
型的被解释变量不仅受诸如收入、产量 、价格、 成本、需求、投资等数量变量
（5.4）
计量经济学虚拟变量模型
22
式(5.4)表明模型(5.3)即原模型(5.2)中有 完全的多重共线性，将导致最小二乘估计无 解。我们称该情景为掉入虚拟变量陷阱。所 以，在有截距项的情况下，如果一个质的因 素有多少个特征就引入多少个虚拟变量是行 不通的。
计量经济学-一元线性回归预测模型-Eviews6完整
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：综合性实验时间：2017年 3 月 1 日一、实验课题一元线性回归预测模型二、实验目的和意义用回归模型预测木材剩余物（1）用Eviews软件建立y关于x的回归方程，并对模型和参数做假设检验；（2）求y t的点预测和平均木材剩余物产出量E(y t)的置信区间预测。
（3）假设乌伊岭林业局2000年计划采伐木材20万m3，求木材剩余物的点预测值。
三、解题思路1、录非结构型的数据；2、进行描述性统计，列出回归模型；通过看t、f等统计量，检验回归模型是否正确3、运用forecast进行内预测（1-16样本），可以得到yf的点预测；再运用[yf+se]、[yf-se]进行区间估计（运用excel操作）4、将样本范围改到17个，令x=20，运用forecast进行外预测（17-17）四、实验过程记录与结果1、原始数据：乌伊岭26.1361.4东风23.4948.3新青21.9751.8红星11.5335.9五营7.1817.8上甘岭 6.817友好18.4355翠峦11.6932.7乌马河 6.817美溪9.6927.3大丰7.9921.5南岔12.1535.5带岭 6.817朗乡17.250桃山9.530双丰 5.5213.82、用Eviews软件建立y关于x的回归方程，并对模型和参数做假设检验；模型为：y=0.404280x-0.762928通过上表t、f统计量的p值<0.05，以及残差图基本在两倍标准差的范围内波动，可以得出该模型通过原假设。
3、求yt的点预测和平均木材剩余物产出量E(yt)的置信区间预测。
Yt的点估计：E（yt）的置信区间：4、假设乌伊岭林业局2000年计划采伐木材20万m3，求木材剩余物的点预测值。
空心点为预测值，上下两个红点是预测值的范围。
所以当x=20时，y的点预测值为7.322668五、结果的讨论和分析通过以上的实验，可知：模型为：y=0.404280x-0.762928，根据相关的统计量，可以得出该模型通过参数假设检验；yt的点预测运用内预测完成，而当2000年计划采伐木材20万立方米，运用外预测，可得木材剩余物的量为7.322668万立方米的六、实验小结通过这次实验，对eviews操作界面更加熟悉；掌握了如何建立数据的回归方程，以及参数的假设检验是否正确；运用eviews进行yt的点预测以及E（yt）的区间预测；当解释变量确定时，被解释变量应该为多少。
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12
69 6.83 87 41.86
步骤提示：
（1）做变量 fin 的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性
变化。
（2）建立时间变量 t=1，2，…，做 Fin 关于 t 的线性回归模型，并对
其做参数结构稳定性检验（Chow 检验或 Chow 预测检验）（建立变量 t
的方法是：t=@trend()+1）
三、解题思路 录入数据—做散点图. 建立虚拟变量，观察模型是否显著（加法、乘法、混合模型） 利用 chow 检验该模型是否具有结构性变化 四、实验过程记录与结果 1、做变量 fin 的散点图
2、受约束模型（1952~2004）
3、不受约束模型 第一段：1952~1996
第二段：1997~2004 4、加法模型（fin c t d1）
五、结果的讨论和分析
引入虚拟变量，三种模型显著，参数也显著，模型显著有效
0，
加法模型
D
（19521-，1997） FIN = -42.56 + 34.13*T1+= 2261.44*D1，
（1998-2004）
0，
乘法模型
D
（19521-，199（71）998FIN = -21.31+ 32.93*T + 14=6.91*D1*T，
表1
ob
Fi
ob
Fi
ob
Fi
s
n
s
n
s
n
19
17
19
56
19
11
52 3.94 70 3.59 88 22.88
19
20
19
63
19
10
53 6.23 71 8.01 89 77.92
19
23
19
65
19
11
54
1.7
72 8.23 90 63.19
19
23
19
69
19
12
55 3.21 73
1
91 12.51
5、乘法模型：(fin c t t*d1)
6、混合模型：(fin c t t*d1 d1)
7、chow 检验：
F= 31807606 -（517268.9 311512.8）* 45 8 - 2 *（1 1）=915.7683
517268.9 311512.8
11
（Chow 检验中的 F 检验），1996 是断点。
19
39
19
98
20
38
65 3.14 83 2.17 01 34.16
19
46
19
11
20
44
66 5.45 84 47.95 02 81.4
19
35
19
12
20
51
67 1.99 85 87.41 03 53.4
19
30
19
12
20
60
68 2.98 86 85.16 04 92.99
19
44
19
93
19
16
60 9.06 78 1.47 96 13.19
19
27
19
92
19
18
61
0.8
79 4.71 97 68.98
19
22
19
88
19
21
62 9.72 80 2.78 98 90.3
19
26
19
87
19
26
63 6.46 81 4.02 99 16.46
19
32
19
88
20
31
64 2.98 82 4.14 00 09.61
数学与统计学院实验报告
院（系）：数学与统计学学院 学号：
姓名：
实验课程： 计量经济学 指导教师:
实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）： 验证性
实验时间：2017 年 3 月 29 日
一、实验课题
虚拟变量模型估计
二、实验目的和意义
1 建立财政支出模型
表 1 给出了 1952-2004 年中国财政支出（Fin）的年度数据（以 1952 年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。试根据财政支出随 时间变化的特征建立相应的模型。
19
26
19
66
19
12
56 2.14 74 4.81 92 72.68
19
27
19
69
19
14
57 9.45 75 1.32 93 03.62
19
34
19
65
19
13
58 9.03 76 6.25 94 83.74
19
44
19
72
19
14
59 3.85 77 4.18 95 42.19
19
41
19
（3）若有结构性变化，建立虚拟变量，对模型进行回归。假设要建
立虚拟变量 D1 为（这里的断点时间 1996 是我随意给定的，你可以根据
实际情况进行调整）
0， D
（19521-，1996） 1= 用 EViews 生成虚拟变（量199D71-2序00列4），采用的方法为： 在工作文件窗口点击 Quick/Generate Series，在弹出的由方程生 成序列的窗口，输入 D1=0，同时更改下面的样本范围为 1952-1996，这 时只生成了第一段（1952-1996）中的 D1=0。采用同样的方法，再点击 Quick/Generate Series，在弹出的由方程生成序列的窗口，输入 D1=1， 同时更改下面的样本范围为 1997-2004 （4）建立含有虚拟变量（加法、乘法或混合）的回归模型，并对模型 及参数进行检验。 （5）比较 Chow 检验和虚拟变量模型检验的异同。
2004）
0，
混合模型
D （19521-，1997）
FIN = 7.29 + 32.01*T - 28499.21*D11=+ 616.34*D1*T，
（1998-2004）
六、实结构性变化，且断点处在 1996.利用虚拟变量对模型进行处理时，发现混合模型具有很好的显 著性效果。