eviews模型诊断[研究材料]
Eviews数据统计与分析教程11章 VAR模型和VEC模型-Johansen协整检验ppt课件
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型，即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当工 作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认情 况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
四、Johansen协整检验
1、Johansen协整理论
根据协整方程中是否包含截距项和趋势项，将其分为五 类： 第一类，序列yt没有确定趋势，协整方程没有截距项； 第二类，序列yt没有确定趋势，协整方程有截距项； 第三类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程只有截距 项； 第四类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程有确定的 线性趋势； 第五类，序列yt有二次趋势，协整方程只有线性趋势。
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二、脉冲响应函数
“Display Information”中输入冲击变量（Impulses）和 脉冲响应变量（ Responses ）。这里可以输入内生变 量的名称，也可以输入变量的序号。 在“ Periods” 中输入显示的最长时期。“ Accumlated Responses” 为累积响应。对于稳定的VAR 模型，脉冲 响应函数应趋于0，累积响应趋于非0常数。
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一、向量自回归（VAR）模型
基于Eviews的股票市场预测模型研究
基于Eviews的股票市场预测模型研究一、研究背景随着我国股票市场的不断发展和完善，越来越多的投资者开始将目光投向了股票市场。
股票市场的变化对投资者来说尤其重要，因为对股票价格的准确预测可以帮助投资者做出更明智的决策，从而在市场上获取更丰厚的回报。
在进行股票市场预测时，理论模型是不可缺少的工具之一，其中，基于Eviews的股票市场预测模型是较为常用的一种。
二、理论模型的构建基于Eviews的股票市场预测模型可以采用多种方法，其中最常见的方法是时间序列分析和回归分析。
在进行时间序列分析时，需要对历史数据进行分析，了解历史走势，并通过对数据进行平稳性检测、ADF检验等进行预处理。
在进行回归分析时，需要对与股票价格相关的各因素进行回归分析，并对模型进行拟合和参数估计。
三、模型的应用研究为了验证基于Eviews的股票市场预测模型的使用效果，可以通过实证研究来进行验证。
在实证研究中，需要先定义模型并对数据进行处理，接着进行参数估计和误差分析，最终得出预测结果和准确率。
四、模型的优缺点分析基于Eviews的股票市场预测模型具有如下优点：首先，Eviews 可以为股票市场预测提供一种非常丰富的分析手段，包括时间序列分析和回归分析等；其次，Eviews非常直观地呈现统计结果，可使用户快速地了解实际数据情况；此外，Eviews还支持数据的导入和导出，可以与其他软件进行数据交流。
但是，基于Eviews 的股票市场预测模型也存在着一些缺点，例如它所预测的结果过分依赖于历史数据的变化，而且仍存在一定的误差。
五、结论通过对基于Eviews的股票市场预测模型的研究，我们可以发现该模型具备一定的优势，但也存在一定的缺点。
因此，在使用该模型进行股票市场预测时需进行综合分析，并结合其他该领域的理论与模型进行预测。
同时，我们需要认识到股票市场价值是难以确定的，并且市场变化也十分复杂。
走势变化的不确定性使得股票市场预测难以实现100%的准确性，因此我们需要持续学习投资知识，提高自身的投资水平，才能在市场上不断获得成功。
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）。
线性回归模型结构稳定性的Eviews诊断
《 计量经济等 的教学 实验 ，根据 Ｃ ｏ 验的方法步骤 ，介 绍 ｈｗ检 运用 Ｅ ｉ ｓ ｖ ｗ 软件实施线性回归模型结构稳定性 的检验方法。 ｅ
一
模 型结构稳定性 的 Ｃ ｏ ｈｗ检验 的步骤如下 ：
第 一 步 ：对 模 型 （ ） 行 参 数 估 计 ，求 得 残 差 平 方 和 １进
的 ，是一种特殊的Ｆ 检验 ，它通过将时间序列数据分段 ，然后分
别 回归 ，通过构造一个Ｆ 统计量来 比较各段的残差平方和与总体 残差平方和的差异来得到是否存在结构变化的结论 。
Ｃｏ ｈｗ检验的基本假设是 ：ＵｔＮ０盯 ） ２ Ｎ ０ ‘ ｕｔ ｌ （ ‘、Ｕｔ （， ） — ， — 叮 和ｕ ２
立 以下 两 个 回归模 型 ： 统
第 三 步 ：对 模 型 （ ） 行 参 数 估 计 ，求 得 残 差 平 方 和 ３进
Ｓ Ｅ ＝ ，其 自由度 为 Ｉ 一 － ； Ｓ ∑ ｌ ｋ １ ’
第 四步 ：根据 以上得 出的各残 差平方 和 ，构 造 Ｃ ｏ ｈｗ的 Ｆ
ｒ ＝
ＹＩ ０ ＋ ｌ １ ０ ｘｔ…＋ ｋ ｋ ｕｆ （ ｌ ， ｎ） Ｉ 【 ｄ Ｘ 【 ２ ＝ｏ ＋ ２ ＋ Ｘｔ １ ＋ ｔ ， …，１ ＝２
、
线性回归模型结构稳定性描述
对某一经济问题的时间序列数据进行分析 ，建立 了以下线
性 回 归模 型 ：
Ｙ＝ ｏ１ ｌ ｂ Ｘｔ…＋ ｋ ｈ ｕ ｂｈＸ。 ２ ２ ＋ ＋ ｂＸ ＋ 。 （ ｌ ，…， ｔ ，２ ＝ ｎ ） （） １
Ｓ Ｅ ∑ｅ ，其 自由度 为 ｎ ｋ １ Ｓ＝ —一；
（ ２ ）
EViews计量经济学实验报告-多重共线性的诊断与修正的讨论
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。
eviews计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测
![[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测](https://img.taocdn.com/s3/m/85789d5acbaedd3383c4bb4cf7ec4afe05a1b167.png)
[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测实验五 ARIMA模型的概念和构造一、实验目的了解AR，MA以及ARIMA模型的特点，了解三者之间的区别联系，以及AR与MA 的转换，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如何利用ARIMA模型进行预测。
掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。
二、基本概念所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。
在ARIMA模型的识别过程中，我们主要用到两个工具:自相关函数(简称ACF)，偏自相关函数(简称PACF)以及它们各自的相关图(即ACF、PACF相对于滞后长度描图)。
对于,jYt,,一个序列来说，它的第j阶自相关系数(记作 )定义为它的j阶自协方差除以它的方差，即 , ，它是关于j的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j)。
,j,,j0偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。
三、实验内容及要求1、实验内容:根据1991年1月,2005年1月我国货币供应量(广义货币M2)的月度时间数据来说明在Eviews3.1 软件中如何利用B-J方法论建立合适的ARIMA(p,d,q)模型，并利用此模型进行数据的预测。
2、实验要求:(1)深刻理解上述基本概念;(2)思考:如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型;如何利用ARIMA模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews操作。
eviews实验报告
eviews实验报告Eviews 实验报告摘要Eviews 是一个被广泛应用于经济学、金融学等领域的计量经济学软件。
本实验报告通过一个具体案例，介绍了如何运用 Eviews进行数据处理、模型建立和分析。
通过对此案例的完整实施流程，读者能够了解到 Eviews 的基本使用方法以及它在实际经济问题中的应用能力。
引言Eviews（Econometric Views）是一种功能强大的计量经济学软件工具，能够处理和分析经济与金融数据。
它不仅仅是一个数据处理工具，还可用于建立经济模型、估计经济关系、进行预测以及进行模型检验等。
本实验报告将通过一个案例，介绍如何利用Eviews 进行数据处理、模型建立和分析。
数据处理在使用 Eviews 进行数据处理之前，首先需要准备好待分析的数据。
这些数据可以是收集到的实际数据，也可以是从其他来源获取的公开数据。
无论数据来源如何，都需要通过 Eviews 的数据导入功能将其导入到软件中。
在导入数据之后，可以使用 Eviews 的数据处理功能对数据进行清洗和转换。
例如，可以通过计算某个变量的平均值、标准差等统计指标，快速了解数据的基本特征。
此外，还可以使用Eviews 的图表功能绘制各种统计图表，如折线图、散点图等，以便更好地理解数据。
模型建立在数据处理完成后，可以根据研究目的建立相应的经济模型。
Eviews 提供了丰富的模型建立功能，可以根据需要选择不同的模型类型。
例如，可以建立回归模型、时间序列模型等。
对于回归模型，可以通过 Eviews 的回归分析功能进行模型的估计和检验。
此功能可根据输入的自变量和因变量数据，自动估计出回归方程的参数，并计算出各种统计指标。
通过对模型的参数估计和假设检验，可以判断模型的有效性。
分析和预测在模型建立完成后，可以利用 Eviews 的分析功能对模型进行进一步的分析和预测。
Eviews 提供了丰富的统计方法和技术，如方差分析、协整分析等，可以帮助用户深入理解模型关系。
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1
❖ 邹突变点检验(检验是否存在突变点）
❖ 邹模型稳定性检验（检验模型是否可以进行 预测）
❖ 似然比检验（检验模型是否存在缺失变量或 存在冗余变量）
❖ Wald检验（检验模型的约束条件是否有效）
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2
❖ 两个邹检验用来检查不同时期或不同截面数 据子样本相互关系的稳定性。
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邹模型稳定性检验
❖ 在邹预测检验中，利用T1时期的观测值估计 方程并预测余下T2时期的因变量的值。这样， 会存在一个预测值和真实值之间差异的向量。 若差异较小，则对估计方程毋庸置疑；若差 异较大，则方程参数的稳定性值得怀疑。
❖ H0：模型是稳定的
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❖ 注意: Chow预测检验适用于由最小二乘法和 两阶段最小二乘法估计的回归方程。
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❖ 注意：该检验适合于由最小二乘法和两阶段 最小二乘法做的回归。
❖ 做邹突变检验时，选择Equation工具中的 View/stability tests/chow Breakpoint test功能。 在对话框中，输入突变的日期（相对于时间 序列样本）或观测数目（相对于截面样本）。 例如，若方程由1950-1994年数据估计得到， 在对话框中，键入1960，则设定了两个子样 本，一个从1950-1959,另一个从1960-1994。
❖ 因为已经知道1996年为结构突变点，所以设 定虚拟变量，来自❖ 以区别两个不同时期。
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❖ 用1985 ~2002年数据按以下命令回归， ❖ y c x d1 x*d1
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Wald检验
❖ Wald检验处理有关解释变量系数约束的假设。 ❖ 例如，假设一个Cobb-Douglas生产函数已经
❖ 粮食产量（Y）通常由粮食生产劳动力（L）、
化肥施用量（K）等因素决定，利用线性化方
法估计Cobb-Douglas生产函数模型并检验参
数是否满足约束条件
。（ ca1se4)
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遗漏变量检验(testadd检验)
❖ 遗漏(Omitted)变量检验用以查看对现有模型 添加某些变量后，新变量是否对因变量的解 释有显著贡献。检验的原假设是新变量都是 不显著的。检验统计量
估计为以下形式: ❖ 其中Q、K和已分别代表产出、资本与劳动的
投入量。规摸报酬不变的假设由以下约束检 验表示:
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❖ Wald检验原假设的参数限制以及检验方程可 以是线性的，也可以是非线性的，并且可以 同时检验一个或多个约束。
❖ Wald检验的输出结果依赖于约束的线性性。 在线性约束下，输出结果是F统计量、x2统计 量和相应的p值。
❖ 事实上， Wald检验对二阶段最小二乘法、非 线性最小二乘法等建立的模型均有效，只是 检验统计量有所不同
❖ EViews中，方程结果输出窗口点击View按钮， 然后在下拉菜单中选择Coefficient Tests/Wald-Coefficient Restrictions
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例4.2
❖ H0：不存在突变点
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6
❖ 检验时，考察的方程应分别拟合于每个子样 本。加总每个子样本的残差平方和从而得到 无约束的残差平方和，然后再用方程拟合于 所有样本观测值，得到有约束的残差平方和。
❖ F统计量是有约束和无约束的残差平方和之比， 而LR统计量是通过有约束和无约束条件下的 方程的极大似然值计算得到。输出结果再次 显示F统计量、LR统计量和相应的概率值。
❖ 对于截面数据，可以先根据关键变量，例如 家庭收入或公司销售额的大小，对数据进行 了排序，然后再将数据集合分成两个部分。
❖ 这里没有硬性的、快速的方法来确定T1、T2 的相对大小。
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4
❖ 某些情况下，会出现一些明显的已经发生结 构变化的点（如一条法规的出现、固定汇率 向浮动汇率的转变或者是石油价格的冲击 等），则选择该点来分割T。
❖ 在没有什么特殊原因来观测结构变化时，粗 略的经验是用85%-90%的观测值来进行估计， 余下的用于检验。
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5
邹突变点检验
❖ 邹突变点检验由邹至庄1960年提出，用于检 验模型参数在样本范围内某一点是否发生变 化。
❖ 注意，每个子集中的观测值数目必须超过待 估方程中系数的个数。分割的目的是为了检 验系数向量在不同的子集中是否可以视为常 数。
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例4.1
❖ 1985-2002年中国家用汽车拥有量（y）与城 镇居民家庭人均可支配收入(x)，数据见 case6。画散点图后发现1996年应该是一个 突变点。当城镇居民家庭人均可收入突破 4838.9元之后，城镇居民家庭购买家用汽车 的能力大大提高。现在用邹突变点检验法检 验1996年是不是一个突变点。
❖ 如果约束是有效的，那么F统计量应该很小， p值很大，并且约束不会被拒绝。
❖ 在大多数应用中，p值和相应的F统计量应该 被认为是近似值，也就是说只有当F值远大于 临界值时结论才是可靠的。
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❖ 如果是非线性约束，则不论方程形式如何， 检验结果只能是卡方统计量的近似结果和相 应的近似既率。
❖ 该检验中最重要的步骤是将数据集合T分为 T1和T2两个部分，T1用于估计，剩下的T2用 于检验。
❖ 若利用所有可得到的样本观测值对方程进行 估计，则可以寻找到最适合给定数据集合的 方程，但是这样就无法检验该模型的预测能 力，也不能检验参数是否稳定，变量间的关 系是否稳健。
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3
❖ 在时间序列样本中，通常利用T1时期的观测 值进行了估计，余下的T2时期的观测值进行 检验。
❖ 做Chow预测检验时，选择Equation 工具栏 中的View/Stability Tests/Chow Forecast Test功能。在对话框中，设定预测开始的日 期，且该日期必须在现有的样本观测值之内。
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❖ 仍以表case6为例用1985 ~ 1999年数据建立 的模型基础上，检验当把2000 ~2002年数据 加入样本后，模型的回归参数是否出现显著 性变化。
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❖ 注意 :
❖ 计算时都要求原模型与检验模型的观测量相 同，即新变量不能在原来的样本期内含有缺 失值，因此，像加入滞后变量等情况，检验 是失效的。