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。
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。
Eviews6.0第三讲动态计量模型.ppt
F统计量是对式（3.1.9）所有滞后残差联合显著性的一
种检验。T×R2统计量是LM检验统计量，是观测值个数
T乘以回归方程（3.1.9）的R2。一般情况下，T×R2统计
量服从渐进的 分布。 2 ( p)
15
在给定的显著性水平下，如果这两个统计量小于设 定显著性水平下的临界值，说明序列在设定的显著性水 平下不存在序列相关；反之，如果这两个统计量大于设 定显著性水平下的临界值，则说明序列存在序列相关性。
线性回归模型扰动项序列相关的存在，会导致模型 估计结果的失真。因此，必须对扰动项序列的结构给予 正确的描述，以期消除序列相关对模型估计结果带来的 不利影响。
通常可以用AR(p) 模型来描述一个平稳序列的自相 关的结构，定义如下：
yt 0 1x1t 2 x2t k xkt ut (3.1.10)
14
1）估计回归方程，并求出残差et
et yt ˆ0 ˆ1x1t ˆ2 x2t ˆk xkt (3.1.8)
2) 检验统计量可以基于如下回归得到
et Xt 1et1 pet p vt (3.1.9)
这是对原始回归因子Xt 和直到p阶的滞后残差的回归。 LM检验通常给出两个统计量：F统计量和T×R2统计量。
yt yt1 0 (1 ) 1(xt xt1) t (3.1.16)
令 yt* yt yt1 , xt* xt xt1 ，代入式（3.1.16）中有
yt* 0 (1 ) 1xt* t
(3.1.17)
如果已知 的具体值，可以直接使用OLS方法进行估计。如
果 的值未知，通常可以采用Gauss—Newton迭代法求解，同时
使用Gauss-Newton算法来估计参数。
(3.1.23)
计量经济学 多元线性回归分析;eviews6操作ppt课件
CONSP
GDPP
CONSP
1978
395.8
675.1
1990
797.1
1979
437.0
716.9
1991
861.4
1980
464.1
763.7
1992
966.6
1981
501.9
792.4
1993
1048.6
1982
533.5
851.1
1994
1108.7
1983
572.8
931.4
1995
1213.1
根据最小二乘原理，参数估计值应该是下列方程组的解
ˆ 1
Q
0
ˆ 2 Q
0
ˆ k
Q
0
n
n
其中 Q ei2 (Yi Yˆi)2
i1
i1
n
2
Yiˆ1ˆ2X2i ˆkXki
i1
完整版PPT课件
11
于是得到关于待估参数估计值的正规方程组：
ˆ1 ˆ2 X 2i ˆk X ki ˆ1 ˆ2 X 2i ˆk X ki
Sample: 1978 2000 Included observations: 23
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
201.1228 14.88892 13.50822
0
X
0.386173 0.007224 53.45683
0
R-squared Adjusted R-squared
或 1
n
x2 ji1 n
(XjiXj)2 Q j
1 xx Q n
EVIEWS6
《EVIEWS6.0计量经济与时间序列分析班》详细目录第一讲：eviews入门知识点1：Eviews工作界面介绍知识点2：Eviews工作文件及常用对象介绍知识点3：变量的建立，变量中数据的录入（手动录入和复制粘贴）知识点4：删除变量或观察值知识点5：样本区间的调整知识点6：变量的排序知识点7：通过数学运算生成新的变量（取自然对数，一阶差分等常见运算）知识点8：工作文件的保存与EViews软件的退出知识点9：如何调用已保存过的工作文件数据说明案例1：本案例中所采用的数据均来自中国经济信息网，数据区间为1978-2008 北京市城镇家庭年平均每人可支配收入(x1)北京市城镇家庭平均每人全年消费性支出(y1)北京市居民消费价格指数（1978=100）(index)案例2：上证综指日收盘价（2003-1-6，2009-6-29）第二讲 Eviews图形对象介绍一、关于单个变量的作图知识点1：单变量的折线图，钉形图、柱形图。
知识点2：对于图形的修饰（给图形设置背景，给图形添加网格线，改变折线图的颜色，在图形中添加文本、直线和阴影）案例数据说明：2003年1月6日-2009年6月26日上证综指日收盘价。
二、关于多个变量的作图知识点1：多变量折线图（左右两个纵坐标显示不同的变量，做变量标准化后的折线图，折线交叉或不交叉的设置，如何编辑图例）案例数据说明：1978年-2008年北京市城镇居民收入和消费性支出数据（已经经过物价调整的）。
知识点2：多变量的扇形图案例说明：1985年和1998年城镇居民家庭8项支出占总支出的比重。
知识点3：做多变量的散点图（如何修改横轴和纵轴的标签）案例数据说明：1978年-2008年北京市城镇居民收入和消费性支出数据（已经经过物价调整的）。
知识点4：做多变量的面积图（直观的看人口增长率）案例数据说明：1980年-2008年中国人口出生率和死亡率。
第三讲描述性统计分析一、序列窗口下的描述性统计分析知识点1：如何以建立组对象的方式将数据导入到Eviews中去（第二种导入数据的方式）。
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。
基于EViews6的面板数据计量分析
基于EViews6的⾯板数据计量分析基于EViews 6的⾯板数据计量分析对于⾯板数据，EViews 6 提供的估计⽅法有如下三种，最⼩⼆乘估计——LS - Least Squares (and AR)⼆阶段最⼩⼆乘估计——TSLS - Two-Stage Least Squares (and AR)动态⾯板数据模型的⼴义矩估计——GMM / DPD - Generalized Method of Moments/Dynamic Panel Data第1节“LS - Least Squares (LS and AR)”估计如果选择最⼩⼆乘⽅法估计⾯板数据模型，在“Equation Estimation”窗⼝中，须依次设置“Specification”、“Panel Options”和“Options”页⾯。
1.1“Specification”页⾯在“Specification”页⾯中，完成模型设定和估计样本时间范围的选择。
1 在“Equation specification”编辑区，指定模型的被解释变量、截距项和解释变量；2 在“Sample”编辑区，指定估计样本时间的范围。
1.2“Panel Options”页⾯设置模型中不可观测的双（单）因素效应，即⾯板数据回归模型的选择。
点击“Panel Options”该页⾯包含三⽅⾯内容。
1 效应设置在“Effects specification”选择区，设定⾯板数据模型的个体效应和时间效应，可选择的选项有“None”、“Fixed”和“Random”，分别表⽰“⽆效应”、“固定效应”和“随机效应”。
如果选择了“Fixed”或“Random”，EViews在输出结果中⾃动添加⼀个共同常数，即截距项，以保证效应之和为零。
否则，截距项必要时，须在“Specification”页⾯的“Equation specification”编辑区设定模型截距项。
2 GLS加权设置“GLS Weights”可以在下拉框中选择如下选项之⼀。
计量经济学eviews操作
计量经济学实验指导系部：基础部专业：计算与信息科学教师：仓定帮I.实验一多元线性回归模型 (3)II.实验二异方差的检验与处理 (16)III.实验三序列相关的检验与处理 (24)IV.实验四多重共线性的检验与处理 (32)V.实验五虚拟变量模型 (39)VI.实验六分布滞后模型 (45)VII.实验七联立方程模型 (51)VIII.实验八时间序列模型分析 (58)IX.实验九V AR模型的建立与分析 (77)A. ADF检验 (78)B. VAR模型的建立 (79)C. 协整检验 (80)D. GRANGER因果检验 (81)E. 脉冲响应分析 (81)实验内容注：必做实验课堂时间完成，选做实验由学生课后选择时间完成。
每次实验后学生上交实验分析结果。
I.实验一多元线性回归模型【实验目的】通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等基本操作。
掌握多元线性回归模型的估计方法，学会用Eiews 软件进行多元回归分析。
通过本实验使得学生能够根据所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行解释说明。
【实验内容及步骤】本实验选用美国金属行业主要的27家企业相关数据，如下表，其中被解释变量Y表示产出，解释变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。
试建立三者之间的回归关系。
7 2427.89 452 3069.91 21 5159.31 835 5206.368 4257.46 714 5585.01 22 3378.4 284 3288.729 1625.19 320 1618.75 23 592.85 150 357.3210 1272.05 253 1562.08 24 1601.98 259 2031.9311 1004.45 236 662.04 25 2065.85 497 2492.9812 598.87 140 875.37 26 2293.87 275 1711.7413 853.1 154 1696.98 27 745.67 134 768.5914 1165.63 240 1078.79【实验内容及步骤】1.数据的输入STEP1：双击桌面上Eviews快捷图标，打开Eviews，如图1.图1STEP2：点击Eviews主画面顶部按钮file/new/Workfile ，如图2，弹出workfile create对话框如图3。
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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。
表1
obs Fin obs Fin obs Fin
1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.88
1953 206.23 1971 638.01 1989 1077.92
1954 231.7 1972 658.23 1990 1163.19
1955 233.21 1973 691 1991 1212.51
1956 262.14 1974 664.81 1992 1272.68
1957 279.45 1975 691.32 1993 1403.62
1958 349.03 1976 656.25 1994 1383.74
1959 443.85 1977 724.18 1995 1442.19
1960 419.06 1978 931.47 1996 1613.19
1961 270.8 1979 924.71 1997 1868.98
1962 229.72 1980 882.78 1998 2190.3
1963 266.46 1981 874.02 1999 2616.46
1964 322.98 1982 884.14 2000 3109.61
1965 393.14 1983 982.17 2001 3834.16
1966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.4
1967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.4
1968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.99
1969 446.83 1987 1241.86
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）
（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）
用EViews生成虚拟变量D1序列，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。
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）
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=
8.3115129.517268）8.3115129.517268（-31807606++*1
1）
11（*2-845+++=915.7683
（Chow 检验中的F 检验），1996是断点。
五、结果的讨论和分析
● 加法模型
● 乘法模型
● 混合模型
六、实验小结
通过本次实验，可以发现该模型存在结构性变化，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。