eviews面板大数据实例分析报告(包会)
Eviews实验报告
Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
详细的EVIEWS面板数据分析操作39页PPT
40、人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭成为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
详细的EVIEWS面板数据分析操作
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
EVIEWS面板数据分析操作教程及实例解析
模型选择对分析结果影响
模型适用性
根据研究目的和数据特征选择合 适的面板数据模型，如固定效应 模型、随机效应模型等。
模型假设
确保所选模型满足基本假设，如 线性关系、误差项独立同分布等 ，否则可能导致结果不准确。
模型比较与选择
通过比较不同模型的拟合优度、 参数显著性等指标，选择最优模 型进行分析。
操作规范性与结果可靠性保障措施
操作步骤规范
结果验证与解读
对分析结果进行验证，确保结果的合理性和准确性 ；同时，正确解读分析结果，避免误导读者。
严格按照EVIEWS软件的操作步骤进行分析 ，避免操作失误或遗漏关键步骤。
数据分析报告
编写详细的数据分析报告，包括数据来源、 处理方法、模型选择、分析结果及解读等， 以便读者全面了解分析过程。
方和来估计模型参数。
广义最小二乘法（GLS）
02
当存在异方差性或自相关性时，采用广义最小二乘法进行参数
估计，以提高估计效率。
最大似然法（ML）
03
适用于随机效应模型等复杂面板数据模型，通过最大化似然函
数来估计模型参数。
模型诊断与检验
残差分析
检查残差是否满足独立同分布等假设条件， 以评估模型的拟合效果。
07 EVIEWS面板数 据分析操作注意 事项
数据质量对分析结果影响
数据来源
确保数据来自可靠、权威的来源，避免使用不准确或存在偏见的数 据。
数据完整性
检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值，这些问题可能导致分 析结果失真。
数据处理
对数据进行适当的预处理，如清洗、转换和标准化，以提高数据质量 和一致性。
增强了解决实际问题的能力
通过实例解析和操作演示，学员们学会了如何运用所学知识解决实际问题，提高了分析 问题和解决问题的能力。
EVIEWS案例分析
学会分析计算结果！
பைடு நூலகம்
作图： 法1：单击“Quick/Graph”在出现的对话框上，键入 y x或 y x1 x2---/ok； 在出现的菜单中点击 Line Grap； 在下拉菜 单中选类型（如Scatter Diagram(散点图)/OK,出现图形；---）
Quick---Estimate Equation
Eviews主要操作步骤
一、启动软件包 （ 双击“Eviews”，进入Eviews主页） 二、创建工作文件（点击“File/New/Workfile/Ok”） 出现“Workfile Range”，目的： 1、选择数据频率（类型）： Annual (年度) Quartely（季度） ┆ Undated or irrequar（未注明日期或不规则的） 2、确定Start date 和End date（如1980 1999或1 18 /ok）。 出现“Workfile对话框（子窗口）”中已有两个变量： c-----常数项 resid----模型将产生的残差项
(三) 检验模型 经济意义检验； 统计推断检验； 计量经济学检验； 预测检验； （计算机仿真技术判 断模型参数估计值 的可信度及模型的 功效等）。
(四) 应用模型 经济预测； 经济结构分析； 政策评价； （通过政策模拟提供制定 经济政策的依据）
二、案例分析
例 讨论家庭收入X对家庭消费支出Y的影响问题，通过 调查得到一组数据（百元）如下 ：
注：在Equation框中，点击Resids,可以出 现Residual、Actual、Fitted的图形
计算描述统计量 点击: 1、“Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample；
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面板大数据实例分析报告(包会)
1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp，不变价格）和人均收入（ip，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume）和人均收入（income）数据以及消费者价格指数（p）分别见表9.1，9.2和9.3。
表9.1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002CONSUMEAH 3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ 5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ 4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB 3424.354003.713834.43 4026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ 3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL 3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.574889.435010.915323.185532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN 3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD 3770.994040.634143.964515.05 50225252.415596.32CONSUMESH 6763.126819.946866.418247.698868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.593228.71 3267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ 4679.65204.15471.05851.56121.06987.27191.91 5 1 3 42 6CONSUMEZJ 5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08表9.2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002INCOMEAH 4512.774599.274770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.017813.168471.98 9182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ 5172.936143.646485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.814958.675084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOME HLJ 3768.314090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.534190.584206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.26017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.324251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.14617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOME NMG 3431.813944.674353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.285190.795380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.488438.89 8773.110931.6411718.0112883.46 13249.8INCOMESX 3702.693989.924098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.716608.397110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.797358.727836.76 8427.95 9279.1610464.67 11715.6表9.3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
eviews案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将使用Eviews软件进行一个实际案例的分析，以展示Eviews在实际经济数据分析中的应用。
我们选取了美国GDP（国内生产总值）和失业率的数据，来进行相关性分析和趋势预测。
首先，我们导入美国GDP和失业率的时间序列数据，并进行数据的初步观察和描述性统计分析。
通过Eviews的数据视图功能，我们可以直观地看到这两个变量的变化趋势和波动情况，从而为后续的分析提供基础。
接下来，我们将利用Eviews进行相关性分析，探讨美国GDP与失业率之间的关系。
通过Eviews的相关性分析功能，我们可以得到它们之间的相关系数，并利用散点图和回归分析来观察它们之间的线性关系。
通过这些分析，我们可以初步了解到美国GDP和失业率之间的关联程度，为后续的预测分析提供参考。
在完成相关性分析后，我们将利用Eviews进行趋势预测。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以选择合适的模型对美国GDP和失业率的未来趋势进行预测。
在选择模型的过程中，我们将充分考虑数据的平稳性、季节性等特点，以确保模型的准确性和可靠性。
最终，我们将得到美国GDP和失业率未来的预测值，并进行可视化展示，以便更直观地观察它们的趋势变化。
通过本次Eviews案例分析作业，我们不仅对Eviews软件的使用有了更深入的了解，同时也对实际经济数据的分析方法有了更加清晰的认识。
Eviews作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们更好地理解和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
总之，Eviews案例分析作业不仅是对所学知识的巩固和实践，更是对实际问题的解决和预测。
通过本次作业，我们不仅提升了对Eviews软件的熟练度，更深入了解了经济数据分析的方法和技巧，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
希望通过这次作业的学习，能够更好地应用Eviews软件进行实际经济数据的分析和预测，为经济决策提供更加科学的支持。
eviews面板数据实例分析包会修订版
e v i e w s面板数据实例分析包会修订版IBMT standardization office【IBMT5AB-IBMT08-IBMT2C-ZZT18】1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp，不变价格）和人均收入（ip，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume）和人均收入（income）数据以及消费者价格指数（p）分别见表9.1，9.2和9.3。
表9.1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据199719981999200020012002人均消费1996CONSUMEAH3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52 CONSUMEBJ5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6 CONSUMEFJ4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68 CONSUMEHB3424.354003.713834.434026.34348.474479.755069.28 CONSUMEHLJ3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08 CONSUMEJL3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS4057.54533.574889.435010.915323.185532.746042.6 CONSUMEJX2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32 CONSUMELN3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64 CONSUMENMG2767.843032.33105.743468.993927.754195.624859.88 CONSUMESD3770.994040.634143.964515.0550225252.415596.32 CONSUMESH6763.126819.946866.418247.698868.199336.110464 CONSUMESX3035.593228.713267.73492.983941.874123.014710.96 CONSUMETJ4679.615204.155471.015851.536121.046987.227191.96 CONSUMEZJ5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08表9.2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据人均收入1996199719981999200020012002INCOMEAH4512.774599.274770.475064.65293.555668.86032.4 INCOMEBJ7332.017813.168471.989182.7610349.6911577.7812463.92 INCOMEFJ5172.936143.646485.636859.817432.268313.089189.36 INCOMEHB4442.814958.675084.645365.035661.165984.826679.68 INCOMEHLJ3768.314090.724268.54595.144912.885425.876100.56 INCOMEJL3805.534190.584206.644480.0148105340.466260.16 INCOMEJS5185.795765.26017.856538.26800.237375.18177.64 INCOMEJX3780.24071.324251.424720.585103.585506.026335.64 INCOMELN4207.234518.14617.244898.615357.795797.016524.52 INCOMENMG3431.813944.674353.024770.535129.055535.896051 INCOMESD4890.285190.795380.085808.966489.977101.087614.36 INCOMESH8178.488438.898773.110931.6411718.0112883.4613249.8INCOMESX3702.693989.924098.734342.614724.115391.056234.36 INCOMETJ5967.716608.397110.547649.838140.58958.79337.56 INCOMEZJ6955.797358.727836.768427.959279.1610464.6711715.6表9.3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数物价指数1996199719981999200020012002PAH109.9101.310097.8100.7100.599PBJ111.6105.3102.4100.6103.5103.198.2PFJ105.9101.799.799.1102.198.799.5PHB107.1103.598.498.199.7100.599PHLJ107.1104.4100.496.898.3100.899.3PJL107.2103.799.29898.6101.399.5（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
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1.已知1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（cp，不变价格）和人均收入（ip，不变价格）居民，利用数据（1）建立面板数据（panel data）工作文件；（2）定义序列名并输入数据；（3）估计选择面板模型；（4）面板单位根检验。
年人均消费（consume）和人均收入（income）数据以及消费者价格指数（p）分别见表9.1，9.2和9.3。
表9.1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据人均消费1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002CONSUMEAH 3607.433693.553777.413901.814232.984517.654736.52CONSUMEBJ 5729.526531.816970.837498.488493.498922.7210284.6CONSUMEFJ 4248.474935.955181.455266.695638.746015.116631.68CONSUMEHB 3424.354003.713834.43 4026.34348.474479.755069.28CONSUMEHLJ 3110.923213.423303.153481.743824.444192.364462.08CONSUMEJL 3037.323408.033449.743661.684020.874337.224973.88CONSUMEJS 4057.5 4533.574889.435010.915323.185532.74 6042.6CONSUMEJX 2942.113199.613266.813482.333623.563894.514549.32CONSUMELN 3493.023719.913890.743989.934356.064654.425342.64CONSUMENMG 2767.84 3032.33105.743468.993927.754195.624859.88CONSUMESD 3770.994040.634143.964515.05 50225252.415596.32CONSUMESH 6763.126819.946866.418247.698868.19 9336.1 10464CONSUMESX 3035.593228.71 3267.73492.983941.874123.014710.96CONSUMETJ 4679.65204.15471.05851.56121.06987.27191.91 5 1 3 42 6CONSUMEZJ 5764.276170.146217.936521.547020.227952.398713.08表9.2 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均收入（元）数据人均收入1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002INCOMEAH 4512.774599.274770.47 5064.6 5293.55 5668.8 6032.4INCOMEBJ 7332.017813.168471.98 9182.7610349.6911577.7812463.92INCOMEFJ 5172.936143.646485.63 6859.81 7432.26 8313.08 9189.36INCOMEHB 4442.814958.675084.64 5365.03 5661.16 5984.82 6679.68INCOME HLJ 3768.314090.72 4268.5 4595.14 4912.88 5425.87 6100.56INCOMEJL 3805.534190.584206.64 4480.01 4810 5340.46 6260.16INCOMEJS 5185.79 5765.26017.85 6538.2 6800.23 7375.1 8177.64INCOMEJX 3780.2 4071.324251.42 4720.58 5103.58 5506.02 6335.64INCOMELN 4207.23 4518.14617.24 4898.61 5357.79 5797.01 6524.52INCOME NMG 3431.813944.674353.02 4770.53 5129.05 5535.89 6051INCOMESD 4890.285190.795380.08 5808.96 6489.97 7101.08 7614.36INCOMESH 8178.488438.89 8773.110931.6411718.0112883.46 13249.8INCOMESX 3702.693989.924098.73 4342.61 4724.11 5391.05 6234.36INCOMETJ 5967.716608.397110.54 7649.83 8140.5 8958.7 9337.56INCOMEZJ 6955.797358.727836.76 8427.95 9279.1610464.67 11715.6表9.3 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的消费者物价指数（1）建立面板数据工作文件首先建立工作文件。
打开工作文件后，过程如下：物价指数 19961997 199819992000 2001 2002PAH 109.9 101.3 100 97.8 100.7 100.5 99 PBJ 111.6 105.3 102.4100.6103.5 103.198.2 PFJ 105.9 101.7 99.799.1102.198.7 99.5PHB 107.1 103.5 98.4 98.199.7100.5 99 PHLJ 107.1 104.4 100.496.898.3100.8 99.3 PJL 107.2 103.7 99.29898.6 101.3 99.5 PJS 109.3 101.799.498.7100.1 100.899.2 PJX 108.4 102 10198.6100.399.5100.1 PLN 107.9 103.1 99.398.699.9 100 98.9 PNMG 107.6 104.5 99.399.8101.3 100.6 100.2PSD 109.6 102.8 99.499.3 100.2 101.899.3 PSH 109.2 102.8 100 101.5102.5 100 100.5 PSX 107.9 103.1 98.699.6103.999.8 98.4PTJ 109 103.1 99.598.999.6101.299.6 PZJ107.9102.899.798.810199.899.1建立面板数据库。
在窗口中输入15个不同省级地区的标识。
（2）定义序列名并输入数据产生3*15个尚未输入数据的变量名。
这样可以通过键盘输入或黏贴的方法数据数据。
（3）估计、选择面板模型打开一个pool窗口，先输入变量后缀（所要使用的变量）。
点击Estimate，打开估计窗口。
A.混合模型的估计方法左边的Common表示相同系数，即表示不同个体有相同的斜率。
得到如下输出结果：相应的表达式是：ˆ129.630.76it itCP IP =+ (2.0)(79.7)20.98,4824588r R SSE ==上式表示15个省级地区的城镇人均指出平均占收入的76%。
B.个体固定效应回归模型的估计方法将截距项选择区选Fixed effects （固定效应）得到如下输出结果：相应的表达式为：1215ˆ515.60.7036.3537.6...198.6it it CP IP D D D =+-+++ (6.3) (55) 20.99,2270386r R SSE ==其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：1,1,2,...,150,i i i D =⎧=⎨⎩如果属于第个个体,其他15个省级地区的城镇人均指出平均占收入70%。
从上面的结果可以看出北京市居民的自发性消费明显高于其他地区。
接下来用F 统计量检验是应该建立混合回归模型，还是个体固定效应回归模型。
0H ：i αα=。
模型中不同个体的截距相同（真实模型为混合回归模型）。
1H ：模型中不同个体的截距项i α不同（真实模型为个体固定效应回归模型）。
F 统计量定义为：()/[(1)()]()/(1)/()/()r u r u u u SSE SSE NT k NT N k SSE SSE N F SSE NT N k SSE NT N k --------==----其中r SSE 表示约束模型，即混合估计模型的残差平方和，u SSE 表示非约束模型，即个体固定效应回归模型的残差平方和。
非约束模型比约束模型多了1N -个被估参数。
所以本例中：0.05(4824588227386)/(151)8.1(14,89) 1.82270386/(105151)F F --===--f所以推翻原假设，建立个体固定效应回归模型更合理。
C.时点固定效应回归模型的估计方法 将时间选择为固定效应。
得到如下输出结果：相应的表达式为：127ˆ 2.60.78105.9134.1...93.9it it CP IP D D D =++++- (76.6) 20.987,4028843R SSE ==其中虚拟变量127,,...,D D D 的定义是：1,0,t D ⎧=⎨⎩如果属于第t 个截面，t=1996,...,2002其他D.个体随机效应回归模型估计截距项选择Random effects（个体随机效应）得到如下部分输出结果：相应的表达式是：1215ˆ345.20.72 2.6367.0...106.1it it CP IP D D D =+-+++ (68.5) 20.98,2979246R SSE ==其中虚拟变量1215,,...,D D D 的定义是：1,0,i D ⎧=⎨⎩如果属于第i 个个体,i=1,2,...,15其他接下来利用Hausman 统计量检验应该建立个体随机效应回归模型还是个体固定效应回归模型。
0H ：个体效应与回归变量（it IP ）无关（个体随机效应回归模型） 1H ：个体效应与回归变量（it IP ）相关（个体固定效应回归模型）分析过程如下：得到如下检验结果：由检验输出结果的上半部分可以看出，Hausman统计量的值是14.79，相对应的概率是0.0001，即拒接原假设，应该建立个体固定效应模型。