计量经济分析方法与建模-第二版课件-EViews软件基础.ppt
《计量经济分析方法与建模》课件第二版时间序列
t = 1; 2; ; T
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应用最小二乘法得到的估计方程如下：
li n n t) ( v 0 .0r t 1 1 0 .6 7l3 g nt 4 ) n ( u ˆ tp
t =1 32 154 25
R2=0 80 D W =0 94
第五章 时间序列模型
关于标准回归技术及其预测和检验我们已经在 前面的章节讨论过了;本章着重于时间序列模型的估 计和定义;这些分析均是基于单方程回归方法;第9章 我们还会讨论时间序列的向量自回归模型
这一部分属于动态计量经济学的范畴 通常是运 用时间序列的过去值 当期值及滞后扰动项的加权和 建立模型;来解释时间序列的变化规律
E ( u t u t s ) 0 s 0 ,t 1 ,2 , ,T 5 1 4
特别的;如果仅存在
E ( u tu t 1 ) 0 t 1 ,2 , ,T 5 1 5
称为一阶序列相关;这是一种最为常见的序列相关问题
6
如果回归方程的扰动项存在序列相关;那么应用最 小二乘法得到的参数估计量的方差将被高估或者低估 因此;检验参数显著性水平的 t 统计量将不再可信 可以 将序列相关可能引起的后果归纳为：
r1
k,k
rk
r k1
j1 k1, j k j
1
r k1
j1 k1, j k j
k 1 k 1
其中：rk 是在 k 阶滞后时的自相关系数估计值
k,j
k 1 ,j
k,k k 1 ,kj
这是偏自相关系数的一致估计
5 2 27
5 2 28
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要得到k;k的更确切的估计;需要进行回归
协整分析 计量经济学 EVIEWS建模完整ppt课件
精选ppt
㈡ 协整与长期均衡
⒈ 协整
【协整(co-integration)的定义】假定(n×1)阶向 量Y的每个分量序列都是d阶单整过程，即Yi～I(d)。 如果存在(n×1)阶向量β，使得线性组合序列β’Y～ I(d-b)，则我们称Yi的各分量之间是d、b阶协整的， 并简记为Y～CI(d,b)；其中向量β就叫协整向量，β中 的元素叫做协整参数。在现实的经济变量中协整关 系表明，变量间存在着长期的平衡关系，这是Engle ＆Granger(1987)提出的，精对选p协pt 整理解的概念。
Zt = (aXt + bYt) I (c) 而当Zt的单整阶数小于c的情形时，往往是 Xt与Yt之间存在协整关系。
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⒉均衡
均衡指现象在其内在机制作用下达到的相对稳定 的一种平稳状态，即当系统受到干扰后会偏离均衡点， 而内在均衡机制将努力使系统重新回到均衡状态，如 市场中看不见的手作用下的价格机制等。
非平稳时序的长期均衡分析
利用回归方法进行建模时，各回归元都是经济变 量，它们多数都是非平稳的时序过程。这与经典假设 中各回归元都是平稳的前提条件相矛盾。所以在非平 稳时序建模时，一定要进行协整分析，即在避免产生 伪回归现象的同时，寻找非平稳现象间的长期均衡。
一、伪回归与协整回归 二、协整回归方程的建立与检验 三、长期均衡与误差修正模型
协整举例：若Xt I(d)，Yt I(c)，则有： Zt = (a Xt + bYt) I (max[d, c])
因为：
计量经济分析方法与建模-第二版课件-第03章__基本回归模型
方程显著性检验（F 检验）
原假设为：
H0：1= 0，2= 0，…，k= 0，
备择假设为：
H1：i 中至少有一个不为 0，
如果原假设成立，表明解释变量x对被解释变量y没
有显著的影响；当原假设不成立时，表明解释变量
x对被解释变量y有显著的影响，此时接受备择假设。
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五、 线性回归模型的检验
14
五、 线性回归模型的检验
1.拟合优度检验
公式
三者的关系为 TSS = RSS 来自ESSTSS为总体平方和， RSS为残差平方和， ESS为回归 平方和。
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五、 线性回归模型的检验
1.拟合优度检验
总体平方和（TSS）反映了样本观测值总体离差的 大小，也被称为离差平方和；残差平方（RSS）说
明的是样本观测值与估计值偏离的程度，反映了因 变量总的波动中未被回归模型所解释的部分；回归
平方和（ESS）反映了拟合值总体离差大小，这个
拟合值是根据模型解释变量算出来的。
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五、 线性回归模型的检验
1.拟合优度检验 拟合优度R2的计算公式为
R2 = ESS / TSS = 1－RSS / TSS
当回归平方（ESS）和与总体平方和（TSS）较为
接近时，模型的拟合程度较好；反之，则模型的拟 合程度较差。因此，模型的拟合程度可通过这两个 指标来表示。
在多元线性回归模型中，要求解释变量x1，x2，…，xk
之间互不相关，即该模型不存在多重共线性问题。如果 有两个变量完全相关，就出现了完全多重共线性，这时 参数是不可识别的，模型无法估计。
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三、 多元线性回归模型
通常情况下，把多元线性回归方程中的常数项看作虚拟 变量的系数，在参数估计过程中该常数项始终取值为1。 因而模型的解释变量个数为k+1.多元回归模型的矩阵形 式为
《计量经济分析方法与建模》课件第二版第06章条件异
从事于股票价格、通货膨胀率、外汇汇率等金融时间序 列预测的研究工作者，曾发现他们对这些变量的预测能力随 时期的不同而有相当大的变化。预测的误差在某一时期里相 对地小，而在某一时期里则相对地大，然后，在另一时期又 是较小的。这种变异很可能由于金融市场的波动性易受谣言、 政局变动、政府货币与财政政策变化等等的影响。从而说明 预测误差的方差中有某种相关性。
(6.1.1)
如果 ut 的均值为零，对 yt 取基于(t-1)时刻的信息的期望，即 Et-1(yt)，有如下的关系：
E t1 ( yt ) 0 1 x1t 2 x2t k xkt (6.1.2)
由 于 yt 的 均 值 近 似 等 于 式 （ 6.1.1 ） 的 估 计 值 ， 所 以 式 （6.1.1）也称为均值方程。
假设在时刻 ( t 1 ) 所有信息已知的条件下，扰动项 ut
的条件分布是：
ut ~ N 0 , (0 1ut21)
(6.1.7)
也就是，ut 遵循以0为均值，(0+1u2t-1 )为方差的正态分
布。
6
由于(6.1.7)中 ut 的方差依赖于前期的平方扰动项，我们称
它为ARCH(1)过程：
var(ut )
差。
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在 ARCH(p) 过程中，由于 ut 是随机的，ut2 不可能 为负，所以对于 {ut} 的所有实现值，只有是正的，才 是合理的。为使 ut2 协方差平稳，所以进一步要求相应 的特征方程
1 1z 2 z 2 p z p 0 （6.1.9）
的根全部位于单位圆外。如果 i（i = 1, 2, …, p）都非 负，式（6.1.9）等价于 1 + 2 + … + p 1。
作的一个省略变量检验； （2）TR2 统计量是Engle’s LM检验统计量，它是观测
《计量经济分析方法与建模》第二版课件-第08章__对数极大似然估计
有T个观测值的样本的对数似然函数可以写成：
lo L (,g 2 ) T lo 2 ) g 1 T ( lo 2 ) g T( ( y t 1 2 x t 3 w t) 2
2
2 t 1
t 1
2 2
tT 1 lo g(yt1 2xt3w t 1 2log 2) (
t1,2,,T
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§8.1.2 EViews极大似然对象概述
用对数极大似然估计来估计一个模型，主要的工作是 建立用来求解似然函数的说明文本。用EViews指定对数 极大似然函数的说明是很容易的，因为似然函数的说明只 是一系列对序列的赋值语句，这些赋值语句在极大化的过 程中被反复的计算。我们所要做的只是写下一组语句，在 计算时，这些语句将描述一个包含每个观测值对似然函数 贡献的序列。
tT 1 ln(ytt)1 2ln(2)
（8.1.10）
式中标准正态分布的对数似然函数 为
ln(zt)T 2ln2(π )1 2tT 1zt2
zt
yt
t
（8.1.11）
这里对数似然函数每个观测值的贡献式(8.1.9)又可以由下面的 式子给出：
lt(β,)lnytt 1 2ln(2)
（8.1.12）
y t 0 1 x 1 t 2 x 2 t k x k tu t, t =1, 2 , … , T (8.1.4)
其中 k 是解释变量个数，T 是观测值个数，随机扰动项
u t ～ N(0,2) ，
那么 yt 服从如下的正态分布：
y t ～ N(t ,2)
其中
t0 1 x 1 t2 x 2 t k x kt
未知参数向量 ={0, 1, 2}, 可以将参数初值赋给系数向
量的c(1)到c(3)元素，然后把下面的赋值语句作为EViews的命 令或程序来执行。
《计量经济学》多媒体教学课件-EViews基本操作
《计量经济学》多媒体教学课件-EViews基本操作Eview基本操作第一部分预备知识一、什么是EviewEview(EconometricView)软件是QMS（QuantitativeMicroSoftware）公司开发的、基于Window平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。
Eview软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regreionandforecating)、时间序列(Timeerie)以及横截面数据(cro-ectionaldata)分析。
与其他统计软件（如E某CEL、SAS、SPSS）相比，Eview功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1。
从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eview软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的Eview3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。
Eview3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。
（一）、Eview软件的具体操作是在Workfile中进行。
如果想用Eview进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；（二）、Eview处理的对象及运行结果都称之为object，如序列（erie）、方程(equation)、表1.1Eview功能框架HitogramandStatiticViewofaSingleSerieMultipleSerie一个变量或多个变量的统计与图形主要有：图形包括线型图、条形图、多种散点图等；指标有均值、方差、偏度（Skewne）、峰度(Kurtoi)、Jarque-BeraStatitic（雅克-贝拉统计量）Decriptivetatitic描述统计CorrelogramView（相关分析）主要有：Autocorrelation（自相关）、PartialAutocorrelation（偏自相关）、CroCorrelation（交叉相关）、Q-Statitic（Q统计量）等StandardRegreionOutput标准回归输出RegreionCoefficient（回归系数）t-Statitic（T统计量）（判定系数）等Regreion回归ActualandFittedValueandReidual实际值、拟合值、残差ActualValue（实际值）、FittedValue（拟合值）、Reidual（残差）Collinearity（共线性）、Heterokedaticity（异方差性）、WeightedLeatSquare（加权最小二乘法）、Two-StageLeatSquare（二段最小二乘法）、PolynomialDitributedLag（多项式分布滞后）、NonlinearLeatSquare（非线性最小二乘法）、LogitandProbitModel（对数概率单位模型）、GrangerCauality（葛兰杰因果检验）、ForecatVariance（预测方差）、E某ponentialSmoothing（指数平滑）等Durbin-WatonStatitic（德宾-沃森统计量）SerialCorrelation序列相关ARIMAModel（自回归求积移动平均模型）UnitRootTet（单位根检验）EtimationofDifferenceModel（差分模型的估计）Two-StageLeatSquareWithSerialCorrelation（有自相关的二段最小二乘法）SytemEtimation（系统估计法）Sytem系统方法VectorAutoregreion （VAR向量自回归）VectorErrorCorrectionModelandCointegrationTet （向量误差校正模型与协积检验）等TetonCoefficient（对系数的检验）WaldTetofCoefficientRetriction（Wald检验）OmittedVariable（省略变量的检验）RedundantVariable（富裕变量的检验）等SpecificationandDiagnoticTet模型设定与诊断检验TetonReidual(对残差的检验)HitogramandNormalityTet(相关图与正态性检验)、SerieCorrelationLMTet（拉格朗日乘数检验）、WhiteHereokedaticityTet（怀特检验）等SpecificationandStabilityTet（模型设定与稳定性检验）如Chow`BreakpointTet（邹氏检验）Ramey`RESETTet（拉姆齐RESETJ检验）RecuriveLeatSquare（递归最小二乘）模型（model）、系数（coefficient）等object。
《EViews软件基础》课件
图表展示
EViews支持将图表导出为图片格 式或嵌入到PPT、Word等文档中， 方便用户进行学术报告和结果展 示。
案例分析
1
实证研究
EViews的案例分析将结合实际数据和经济学理论，帮助用户掌握如何运用EViews 进行真实世界的经济学研究。
2
策略评估
利用EViews进行案例分析，用户可以评估各种经济政策和策略的效果，为决策者 提供科学依据。
对象浏览器
通过对象浏览器，用户可以查看和管理EViews中的各 种对象，如数据对象、系数对象和方程对象等。
命令窗口
EViews的命令窗口提供了一种脚本编写和批处理的方
数据导入和导出
导入数据
EViews支持导入多种数据格式，如Excel、CSV和数 据库等，方便用户将外部数据导入到EViews中进行 分析。
2 友好的用户界面
EViews的用户界面简洁直观，易于操作，使得使用者能够快速上手。
3 广泛的应用领域
EViews广泛应用于经济学研究、金融分析、市场预测等领域，为用户提供了丰富的实证分 析和决策支持。
基本界面
主界面
EViews的主界面清晰简洁，提供了各种功能选项和工 具栏，使用户能够快速访问所需功能。
述性统计分析、相关性分析和回归分析等，
帮助用户深入分析数据。
3
模型估计
通过EViews的模型估计功能，用户可以根据 数据建立各种经济学模型，如ARMA模型、 VAR模型等，并进行参数估计和检验。
模型建立与预测
方程编辑器
EViews的方程编辑器是模型建立和预测的核心工具，用 户可以根据需要创建自定义方程并进行参数设定。
模型预测
利用EViews的模型预测功能，用户可以根据已有模型进 行未来情景预测，评估各种决策和政策的效果。
《计量经济分析方法与建模》课件第二版第12章联立方程
第十二章 联立方程模型的估计与模拟
本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。包括 最小二乘法LS、加权最小二乘法WLS、似乎不相关回归 法SUR、二阶段最小二乘法TSLS、加权二阶段最小二乘 法W2LS、三阶段最小二乘法3LS、完全信息极大似然法 FIML和广义矩法GMM等估计方法。
在估计了联立方程组的参数后就可以利用不同的解释 变量值对被解释变量进行模拟和预测。
联立方程系统就是一组包含未知数的方程组。利用一 些多元方法可以对系统进行估计，这些方法考虑到了方程之 间的相互依存关系。
2
12.1 联立方程系统概述
本章将包含一组未知参数，并且变量之间存在着反馈关 系的联立方程组称为“系统”(systems) ，可以利用12.2节介绍 的多种估计方法求解未知参数。本章的12.3节中将一组描述内 生变量的已知方程组称为“模型”(model) ，给定了联立方程 模型中外生变量的信息就可以使用联立方程模型对内生变量进 行模拟、评价和预测。
粗体是外生变量。
6
前3个方程称为行为方程，后面的3个方程称为恒等方程。 这是一个简单描述宏观经济的联立方程模型。式（12.1.2） 中的前3个行为方程构成联立方程系统：
CS
t
0
1Pt
2 Pt1
3 (Wt p
Wt g
)
u1t
(消费)
It 0 1Pt 2Pt1 3Kt1 u2t
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§A.1 绪 论
EViews的用途：统计、计量分析和预测。
除菜单操作外，EViews还提供命令语言，矩阵语言和 程序设计。
•
Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法。解释
如何使用EViews来管理数据。
•
第一部分：数据分析基础 —— 描述使用EViews来完
成数据的基本分析。
TSP 基 础 上 直 接 开 发 成 功 EViews 并 投 入 使 用 。 虽 然
EViews是由经济学家开发的并大多在经济领域应用，但
它的适用范围不应只局限于经济领域。
4
EViews的特点
•
EViews提供便利的从键盘，磁盘文件得到数据的方
法，并能从已有的数据得到新的数据，及显示和打印数
据，做数据序列的统计分析和相关分析。
• 这里有关闭EViews的许多方法：
•
1. 可在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭
EViews 。
•
2. 如果正在运行，可单击EViews窗口右上角的关闭
方块，或双击EViews窗口左上角的EViews符号来关闭窗
口。
•
3. 单击EViews窗口左上角的控制菜单方块，然后选
择Close来关闭窗口。
口的大小。
11
状态栏
•
窗口的最底端是状态栏，它被分成几个部分。左
边部分提供EViews发送的状态信息，通过单击状态线
最左边的方块可清除这些状态信息；往右接下来的部
分是EViews寻找数据和程序的预设目录；最后两个部
分显示预设数据库和工作文件的名称。
12
工作区
•
位于窗口中间部分的是工作区。 EViews在这里显示
序，并存储，从而可以通过直接运行程序来完成复杂
的计算工作。
6
§A.1.1 安装和启动EViews
EViews提供了一张光盘。插入光驱既可直接安装，并 直接在桌面上建立图标。但是在第一次使用前，EViews要 求在网上注册。
在WINDOWS下，有下列几种启动EViews的办法： 1. 单击任务栏中的开始按钮，然后进入EViews程序组， 再选择EViews。 2. 通过桌面上的图标进入EViews目录。 3. 双击EViews的workfile 或database或program文件名。
1
•
第二部分：基本的单方程分析 —— 讨论标准回归
分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶段最
小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程
检验及预测。
•
第三部分：扩展的单方程分析 —— 介绍自回归条
件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、
和对数极大似然估计。
•
第四部分：多方程分析 —— 联立方程组的估计、
14
§A.1.4 寻求帮助
• 一、操作手册
• 二、帮助系统 • EViews的帮助系统中包含了EViews的大部分内容。
若 想 进 入 EViews 帮 助 系 统 ， 只 需 进 入 主 菜 单 并 选 择 Help。
15
三、互联网
除了操作手册和帮助系统能提供信息外，EViews 软件商在网络上还建立了信息区，可通过浏览器进行 访问。在EViews网站的信息区可以找到有关安装、使 用及EVIEWS以外的其它问题的答案。
EViews网站地址是：eviews
16
§A.2 工作文件(Workfile)基础
•
EViews的核心是对象，对象是指有一定关系的信
息或算子捆绑在一起供使用的单元，用EViews工作就
是使用不同的对象。对象都放置在对象集合中，其中
工作文件（workfile）是最重要的对象集合。
17
§A.2.1 工作文件的基本概念
•
大多数工作都是通过工作文件来实现的。这样，
使用EViews工作的第一步就是建立一个新的工作文件
7
§A.1.2 EViews窗口
它由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状
态栏、工作区。
标
题
栏
主
命
菜
令
单
窗
口
工 作 区
状
态
栏
8
标题栏
•
位于主窗口的最上方。当EViews工作区窗口处
于活动状态时，工作区窗口标题栏的颜色较其他窗口
比是兰色的，当其它窗口处于活动状态时，它的颜色
会变成灰色的。可以单击EViews工作区窗口的任何位
各个目标窗口，这些窗口会相互重叠且当前活动窗口处于
最上方，只有活动窗口的标题栏是深色的。当需要的窗口
被部分覆盖时，可单击该窗口的标题栏或该窗口的任何可
见部分使该窗口处于最上方；移动窗口可通过单击标题栏
并拖拽窗口来完成。单击窗口右端底部的角落并拖拽角落
可改变窗口的大小。
13
§A.1.3 关闭EViews
向量自回归、向量误差修正模型、状态空间模型、截
面数据/时间序列数据、及模型求解和预测。
2
什么是EViews
•
EViews能为我们提供基于WINDOWS平台的复杂
的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速
从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预
测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观
置使EViews工作区窗口回到活动状态。
9
主菜单
•
紧接着标题栏下面是主菜单。移动光标至主菜单
然后点击鼠标左按钮，它会出现一个下拉菜单，在这
个下拉菜单中可以单击选择显现项。
10
命令窗口
•
菜单栏下面是命令窗口。把EViews命令输入该窗口，
按回车键即执行该命令。该窗口支持WINDOWS下的剪切 和粘贴功能，因此可以在命令窗口、其他的EViews文本窗 口及其它的WINDOWS窗口之间转换文本。可把光标放在 命令窗口的最底端，按着鼠标按钮上下拖拽来改变命令窗
•
EViews得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标
准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且
能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结
果。
5
•
此外，还可以利用EViews的强大的命令功能和
它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，
并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程
经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着
广泛的应用。
3
EViews 的历史背景
•
EViews 是 在 大 型 计 算 机 的 TSP (Time Series
Processor) 软件包基础上发展起来的新版本，是一组处
理时间序列数据的有效工具，1981年Micro TSP面世，
1994年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro