eview 报告分析
计量经济学eviews实验报告
大连海事大学实验报告Array实验名称: 计量经济学软件应用专业班级:财务管理201３-1姓名: 安妮指导教师:赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件得基本功能，并将其应用在一元线性回归模型得分析中。
具体包括：Eviｅw得安装，样本数据基本统计量计算,一元线性回归模型得建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型得建立与分析,异方差、序列相关模型得检验与处理等。
二、实验环境ＷINＤOWSＸP或200０操作系统下,基于EVIEWS5、1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1９9５－2014年得人均国民生产总值与居民消费支出得统计资料（此资料来自中华人民共与国统计局网站)如表1所示,做回归分析。
表1我国1995—２０１4年人均国民生产总值与居民消费水平情况(1）做出散点图,建立居民消费水平随人均国内生产总值变化得一元线性回归方程，并解释斜率得经济意义；利用evｉｅwｓ软件输出结果报告如下: Depeｎdent Ｖarｉablｅ：ＣＯNSＵMPTIONMｅｔhod: Lｅast SqｕaｒｅsDａte：０6/11/16Tiｍｅ: 19：02Saｍｐle: 1995 2０14Incluｄｅd observａtｉoｎs:20Variａble Coeｆficiｅnt Stｄ、Ｅrrort—Ｓtaｔisｔic Prｏb、C 6９１、02２５113、3920 ６、094１0４0、0000ＡＶGDP 0、３5２7７0 ０、004908 71、88０54 0、0000Ｒ－squaｒｅd 0、９９6５28 Mean depeｎdent var 7351、300Ａdjｕsted R-squarｅd ０、99６３３5 Ｓ、D、dependent ｖar48２8、7６5S、Ｅ、of ｒegressioｎ292、３118 Ａkaike iｎfo criterion 1４、288１６Sum squａrｅｄresｉd 15３8０32、 Schwarz criterion14、3877３Log ｌiｋelihood -140、8８1６Hannan－Quｉnn cｒitｅr、14、３0760F－ｓｔａtｉstｉc 5166、81１Duｒbｉｎ－Ｗａｔsonstaｔ0、403709Proｂ(F—ｓtatistic）0、000０00由上表可知财政收入随国内生产总值变化得一元线性回归方程为:(令Ｙ=ＣＯNＳUMPTIOＮ,Ｘ=AVＧDＰ（此处代表人均GＤP)）Y = 6９１、０２２5+０、352７70* X其中斜率０、３527７0表示国内生产总值每增加一元，人均消费水平增长0、３５２７7元.检验结果Ｒ2=0、９96５28，说明９9、6５28%得样本可以被模型解释,只有0、3472%得样本未被解释,因此样本回归直线对样本点得拟合优度很高.（2)对所建立得回归方程进行检验：（５%显著性水平下，t(18)=2、10１）对于参数c假设： H0：ｃ=0、对立假设:Ｈ1：c≠0对于参数GDＰ假设： H0： GＤＰ=0、对立假设：Ｈ1: GDP≠0由上表知:对于ｃ,t=6、094104>t(n－2）=ｔ(18)=２、10１因此拒绝H0： c=0，接受对立假设：Ｈ1: c≠０对于ＧＤP, t=71、8８054﹥t（n—2）=t（１８）=2、101因此拒绝H０: ＧＤP=０，接受对立假设: Ｈ1： GDP≠０此外F统计量为51６6、811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%得显著性水平下有显著性影响。
eviews面板数据实例分析(包会)-
eviews面板数据实例分析(包会)-Eviews是一种流行的面板数据分析软件，广泛用于经济学及财务学领域。
本文将以一个面板数据实例为例，介绍Eviews的一些基本功能及应用。
数据说明本数据集为横截面面板数据，共包含11个国家（美国、加拿大、英国、法国、德国、意大利、荷兰、比利时、奥地利、瑞典、日本）在1970年至1986年间的年度数据。
变量说明如下：- gdpercap：人均GDP- invest：投资/GDP比率- consump：消费/GDP比率- inflation：通货膨胀率- popgrowth：人口增长率- literacy：成年人识字率- female：女性劳动力占比数据导入及面板设置首先，在Eviews中新建一个工作文件，并将数据导入。
打开数据文件后，我们可以看到数据已经被正确读入。
然后，我们需要将数据设为面板数据。
在Eviews中，选择“View”菜单下的“Structure of Workfile”选项，可以进入工作文件结构设置。
在弹出的窗口中，选择“Panel Data”选项，并按照数据的属性设置面板变量。
在本例中，我们选择“Country”作为单位维度，“Year”作为时间维度。
设置完成后，Eviews会自动进行面板数据检测。
检测结果显示，数据格式符合面板数据要求。
面板数据描述及汇总统计接下来，我们可以对数据进行初步的描述性统计和汇总统计。
选择“Quick”菜单下的“Descriptive Stats”选项，Eviews会自动生成数据的描述性统计报告，展示各变量在不同国家和不同年份的均值、标准差、最小值、最大值等基本信息。
我们也可以手动计算其他统计量。
例如，选择“Proc”菜单下的“Panel Data”选项，可以对选定的变量进行面板数据汇总统计。
下面是在Eviews中计算人均GDP和消费/GDP比率两个变量的面板均值统计结果：面板数据变量之间的相关性分析在分析面板数据时，我们通常需要考虑不同变量之间的相关性。
计量经济学eviews实验报告精编版
大连海事大学实验报告Array实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1*名：**指导教师：***交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况2008年23912 87072009年25963 95142010年30567 109192011年36018 131342012年39544 146992013年43320 161902014年46612 17806 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = 691.0225+0.352770* X其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
计量经济学Eview分析教程
第一部分Eviews基本操作第一章预备知识一、什么是Eviews（全称Econometric Views）Eviews 软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件，最新版本是Eviews6.0。
该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(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。
与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测。
二、Eviews工作特点初学者需牢记以下两点。
一、Eviews软件对对象（objects）的具体操作是在Workfile 中进行，也就是说，如果想用Eviews进行具体的操作，必须先新建一个或打开一个已经存在在硬盘（或软盘）上的Workfile，在此Workfile中进行输入数据、建造模型等操作；二、Eviews处理的对象及运行结果都称之为objects，如序列（sereis）方程(equations)、模型（models）、系数（coefficients）等objects。
objects可以不同形式浏览（views），比如表格（spreadsheet）、图（graph）、描述统计（descriptive statistics）等，但这些浏览（views）不是独立的objects，他们随原变量序列（views）的改变而改变。
如果想将某个浏览（views）转换成一个独立的objects，可使用freeze 按钮将该views“冻结”，从而形成一个独立的objects，然后可对其进行编辑或存储。
三、一个作示例在这里，我们通过一个简单的回归分析例子来显示一个Eviews过程，不对Eviews的功能展开讨论，目的是使读者先对Eviews有个概括了解。
亿纬报告四段论模板
亿纬报告四段论模板背景在过去的几十年里，全球气候变化问题日益严重，这对环境和人类生活造成了巨大的影响。
为了应对气候变化，各国纷纷采取措施减少温室气体排放，并加强可再生能源的开发和利用。
作为全球领先的清洁能源解决方案提供商之一，亿纬公司一直致力于开发和推广新能源技术。
分析亿纬公司在过去几年里取得了显著的成就，其产品在市场上受到了广泛认可。
然而，在当前全球清洁能源市场竞争激烈的背景下，亿纬公司面临着一些挑战。
首先，随着技术进步和市场需求的变化，新能源技术不断涌现，亿纬公司需要不断创新以保持竞争力。
其次，在一些发展中国家，清洁能源市场尚未完全开发起来，亿纬公司需要寻找机会扩大市场份额。
此外，政府政策、环境法规等因素也对亿纬公司的发展产生影响。
结果通过对亿纬公司的市场调研和竞争分析，我们得出以下结论：首先，亿纬公司的产品具有较高的技术含量和市场竞争力，但仍需要不断创新以适应市场变化。
其次，发展中国家是亿纬公司扩大市场份额的重要机会之一，该公司可以通过加大在这些国家的市场推广和渠道建设来实现增长。
最后，政府政策和环境法规对亿纬公司的发展至关重要，该公司应与政府合作并积极参与相关政策制定过程。
建议基于以上分析结果，我们为亿纬公司提出以下建议：首先，加强研发创新能力，及时调整产品结构以满足市场需求。
其次，在发展中国家加大市场推广力度，并与当地合作伙伴建立良好合作关系。
同时，积极参与政府相关政策制定过程，并提出建设性意见以促进清洁能源产业的发展。
此外，还应加强企业形象宣传和品牌推广活动，提升消费者对亿纬产品的认知度和好感度。
通过以上建议的实施，我们相信亿纬公司将能够在全球清洁能源市场中保持竞争优势，并实现持续、健康的发展。
电子测量器市场综合分析与报告：趋势,增长与竞争分析
电子测量器市场综合分析与报告：趋势，增长与竞争分析Title: Comprehensive Analysis and Report on the Market of Electronic Measuring Instruments: Trends, Growth, and Competitive AnalysisAs technology continues to advance, the market for electronic measuring instruments is experiencing significant growth and transformation. From multimeters and oscilloscopes to spectrum analyzers and power meters, the demand for precision measurement tools across various industries is on the rise. This article will provide a comprehensive analysis of the current trends, growth prospects, and competitive landscape of the electronic measuring instruments market.Trends in the Market:One prominent trend in the electronic measuring instruments market is the increasing integration of advanced technologies such as IoT (Internet of Things) and AI (Artificial Intelligence) into these devices. This has led to the development of smart measurement tools with capabilities for remote monitoring, data analysis, and predictive maintenance. Additionally, there is a growing emphasison miniaturization and portability, as compact and handheld instruments are gaining popularity due to their convenience and ease of use in field applications.Furthermore, the shift towards digitalization and automation in industries such as automotive, aerospace, and telecommunications has fueled the demand for high-precision measurement solutions. This trend is expected to continue as industries seek to improve efficiency, reduce production costs, and ensure product quality.Growth Prospects:The electronic measuring instruments market is projected to experience robust growth in the coming years. Key factors driving this growth include the expansion of the electronics and semiconductor industry, the increasing adoption of advanced measurement technologies in research and development activities, and the rising demand for electronic test and measurement solutions in the telecommunications sector.Moreover, with the proliferation of 5G technology and the Internet of Things, there is a growing need for sophisticated measurement instruments capable of analyzing high-frequencysignals, ensuring signal integrity, and conducting RF (radio frequency) measurements. This presents significant opportunities for manufacturers of spectrum analyzers, network analyzers, and RF power meters.Competitive Analysis:The market for electronic measuring instruments is highly competitive, with several major players dominating the landscape. Companies such as Keysight Technologies, Tektronix, Rohde & Schwarz, Fluke Corporation, and Anritsu Corporation are at the forefront of innovation, constantly introducing new products and technologies to meet the evolving demands of the market.In addition to established players, there is a rising number of smaller and niche players specializing in specific segments of electronic measurement, such as environmental testing, EMC (electromagnetic compatibility) testing, and power quality analysis. These niche players often cater to niche markets and provide specialized solutions tailored to the unique requirements of their customers.中文回答:随着技术的不断进步，电子测量器市场正在经历巨大的增长和转变。
伊维菌素市场分析报告
伊维菌素市场分析报告1.引言1.1 概述概述：伊维菌素是一种常用的抗生素，广泛应用于临床医疗领域。
本篇报告旨在对伊维菌素市场进行分析，包括市场现状、趋势分析和竞争格局。
通过深入了解市场情况，可以为相关企业和投资者提供有效的参考和决策依据。
随着医疗技术的不断发展和临床需求的不断增加，伊维菌素市场也面临着新的机遇和挑战。
本报告旨在全面分析伊维菌素市场的现状和未来发展趋势，为相关行业提供有益的参考和建议。
1.2 文章结构文章结构部分内容：本报告将分为引言、正文和结论三个部分。
引言部分将概述伊维菌素市场的背景和重要性，介绍本报告的结构和目的，最后对整篇报告进行总结。
正文部分将分析伊维菌素市场的现状、趋势和竞争格局，从多个角度全面展示市场情况。
结论部分将总结市场分析结果，展望未来的发展趋势，并提出相关建议和展望。
通过这样的结构安排，本报告将全面深入地分析伊维菌素市场，为相关行业提供决策参考和市场前景展望。
1.3 目的目的部分：本报告旨在对伊维菌素市场进行全面分析，包括市场现状、趋势分析和竞争格局。
通过对市场情况的深入了解，我们旨在为市场参与者提供有益的市场信息和商业决策建议。
同时，通过对市场未来发展趋势的展望，为相关企业提供发展战略和规划，促进伊维菌素市场的持续健康发展。
1.4 总结:通过对伊维菌素市场现状、趋势分析和竞争格局的深入研究，我们可以得出以下结论：首先，伊维菌素市场目前正处于稳步增长阶段，受益于消费者对健康意识的提高和医疗技术的进步，市场需求持续增长。
其次，伊维菌素市场存在一定的竞争压力，主要来自国内外同类产品的竞争以及新兴产品的不断涌现。
在这种竞争环境下，企业需要不断提升产品品质和服务水平，以获取更多市场份额。
最后，展望未来，随着人们对健康的重视和生活水平的提升，伊维菌素市场仍将保持持续增长的态势。
因此，建议企业在产品研发、市场营销和服务质量方面不断创新，以适应市场变化，谋求更大的发展空间。
实验报告
实验报告《分析影响成交额的因素》学院：公共管理班级：姓名：学号：研究目的当前我国经济发展迅速，各行业市场成交额不断上升，但由于市场机制不健全，成交额仍然小于社会生产总量，是什么因素限制了成交额，是个值得深究的问题，本次试验从市场数量，摊位数，营业面积三个方面综合探究影响成交额总量的因素。
模型设定将模型设定为Y=a0+a1*X1+a2*X2+a3*X3+u,其中，Y 为成交量，X1为市场数量，X2为摊位数，X3为营业面积。
下表为从《中国统计年鉴》收集的亿元以上商品交易市场基本情况(2010年)市 场X 1X 2 X 3Y市场数量(个) 摊位数(个)营业面积(万平方米) 成交额(亿元)综合市场 1341 1167981 5740.2 14794.2 生产资料综合市场 62 59080 810.3 1755.3 工业消费品综合市场 310 445954 2011.5 4843.1 农产品综合市场 691 427746 1711.1 5477.8 其他综合市场 278 235201 1207.2 2718.0 专业市场 3599 2025384 19092.1 57909.3 生产资料市场 754 265613 6082.1 23867.6 农业生产用具市场 17 4855 146.0 148.0 农用生产资料市场 32 6188 93.7 153.4 煤炭市场 16 2111 587.9 893.7 木材市场 56 17612 450.6 545.2 建材市场 212835411535.41755.7用Eview 绘出散点图，如下运用OLS估计方法对模型中的参数进行估计，得回归分析结果：从以上的结果中可得到回归方程为:Y = -389.0881+ 1.086372*X1 +0.0057659*X2 + 3.721193*X3R2=0.991497 DW=1.689731 F=310.9659一、经济意义检验回归方程为Y = -389.0881+1.086372*X1 +0.0057659*X2 +3.721193*X3，表明：1．当X1=X2=X3=0时，成交额为负的389.0881亿元。
时间序列实验报告(相关系数)
AR(1)
AR(2)
MA(1)
MA(2)
通过比较，选择AR(1)模型
3、参数估计结果
79.43077+
指导教师意见：
签名：年月日
实验步骤：
1、在Eview中录入数据
2、绘制它的时序图，自相关图，偏自相关图。
3、根据自相关系数和偏自相关系数，选择阶数适当的AR，MA模型进行拟合。
4、估计模型中未知参数的值
5、检验模型的有效性
6、模型优化
7、利用拟合模型，预测序列的将来走势
实验内容（包括实验具体内容、算法分析、源代码等等）：
某城市过去63中每年降雪量数据（单位mm）如下表所示
1、判断该序列的稳定性和纯随机性
该序列的时序图如下：
由时序图显示没有明显的趋势或者周期，基本可以看成是平稳序列。做如下自相关图:
除了延迟1-2阶的自相关系数在2倍的标准差范围之外，其他阶数的自相关系数都在2倍的标准差范围之内波动。根据自相关系数的这个特点可以判断该序列具有短期相关性。进一步确定序列平稳。
时间序列分析实Βιβλιοθήκη 报告实验课程名称时间序列分析
实验项目名称AR, MA模型的自相关与偏相关分析
年级
专业
学生姓名
成绩
理学院
实验时间：2015年11月17日
学生所在学院：理学院专业：应用数学班级：数学班
姓名
孙晗
学号
115113001152
实验组
实验时间
2015，11，17
指导教师
谢建春
实验项目名称
AR，MA及其相关系数
实验目的及要求：
熟悉时间序列中符合AR,MA模型的建模原理
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F检验的假设、对F值的判断、对F值的概率值的判断。
T检验的假设、对t值的判断、对t值的概率值的判断。
1、
Y：社会消费总额
X2：国民生产总值
X3：城乡储蓄
X4：农民人均收入
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/15/10 Time: 21:33
Sample: 1994 2005
Included observations: 12
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -231.7988 1139.887 -0.203353 0.8439
X2 0.217218 0.053746 4.041582 0.0037
X3 -0.023855 0.148371 -0.160777 0.8763
X4 5.774893 3.066526 1.883203 0.0964
R-squared 0.998370 Mean dependent var 10516.91 Adjusted R-squared 0.997759 S.D. dependent var 6729.635 S.E. of regression 318.5755 Akaike info criterion 14.62680 Sum squared resid 811922.8 Schwarz criterion 14.78843 Log likelihood -83.76079 F-statistic 1633.508 Durbin-Watson stat 1.823503 Prob(F-statistic) 0.000000
（1）、根据T检验，分析哪些解释变量X对被解释变量Y有影响；
在t检验中，我们设立原假设
0:0
i
Hβ= ()
1i k
≤≤
和对立假设
1:0
i
Hβ≠。
根据上面的EVIEWS输出结果，可以看出：
1、常数项C、X3、X4的t值较小，且其概率值P>0.05，因此，我们接受原假设
0:0
i
Hβ=，
即认为常数项C、X3的系数、X4的系数为0，即常数项、城乡储蓄、农民人均收入对被解释变量Y（社会消费总额）无显著影响。
2、X2的t 值较大，且其概率值P<0.05，因此，我们拒绝原假设0:0i H β=，接受对立假设1:0i H β≠，即认为X2的系数为显著地不为0，即国民生产总值对被解释变量Y （社会消费总额）存在显著影响。
（2）、根据F 检验，分析模型是否整体显著； 在F 检验中，我们设立原假设
023:...0k H βββ====
和对立假设
1:0,2i H i k β≠≤≤存在某个。
根据上面的EVIEWS 输出结果，可以看出：
模型的F=1633.508值较大，且其概率值P<0.05，因此，我们拒绝原假设0:0i H β=，接受对立假设1:0,2i H i k β≠≤≤存在某个，即认为X2、X3、X4对被解释变量Y 整体影响显著，模型显著存在。
（3）、根据下图及决定系数2
R ，分析模型的拟合程度；
由EVIEWS 输出结果可以看出，决定系数2
R =0.9983，接近于1，说明模型拟合较好。
下图中，红线为观察值，绿线为拟合值，红线与绿线重合较好，说明模型拟合较好。
综上两点可以得出，此模型拟合较好。
2、（1）、根据上表写出模型表达式；
Y = -231.7988144 + 0.217217505*X2 - 0.023*********X3 + 5.774892939*X4
（2）、分析模型的经济意义。
1、-231.7988144为模型的截距，说明当X2（国民生产总值）、X3（城乡储蓄）、X4（农民人均收入）全为0时，被解释变量Y（社会消费总额）为-231.79；
2、X2(国民生产总值)的系数为0.21，说明当X2(国民生产总值)增加1亿元时，Y（社会消费总额）增加0.21亿元；
3、
4、。