eviews图像及结果分析

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Eviews 实验操作手册(部分)

Eviews实验操作记录（慢慢整理）

Eviews分析

出口回归分析统计描述

回归结果

拟合度图

Y是GDP,E是出口，Y和E的关系

预测

估计出口额：

YF预测值：

进口回归分析

描述统计

回归结果

拟合度图

预测

估计进口额：

YF预测值

Y是GDP,I是进口，Y和I的关系

eviews回归分析结果解读

EViews回归分析结果解读：

一、模型验证

1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。

2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。

3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。

二、系数验证

1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。

2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。

3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。

三、模型优度

1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。

2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。

eviews下的VIF值检验分析报告

【实验目的与要求】

熟练使用EViews软件进行计量分析，理解自相关的检验和估计的基本方法

【实验准备】

1.自相关的基本概念：若Cov(ui,uj)=E(uiuj)=0(i≠j)不成立，即线性回归模型扰动项的方差—协方差矩阵的非主对角线元素不全为零，则称为扰动项自相关，或序列相关（serial correlation）

2.自相关的后果：

（1）在扰动项自相关的情况下，尽管OLS估计量仍为无偏估计量，但不再具有最小方差的性质，即不是BLUE。

（2）OLS估计量的标准误差不再是真实标准误差的无偏估计量，使得在自相关的情况下，无法再信赖回归参数的置信区间或假设检验的结果。

3.检验自相关的基本方法：残差检验、D.W检验、Q检验

4.自相关的修正方法：广义差分法。

【实验内容】

1.利用实验数据建立实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相

关。

2.利用实验数据，建立中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。

3.如果检验结果为存在自相关，根据残差检验和D.W检验估计一阶自相关系数。

4.根据估计出的一阶自相关系数，利用广义差分法估计模型。

5.对利用广义差分法估计得到的模型，根据残差检验、D.W检验、Q检验判别是否存在自相关。

6.对实际有效汇率REER对名义有效汇率NEER和中国出口EX对中国进口IM的一元回归模型，根据残差检验和Q检验判别是否存在高阶自相关。

eviews图像及结果分析

EViews图像及结果分析

EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。

4.1 图形对象

图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。下面介绍图形对象的基本操作。

4.1.1 图形(Graph)对象的生成

图形对象也是工作文件中的基本对象之一。要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。

图4-1 序列窗口下图形对象的生成

此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。

图4-2 “Line”折线图

“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。

eviews统计分析报告

姓名：刘金玉

学院：经济管理学院

学号：20121002942

指导教师：李奇明

日期：2014年12月14日

基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列

模型构建与预测

1、选题背景

改革开放以来,中国的经济得到飞速发展。1978年至今,中国GDP年均增长超过9%。中国的经济实力明显增强。2001年GDP超过1.1万亿美元,排名升到世界第六位。外汇储备已达2500亿美元。市场在资源配置中已经明显地发挥基础性作用。公有、私有、外资等多种所有制经济共同发展的格局基本形成。宏观调控体系初步建立。我国社会生产力、综合国力、

年

1983 543.27 7.30% 1995 3671.41 22.74% 2007 16386 22.65% 1984 670.97 23.51% 1996 4310.98 17.42% 2008 19858 21.19% 1985 800.69 19.33% 1997 4883.8 13.29% 2009 22677 14.20% 1986 881.61 10.11% 1998 5287.03 8.26% 2010 27906 23.06% 1987 1018.42 15.52% 1999 5452.46 3.13% 2011 34197.27 22.54% 1988 1215.93 19.39% 2000 6293.41 15.42% 2012 38572.33 12.79% 1989 1373.22 12.94% 2001 6866.99 9.11% 2013 42612.7 10.47%

eviews案例分析作业

Eviews案例分析作业。

本次作业将通过Eviews软件对某公司销售数据进行分析，以便更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。

首先，我们需要导入销售数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。在Eviews软件中，我们可以通过导入数据文件，选取所需变量，并进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大最小值等。通过这些统计指标，我们可以对销售数据的整体情况有一个初步的了解。

接下来，我们可以利用Eviews软件进行时间序列分析。通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以对销售数据的趋势、季节性和周期性进行分析，从而更好地了解销售数据的变化规律。同时，我们还可以利用Eviews软件进行相关性分析，找出销售数据与其他变量之间的相关关系，帮助我们更好地理解销售数据的影响因素。

除了时间序列分析，Eviews软件还可以进行回归分析。通过回归分析，我们可以建立销售数据与其他变量之间的数学模型，从而预测销售数据的变化趋势。在Eviews软件中，我们可以选择合适的回归模型，并进行参数估计和显著性检验，以确定最优的回归模型，从而更准确地预测销售数据的变化。

最后，我们可以利用Eviews软件进行模型诊断和检验。在建立了销售数据的数学模型之后，我们需要对模型进行诊断和检验，以验证模型的有效性和稳定性。通过Eviews软件的模型诊断功能，我们可以对模型的残差进行分析，检验模型的拟合优度，并对模型进行修正和改进，以提高模型的预测能力和解释能力。

通过以上对Eviews软件在销售数据分析中的应用，我们可以更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。Eviews软件提供了丰富的数据分析功能，可以

Eviews检验小结

各种检验总结

1、偏度：①序列的分布是对称的，S值为0；

②正的S值意味着序列分布有长的右拖尾；

③负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。

2、峰度：①如果K 值大于3，分布的凸起程度大于正态分布；

②如果K值小于3，序列分布相对于正态分布是平坦的。

3、正态性检验：

Q-Q图：看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近, 是的话近似于正态分布。Jarque-Bera 检验：①如果P值很小，则拒绝原假设，X不服从正态分布；

②如果P值大于0.05（0.1）接受原假设, X 服从正态分布。

输入数据

用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Empty Group”，出现“Group”窗口。

在数据表的第一列中键入y的数据，并将该序列名取为y；在第二、第三列中分别键入x1 和x2的数据，并分别取名为x1和x2。

回归分析

用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出对话框中键入y c x1 x2；在“Estimation Settings”栏中选择“Least Squares”（最小二乘法)；点击“OK”，屏幕显示回归分析结果如表3-16所示。

回归检验

1、拟合优度检验：R2 =0.864267说明，回归方程即上述样本需求函数的解释能力为86.4%，即所有解释变量能对该被解释变量变动的86.4%作出解释。回归方程的拟合优度较好。

2、回归模型的总体显著性检验：从全部因素的总体影响看，α表示显著性水平(一般取5%，也可取10%根据题目而定)假设在5%显著性水平上，若F检验的P值小于0.05，说明所有解释变量对被解释变量的共同影响显著。

Eviews数据统计与分析教程

一、普通最小二乘法（OLS）
2.方程对象
选择工作文件窗口工具栏中的“Object”| “New Object”| “Equation”选项，在下图所示的对话框中输入方程变量。
一、普通最小二乘法（OLS）
2.方程对象
EViews5.1提供了8种估计方法： “LS”为最小二乘法； “TSLS”为两阶段最小二乘法； “GMM”为广义矩法； “ARCH”为自回归条件异方差； “BINARY”为二元选择模型，其中包括Logit模型、Probit模型和极端值模型； “ORDERED”为有序选择模型； “CENSORED”截取回归模型； “COUNT”为计数模型。
五、线性回归模型的检验
3.异方差性检验
（1）图示检验法检验步骤：
建立方程对象进行模型的OLS（最小二乘）估计，此时产生的残差保存在主窗口界面的序列对象resid中。建立一个新的序列对象，并将残差序列中的数据复制到新建立的对象中。然后选择主窗口中的“Quick” | “Graph” | “Scatter”选项，生成散点图，进而可判断随机项是否存在异方差性。
二、一元线性回归模型
1.模型设定
一元线性回归模型的形式为
yi = 0 + 1 xi + ui （i=1，2，…，n）
其中，y为被解释变量，也被称为因变量；x为解释变量或自变量；u是随机误差项（random error term），也被称为误差项或扰动项，它表示除了x之外影响 y的因素，即y的变化中未被x所解释的部分；n为样本个数。

eviews图像及结果分析(同名23076)

EViews图像及结果分析

4.1 图形对象

4.1.1 图形(Graph)对象的生成

图形对象也是工作文件中的基本对象之一。要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。如果

第4章图形和统计量分析• 43 •在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。

图4-1 序列窗口下图形对象的生成

• 44 •

第4章图形和统计量分析

图4-2 “Line”折线图

上机实验10：Eviews作图操作

实验简介

本实验主要介绍Eviews软件进行作图操作。Eviews作为一款经济学软件，其强大的数据处理和作图功能广受用户欢迎。本实验将向读者详细介绍Eviews进行作图的基本操作步骤，以及一些常用的作图方法，为读者熟练掌握Eviews作图提供帮助。

实验目标

•学会Eviews作图的基本操作步骤；

•熟悉Eviews作图时的各类选项和设置；

•掌握Eviews可用于作图的各种类型。

实验环境

•操作系统：Windows 10

•软件环境：Eviews 9.5

实验步骤

步骤1：打开Eviews软件

双击Eviews图标，或者在开始菜单中找到Eviews的快捷方式，单击打开。

步骤2：准备数据

在Eviews中，进行作图的前置条件是先准备好需要作图的数据。数据可以通过Excel等其他数据处理软件导入到Eviews中。这里为了演示方便，采用Eviews 自带的数据集“GDP2.WF1”进行实验。

在Eviews中，选择侧边栏中的“File”选项，单击“New”打开新建窗口，然后选择“Workfile”，再选择要使用的样本，最后输入文件名称，单击“Ok”按钮，即可创建新的数据文件。

步骤3：打开Eviews作图功能

在Eviews的菜单栏中，选择“View” → “Graph” → “Graphs…”，即可打开Eviews 的作图功能。

步骤4：添加新图表

在Eviews的作图窗口中，单击“New…”按钮，即可添加新图表。此时可以选择

图表类型和要显示的数据对象。

步骤5：选择图表类型

Eviews提供了多种图表类型，包括散点图、线图、柱形图、饼图等。选择图

EViews基本操作与数据分析

一、EViews的基本操作与数据处理

1、建立工作文件（File/New/Workfile）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（Text File）。

（1）EViews的界面：菜单栏下面的白色空白区域为命令窗口。

（2）打开空表：Quick/Empty Group。

（3）Workfile的界面：c表示截距序列，resid表示残差序列。

2、输入数据

（1）数据分为时间序列数据（Dated-regular Frequency，默认选项）、横界面数据（Unstructured/Undated）和面板数据（Balanced Panel），时间序列的日期间隔符号可以是“:”、“.”或“,”。

Q表示季度，M表示月份，W表示周。

（2）EViews也可以直接打开已有文件（Open/EViews Workfile）、外部数据（Foreign Data）、数据库（Database）、程序（Program）或文本文件（Text File）。EViews 5.0可以导入其他的外部数据：File/Open/Foreign Data as Workfile。

（3）调用外部数据：File/Import/……。先建立工作文件，然后才能调用数据，EViews允许调用3种格式的数据：ASCII、Lotus和Excel工作表。如果原文件已有序列名称，则只需输入序列个数即可。

3、对象（Object）的操作与处理

（1）生成新对象（New Object）：Equation、Graph、Group、Matrix、Series、Table、Text、V AR等。

eviews正态分布拟合的密度曲线

在Eviews中，我们可以通过对数据进行正态分布拟合来获得概率密度函数的图像。密度曲线可以帮助我们更好地了解数据的分布情况，以及进行可靠的分析和预测。

首先，在Eviews中打开数据集，并选择“Quick”、“Estimate Equation”、“Distribution”选项，选择该数据列并指定正态分布的类型，然后按“OK”按钮。

接着，我们可以在“Output”窗口中查看正态分布的统计结果和概率密度图表。密度图表将显示数据分布的概率密度函数曲线，以及该分布的均值和标准差等统计信息。

正态分布是一种非常常见的概率分布类型，可以用来描述许多自然现象和统计问题。在Eviews中使用正态分布拟合可以为我们提供有关数据分布特征的关键信息，帮助我们进行更加准确的数据分析和预测。

EVIEWS回归结果的理解

回归结果的理解

参数解释：

1、回归系数（coefficient）

注意回归系数的正负要符合理论和实际。截距项的回归系数无论是否通过T 检验都没有实际的经济意义。

2、回归系数的标准误差（Std.Error）

标准误差越大，回归系数的估计值越不可靠，这可以通过T值的计算公式可知

3、T检验值（t-Statistic）

T值检验回归系数是否等于某一特定值，在回归方程中这一特定值为0，因此T值=回归系数/回归系数的标准误差，因此T值的正负应该与回归系数的正负一致，回归系数的标准误差越大，T值越小，回归系数的估计值越不可靠，越接近于0。另外，回归系数的绝对值越大，T值的绝对值越大。

4、P值（Prob）

P值为理论T值超越样本T值的概率，应该联系显著性水平α相比，α表示原假设成立的前提下，理论T值超过样本T值的概率，当P值

5、可决系数（R-squared）

都知道可决系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献，其实质就是看（y 尖-y均）与（y=y均）的一致程度。y尖为y的估计值，y均为y的总体均值。

6、调整后的可决系数（Adjusted R-squared)

即经自由度修正后的可决系数，从计算公式可知调整后的可决系数小于可决系数，并且可决系数可能为负，此时说明模型极不可靠。

7、回归残差的标准误差（S.E.of regression）

残差的经自由度修正后的标准差，OLS的实质其实就是使得均方差最小化，而均方差与此的区别就是没有经过自由度修正。

8、残差平方和（Sum Squared Resid）

见上7

9、对数似然估计函数值（Log likelihood）