eviews-描述统计分析与参数假设检验
eviews-描述统计分析与参数假设检验
Eviews-描述统计分析与参数假设检验Eviews是一款广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析软件。
其中，描述统计分析和参数假设检验是Eviews中的基本功能之一。
以下将详细介绍Eviews 中如何进行描述统计分析和参数假设检验的具体操作方法。
描述统计分析描述统计分析是对数据集进行总体概括和分布情况的分析。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“Statistics”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.打开Eviews软件，并导入待分析的数据文件。
2.选择菜单栏中的“Statistics”选项，点击“Basic Statistics”。
3.在弹出的窗口中，选择需要分析的变量，并确定分析的统计量（如均值、中位数、标准差等），然后点击“OK”按钮即可得到分析结果。
例如，我们选择分析一个名为“GDP”的变量。
在选中该变量后，我们可以在“Basic Statistics”窗口中选择“Mean”、“Standard deviation”等统计量，以获得该变量的基本分布情况。
除了基本统计量之外，Eviews还提供了更复杂的统计分析方法，如离散化分析、分组统计、趋势分析等。
用户可以根据具体需求选择不同的统计方法。
参数假设检验参数假设检验是对总体参数进行检验的过程，常用于回归分析等应用领域。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“View”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.在Eviews中进行回归分析等操作后，选中待检验变量。
2.选择菜单栏中的“View”选项，点击“Residual Tests”。
3.在弹出的窗口中，选择需要进行的检验类型（如正态性检验、异方差性检验等），然后点击“OK”按钮即可得到检验结果。
例如，在进行回归分析后，我们需要检验“残差”序列是否满足正态性假设。
在选中该变量并打开“Residual Tests”的窗口后，我们可以选择“Normality Test”并点击“OK”按钮，即可得到该检验的结果。
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软件使用说明
Eviews软件使用说明Eviews软件使用说明1.引言1.1 背景信息Eviews是一种强大的计量经济学和时间序列分析软件，具有数据管理、统计分析、图形展示等功能。
本文档旨在提供Eviews软件的详细使用说明，帮助用户更好地掌握该软件的功能和操作方法。
2.安装和启动2.1 硬件和软件需求在使用Eviews之前，确认您的计算机符合软件的最低硬件和软件要求，并安装好所需的依赖库和驱动。
2.2 安装Eviews通过Eviews官方网站最新的安装程序，并按照安装向导的提示完成软件的安装。
2.3 启动Eviews双击桌面上的Eviews图标或通过开始菜单中的Eviews快捷方式启动软件。
3.数据导入与管理3.1 导入数据通过Eviews提供的数据导入功能，可以从多种文件格式（如Excel、CSV等）中导入数据。
3.2 数据浏览和编辑在Eviews中，可以方便地浏览和编辑已导入的数据，包括修改列名、调整数据格式等。
3.3 数据变换与处理Eviews提供了多种数据变换和处理的功能，如数据平滑、差分等，以满足用户对数据的需求。
4.统计分析4.1 描述性统计Eviews可以计算出数据集的各种描述性统计量，并相应的报告。
4.2 假设检验通过Eviews提供的假设检验功能，可以对单个变量或多个变量进行各种假设检验，如t检验、F检验等。
4.3 回归分析Eviews拥有强大的回归分析功能，可以进行简单回归、多元回归等各类回归分析，并提供了丰富的回归结果和诊断工具。
5.时间序列分析5.1 时间序列图Eviews可以绘制各种时间序列图形，包括线图、散点图、自相关图等，以帮助用户更好地理解时间序列数据的特征。
5.2 预测模型建立通过Eviews提供的时间序列建模功能，可以建立AR、MA、ARMA等各类时间序列模型，并进行模型的拟合和预测。
5.3 模型诊断与优化Eviews提供了一系列模型诊断与优化工具，如残差分析、模型优化、模型比较等，以帮助用户评估和改进建立的时间序列模型。
EViews基本操作与数据分析
EViews基本操作与数据分析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（T ext 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。
（2）对象的编辑：剪切（Cut）、复制（Copy）、粘贴（Paste）、删除（Delete）、合并（Merge）和替代（Replace）等。
（3）对象的命名：对象必须以半角字符命名，不能用中文命名，命名不宜太长。
(整理)eviews-描述统计分析与参数假设检验.
一、 描述统计分析与参数假设检验1、序列的view 功能键1.1 Histogram and statsHistogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque -bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）（以箱式图形式进行分组统计描述）1.2 stats table（绘制序列统计表）stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述使用common sample 选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；使用 individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量 sum （样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
（共同样本） （单个样本）2.2 相关分析和协方差分析相关系数矩阵协方差矩阵2.3 单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
描述性统计分析-Eviews
主讲人：刘莎莎 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） 。
知识点 2：如何在序列窗口下实现简单描述性统计量和直方图，将直方图和正态 分布曲线叠加在一起，从而更直观地观察数据的分布特征。
（如何将 EViews 图形 复制粘贴到 word 中） 知识点 3：如何在序列窗口下实现描述性统计量的假设检验 知识点 4：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行描述性统计分析（本案例 的分类变量是该天是星期几） 知识点 5：如何实现将单序列按某一变量分类后再进行假设检验 知识点 6：如何画上证综指日对数收益率的 QQ 图 知识点 7：如何估计数据的经验分布函数的参数 案例数据说明：2003 年 1 月 6 日-2009 年 6 月 26 日上证综指日对数收益率。
二、序列组窗口下的描述性统计分析知识点 1：如何通过打开 excel 文件的方式将数据导入到 Eviews 中去。
（第三种 导入数据的方式） 。
知识点 2：如何实现多变量的描述性统计量 知识点 3：如何实现多变量描述性统计量的假设检验 案例数据说明：国家统计调查队分别在两个地区调查了 10 个家庭的收入 知识点 4：如何计算当前序列组的相关系数矩阵，协方差矩阵主讲人：刘莎莎案例数据说明：1983-2000 年我国粮食生产与相关投入的数据，变量包括粮食产 量（单位：万吨）、农业化肥施用量（单位：万千克）、粮食播种面积（单位： 公顷）附注：描述性统计量的计算公式标准差(Std.Dev.)的计算公式是：s=2 ( y − y ) ∑ t t =1TT −1其中，yt 是观测值， y 是样本平均数。
偏度（Skewness）的计算公式是：1 T yt − y 3 S = ∑( ) T t =1 s其中，yt 是观测值， y 是样本平均数,s 是样本标准差，T 是样本容量。
eviews使用指南与案例
eviews使用指南与案例EViews是一款经济统计软件，广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析和建模工作。
本文将为大家介绍EViews的使用指南和一些实际案例，帮助读者更好地了解和应用EViews。
一、EViews的使用指南1. EViews的安装和启动：首先，用户需要下载并安装EViews软件。
安装完成后，双击桌面上的EViews图标即可启动软件。
2. 数据导入和处理：EViews支持导入多种数据格式，如Excel、CSV等。
用户可以使用“File”菜单中的“Import”选项将数据导入EViews中，并进行必要的数据清洗和处理。
3. 数据探索和描述统计分析：在导入数据后，用户可以使用EViews提供的数据探索功能进行数据分析，包括数据的描述统计分析、数据可视化等。
4. 模型建立和估计：EViews提供了多种经济学模型的建立和估计方法，如回归分析、时间序列分析等。
用户可以通过选择相应的命令和参数来进行模型建立和估计。
5. 模型诊断和检验：在模型建立和估计完成后，用户需要对模型进行诊断和检验。
EViews提供了多种模型诊断和检验的功能，如残差分析、异方差性检验等。
6. 模型预测和模拟：EViews可以基于已建立的模型进行预测和模拟。
用户可以输入新的自变量数据，通过模型预测因变量的值，或者进行模型的蒙特卡洛模拟分析。
7. 结果输出和报告生成：EViews可以将分析结果以表格、图形等形式输出，并支持生成报告和文档。
用户可以选择相应的输出选项和格式，方便结果的展示和分享。
二、EViews的应用案例1. 时间序列分析：使用EViews可以进行时间序列数据的建模和分析。
例如，可以通过ARIMA模型对股票价格进行预测，或者通过VAR模型分析宏观经济变量之间的关系。
2. 经济政策评估：EViews可以用于评估不同经济政策对经济变量的影响。
例如，可以建立一个VAR模型，通过冲击响应分析来评估货币政策对通胀和经济增长的影响。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
至少1个协整向量 65.74 (0.2266)
65.74 (0.2266)
注：加“*”表示在5%的显著性水平下拒绝原假设而接受备择假设。
上述检验结果检验的样本区间为1991-2003年，从表10.8和 表10.9的检验结果可以看出，我国29个省市的城镇居民消费和 收入的面板数据之间存在协整关系。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
View/Spreadsheet View：i? m? k?
详细的EVIEWS面板数据分析操作
第二步 分析数据的平稳性（单位根检验） 请点 说明 请点 软件操作 结果 点检验结果1 结果2
详细的EVIEWS面板数据分析操作
分析数据的平稳性（单位根检验）说明 注：所有序列者要检验
原：不稳定（Hadri 除外， Hadri 中 原：稳定）
除此项 外均支 持协整
详细的EVIEWS面板数据分析操作
表10.8 Johansen面板协整检验结果
(选择序列有确定性趋势而协整方程只有截距的情况)
原假设
支
Fisher联合迹统计量 Fisher联合-max统计
持
(p值)
量(p值)
协Leabharlann 整0个协整向量133.4 (0.0000)*
128.7 (0.0000)*
此时不能进行协整检验与直接对原序列进行回归。
◎对序列进行差分或取对数使之变成同阶序列
若变换序列后均为平稳序列可用变换后的序列直接进行回归
思路二 若变换序列后均为同阶非平稳序列，则请点
详细的EVIEWS面板数据分析操作
思路二 变量之间是同阶单整：协整检验
请点协整检验说明 请点 软件操作 结果判定请点 1 2 3 协整检验通过：
eviews-描述统计分析与参数假设检验讲课讲稿
一、 描述统计分析与参数假设检验1、序列的view 功能键1.1 Histogram and statsHistogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque-bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）（以箱式图形式进行分组统计描述）1.2 stats table（绘制序列统计表）stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述使用common sample选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；使用individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量sum（样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
描述性统计统计量齐性检验多因素制表相关系数矩阵协方差矩阵相关图交叉相关系数协整检验格兰杰因果检验（标签）基本统计分时间序列分析的统计量和统计检验方法（共同样本）（单个样本）2.2 相关分析和协方差分析相关系数矩阵协方差矩阵2.3 单个总体的假设检验单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
金融行业中的金融数据分析方法与工具指南
金融行业中的金融数据分析方法与工具指南金融数据分析是指通过收集、整理和分析金融领域的数据，以揭示潜在的趋势和模式，并为金融决策提供支持。
在当今金融行业中，越来越多的企业和机构依赖于数据分析来帮助他们做出更明智的决策。
本文将介绍一些常用的金融数据分析方法和工具，帮助读者更好地理解和应用金融数据分析。
一、金融数据分析方法1. 描述性统计分析描述性统计分析是最常用的分析方法之一，它通过整理和汇总数据，计算平均值、标准差、中位数等统计指标，从而揭示数据的基本特征和分布情况。
这一方法可以帮助金融从业者对大量的数据进行简要的概括和理解。
2. 时间序列分析时间序列分析是一种基于时间维度的分析方法，主要用于研究时间相关的数据。
金融市场中的价格、利率和股票收益率等数据通常是时间序列数据。
通过时间序列分析，可以探索数据的趋势、周期性和季节性等特征，从而帮助金融决策者预测未来的趋势和风险。
3. 假设检验与回归分析假设检验和回归分析是用于检验统计关系和进行推断的常用方法。
在金融领域中，我们经常需要检验不同变量之间的关系，例如股票价格与收益率之间的关系，或者利率与经济增长之间的关系。
通过假设检验和回归分析，我们可以量化和验证这些关系，从而为决策提供依据。
4. 数据挖掘与机器学习随着科技的发展，数据挖掘和机器学习在金融领域的应用越来越广泛。
数据挖掘和机器学习可以通过分析大量的金融数据，发现其中的规律和模式，并用于预测和决策。
例如，通过机器学习算法可以帮助金融机构进行信用评分和风险评估，提高贷款决策的准确性。
二、金融数据分析工具1. 传统的统计软件在金融数据分析中，传统的统计软件如R、Python和MATLAB等依然被广泛使用。
这些软件在数据处理、统计分析和可视化方面具有丰富的功能和强大的能力，适用于各种复杂的金融数据分析场景。
2. 数据库和SQL数据库和SQL是金融数据管理和查询的重要工具。
通过建立数据库和使用SQL语言，金融从业者可以方便地存储和管理大量的金融数据，并利用SQL语言进行高效的数据查询和分析。
EViews统计分析在计量经济学中的应用
数据导出
将EViews中的分析结果导出为多 种格式的文件，如Excel、Word、 PDF等，方便用户进行报告编写和 分享。
数据预处理
提供数据清洗、缺失值处理、异常 值检测等功能，确保数据的准确性 和完整性。
数据变换与描述性统计分析
01
02
03
数据变换
支持多种数据变换方法， 如对数变换、差分变换等 ，以满足不同计量经济学 模型的需求。
EViews在计量经济学中的贡献与不足
01
不足
02
对于某些高级计量经济学方法支持不足，需要借助 其他软件或编程实现。
03
在处理大规模数据时，性能表现不够优秀，需要进 一步优化算法和提高计算效率。
未来发展趋势及挑战
01
发展趋势
02 加强与其他软件和编程语言的集成，提高数据处 理和分析的效率和灵活性。
根据时间序列的自相关图和偏自相关图，初步确定ARIMA 模型的阶数，并利用最小二乘法等方法进行参数估计。
EViews实现步骤
在EViews中，可通过“Quick->Estimate Equation”功 能，选择合适的ARIMA模型形式并输入相应参数，实现模 型的快速估计和检验。
案例分析
案例背景
以某地区季度GDP数据为例，探讨如何利用时间序列模型进行预测和 决策支持。
金融产品创新
非参数和半参数方法还可以应用于金 融产品的创新设计。例如，在衍生品 定价方面，可以采用非参数方法对标 的资产的价格路径进行模拟，从而得 到衍生品的理论价格；在投资组合优 化方面，可以利用半参数模型刻画资 产收益与风险之间的非线性关系，为 投资者提供最优的投资组合方案。
07
总结与展望
EViews在计量经济学中的贡献与不足
计量经济学经典eviews 定义和诊断检验
计量经济学经典eviews 定义和诊断检验 本章描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。
检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值（p 值）。
p 值说明在原假设为真的情况下，样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。
这样，低的p 值就拒绝原假设。
对每一检验都有不同假设和分布结果。
方程对象菜单的View 中给出三种检验类型选择来检验方程定义。
包括系数检验、残差检验和稳定性检验。
其他检验，如单位根检验（13章）、Granger 因果检验（8章）和Johansen 协整检验（19章）。
§15.1 系数检验一、Wald 检验——系数约束条件检验Wald 检验没有把原假设定义的系数限制加入回归，通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。
Wald 统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。
如果约束为真，无约束估计量应接近于满足约束条件。
考虑一个线性回归模型：εβ+=X y 和一个线性约束：0:0=-r R H β，R 是一个已知的k q ⨯阶矩阵，r 是q 维向量。
Wald 统计量在0H 下服从渐近分布)(2q χ，可简写为：)())(()(112r Rb R X X R s r Rb W -'''-=--进一步假设误差ε独立同时服从正态分布，我们就有一确定的、有限的样本F-统计量q W k T u u q u u u u F /)/(/)~~(=-''-'= u~是约束回归的残差向量。
F 统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。
如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F 统计量值也应很小。
EViews 显示2χ和F 统计量以及相应的p 值。
假设Cobb-Douglas 生产函数估计形式如下：εβα+++=K L A Q log log log （1）Q 为产出增加量，K 为资本投入，L 为劳动力投入。
系数假设检验时，加入约束1=+βα。
eviews教程
Eviews教程1. 介绍Eviews是一款被广泛应用于数据分析和经济建模的统计软件。
它提供了丰富的统计分析功能、高级计量经济学模型和强大的数据处理能力。
本教程将向您介绍Eviews的基本功能和操作，以帮助您快速上手使用Eviews进行数据分析和模型建立。
2. 安装和启动在开始之前，您需要先安装Eviews软件。
请根据官方网站提供的安装步骤下载和安装Eviews。
安装完成后，您可以通过以下步骤启动Eviews：1.双击桌面上的Eviews图标，或者在开始菜单中找到Eviews并点击打开。
2.Eviews启动后，您将看到一个欢迎界面。
您可以选择创建新工作文件或打开已有的文件。
3. Eviews界面介绍Eviews的界面由菜单栏、工具栏、项目管理器、文本窗口、对象浏览器和输出窗口等组成。
以下是对每个组件的简要介绍：•菜单栏：提供了各种菜单，包含Eviews的所有功能和选项。
•工具栏：包含一些常用的工具按钮，例如打开、保存、运行等。
•项目管理器：用于管理当前工作文件的对象和数据。
•文本窗口：用于编写Eviews命令和进行输出结果的展示。
•对象浏览器：显示当前工作文件中的对象列表，并提供了一些操作选项。
•输出窗口：显示Eviews的输出结果，例如数据统计、图表等。
4. 导入数据在Eviews中，您可以导入多种格式的数据，包括Excel、CSV、文本文件等。
以下是一些常用的数据导入方法：4.1 导入Excel数据要导入Excel数据，请按照以下步骤操作：1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。
2.浏览并选择要导入的Excel文件。
3.在导入向导中选择导入选项，例如数据范围、工作表等。
4.点击导入(Import)按钮完成导入过程。
4.2 导入CSV数据要导入CSV数据，请按照以下步骤操作：1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。
eviews课件：序列的统计量、检验和分布
偏度（Skewness） 衡量序列分布围绕其均值的非对称
性。计算公式如下
1 N
S
yi y 3
N i1 ˆ
s
(N 1) / N 是变量方差的有偏估计。如果序列的分布
是对称的，S值为0；正的S值意味着序列分布有长的右拖尾，负
的S值意味着序列分布有长的左拖尾。例1.1中X的偏度为0，说明
要进行方差检验，在Variance处填入在原假设下的方差值。 可以填入任何正数或表达式。
13
3. 中位数检验 原假设为序列x的中位数等于m，备选假设为双边假设， x的中位数不等于m，即
H 0 : medx m H1 : medx m
EViews提供了三个以排序为基础的无参数的检验统计量。 方法的主要参考来自于Conover（1980）和Sheskin（1997）。
1 I u 1
2
1 exp 1 u2
2 2
15 1 u2
2
I
u
1
16
35 1 u2
3
I
u
1
32
cos u I u 1
4 2
这里u是核函数的辐角，I (.)是指示函数，辐角为真时，它取 1，否则取 0。26
(2) Bandwidth（带宽） 带宽h控制密度估计的平滑程度；带宽越大，估计越平滑。 带宽的选取在密度估计中非常重要，缺省设置是一种基于数据 的自动带宽，
29
工作文件1_5.wf1中的居民消费和GDP的带回归线的散点图
30
下面是针对二元拟合的序列变换：
None
y
x
Logarithmic
log y
log x
Inverse Power Box-Cox
eviews描述性检验
序列组窗口下的描述性统计量
• • • • 描述统计分析 齐性检验与方差分析(第一章组对象例) 相关分析与协方差分析 相关图、葛兰杰因果检验、协整检验 （时间序列）
S2
1 4
2 2 （2） K 3 ～
• 其中m是估计参数的个数 • 从JB检验的相伴概率P值＝0.398>0.05甚 至0.1的显著性水平，表明不能拒绝零假 设，即服从正态分布
分组描述性统计分析
• View-Descriptive Statistics-stats by classification
分组描述性统计分析
描述性统计检验
• 描述性统计检验
– Tests for Descriptive Stats
• 简单假设检验Simple Hypothesis Tests • 分组齐性检验Equality Tests by Classification
简单假设检验Simple Hypothesis Tests
Common sample
Individual sample
Group-discritp
• Common sample Individual sample
相关分析与协方差分析
• 相关分析（correlations）给出各序列 的相关系数矩阵。其绝对值越接近1，两 个序列相关性越强 • 协方差分析（covariances）结果是一个 协方差矩阵。主对角线上分别是各序列 的样本方差，其他元素则是对应两个序 列的协方差。
2 W ～ 10 1 w 10.65 2 2 而临界值1 ＝ 0.025,9 19 /2,n 1 2 2 2 ＝ 0.975,9 2. 7 1 /2,n 1 而W 10.65落在置信区间[2.7,19]， 所以接受原假设，即认为无差异 10 1 S2 64
要求掌握多元线性回归分析的eviews操作及相应的统计分析;掌握
上机练习3要求：掌握多元线性回归分析的eviews操作及相应的统计分析；掌握偏相关系数和弹性系数计算以及多参数假设检验。
一、根据ex43的数据，建立简单消费函数模型，假定消费量仅依赖于同期可支配个人收入。
即为第一次上机作业ex32的例子，求出求出边际消费倾向的 95% 置信区间，检验该模型中正态分布的假设是否成立。
建立简单储蓄函数模型，假定储蓄是同期可支配收入的函数。
分析两个模型系数之间的关系。
可以发现：两个方程密切相关，两个斜率系数之和等于1。
另外，两个模型的回归平方和、回归标准误差以及残差均相等。
个人消费：GC储蓄：GS=GYD-GC可支配个人收入：GYD单位：十亿美元二、下表给出美国1980~1996年间城市劳动力参与率、失业率和平均小时工资的数据:年 劳动力参与率 失业率平均小时工资年 劳动力参与率失业率平均小时工资1980 63.8 7.1 7.78 198966.5 5.3 7.64 1981 63.9 7.6 7.69 199066.5 5.6 7.52 1982 64 9.7 7.68 199166.2 6.8 7.45 1983 64 9.6 7.79 199266.4 7.5 7.41 1984 64.4 7.5 7.8 199366.3 6.9 7.39 1985 64.8 7.2 7.77 199466.6 6.1 7.4 1986 65.3 7 7.81 199566.6 5.6 7.4 1987 65.6 6.2 7.73 199666.8 5.4 7.43 1988 65.9 5.5 7.69由此考虑问题：经济形势会影响人们进入劳动力市场的决定吗？这里用失业率来度量经济形势，用劳动力参与率度量劳动力的参与。
建立劳动力参与率对失业率和平均小时工资的二元回归方程。
（1）检验系数和方程的显著性；（2）系数的符号与你希望的一致吗？说出系数的经济含义； （3）以此例为例说明，二元回归可用两个一元回归来做。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会在我学习经济学和统计学的过程中，我不得不接触到一些数据分析软件。
其中，Eviews是我最常使用的一款软件，也是我在进行实验和数据分析时的得力助手。
通过多次使用Eviews软件进行实验，我深刻体会到了它的功能强大和使用便捷，同时也积累了一些心得和体会。
一、数据建模和分析Eviews作为一款专业的数据分析软件，提供了丰富的数据建模和分析功能。
通过Eviews，我可以轻松地导入和整理各种数据，并进行合适的数据预处理。
比如，我可以对数据进行缺失值处理、异常值剔除以及数据平滑等操作，从而为后续的实验分析做好准备。
在进行数据建模时，Eviews提供了多种模型可供选择，包括线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等等。
对于不同类型的问题，我可以根据需求选择合适的模型，并通过Eviews的图表和统计指标来评估模型的拟合效果。
同时，Eviews还支持参数估计、假设检验、模型比较等功能，帮助我进行全面而深入的数据分析。
二、统计检验和推断在进行经济学研究时，统计检验和推断是非常重要的一部分。
Eviews提供了一系列的统计检验工具，帮助我进行假设检验和参数推断。
通过Eviews，我可以进行t检验、F检验、卡方检验等常见的假设检验，判断变量之间的关系是否显著。
同时，Eviews还提供了置信区间和预测区间的计算，帮助我对未来的数据进行推断和预测。
三、模型优化和演绎Eviews还具有模型优化和模型演绎的功能，帮助我改进和优化现有的模型。
在实验中，我可以通过Eviews对模型进行参数调整和变量筛选，从而提高模型的拟合度和预测准确性。
同时，Eviews还支持模型的演绎和比较，我可以通过添加或删除变量，构建更加复杂或简化的模型，观察模型的变化和效果。
四、数据可视化和报告生成Eviews提供了多种数据可视化工具，帮助我将分析结果以图表的形式清晰展示。
通过Eviews，我可以绘制散点图、线图、柱状图等多种图形，直观地展示变量之间的关系和趋势。
Eviews操作入门输入数据 对数据进行描述统计和画图
Eviews操作入门：输入数据，对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件，可以双击桌面上的图标，或者从windows开始菜单中寻找Eviews，打开Eviews后，可以看到下面的窗口如图F1-1。
图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help，进行自学。
打开Eviews后，第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile，单击File，然后光标放在New上，最后单击Workfile。
如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型，如同F1-3。
数据类型分三类截面数据，时间序列数据和面板数据。
图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率，见图F1-4。
图F1-4对话框中选择数据的频率：年、半年、季度、月度、周、天（5天一周或7天1周）或日内数据（用integer data）来表示。
对时间序列数据选择一个频率，填写开始日期和结束日期，日期格式：年：1997季度：1997：1月度：1997：01周和日：8：10：1997表示1997年8月10号，美式表达日期法。
8：10：1997表示1997年10月8号，欧式表达日期法。
如何选择欧式和美式日期格式呢？从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion，得到窗口F1-5。
F1-5的右上角可以选择日期格式。
图F1-5假设建立一个月度数据的workfile，填写完后点OK，一个新Workfile就建好了。
见图F1-6。
保存该workfile，单击Eviews窗口的save命令，选择保存位置即可。
图F1-6新建立的workfile之后，第二件事就是输入数据。
数据输入有多种方法。
1)直接输入数据，见F1-7在Eviews窗口下，单击Quick，再单击Empty group(edit series)，直接输数值即可。
注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-，可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格，输完数据后，为了避免不小心改变数据，可以再点一下Edit+/-，这时数据就不能被修改了。
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一、 描述统计分析与参数假设检验
1、序列的view 功能键
1.1 Histogram and stats
Histogram and stats 选项中统计量包括均值（means ）、中位数（median ）、最大值（maximum ）、最小值（minimum ）、标准差（std.dev.）、偏度（skewness ）、峰度（kurtosis ）以及jarque -bera 统计量与其概率值。
｛根据其概率值p 来决定是否拒绝零假设，p 大于检验水平，不能拒绝样本序列服从正态分布的原假设｝
（显示选定序列的直方图以及给出序列的有关统计量）
（表格形式显示有关统计量的值） （以表格形式进行分组统计）
（以箱式图形式进行分组统计描述）
1.2 stats table（绘制序列统计表）
stats table表示以表格的形式显示选定序列有关统计量的值。
1.3 stats by classification （序列分组统计描述）
1.4 one-way tabulation （绘制序列单因素列联表）
output选项组供用户选择输出结果的显示项，包括区间内的观测值计数（show count）、是否显示百分比和累计百分比（show percentage）以及是否显示频数和累积频数（show cumulative）。
2、序列组基本统计分析2.1 序列组的统计描述
使用common sample选项要求序列组中各个序列在当前样本范围内都有观测值；
使用individual sample 选项在计算统计量时，将每个序列有值的观测值分别进行计算。
若序列组中没有缺失值或者各个序列的缺失值处于同一样本期间时，这两项没有区别。
多了两个统计量sum（样本和）和sum sq.dev. (样本方差)。
描述性统计
统计量齐性检验
多因素制表
相关系数矩阵
协方差矩阵
相关图
交叉相关系数
协整检验
格兰杰因果检验
（标签）
基本统计分
时间序列分析的统计量和统计检
验方法
（共同样本）
（单个样本）
2.2 相关分析和协方差分析
相关系数矩阵
协方差矩阵
2.3 单个总体的假设检验
单个总体的假设检验是利用某些检验统计量对样本均值、方差以及分位数进行检验，其中经常使用的是均值检验和方差检验。
单个总体检验又分为简单假设检验和分组齐性检验，其中分组齐性检验是对由分组变量划分得到的序列各子集进行检验。
2.3.1 均值检验和方差检验
结果：
（均值、方差检验） （分组均值齐性检验） 对话框右侧的enter sd if 编辑框中输入相应的标准差（如果单个总体方差已知），则均值检验采用t 检验，否则采用Z 检验。
2.3.2 分组均值齐性检验
分组齐性检验主要利用方差分析方法得到各组数据的组内差异和组间差异，eviews同时给出F统计量以及相应的概率值。
P<0.01，拒绝原假设
序列各组的均值不存
在显著差异
组间差异
组内差异
2.4 两总体的假设检验
方差检验
均值检验
2.5 绘制序列分布图及序列经验分布检验
绘制序列分布图的过程中，有几个经验分布函数需要注意：
（1）经验累积分布（CDF）函数是指序列中观测值不超过给定值y的概率。
（2）经验生存函数是指序列中观测值大于给定值y的概率。
2.5.1 绘制CDF-surivor-quantile图
Cumulative distribution（累计分布图）：用来绘制序列的经验累计分布图；
Survivor：用来绘制序列的经验生存函数图；
Quantile：用来绘制序列的经验分位数图；
All：表示前面3种图形均要绘制。
两边的两条红线表示两倍标准误差置信带。
2.5.2 quantile- quantile图
以选定序列的分位数为横轴，某一理论分布或其他序列的分位数为纵轴，可以绘制QQ图。
可以选择某一理论分布或其他序列进
行比较。
包括，正态分布、均匀分布、
指数分布、逻辑分布、极值分布以及某
个序列或序列组。
QQPlot用于直观验证一组数据是否来自某个分布，或者验证某两组数据是否来自同一（族）分布。
在教学和软件中常用的是检验数据是否来自于正态分布。
2.5.3 序列经验分布检验（Empirical distribution tests）
用户可以通过该检验初步判断所选定序列的观测值大致服从哪种理论分布。
包括正态分布、卡方分布、指数分布、极大值分布、极小值分布、伽马分布、逻辑分布、帕累托分布以及均匀分布。
如果选择正态分布检验：
2.6 绘制序列组的散点图
2.6.1 绘制回归散点图
Simple scatter with regression
分为：不进行变换、对数变换、倒数变换、幂变换以及box-cox变换，横轴变换多了一个多项式变换。
下部为稳健迭代，用于选定迭代的次数，不需要用户设定。
在下边是输入拟合序列的名称，执行操作后，系统自动保存。
红色直线为拟合直线。
2.6.2 最邻近拟合散点图
最邻近拟合散点图是基于最邻近点的局部加权回归，即：对于样本中的数据点，软件将拟合出一条局部的并且经过加权的回归线
Method中选择exact表示将样本中的每一个数据点都作局部回归；另一个表示选取子样本进行回归，下面为样本的大小。
Specification选项组用于确定选择识别周围邻近点进行回归的观测值所采用的规则，Bandwidth（带宽）设置，用于决定在局部回归中选择哪些观测值，可以选取【0，1】间的任一个α，带宽用于控制拟合线的平滑程度，α越大越平滑。
Polynomial（多项式次数）用于设定多项式的次数来拟合每一个局部回归。
Bracket bandwidth span（分类带宽）若选中该项，eviews将显示带宽分别为0.5α，α，1.5α的三种最邻近拟合回归。
Options选项组也有三个选项，
Local weighting（tricube）：用于给局部回归中的观测值进行加权；Robustness iterations（稳健迭代）：用于设定局部回归中迭代的次数；Symmetric neighbors（对称邻近点）。