基于EViews的计量经济分析实验

基于EViews的计量经济分析实验
一、实验目的
EViews 计量分析软件在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛的应用。

EViews软件在Windows环境下运行，操作接口容易上手，使得本来复杂的数据分析过程变得易学易用。

而经济与金融专业的培养计划里面并未涉及到使用任何计量经济分析软件的学习，因此本次开放性实验项目的开设将会对经济与金融专业计划内课程内容的有力补充，从而能培养学生具备对利用EViews软件进行计量经济分析的能力，使学生知识结构更科学合理，同时也能增加和补充其他的经济学知识，增强团队的协作能力，让学生更加适应社会的需求，增强其综合竞争能力。

通过本次实验，学生应达到以下的要求：
二、实验内容
本次实验以EViews8.0版本软件为依据，以案例为基础，突出计量分析、实例分析和EViews软件操作的有机结合。

主要介绍EViews中常用的计量经济分析的操作步骤，并结合演示EViews的操作与输出结果解读，使得经济与金融专业的学生对EViews软件在计量经济分析的应用有一个全面的了解。

（一）本次实验主要的知识与内容
1、EViews在数据处理中的应用
2、EViews在绘图中的应用
3、EViews在基本统计分析的应用
（1）利用EViews绘制数据的直方图并对结果进行解释。

（2）利用EViews制作数据的单位根检验并对结果进行解释。

（3）利用EViews对数据组进行协方差分析和相关性分析。

（4）利用EViews对数据组进行格兰杰因果检验分析。

4、EViews在线性回归分析的应用
（1）利用EViews绘制线性回归模型的回归结果并对回归结果进行解释。

（2）利用EViews对线性回归模型的残差进行检验并解释。

（3）利用EViews对含虚拟变量的线性回归模型进行估计并解释。

5、EViews在二元选择模型中的应用
6、EViews在受限因变量模型中的应用
7、EViews在时间序列模型中的应用
（1）利用EViews对数据进行ARIMA模型估计与分析。

（2）利用EViews对数据组进行矢量自回归模型的估计与分析。

（3）利用EViews对数据进行广义自回归条件异方差模型族的估计与分析。

8、EViews在面板数据模型中的应用
9、EViews在数据预测中的应用
（二）总结实验情况
1、学生梳理在该实验中运用到的知识，进一步巩固。

2、学生对该实验中不懂得知识点进行收集归纳，最后由教师统一解答。

3、学生实验结束撰写综合性实验报告。

三、主要实验设备及器材
1、电脑终端1套（配备Windows10系统或Windows7系统，英特尔i5及以上的处理器，4G以上内存，256G硬盘），多媒体教学设备1套，网络设备套件1套。

2、实验室（数字管理实验室/B5205）。

3、Choice金融终端。

4、EViews计量分析软件。

四、实验步骤
1、收集经济金融数据
（1）安装数据库（Choice金融终端）。

（2）注册数据库账号，然后等待审核。

（3）搜索需要下载的经济金融数据。

（4）指定数据周期并提取数据。

（5）导出数据至Excel表格里面。

2、利用EViews在进行数据处理
（1）数据的导入
（2）数据的对数化与差分化
（3）建立序列组
3、利用EViews在进行绘图
（1）绘制折线图、散点图、直方图
（2）图例、坐标轴的修改
4、EViews在基本统计分析的应用
（1）利用EViews绘制数据的直方图并对结果进行解释。

（2）利用EViews制作数据的单位根检验并对结果进行解释。

（3）利用EViews对数据组进行协方差分析和相关性分析。

（4）利用EViews对数据组进行格兰杰因果检验分析。

5、EViews在线性回归分析的应用
（1）利用EViews绘制线性回归模型的回归结果并对回归结果进行解释。

（2）利用EViews对线性回归模型的残差进行检验并解释。

6、EViews在二元选择模型中的应用
（1）Probit模型的估计及分析
（2）Logit模型的估计及分析
（3）Extreme Value模型的估计及分析
7、EViews在受限因变量模型中的应用
（1）审查回归模型的估计及分析
（2）截断回归模型的估计及分析
8、EViews在时间序列模型中的应用
（1）利用EViews对数据进行ARIMA模型估计与分析。

第一、数据的平稳性分析。

第二、自回归移动平均模型的估计与分析。

第三、模型的比较分析。

第四、回归方程式的撰写。

（2）利用EViews对数据组进行矢量自回归模型的估计与分析。

第一、数据的平稳性检验。

第二、数据的协整检验。

第三、VAR模型的估计与分析。

第四、VEC模型的估计与分析。

第五、格兰杰因果检验。

第六、脉冲响应函数分析。

第七、方差分解分析。

（3）利用EViews对数据进行广义自回归条件异方差模型族的估计与分析。

第一、均值方程的确定与ARCH效应检验。

第二、GARCH模型的估计与分析。

第三、GARCH-M模型的估计与分析。

第四、TGARCH模型的估计与分析。

第五、EGARCH模型的估计与分析。

第六、PGARCH模型的估计与分析。

第七、模型的回归方程式的撰写。

9、EViews在面板数据模型中的应用
（1）面板数据的组织。

（2）变截距模型
第一、固定效应模型的估计与分析。

第二、随机效应变截距模型的估计与分析。

第三、模型设定形式检验。

（3）变系数模型
（4）混合横截面模型
第一、固定效应模型的估计。

第二、混合横截面模型的F检验与LR检验。

第三、混合横截面模型的估计与分析。

10、EViews在数据预测中的应用
（1）命名预测变量。

（2）设定预测方法。

（3）预测区间的设定。

（4）设定输出结果。

11、总结实验情况
（1）学生梳理在该实验中运用到的知识，进一步巩固。

（2）学生对该实验中不懂得知识点进行收集归纳，最后由教师统一解答。

（3）学生实验结束撰写综合性实验报告。

五、实验结果与思考
1、（1）单位根检验
原始数据转换为对数收益率序列之后进行单位根检验（如下图所示），可见ADF值得伴随概率为零，拒绝存在单位根的原假设设，说明不存在单位根
Gorrelogram（相关图）
上图为GDP序列为例绘制相关图，图4-17所示的即为输出结果。

Autocorrelation部分是相关图，Partial Correlation部分是偏相关图，自然序数列表示的是滞后期期数，AC是估计的自相关系数值，PAC是估计的偏自相关系数值，Q-Stat 表示的是Q统计量的值，Prob是Q统计量的伴随概率。

如果P值大于检验水平，则表示序列是非自相关的。

可以看到此输出结果中，P值均小于0.01，表明在0.01的检验水平下，此序列存在自相关。

（2）利用EViews对数据组进行协方差分析和相关性分析
（3）格兰杰因果检验分析。

格兰杰因果检验结果。

可以看到在0.01的显著性水平下，均接受原假设，即GDP不是引起SC变化的，sc也不是引起GDP变化的格兰杰原因。

2、EViews在线性回归分析的应用
（1）线性回归检验
通过国民生产总值和固定资产投资两个序列的时序图可以发现两个序列都呈指数形式增长，并且增长的趋势基本一致，因此为了能够利用线性模型拟合回归模型，需对两个序列分别进行对数化处理，这样一方面可以消除这种指数增长的趋势，方便利用线性模型拟合曲线:另一方面可以减轻模型拟合残差的异方差问题。

3、二次元选择模型
（1）Logit模型的估计及分析
在显著性水平5%下,gpa、psi 变量对应的概率为0.019、0.016,都小于0.05，即在统计上是显著的，从而表明gpa、 psi对提高学生成绩有显著的影响。

然而解释变量tuce 参数估计值相应的概率值为0.537较大，统计上不显著，说明tuce对提高学生成绩没有显著影响。

表明模型整体上是显著的。

（2）Probit模型的估计及分析
在显著性水平5%下,gpa、psi 变量对应的概率为0.019、0.016，都小于0.05，即在统计上是显著的，从而表明gpa、 psi 对提高学生成绩有显著的影响。

然而解释变量tuce参数估计值相应的概率值为0.537较大，统计上不显著，说明tuce对提高学生成绩没有显著影响。

LR统计量较大,
β=B=B=0原假设,即表明模型整体上是显著的。

（3）Extreme Value模型的估计及分析
4、EViews在受限因变量模型中的应用
（1）审查回归模型的估计及分析
根据输出结果，本案例估计的审查回归模型的方程表达式如公式所示:
y”=18.63 - 6.2048x - 0.9415x, + 3.0495x, + 0.0002x
式中，回归系数为正，则解释变量越大，已婚妇女工作时间越长。

例如，已婚妇女受教育的年限(x)越长或丈夫的收入(x)越高，则工作的时间越长，但是x。

的系数不显著并且也很小，所以对已婚妇女工作时间影响不大。

式(7.15)中回归系数为负，则解释变量越大, .已婚妇女工作时间越短。

例如已婚妇女的未成年子女个数(x)越多或年龄(x)越大，则工作的时间越短。

且两者的系数都很显著，说明这两个因素对已婚妇女工作时间有较大影响。

（2）截断回归模型的估计及分析
截断回归模型估计结果的解释与审查回归模型的解释基本一致，但需要注意以下几点。

①只有当截断点已知时才可以估计模型，否则无法定义模型估计的似然函数。

如果用户使用虚拟指示变量来指定截断点，则EViews将会给出出错信息提示，指出用户的选择是无效的。

②如果因变量有一些取值在截断点之外，则EViews会给出错误信息提示，并进一步自动剔除等于截断点的观测值。

例如，用户设定左截断点为零时，如果有样本观测值小于零，则EViews将会给出错误信息提示，并把因变量等于值零的观测值剔除掉。

六、实验心得与体会
这个实验教会了我们如何使用工具来分析数据，培养我们具备对利用EViews软件进行计量经济分析的能力，使我们的知识结构更科学合理，同时也能增加和补充其他的经济学知识，增强团队的协作能力，让我们更加适应社会的需求，增强其综合竞争能力。

完成模型的参数估计，模型的统计检验，建立了一元线性回归模型和多元线性回归模型的经济计量模型，并对模型进行了异方差和自相关性检验以及对模型的修正，使得模型更加的合理。

实验过程使我对经济计量建模过程有一个直观感性的认识，并
比较熟悉了现代计量经济分析软件的实际操作流程。

在整个操作过程中，我们体会和获取到用eviews软件对经济原理进行验证的乐趣与经验，通过eviews软件的应用，免去了大量的运算过程，使得我们分析问题更加的方便快捷，而且比自己计算时更加准确。

虽然在实验过程中，由于对软件不熟悉，上机操作时不可避免的遇到一些问题，但这些经验却锤炼了我发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。

通过这次实验让我受益匪浅。

这次操作后对eviews软件有了更深层的了解学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。

使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。

计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。

但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，我们在eviews中学会了很多，比如说数据的平稳性检验，让我们可以更快的得出结论，在数据多时可以减少工作量。