正态及白噪声检验计量经济学 EVIEWS建模课件

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如何用EViews进行计量经济学分析

如何用EViews进行计量经济学分析EViews是一个功能强大的计量经济学软件，广泛应用于经济学和金融学领域。本文将介绍如何使用EViews进行计量经济学分析。

一、EViews的基本功能和特点

EViews是一款广泛用于经济学分析的软件，具有以下几个特点：

1. 数据管理：EViews可以方便地导入、处理和管理各种类型的数据，包括时间序列数据和截面数据。

2. 统计分析：EViews提供了丰富的统计分析和计量经济学方法，如描述统计、回归分析、时间序列分析等。

3. 模型建立：EViews支持各种经济模型的建立和估计，如线性回归模型、ARMA模型、VAR模型等。

4. 图表展示：EViews具有强大的图表绘制功能，可以帮助用户直观地展示数据和分析结果。

二、使用EViews进行计量经济学分析的步骤

下面将以线性回归模型为例，介绍如何使用EViews进行计量经济学分析。

1. 导入数据

首先，将需要分析的数据导入EViews。通过点击"File"菜单，选择"Import"，然后选择合适的数据文件类型进行导入。

2. 创建工作文件

在导入数据后，可以创建一个新的工作文件，以便进行后续的分析和建模操作。点击"File"菜单，选择"New"，然后选择"Workfile"创建一个新的工作文件。

3. 创建方程

在工作文件中，可以创建一个回归模型方程。点击"Quick"菜单，选择"Estimate Equation"，然后在弹出的对话框中输入回归方程的表达式和变量。

4. 估计模型

在创建回归方程后，可以进行模型的估计。点击"EViews"菜单，选择"Estimate Equation"，然后选择适当的估计方法和设置。

正态及白噪声检验计量经济学 EVIEWS建模课件

40.39017 0.000000
三、自噪声的检验
自噪声的检验需要在正态性检验的基础上，利用
相关图和 Q 统计量 (Correlogram-Q-statistics) 来进
行。该检验是对正态序列进行自相关和偏自相关函数
计算，并就各滞后阶计算Q检验统计量，以确定“无
此阶自相关”假设成立的概率(P值)。Q的计算式为：
EViews对残差的正态检验程序
Eviews中利用JB统计量对序列的正态性假设进行检验的内容，如下图中最后两行数据所示。其概
率值是原假设为正态时，原假设成立的概率。这里
JB=40.39＞χ20.05(4)=9.488，也必然否定原假设。
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8 6 4 2 0
- 0 .0 0 8- 0 .0 0 6- 0 .0 0 4- 0 .0 0 2 0 .0 0 0 0 .0 0 2 0 .0 0 4
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一、白噪声假设
在静态模型中，我们常假设误差项是服从正态分布的，即误差序列ui～N(0,σ2)；而在动态的时序数据模型中，我们假定误差项是服从白噪声分布的，即误差向量εt～iidN(0,σ2)。
在模型设定科学合理的情况下，上述假设是成立的。所以对残差项的检验是模型设定科学合理的必要条件，对其所进行的检验也是必需的。本节主要介绍常用的JB检验和相关图检验方法。

eviews统计分析9-

EViews中GARCH模型建立的方法与ARCH模型相似，不同的是在设定对话框中“GARCH”项的编辑框中输入p值即可。
EViews统计分析基础教程
三、ARCH模型的其他扩展形式
1. ARCH-M模型
ARCH—M（ARCH-in-Mean）模型就是利用条件异方差表示预期风险的模型，也被称为ARCH均值模型。其方程形式为
EViews统计分析基础教程
本章小结：
• 掌握自回归条件异方差模型的原理 • 掌握ARCH、GARCH等模型的建立方法 • 了解ARCH-M、TARCH、EARCH模型
LM = n· R2
2 (q)
其中，n为样本数据的数量，R2为辅助回归的拟合优度值。
当给定显著性水平和自由度q时，如果LM < 2 (q) 则接受
原假设H0，即残差不存在ARCH效应；如果LM > 2 (q) 则
拒绝原假设H0，即残差存在ARCH效应。
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
EViews统计分析基础教程
一、自回归条件异方差模型（ARCH）
3.ARCH模型的建立 “Specification”（设定）选项卡
在“Mean equation”的文本框中输入均值方程的形式。
在“Variance and distribution specification”（变量和分定）区域中，“Model”的下拉菜单有四个模型可供选择。分别是“GARCH/TARCH”、“EGARCH” 、 “ PARCH” “Component ARCH(1,1)”。

计量经济学eviews操作

计量经济学实验指导系部：基础部

专业：计算与信息科学

教师：仓定帮

I.实验一多元线性回归模型 (3)

II.实验二异方差的检验与处理 (16)

III.实验三序列相关的检验与处理 (24)

IV.实验四多重共线性的检验与处理 (32)

V.实验五虚拟变量模型 (39)

VI.实验六分布滞后模型 (45)

VII.实验七联立方程模型 (51)

VIII.实验八时间序列模型分析 (58)

IX.实验九V AR模型的建立与分析 (77)

A. ADF检验 (78)

B. VAR模型的建立 (79)

C. 协整检验 (80)

D. GRANGER因果检验 (81)

E. 脉冲响应分析 (81)

实验内容

注：必做实验课堂时间完成，选做实验由学生课后选择时间完成。每次实验后学生上交实验分析结果。

I.实验一多元线性回归模型

【实验目的】

通过本实验，了解Eviews软件，熟悉软件建立工作文件，文件窗口操作，数据输入与处理等基本操作。掌握多元线性回归模型的估计方法，学会用Eiews 软件进行多元回归分析。通过本实验使得学生能够根据所学知识，对实际经济问题进行分析，建立计量模型，利用Eiews软件进行数据分析，并能够对输出结果进行解释说明。

【实验内容及步骤】

本实验选用美国金属行业主要的27家企业相关数据，如下表，其中被解释变量Y表示产出，解释变量L表示劳动力投入，K表示资本投入。试建立三者之间的回归关系。

7 2427.89 452 3069.91 21 5159.31 835 5206.36

8 4257.46 714 5585.01 22 3378.4 284 3288.72

计量经济学-第三章-模型检验PPT课件

•22
以一元回归为例：
（1）回归分析是要判断解释变量X是否是被解释变量Y的一个显著性的影响因素。在一元线性模型中，就是要判断X是否对Y 具有显著的线性性影响。这就需要进行变量的显著性检验。
（2）变量的显著性检验所应用的方法是数理统计学中的假设检验。计量经计学中，主要是针对变量的参数真值是否为零来进行显著性检验的。
主要包括拟合优度检验、模型的显著性检验、变量的显著性检验及参数的区间估计。
•5
一、拟合优度检验
拟合优度检验：对样本回归直线与样本观测值之间拟合程度的检验。度量拟合优度的指标：判定系数（可决系数） R2
问题：采用普通最小二乘估计方法，已经保证了模型最好地拟合了样本观测值，为什么还要检验拟合程度？
的，否则模型的线性关系不显著。
•18
例子：Eviews中的计算
•19
（3）解释变量的显著性检验—— t检验
如果模型既有很大的判定系数，也通过了模型的显著性检验，为什么还要进行解释变量的显著性t检验呢？
•20
这是因为，如果模型通过了F检验，则表明模型中所有解释变量对被解释变量的“总影响” 是显著的，但这并不同时意味着模型中的每一个将诶是变量对y都有重要影响，或者说并不是每个解释变量的单独影响都是显著。
1、经济检验
经济检验是模型检验第一个重要检验，因为经验模型的建立，本质就是检验理论模型对现实问题的解释能力。已经被广泛使用的正确的经济理论隐含着对回归模型系数的要求，比如凯恩斯消费函数必须MPC处于 0~1之间，生产函数的边际成本递增等等，因此，建立的计量经济模型是否符合要求必须符合理论模型。这也是大部分设计到计量的经济学论文，首先都要建立一个理论模型，这既有利于建立计量经济模型，也有利于验证计量经济模型是否正确的依据。

正态及白噪声检验计量经济学 EVIEWS建模课件

EViews对残差的正态检验程序
Eviews中利用JB统计量对序列的正态性假设进行检验的内容，如下图中最后两行数据所示。其概
率值是原假设为正态时，原假设成立的概率。这里
JB=40.39＞χ20.05(4)=9.488，也必然否定原假设。
14 12 10
8 6 4 2 0
- 0 .0 0 8- 0 .0 0 6- 0 .0 0 4- 0 .0 0 2 0 .0 0 0 0 .0 0 2 0 .0 0 4
20 40 60 80
40.39017 0.000000
三、自噪声的检验
自噪声的检验需要在正态性检验的基础上，利用
相关图和 Q 统计量 (Correlogram-Q-statistics) 来进
行。该检验是对正态序列进行自相关和偏自相关函数
计算，并就各滞后阶计算Q检验统计量，以确定“无
此阶自相关”假设成立的概率(P值)。Q的计算式为：
正态及白噪声检验计量经济学 EVIEWS建模课件
一、白噪声假设
在静态模型中，我们常假设误差项是服从正态分布的，即误差序列ui～N(0,σ2)；而在动态的时序数据模型中，我们假定误差项是服从白噪声分布的，即误差向量εt～iidN(0,σ2)。
在模型设定科学合理的情况下，上述假设是成立的。所以对残差项的检验是模型设定科学合理的必要条件，对其所进行的检验也是必需的。本节主要介绍常用的JB检验和相关图检验方法。

计量经济学多元线性回归分析eviews操作PPT课件

2 ki
ki
ˆ 0 ˆ1
ˆ k
1 X 11
X k1
1 X 12
X k2
1 Y1 X 1n Y2 X kn Yn
即
(XX)βˆ XY
由于X’X满秩，故有 βˆ (XX)1 XY
第11页/共63页
将上述过程用矩阵表示如下：
即求解方程组：
βˆ (Y
Xβˆ )(Y
μ~ N(0, 2I) 同一元回归一样，多元回归还具有如下两个重要假设：
假设7，样本容量趋于无穷时，各解释变量的方差趋于有界常数，即n∞时，
1
n
x
2 ji
1 n
( X ji X j )2 Q j
或
1 xx Q n
其中：Q为一非奇异固定矩阵，矩阵x是由各解释变量的离差为元素组成的nk阶矩阵
假设2,3,4，随机误差项具有零均值、同方
差及不序列E相(关i ) 性0
Var(i ) E(i2 ) 2
Cov(i , j ) E(i j ) 0
i j i, j 1,2,, n
假设5，解释变量与随机项不相关
Cov( X ji , i ) 0
j 1,2, k
假设6，随机项满足正态分布
Yi Yi X1i
ˆ1 ˆ2 X 2i ˆk X ki Yi X ki
解该k个方程组成的线性代数方程组，即可以得到 k个待估参数的估计值

EViews统计分析在计量经济学中的应用--第6章时间序列模型PPT课件

第章时间序列模型
6.1 时间序列的趋势分解 6.2 时间序列的平稳性及其检验 6.3 随机时间序列分析模型 6.4 习题（略）
5/7/2020
EViews统计分析在计量经济学中的应用
1
6.1：时间序列的趋势分解
实验目的：熟悉和掌握滤波在时间序列模型中的应用。
实验数据：1996年1月-2011年10月世界集装箱船手持订单量（单位为万TEU）（相关数据和工作文件存放于文件夹 “书中资料/第6 章” ）。
5/7/2020
EViews统计分析在计量经济学中的应用
15
自相关、偏自相关图
图6.10自相关、偏自相关图
图6.10中，虚线表示到中心线2个标准差宽度，Autocorrelation和AC分别表示自相关函数的图形和数值，Partial Correlation和PAC分别表示偏自相关函数的图形和数值。序列稳定性可以用自相关分析图判断：如果序列的自相关系数很快地（滞后阶数K大于2或3时）趋于0，即落入随机区内，时间序列是平稳的；反之，则序列是非平稳的。若自相关系数大于临界值，则时间序列数据有显著的自相关性。从图6.10中可以看出自相关函数在延迟36阶的过程中，没有迅速向零趋近的趋势，这说明该序列是非平稳序列。为了进一步获得平稳序列，一般将原序列取对数，在此基础上，分别分析其原序列、一阶及二阶序列。

面板数据模型计量经济学EVIEWS建模课件

案例二：股票价格的面板数据模型分析
总结词
利用EViews软件对股票价格的面板数据模型进行分析，预测股票价格的走势和波动。
VS
详细描述
选取适当的股票价格面板数据集，利用 EViews软件进行模型设定、估计和检验，分析影响股票价格的主要因素，如市场走势、公司业绩、宏观经济指标等，并利用模型预测股票价格的走势和波动。
面板数据模型的EViews操作步骤
• 使用EViews的Quick菜单下的Estimate Equation功能，打开估计结果窗口。
• 使用EViews的预测功能，对未来值进行预测。
5. 结果解读与预测
• 在估计结果窗口中，解读模型的估计结果，如系数、R方值等。
面板数据模型的EViews结果解读
案例三：消费者支出的面板数据模型分析
总结词
通过EViews软件对消费者支出的面板数据模型进行分析，探讨消费者支出的影响因素和机制。
详细描述
选取适当的消费者支出面板数据集，利用EViews软件进行模型设定、估计和检验，分析影响消费者支出的主要因素，如收入水平、消费习惯、物价水平等，并探讨消费者支
02
下载EViews安装程序后，按照提示进行安装，选择合适的安装路径和组件。
03
安装完成后，需要配置EViews的环境变量和启动选项。
EViews软件界面与操作

计量经济学软件eviews的使用方法第十五章定义和诊断检验

第十五章定义和诊断检验

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：

协整分析计量经济学 EVIEWS建模课件

⑵如果多个变量间的单整阶数不等，则回归关系
的成立需要有分wenku.baidu.com协整关系的存在。
如在两个解释变量的回归模型Y＝bX中；X1～I(2)， X2～I(2)，Y～I(1)；要想使回归有效，就必须使：
u= [Y,X]β～I(0) 成立，而其成立的条件就是X的协整阶数为1，即：
X=[X1,X2]～CI(2,1) 这说明X＝b1X1+b2X2～I(1)；同时还要有：
Granger和Newbold所做的实验是将回归方程： Yt＝β0＋β1Xt＋εt的数据由随机游走系统生成如下：
Xt = Xt-1 + ut , X0 = 0, ut IN(0, 1) Yt = Yt-1 + vt , Y0 = 0, vt IN(0, 1) 其中：E(ui vj) = 0， i, j表示ui和vj服从相互独立的标准正态分布，由此可知Xt和Yt为相互独立的I(1)变量。我们知道基于两个独立的随机游走变量建立的回
协整分析计量经济学 EVIEWS建模课件
一、伪回归与协整回归
㈠伪回归的含义及后果
⒈伪回归的含义在回归模型中有一个重要的基本假设，就各变量都是平稳的，而在非平稳的时序间建立回归模型，很可能将本来与被解释变量没有因果关系的现象纳入到回归方程的解释变量中，且通过t检验认为是显著的，这种情况就是伪回归。它是由格兰杰Granger 和纽博尔德Newbold在1974年提出的，对其理论解释与完善是由菲利浦斯Phillips在1986年完成的。

计量经济学全册课件(完整)pptx

2024/1/28
模型的诊断与修正
探讨如何对回归模型进行诊断，发现潜在的问题（如异方差性、自相关性等），并介绍相应的修正方法，以提高模型的拟合效果。
10
2023
PART 03
广义线性模型与非线性模型
REPORTING
2024/1/28
11
广义线性模型概述
2024/1/28
广义线性模型（GLM）是一种灵活的统计模型，用于描述响应变量与一组预测变量之间的关系。
空间计量经济学的研究对象
空间计量经济学主要关注经济现象的空间分布、空间关联和空间异质性问题，如区域经济增长、产业集聚、房地产市场等。
空间计量经济学的研究方法
空间计量经济学的研究方法主要包括空间权重矩阵的设定、空间自相关和空间异质性检验、空间计量模型的构建和估计等。
28
贝叶斯计量经济学简介
2024/1/28
对于非平稳时间序列，可以通过差分、对数变换等方法转化为平稳时间序列。
17
时间序列预测方法
移动平均法
根据时间序列的近期数据预测未来值，包括简单移动平均法和加权移动平均法。
2024/1/28
指数平滑法
通过加权平均不同时间的数据进行预测，包括一次指数平滑法、二次指数平滑法和霍尔特指数平滑法等。
ARIMA模型
机器学习在计量经济学中的常用算法

计量经济学第九章完整课件

多元线性回归模型
总结词
多元线性回归模型是一种扩展的回归模型，允许我们同时考虑多个自变量对因变量的影响。
详细描述
多元线性回归模型通过引入多个自变量来扩展基本的回归模型。这种方法能够更全面地描述因变量和自变量之间的关系，并提供更准确的预测。在经济学、金融学和其他领域中，多元线性回归模型被广泛用于研究各种现象。
分位数回归模型的优点
能够描述因变量的条件分布，提供更多的信息；能够处理异常值和离群点；能够估计不同分位数水平上的自变量影响。
分位数回归模型的参数估计
通常使用迭代加权最小二乘法进行参数估计。
分位数回归模型的应用场景
适用于因变量和自变量之间存在非线性关系、自变量存在异常值或离群点、需要全面描述因变量分布的场景，例如金融市场分析、风险管理等领域。
定。
PART 03
回归模型的预测与决策
预测未来因变量的值
预测未来经济趋势
预测金融市场
通过建立回归模型，利用历史数据和相关解释变量来预测未来经济趋势，如GDP、通货膨胀率、失业率等。
在金融领域，回归模型可用于预测股票价格、利率、汇率等，为投资者提供决策依据。
预测市场变化
在市场营销领域，回归模型可用于预测市场需求、销售额、消费者行为等，帮助企业制定营销策略。
详细描述
回归分析通过建立数学模型来描述因变量和自变量之间的关系，并利用已知的自变量值来预测因变量的值。这种方法可以帮助我们理解不同变量之间的关联性，并预测未来的趋势。

计量经济学软件Eviews (10)

估计系数的协方差矩阵是由以下公式计算得到的：
var( ) s 2 ( X X )1
其中
s2 uˆuˆ /(T k ) uˆ y Xb 这里 uˆ 是残差。而且系数估计值的标准差是这个矩阵对角线元
素的平方根。可以通过选择View/Covariance Matrix项来察看整个协方差矩阵。
EViews提供很多估计选项。这些选项允许进行以下操作：对估计方程加权，计算异方差性，控制估计算法的各种特征。
在方程说明对话框中单击OK钮后，EViews显示估计结果：
根据矩阵的概念, 标准的回归可以写为：
y Xβ u
其中: y 是因变量观测值的 T 维向量，X 是解释变量观测值的
T k 维矩阵，T 是观测值个数，k 是解释变量个数，是 k 维
S为偏度，K为峰度，k是序列估计式中参数的个数。
在正态分布的原假设下，J-B统计量是自由度为2的 2 分
布。 J-B统计量下显示的概率值（P值）是J-B统计量超出原假设下的观测值的概率。如果该值很小，则拒绝原假设。当
然，在不同的显著性水平下的拒绝域是不一样的。
单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本章介绍EViews中基本回归技术的使用，说明并估计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、GMM（广义矩估计）、GARCH模型和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都建立在本章介绍的基本思想的基础之上。

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如何用EViews进行计量经济学分析

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协整分析 计量经济学 EVIEWS建模课件

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计量经济学软件Eviews (10)

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