Eviews虚拟变量实验报告

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Eviews实验报告

本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：

一、数据预处理

1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；

2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。

二、数据分析

1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；

2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。

三、建模分析

1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；

2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；

3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。

四、实验结论

通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：

1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；

2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；

3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。

综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。

eviews实验报告总结（范本）

eviews实验报告‎总结

eviews实‎验报告总结

‎篇一：‎

Evies‎实验报告实验报告

‎

一、实验数据：‎

1994至2‎01X年天津市城镇居‎民人均全年可支配收入‎数据 1994至20‎1X年天津市城镇居民‎人均全年消费性支出数‎据 1994至201‎X年天津市居民消费价‎格总指数

二、‎实验内容：

对‎搜集的数据进行回归，‎研究天津市城镇居民人‎均消费和人均可支配收‎入的关系。

三‎、实验步骤：

‎1、百度进入“中华人‎民共和国国家统计局”‎中的“统计数据”，找‎到相关数据并输入Ex‎c el，统计结果如下‎表1：

表1‎1994年--20‎1X年天津市城镇居民‎消费支出与人均可支配‎收入数据

2、‎先定义不变价格（19‎94=1）的人均消费‎性支出（Yt）和人均‎可支配收入（Xt）‎令：

Yt=c‎n sum/price‎Xt=ine/pr‎i ce 得出Yt与X‎t的散点图，如图

‎1.很明显，Yt和‎X t服从线性相关。‎图1 Yt和Xt散点‎图

3、应用统‎计软件EVies完成‎线性回归解：

‎根据经济理论和对实‎际情况的分析也都可以‎知道，城镇居民人均全‎年耐用消费品支出Yt‎依赖于人均全年可支配‎收入Xt的变化，因此‎设定回归模型为 Yt‎=β0+β?Xt﹢μ‎t

（1）打开‎E Vies软件，首先‎建立工作文件， Fi‎l e rkfile ‎,然后通过bject‎建立 Y、X系列，并‎得到相应数据。

‎（2）在工作文件窗‎口输入命令：

‎l s y c x,按‎E nter键，回归结‎果如表2 ：

Eviews实验报告2

(Error Correction Model)Srba 和Yeo 于模型。它常常作为协整回归模型的补充模型出现。两步法建立误差修正模型

p t B Y -++

绘制中国城镇居民月人均生活费支出（y）和可支配收入序列（x）的折线图: 可以看到两者呈现公共的上升趋势。对X与Y分别取对数:

然后对xt与yt序列进行平稳性检验:

容易发现: XT与YT序列均不是平稳的, 但是其一阶差分都是平稳的, 因此猜测他们具有协整关系。

对YT和XT序列进行回归后发现:

可以看到对应的两个参数的系数的p值都显著小于0.001。

生成一列序列=残差, 对该序列进行ADF检验后可以发现p值小于0.05, 因

此认为不存在单位根, 序列是平稳的。

因此, 尽管国城镇居民月人均生活费支出（y ）和可支配收入序列（x ）都是非平稳的, 但是由于它们之间具有协整关系, 因此可以建立动态回归模型准确预测其长期互动关系。

模型拟合的预测值DCPIF 的折线图和与dcpi 的对比图如下:

可以看到, 最后的拟合效果非常好。

从而我们得到最后的拟合方程为:

t t t x y ε++=)ln(*934.0328.0)ln(

即:

因此, 城镇居民收入没增加一个百分点, 其消费支出也增加0.934各百分点。

【结论】（结果）

我国城镇居民月人均生活费支出（y ）和可支配收入序列（x ）的对数化后的XT 与YT 序列均不是平稳的, 但是其一阶差分都是平稳的, 因此猜测他们具有协

计量经济学-虚拟变量模型估计-Eviews6

数学与统计学院实验报告

院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：

实验课程：计量经济学指导教师:

实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性

实验时间：2017年 3 月29 日

一、实验课题

虚拟变量模型估计

二、实验目的和意义

1 建立财政支出模型

表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。

表1

obs Fin obs Fin obs Fin

1952173.941970563.5919881122.88

1953206.231971638.0119891077.92

1954231.71972658.2319901163.19

1955233.21197369119911212.51

1956262.141974664.8119921272.68

1957279.451975691.3219931403.62

1958349.031976656.2519941383.74

1959443.851977724.1819951442.19

1960419.061978931.4719961613.19

1961270.81979924.7119971868.98

1962229.721980882.7819982190.3

1963266.461981874.021*******.46

1964322.981982884.1420003109.61

1965393.141983982.1720013834.16

eviews实验报告

Eviews 实验报告

摘要

Eviews 是一个被广泛应用于经济学、金融学等领域的计量经济

学软件。本实验报告通过一个具体案例，介绍了如何运用 Eviews

进行数据处理、模型建立和分析。通过对此案例的完整实施流程，读者能够了解到 Eviews 的基本使用方法以及它在实际经济问题中

的应用能力。

引言

Eviews（Econometric Views）是一种功能强大的计量经济学软

件工具，能够处理和分析经济与金融数据。它不仅仅是一个数据

处理工具，还可用于建立经济模型、估计经济关系、进行预测以

及进行模型检验等。本实验报告将通过一个案例，介绍如何利用Eviews 进行数据处理、模型建立和分析。

数据处理

在使用 Eviews 进行数据处理之前，首先需要准备好待分析的

数据。这些数据可以是收集到的实际数据，也可以是从其他来源

获取的公开数据。无论数据来源如何，都需要通过 Eviews 的数据导入功能将其导入到软件中。

在导入数据之后，可以使用 Eviews 的数据处理功能对数据进行清洗和转换。例如，可以通过计算某个变量的平均值、标准差等统计指标，快速了解数据的基本特征。此外，还可以使用Eviews 的图表功能绘制各种统计图表，如折线图、散点图等，以便更好地理解数据。

模型建立

在数据处理完成后，可以根据研究目的建立相应的经济模型。Eviews 提供了丰富的模型建立功能，可以根据需要选择不同的模型类型。例如，可以建立回归模型、时间序列模型等。

对于回归模型，可以通过 Eviews 的回归分析功能进行模型的估计和检验。此功能可根据输入的自变量和因变量数据，自动估计出回归方程的参数，并计算出各种统计指标。通过对模型的参数估计和假设检验，可以判断模型的有效性。

Eviews实验报告(免费)

Eviews实验，GDP预测模型

1952---2003年GDP原始数据

1952---2003年GDP折线图

一阶差分自相关分析图得知一阶差分非平稳

二阶差分自相关分析图得知二阶差分平稳

二阶差分折线图，已经平稳

选取模型，比较AR（1）AR（2）由于AR（2）系数未通过检验选取AR（1）

AR（1）模型参数ddy t=208.4427+0.366710(ddy t-1-208.4427)+u t

预测结果

Eviews实验报告

计量经济学26号

实验报告

大连海事大学

实验名称：计量经济学软件应用

专业班级：2013 级经济学（1）班

*名：***

指导教师：***

交通运输管理学院

二○一六年六月

一、实验目的

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、多元线性回归、异方差以及序列相关模型的分析中。具体包括：Eviews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

Windows XP或Windows 7的操作系统下，基于Eviews 6版本，来进行实验。

三、实验模型建立与分析

案例一：

在当今社会中，随着经济的增长和科学技术的发展，截至2015年12月，中国网民规模达6.88亿，互联网普及率为50.3%；手机网民规模达6.2亿，占比提升至90.1%。现如今，半数中国人已经接入互联网，网民规模增速提升，同时网民个人上网设备进一步向手机端集中。互联网已经成为我们生活中的一部分，随着网络环境的日益完善、移动互联网技术的发展，各类移动互联网应用的需求逐渐被开发。未来，移动互联网应用将更加贴近生活，从而带动三四线城市、农村地区人口的使用，进一步提升我国互联网普及率。

我国2007-2015年我国网民和手机网民规模的的统计资料（资料来源于中国互联网信息中心CNNIC发布的《中国互联网络发展状况统计报告》），如下所示：

年份中国网民规模X1 中国手机网民规模Y

（万人）（万人）

2007 5040 21000

2008 11760 29800

eviews实验报告

EViews实验报告

引言：

EViews是一种广泛应用于经济学和金融学领域的计量经济学软件，它提供了一套强大的数据分析和建模工具。本实验报告将通过一个实际案例，展示EViews 在经济数据分析中的应用。

数据收集与导入：

首先，我们需要收集与我们研究主题相关的数据。在本实验中，我们将以中国GDP和失业率数据为例。我们可以通过EViews的数据导入功能将这些数据导入到软件中。这样，我们就可以在EViews中对这些数据进行分析。

数据描述与可视化：

在导入数据后，我们可以使用EViews的数据描述和可视化功能来了解数据的基本特征。我们可以查看数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值和最大值等。此外，我们还可以通过绘制折线图、散点图和直方图等图表来更好地理解数据的分布和趋势。

时间序列分析：

EViews在时间序列分析方面具有强大的功能。我们可以使用EViews中的自回归移动平均模型（ARMA）来对时间序列数据进行建模和预测。通过对中国GDP数据进行ARMA建模，我们可以获得一个模型，该模型可以用来预测未来的GDP值。

面板数据分析：

除了时间序列分析，EViews还支持面板数据分析。面板数据是一种同时包含多

个个体和多个时间点观测的数据类型。通过EViews的面板数据分析功能，我们可以对个体和时间的固定效应进行建模和分析。例如，我们可以使用面板数据分析功能来研究不同城市之间的失业率差异，并探索与失业率相关的因素。

计量经济模型估计：

EViews还提供了一系列计量经济模型的估计方法，包括最小二乘法、广义矩估计和极大似然估计等。我们可以使用这些方法来估计经济模型的参数。例如，我们可以使用EViews的OLS（Ordinary Least Squares）方法来估计一个简单的线性回归模型，以研究GDP与失业率之间的关系。

eviews 实验报告

广东金融学院实验报告

姓名陈海辉

系别经济贸易系

专业经济学

学号 ********* 指导教师夏芳

广东金融学院

2011年06月

广东省人均消费影响因素实证分析

【摘要】

本文在现代消费理论的基础上，结合广东省最近31年的实际情况，修改假设、增减变量，利用官方数据做出了广东省人均消费的计量模型，比较分析了人均国内生产总值、商品零售价格指数和银行一年期存款利率等变量对居民消费的不同影响，得出了几个重要的结论。

关键词广东消费模型检验重要性结论。

Guangdong per capita consumption of influencing factors empirical analysis

Abstract

In this paper, based on the theory of modern consumption of guangdong province, combined with the actual situation of 31 years recently, modify hypothesis, or increase or decrease variables, utilizing the official data made the per capita consumption of guangdong province metrological model, comparing the per capita gross domestic product, retail price index and bank one-year deposit rate of such variables as residents' consumption, it is concluded that the different effects of the several important conclusions.

虚拟变量eviews实验报告

计量经济学——金融硕士实验报告

若模型设定为：

Consume t=C t+α1Income t+α2Consume t-1+α3Employment t+α4Burden t+α5d1t+α6d2t+α7d3t+α8d4t+εt 其中Consume t表示t期城镇居民家庭人均消费支出，Income t表示t期城镇居民家庭人均可支配收入，Employment t表示t期城镇居民家庭平均每户就业人口，Burden t表示t期城镇居民家庭平均每一就业者负担人数，d it(i=1,2,3,4)相应的虚拟变量。

1）构造用于描述个人所得税调整的虚拟变量，并简要说明其理由；

考虑到个人所得税起征点调整对居民消费支出会产生重要的影响，而征税有m=5个不同阶段，故引入m-1=4个虚拟变量d1t，d2t，d3t，d4t。

1985≤t<1987 d1=0d2=0 d3=0d4=0

1987≤t<1994 d1=1 d2=0 d3=0d4=0

1994≤t<2006 d1=1 d2=1 d3=0d4=0

2006≤t<2008 d1=1 d2=1 d3=1 d4=0

2008≤td1=1 d2=1 d3=1 d4=1

因为是个人所得税逐步增多的过程，所以在引入虚拟变量时，是使其在开始实施后依然保留之前的税收。

2）用散点图描述两两变量之间的关系，并给出你对模型设定的结论；

①导入数据

打开Eviews软件，选择“File”菜单中的“New--Workfile”选项（也可使用命令方式），建立工作文件后，录入数据。

命令格式：DATA income consumemployment burdend1d2d3d4

eviews 实验报告

Eviews实验报告

引言：

Eviews是一款功能强大的经济学和金融学数据分析软件，广泛应用于学术研究和商业决策。本实验报告将介绍我对Eviews软件的使用和实验结果，以及我对其优缺点的评估。

一、数据导入和处理

在开始实验之前，我首先需要将所需数据导入到Eviews中。Eviews支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV和数据库等。我选择了导入一个包含宏观经济指标的Excel文件。通过简单的几步操作，我成功将数据导入到Eviews中，并对数据进行了初步的处理和清洗。

二、描述性统计分析

在导入和处理完数据后，我进行了描述性统计分析。Eviews提供了丰富的统计功能，包括均值、标准差、最大值、最小值等。我通过对数据进行统计分析，得到了各个宏观经济指标的基本特征。这些统计结果对于我后续的模型建立和分析提供了重要的参考。

三、时间序列分析

除了描述性统计分析，我还进行了时间序列分析。Eviews拥有强大的时间序列分析功能，可以进行趋势分析、季节性分析、周期性分析等。我通过绘制时间序列图和自相关图，对数据的趋势和周期性进行了分析。这些分析结果对于我理解数据的演变规律和预测未来走势非常有帮助。

四、回归分析

回归分析是经济学和金融学中常用的一种分析方法，可以用来研究变量之间的

关系。在Eviews中，进行回归分析非常方便。我选择了一个宏观经济指标作为

因变量，选取了几个其他指标作为自变量，进行了回归分析。通过分析回归结

果和统计显著性，我得出了一些有意义的结论，并对未来的变量走势进行了预测。

Eviews虚拟变量实验报告

实验四虚拟变量

【实验目的】

掌握虚拟变量的基本原理，对虚拟变量的设定和模型的估计与检验，以及相关的Eviews操作方法。

【实验内容】

试根据1998年我国城镇居民人均收入与彩电每百户拥有量的统计资料建立

我国城镇居民彩电需求函数。

收入等级彩电拥有量Y

（台/百户）

人均收入X

(元/年) i

困难户83.64 2198.88 0

最低收入户87.01 2476.75 0

低收入户96.75 3303.17 0

中等偏下户100.9 4107.26 1

中等收入户105.89 5118.99 1

中等偏上户109.64 6370.59 1

高收入户115.13 7877.69 1

最高收入户122.54 10962.16 1

【实验步骤】

1、相关图分析

根据表中数据建立人均收入X与彩电拥有量Y的相关图（SCAT X Y）。从相关图可以看出，前3个样本点（即低收入家庭）与后5个样本点（中、高收入）的拥有量存在较大差异，

因此，为了反映“收入层次”这一定性因素的影响，设置虚拟变量如下：

⎩⎨

⎧=低收入家庭

中、高收入家庭

2、构造虚拟变量

构造虚拟变量 1D （DATA D1），并生成新变量序列：

GENR XD=X*D1

3、估计虚拟变量模型

LS Y C X D1 XD

得到估计结果：

我国城镇居民彩电需求函数的估计结果为：

XD D X Y 009.0873.31012.0611.571-++=∧

(16.25) (9.03) (8.32) (-6.59)

366,066.1..,9937.02===F e s R

再由t 检验值判断虚拟变量的引入方式，并写出各类家庭的需求函数。虚拟变量的回归系数的t 检验都是显著的，且模型的拟合优度很高，说明我国城镇居民低收入家庭与中高收入家庭对彩电的消费需求，在截距和斜率上都存在着明显差异，所以以加法和乘法方式引入虚拟变量是合理的。

虚拟变量实验报告

引言：

虚拟变量是一种常用的统计分析工具，用于将分类变量转化为数值变量，以便在统计模型中使用。在本实验中，我们将探讨虚拟变量的应用，并通过一个实例来说明其作用和效果。

实验目的：

1.了解虚拟变量的定义和原理；

2.掌握虚拟变量在实际数据分析中的应用；

3.验证虚拟变量在统计模型中的有效性。

实验步骤：

1.数据收集：

我们从一家电商平台收集了一份关于用户购买行为的数据，包括用户的性别、年龄、购买金额等信息。

2.数据预处理：

首先，我们对数据进行了清洗和整理，去除了缺失值和异常值。然后，我们将性别变量转化为虚拟变量，将男性设为1，女性设为0。同样地，我们将年龄变量分为若干个区间，并将其转化为虚拟变量。

3.建立模型：

在建立模型之前，我们首先对数据进行了描述性统计分析，得到了一些基本的统计指标和图表。然后，我们使用多元线性回归模型来研究用户购买金额与性别、年龄等变量之间的关系。在模型中，我们将性别和年龄作为虚拟变量进行

处理。

4.模型评估：

我们使用了一些常用的统计指标来评估模型的拟合效果，包括R方值、调整R 方值、F统计量等。此外，我们还进行了残差分析，以检验模型的合理性和假设的成立。

实验结果：

通过实验，我们得到了以下结论：

1.虚拟变量在统计模型中的应用可以有效地处理分类变量，使其能够在回归模型中发挥作用；

2.在我们的实验中，性别和年龄对用户购买金额有显著影响；

3.男性用户的购买金额显著高于女性用户；

4.年龄在不同区间的用户购买金额存在差异，年龄越大，购买金额越高。

讨论与结论：

Eviews实验报告5

绘制1992-1998年的中国城镇居民月人均生活费支出（y）和可支配收入序列（x）的折线图如下：

可以看到序列呈逐年上升趋势，并且在每年二月份会出现一个高位，这与实际是想符合的。

鉴于消费既受到当期收入等经济实力因素的影响，也受到前期消费的影响，因此建立一个消费的自回归分布滞后模型。采用y c y(-1) y(-2) y(-3) y(-12) x x(-1) x(-2) x(-3) x(-12)建立模型。如下图：

得到分析结果如下：

有较多项系数对应的p值显著大于0.05，因此我们逐个删除p值最大的项，

最后留下四项，得到下图：

可以看到对应的四个参数的系数的p值都显著小于0.001。模型拟合的预测值DCPIF的折线图和与dcpi的对比图如下：

精品文档

可编辑

Eviews实验报告1

由实验一我们知道CCI序列是非平稳的，不能直接进行ARMA建模分析，于是我们可以通过构造新序列，令XCCI=CCI-CCI(-1)来得到其一阶差分序列。

于是我们可以利用XCCI序列来进行ARMA建模分析：

通过序列的自相关和偏自相关系数表可以看到：序列在二阶以后自相关系数和偏自相关系数迅速趋向于0，因此猜测这可能是一个ARMA(1,1)

但是无论我们采用ARMA(1,1), ARMA(1,2), ARMA(2,2),AR(2),MA(2)

模型进行拟合，拟合效果均不理想，系数对应的P值均限制大于

从上图对残差的Q检验结果可以看到，残差序列是白噪声序列。

可以看到预测的cci曲线与原曲线拟合度是较高的。

Eviews实验报告

Eviews实验报告一

1启动程序

双击桌面上EViews快捷图标，打开EViews

2新建一个workfire

点击EViews主窗口顶部命令菜单file\new\Workfile (如图1.1.2)，弹出Workfile Create对话框（图1.1.3）。在右边frequency下拉菜单中可选数据类型，Annual为默认的数据类型。

Workfile中有两个默认的对象，名称分别为c 、resid，分别为参数估计值向量和残差序列。在没做回归估计之前，向量c的每个元素的值都为0，残差序列的每个值为NA，表示还没有赋值。以后每做一次回归估计，c和resid就会被重新赋值（被分别赋予最新回归估计的参数估计值向量和残差序列）。

3录入数据

点击EViews主窗口顶部菜单命令Object\new Object或者Workfile上面的菜单命令Object ，弹出New Object对话框，在Type of Object

中选择Group类型，然后在右边文本框中为新建的group对象（Object）命名，比如为g1，然后点击OK，弹出一个表格形式的Group对话框，同时在Workfile中出现了新建的这个group对象g1。在g1对话框的obs栏可输入多个序列对象名并在表格中录入这些序列的数据

在group对象（g1）表格中录入数据表格右端的滑块拖到顶端，这时看到表格左侧出现两个obs。建立序列对象Y：点击g1表格中第一列顶部的灰色条（第一个obs右侧），该列全部变蓝，输入变量名Y，回车，点OK即可。如此便建立了序列Y（这时可在Workfile中发现多了一个序列Y），不过此时还没有给序列对象Y赋值（即录入数据），序列Y中每个年度的值现在都为NA。