eviews上机第三章

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eviews第三讲:误差修正模型

eviews第三讲:误差修正模型
误差修正模型


Error Correction Model,简记为ECM,是 一种具有特定形式的计量经济学模型 产生原因:经济数据一般情况下都是非平 稳的,对于非稳定时间序列,可通过差 分的方法将其化为稳定序列,然后才可 建立经典的回归分析模型。

误差修正模型建立的作用 为了增强模型的精度,将协整回归中的 误差项et看做均衡误差,通过建立短期动 态模型来弥补长期静态模型的不足。


例如:在建立消费和收入的协整方程后,为考 察我国消费和收入的动态关系,则需要建立误 差修正模型,以考量当消费短期波动偏离长期 均衡时,怎样的调整力度可以将非均衡状态拉 回到均衡状态。 首先对变量进行协整分析,以发现变量之间的 协整关系,即长期均衡关系,并以这种关系构 成误差修正项。然后建立短期模型,将误差修 正项看作一个解释变量,连同其它反映短期波 动的解释变量一起,建立短期模型,即误差修 正模型。
操作:双击打开序列
选择线条类型
得出图形
结论


由GDP的时间序列图初步判断序列是不 平稳的 可以看出该序列可能存在趋势项,若需 要单位根检验,则选择第三种模型进行 检验
方法2:用自相关系数图判断

步骤: 1.新建工作文件窗口 2. 录入时间序列数据:GDP 3. 双击变量,打开序列, 4.在序列窗口点击view---correlogram, 在对话框中选择原始数据:level
操作:双击打开序列
选择原始数据:level
得出自相关系数
结论
中国GDP时间序列的自相关系数不是很 快地(如滞后期K=2)趋于0,而是缓慢 下降,再次表明系列是非平稳的。
方法3:单位根检验

步骤: 1.新建工作文件窗口 2. 录入时间序列数据:GDP 3. 双击变量,打开序列, 4.在序列窗口点击view---unit root test,在 对话框中选择检测方法:ADF(Augmented Dickey Fuller);并选择对原始数据:level 进行检验

《计量经济学》(庞浩第一版)第三章多元线性回归模型eviews上机操作

《计量经济学》(庞浩第一版)第三章多元线性回归模型eviews上机操作

第三章多元线性回归模型案例分析一、研究目的1提出问题:研究中国税收收入增长的主要原因(必须要有研究的意义,且具创新价值)2分析问题:从宏观经济看经济增长是税收增长的源泉;公共财政的需求;物价水平;税收政策(要注重经济理论的相关性和逻辑性)二、模型设定1被解释变量:为了全面反映中国税收增长的全貌,选择包括中央和地方的的“国家财政收入”中的各项税收作为被解释变量2解释变量:选择“国内生产总值GDP”作为经济整体增长水平的代表;选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表,选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表,而由于财政体制的改革难以量化,且1985年后财税体制改革对税收增长影响不是很大,故暂不考虑。

3设定线性模型为:Y t= β1+β2X2t+β3 X3t+β4 X4t +u t注:X1默认为14经济理论构造成功之后,即着手收集数据资料(这要借助统计学的知识进行整理,并不是什么数据都可以直接拿来用。

首先,数据来源的权威性,即必须保证数据的准确可靠性,不能随意捏造,其次,数据的合理分类,最后是数据的合理运用)附:数据三、估计参数利用eviews3.0进行分析1建立工作文件新建工作文档:file-new-workfile,在打开的workfile range 对话框中的workfile frequency 中选择annual,start date 输入1978,end date输入2002,点击ok。

2输入数据直接在命令窗口输入“data Y X2 X3 X4 、、、”本案例中输入data Y X2 X3 X4然后是将excel中的数据复制过来,并点击name命名GROUP01。

3估计参数直接在命令窗口输入“LS Y C X2 X3 X4 、、、”。

LS是做最小二乘估计的命令,Y为被解释变量,C为截距项,X为解释变量,注意LS Y C X之间要有空格,被解释变量紧接在命令LS之后。

本案例中输入LS Y C X2 X3 X4 本题中得到下表,点击name 命名eq01。

《计量经济学》讲义 第三章 EVIEWS基础

《计量经济学》讲义 第三章 EVIEWS基础

第三章 EVIEWS基础EVIEWS的核心是对象,对象是指有一定关系的信息或算子捆绑在一起供使用的单元,用EVIEWS工作就是使用不同的对象。

对象都放置在对象集合中,其中工作文件(workfile)是最重要的对象集合。

§3.1 工作文件一、建立新的工作文件选择菜单File/New/workfile,则出现数据的频率对话框。

可在“Workfile frequency”中选择数据的频率,可选的频率包括年度、半年、季度、月度、星期、天(每周5天、每周7天)以及非时间序列或不规则数据。

可在“Start date”文本框中输入起始日期,“End date”文本框中输入终止日期,年度与后面的数字用“:”分隔。

日期的表示法为:年度:二十世纪可用两位数,其余全用四位数字;半年:年后加1或2;季度:年后加1-4;月度:年后加1-12;星期:月/日/年;日:月/日/年;非时间序列或不规则数据:样本个数。

二、打开旧的工作文件利用菜单File/open/workfile可打开已有的工作文件。

三、工作文件窗口建立工作文件或打开旧的工作文件后可看到下面的工作文件窗口四、保存工作文件保存工作文件可选菜单File/Save或F ile/Save as在出现的WINDOWS标准对话框内选择文件要保存的目录及文件名。

五、设置默认路径打开EVIEWS文件对话框开始都显示默认路径下的内容。

可以通过两种方法改变默认路径,一是选择对话框下端的Update default directory即可使当前目录成为默认路径;二是在命令窗口键入CD后面跟着目录名也可使该目录成为默认路径。

六、引用TSP文件EVIEWS能以与MicroTsp相容的方式读入和储存工作文件。

七、重置工作文件范围为了改变工作文件的范围区间,可选择Procs/Change workfile Range然后输入新的起始日期和终止日期。

也可通过双击工作文件目录中的Range来改变工作文件范围。

计量经济学-EViews 3

计量经济学-EViews 3

第三次上机内容教学目的:1、掌握普通最小二乘法的估计方法,并对OLS回归结果进行解释;正确理解回归系数的含义;2、进行回归分析:参数估计、显著性检验及置信区间计算。

运用命令估计参数的置信区间。

教学内容:一、普通最小二乘法方法1:在命令窗口,直接输入“LS 因变量 C 自变量”,中间用空格隔开,多个自变量之间也用空格隔开。

方法2:点Object/New Object/Equation,出现对话框:在Equation Specification 内填入方程(不带扰动项);在Estimation Settings中填入所用估计方法和样本估计区间。

方法3:点Quick/Estimate Equation,同上填写对话框。

方法4:在工作文件内,按被解释变量、各解释变量图标的次序取定(按住Ctrl,用鼠标逐个选),对它们双击左键后,再点Open Equation,出现对话框,根据习惯,将C放在被解释变量与解释变量之间,其它填充同上方法。

在OLS输出结果中,注意以下项目:1)各解释变量的系数估计及其t值、样本标准差和p值分别是多少,它们分别是如何定义的,分别有什么意义,怎样对系数进行检验;各估计参数的置信区间2)对回归方程显著性进行检验的统计量是什么,方程拟合优度检验量是什么,如何定义的?3)指出回归方程的标准差、残差平方和、被解释变量的均值和标准差,分别写出它们的确定公式。

并用Eviews表示计算过程。

二、估计参数的置信区间(选用上机实习案例P111页表6-6数据)1.先做OLS估计,2.估计X系数95%的置信区间,在命令窗口打scalar lx2=c(2)-@qtdist(0.975,14)*@stderrs(2)可获得置信区间下限值,同样上限值用命令scalar rx2=c(2)+@qtdist(0.975,14)*@stderrs(2)三、上机实习案例表6-8美国消费价格指数(CPI)和标准普尔指数(S&P)(Page115)(1)由表中的相关数据,求回归方程。

eviews基本操作介绍

eviews基本操作介绍
的Procs或对象窗口工具栏上的 Procs来选择过程
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4 对象类型
除了序列对象和方程对象外还有许多其他类型的对象; 每种对象在对象集合中都有一个特定的图标表示 对象集合 虽然也是对象但对象集合没有图标;因此工作文件和数据库 不能放在其他的工作文件或数据库中
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基本对象操作
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3 对象过程PROC
许多EViews对象还包括过程Procedure 与视图一样的是;过 程通常以图表或坐标的形式显示在对象窗口中;与视图不同的 是;过程改变数据;无论对象本身中的还是其他对象中的
很多过程还创建新的对象 比如说序列对象含有进行平滑与 季节调整的过程;该过程可以创建一个新的含有平滑以及调整 后的数据的序列 方程对象的过程可以建立新的序列来包含残差 拟合值 以及预测
Eviews 统计分析 从入门到精通
第一章 Eviews简介
Eviews简介 Eviews的主窗口 工作文件的建立与工作文件窗口 对象的建立和对象窗口
Eviews简介
EViews的用途:统计 计量分析和预测 除菜单操作外;EViews还提供命令语言;矩阵语言和程序 设计 Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法 解释如何使 用EViews来管理数据 第一部分:数据分析基础 —— 描述使用EViews来完成数 据的基本分析
Eviews 全称 Econometrics Views ; 是美 国 QMS 公司 推 出 的 基于 Windows平台的专门从事数据分析 回归分析和预测的 计算机软件;Eviews是当今世界上最优秀的计量经济软件之一 ;其具有操作简便 界面友好 功能强大等特点;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具有 广泛的影响 虽然EViews是由经济学家开发的并大多在经济 领域应用;但它的适用范围不应只局限于经济领域

eviews3

eviews3

计量经济学上机指导书3——序列相关性1、建立工作文件:File-new-workfile,出现对话框,选择数据类型,如果是年度,选择annual,本例题是1978-2001年的年度数据,所以将下面的起使日期填写成1978和2001。

然后点击OK。

出现一个数据窗口。

2、一元回归分析选择Quick-Estimate Equation,在对话框中填写模型的形式,可以有两种填法方法一:mt c gdpt方法二:mt=c(1)+c(2)gdpt可以得到分析结果,从中可以得到可决系数和DW检验的值。

关闭窗口后,出现数据保存窗口,点击NAME,保存分析结果,如果点击OK则保存为默认的名字EQ01。

4、图示法检验序列相关性。

(1)resid与时间的折线图从窗口中选择Quick-Graph,然后在出现的对话框中填写resid,点击OK,出现图形,关闭窗口,点击NAME,然后点击OK,则保存为GRA TH01为图像文件。

(2)本期与前期残差的散点图从窗口中选择Quick-Graph,然后在出现的对话框中填写resid(-1) resid,点击OK,出现图形,关闭窗口,点击NAME,然后点击OK,则保存为GRATH02为图像文件。

5、进行拉格朗日乘数检验(BG检验)。

在ols输出结果窗口中,点击View-residual test-serial correlation LM Test,并选择滞后期为2,屏幕将显示以下信息。

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 19.53646 Probability 0.000020Obs*R-squared 15.87445 Probability 0.000357Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/25/00 Time: 11:00C 6.600425 28.55790 0.231124 0.8196GDPT -0.000344 0.000683 -0.504519 0.6194RESID(-1) 1.093631 0.175499 6.231556 0.0000RESID(-2) -0.785967 0.212790 -3.693632 0.0014R-squared 0.661435 Mean dependent var -3.08E-14Adjusted R-squared 0.610651 S.D. dependent var 151.5514S.E. of regression 94.56481 Akaike info criterion 12.08746Sum squared resid 178850.1 Schwarz criterion 12.28380Log likelihood -141.0495 F-statistic 13.02431Durbin-Watson stat 1.872663 Prob(F-statistic) 0.000061其中NR2=24*0.661435=15.8744,即上面的结果中第二行的数据,0.000357Obs*R-squared 15.87445Probability如果取5%的显著性水平,认为辅助回归模型是显著的,即存在自相关性。

EVIEWS上机操作方法(基本操作)

EVIEWS上机操作方法(基本操作)

EViews软件包的安装:
EViews3.1软件包安装方法:
下载EViews3.1完全安装版
下栽完毕点击“SETUP”安装,安装完毕将快捷键发
送到桌面, 桌面显示 “Eviews”图标, 即安装结束。
双击Eviews按钮即可启动该软件。 EViews5软件网络使用方法: 开始/运行/输入\\192.168.251.149\EViews5/选 “EViews5.exe”/运行/启动EViews5软件
多个变量统计量
双击X、Y变量,得数据表。点“view/Descriptive Statistics/Common Sample"得到
mean Median Maximum Minimum Std.Dev. Skewness Kurtosis Jarque-Bera Probability Sum Sum Sq. Dev. 均值 中位数 最大值 最小值 标准差 偏度 峰度 JB统计量 相应概率 合计 离差平方和
数据存盘:
方式: 点击 “fire”----点“Save As”----出现“Save As”对话框 在路径处:点保存在如“EViews3”—“ Example files” 文件名-----在“Fire Name”对所存文件命名,再点“保存”
读取数据:点击“fire”-----点”Open”------在对话框的
2、输入变量数据或图形的命名(如W3),
点“OK”在“workfile”中出现“W3”的新对象.
点击“W3”,可随时调出新命名的变量数据或图形
描述Y与X的各种图形
◆ 单击“quick/graph”,在对话框输入“Y X”/OK ◆ 或在命令框输“graph y x “/ “ok” 在下拉菜单中选图形形式:如选Scatter Diagram (散点 图)/OK

EViews上机练习2和3

EViews上机练习2和3

EViews上机练习2和3:多元线性回归和多元非线性回归上机步骤:1.熟练掌握EViews软件下的变量变换;2.仿照教材第76页的例3.5.1,完成多元非线性回归的操作;3.完成上机作业,第3章练习题的10题。

4.完成上机作业,第3章练习题的11题;上机要求:1.掌握多元线性回归分析(回归、显示残差图、学会看输出结果,列写估计式)。

2.学会变量变换;3.学会用线性化方法估计非线性模型并写出最终表达式;4.学会EViews软件下的系数检验和模型稳定性检验;5.了解矩阵计算。

上机报告:1.第3章练习题的10题;2.第3章练习题的11题;附矩阵练习:详细请参考《计量经济学软件Eviews使用指南》(张晓峒主编)P234的15.1.5。

练习:一、输入列向量X=(2,3,5 ,11,9,20,33)',计算内积与外积。

vector(7) X输入数据matrix x_innner=@transpose(x)*x 或者matrix x_innner1=@inner(x)matrix x_outner=x*@transpose(x)二、计算下列矩阵的行列式、迹、逆矩阵、秩2 5 7 32A= 3 11 9 -128 23 8 296 7 20 10比较ata=@inner(a)与ata1=@transpose(a)*a的输出结果。

matrix(4,4) a输入数据scalar adet=@det(a)matrix atrc=@trace(a)matrix ainv=@inverse(a)matrix arnk=@rank(a)matrix ata=@inner(a)matrix ata1=@transpose(a)*a三、计算对称矩阵B的特征根与特征向量,并验证B的特征根乘积等于行列式,特征根之和等于迹;2 3 8 6B= 3 11 23 78 23 8 206 7 20 10matrix(4,4) b1sym b=b1输入数据vector b_v1 = @eigenvalues(b)matrix b_m2 = @eigenvectors(b)scalar b_trc=@trace(b)scalar b_sm=@sum(b_v1)scalar b_mlt=b_v1(1)*b_v1(2)*b_v1(3)*b_v1(4)scalar b_det=@det(b1)四、课本P60例3.2.1。

eviews上机(3,数据操作)

eviews上机(3,数据操作)
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
§3.5.1 建立一个新序列
选择quick/generate series…或者单击工作文件工具条上的 “genr”按钮。Eviews会弹出一个窗口,你只要在上面的编辑框 中写上分配表达式,并在下面编辑框中写上相应的样本空间即
可。另外,你写入的表达式在计算时是针对每一个观测值的。
§3.5.2
基本的赋值表达式
• §3.2
• •
序列表达式
Eviews的表达式还可以对样本序列的观测值进行操作,比如: y 是一个序列,则 2*y+3 表示用 2 乘以 y 的每一个观测值之后
加 3 。也可以在一个运算中使用多个序列。例: genr k=x/y+z,
产生一个新序列k,x的每一个观测值除以y的对应观测值,再加上z
的对应观测值。
• §3.3 序列函数
• Eviews 可以提供函数运算, Eviews中大多数函数前都有一个 @符号.例: @mean 此函数可以计算一个序列的平均值。例: • scalar s • s=@mean(x) •或scalar s=@mean(x)
Eviews也有几个函数可以处理差分或先取对数后作差分。D函数和DLOG 函数就可以实现此功能。例如: 差分函数 d(x) 等价于 x-x(-1)。x(-1)为x的滞后序列,即每个观测值向后 挪一个位置。X(1)为前移序列,每个观测值向前挪一个位置。 dlog(x) 等价于 log(x)-log(x(-1)
可以写一个序列的名字后加一个‘=’,然后再写一个表达 式。Eviews将会使用等号右边的表达式对每一个样本元素进行 计算。并把相应的计算结果赋给等号左边的序列,如果有必要 Eviews 会创建一个新序列。例如:在序列 x,z 已经存在的情况 下 genr y=2*x+3*z 如果序列 y 不存在,则先建立一个序列,这时序列中的值 都为空(NA),之后对于当前样本的每一个观测值,Eviews将 会把通过表达式计算的结果赋给它们。如果 y 已经存在了,则 在当前的样本空间范围内用表达式计算的结果替换,而样本空 间以外的观测值不替换。

EViews统计分析在计量经济学中的应用--第3章 单方程的回归模型【方案】.ppt

EViews统计分析在计量经济学中的应用--第3章 单方程的回归模型【方案】.ppt
实验原理:非线性模型的线性化;非线性最小二乘法、 高斯-牛顿迭代法和牛顿-拉弗森迭代法。本实验采用非线 性最小二乘法。
实验预习知识:对数函数、指数函数、普通最小二乘法、 t检验、拟合优度检验、F检验
精选
精选 图 3.9 实际值、拟合值和残差值的表格显示
cs序列的 样本观测值 模型拟合值
残差 实际值与拟合值的差
残差序列图
实验步骤五:命令项操作
(2)选择图3.6所示的回归方程窗口工具栏中 的View—Actual,Fitted,Residual— Actual,Fitted,Residual Graph命令, 将显示因变量的实际值、拟合值和残差的折 线图,如图3.10所示。
精选
实际值、拟合值和残差值的折线图
图 3.10 实际值、拟合值和残差值的折线图 精选
实验步骤五:命令项操作
(3)选择图3.6所示的回归方程窗口工具栏中的 View—Actual,Fitted,Residual— Standardized Residual Graph命令, Eviews将只绘制经过标准化的残差的折线 图,如图3.11所示。标准化残差值残差除 以其标准差,如果回归模型中的随机误差项 满足基本假设,则标准化残差应该服从标准 正态分布。
图 3.13 模型预测对话框
精选
实验步骤六:模型预测
(3)本实验中,对图3.13所示对话框中的
各项预不测作任值何非更常改,接即近使用真E实Vie值ws的默
认设置、单击OK按钮后,得到如图 3.14所示的预测结果。
MP
Theil IC
CP
图 3.14 消费函数模型预测结果 精选
Ready? Let’s go to the next
精选

eviews教程 第3章 工作文件基础

eviews教程 第3章   工作文件基础

第三章工作文件基础EViews的核心是对象,对象是指有一定关系的信息或算子捆绑在一起供使用的单元,用EViews工作就是使用不同的对象。

对象都放置在对象集合中,其中工作文件(workfile)是最重要的对象集合。

§3.1 什么是工作文件工作文件是EViews对象的集合(关于对象的概念参见下一章,“对象基础”)。

EViews中的大多数工作都涉及对象,它们包含在工作文件中,因此使用EViews工作的第一步是创建一个新的工作文件或调用一个已有的工作文件。

每个工作文件包括一个或多个工作文件页(多页工作文件是EViews5增加的新功能),每页都有它自己的对象。

一个工作文件页可以被认为是子工作文件或子目录,这些子工作文件或子目录允许我们在工作文件内组织数据。

在绝大多数情况下,我们可以把工作文件页当作工作文件(就像子目录也可当做目录一样),因为在两者之间没有本质的区别。

实际上,在大多数情况,工作文件仅仅涉及一页,因此两者是完全相同的。

不会造成困扰,因此可以交叉使用“工作文件”和“工作文件页”。

工作文件和工作文件页可以容纳一系列EViews对象,如方程、图表和矩阵等,主要目的是容纳数据集合的内容。

数据集合是包含一个或多个变量的一组观测值,例如,变量GDP、投资、利率的观测值的时间序列,也可能是一个包含个体收入和税率的观测值的随机样本。

数据集合的主要概念是在数据集合中每个观测值均有唯一的标识符(或简称ID)。

标识符通常包含观测值的重要信息,例如日期、名字,也可能是识别代码。

例如年度时间序列数据最典型的是用年份标识符(“1990”,“1991”,…),而相交叉的地区数据一般使用该地区的名字或缩写(“AL”,“AK”,…“WY”)。

因为工作文件页的主要目的是容纳数据集合的内容,因此每页必须包括观测值标识符的信息。

一旦给出标识符的信息,工作文件页将在与此相联系的数据集合中提供与观测值相关的内容,允许我们应用数据、处理延迟、或者运用纵向的数据结构。

Eviews实验课讲义_3一元多元线性回归-上机课

Eviews实验课讲义_3一元多元线性回归-上机课

第三课一元及多元线性回归模型3.1一元线性回归模型一、做两个变量的散点图,从而看两个变量是否具有线性关系。

案例数据:1985-2002年我国人均钢产量与人均GDP的时间序列数据(数据3_1_1)。

操作方法:通过序列组的形式右键单击打开后,在group窗口下view——graph---scatter,通过对散点图结同样的操作可以检验其它案例数据(3_1_2和3_1_3)的特征:案例数据2、3、4、5:10个家庭人均收入与消费支出的横截面数据;1978-2000年中国人均消费模型;1978年-2008年北京市城镇居民年家庭收入和年消费性支出数据(case1_1的数据); 1970年-1980年美国的咖啡平均真实零售价格(每磅美元)与消费量(每人每日杯数)(其中,零售价格是已经经过物价调整的)二、通过建立方程对象的方式来估计一个方程,并保存我们建立的方程对象。

Workfile窗口下建立新的对象---equation对象并命名,在equation estimation 窗口下的specification 选项卡下的equation specification对话框中设置因变量、自变量及常数项,在estimation settings对话框中注意:建模途径:command: quick\estimation equation回车,或object\equation object,设置。

命令行形式:(1)列表法:consp c gdpp 或(2)公式法:consp=c(1)+c(2)*gdpp三、方程估计结果的解释、评价及模型检验(拟合优度评价,估计参数和方程的显著性检验)消费方程中,C为自发性消费,x(gdpp)的系数为经济参数,关注其意义;通过拟合优度、调整后的拟合优度、t统计量后的精确显著性水平p(相伴概率);f统计量的p来判断对原假设接受与否四、在回归估计结果中显示方程的三种形式(即估计命令,回归方程的一般表达式,带有系数估计值的表达式)Estimation Command:LS GDPP STEELP CEstimation Equation:GDPP = C(1)*STEELP + C(2)Substituted Coefficients:GDPP = 93.6876362857*STEELP - 3394.97191614五、如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差(包括表的形式和图的形式)通过方程窗口下的view去实现实际值、拟合值和回归方程的残差;单独显示残差及标准化后的对于案例数据1978年-2008年北京市城镇居民年家庭收入和年消费性支出数据,进行样本内与外的预测。

Eviews实验课讲义_3一元多元线性回归-上机课

Eviews实验课讲义_3一元多元线性回归-上机课

第三课一元及多元线性回归模型一元线性回归模型一、做两个变量的散点图,从而看两个变量是否具有线性关系。

案例数据:1985-2002年我国人均钢产量与人均GDP的时间序列数据(数据3_1_1)。

操作方法:通过序列组的形式右键单击打开后,在group窗口下view——graph---scatter,通过对散点图结同样的操作可以检验其它案例数据(3_1_2和3_1_3)的特征:案例数据2、3、4、5:10个家庭人均收入与消费支出的横截面数据;1978-2000年中国人均消费模型;1978年-2008年北京市城镇居民年家庭收入和年消费性支出数据(case1_1的数据); 1970年-1980年美国的咖啡平均真实零售价格(每磅美元)与消费量(每人每日杯数)(其中,零售价格是已经经过物价调整的)二、通过建立方程对象的方式来估计一个方程,并保存我们建立的方程对象。

Workfile窗口下建立新的对象---equation对象并命名,在equation estimation 窗口下的specification 选项卡下的equation specification对话框中设置因变量、自变量及常数项,在estimation settings对话框中注意:建模途径:command: quick\estimation equation回车,或object\equation object,设置。

命令行形式:(1)列表法:consp c gdpp 或(2)公式法:consp=c(1)+c(2)*gdpp三、方程估计结果的解释、评价及模型检验(拟合优度评价,估计参数和方程的显著性检验)消费方程中,C为自发性消费,x(gdpp)的系数为经济参数,关注其意义;通过拟合优度、调整后的拟合优度、t统计量后的精确显著性水平p(相伴概率);f统计量的p来判断对原假设接受与否四、在回归估计结果中显示方程的三种形式(即估计命令,回归方程的一般表达式,带有系数估计值的表达式)Estimation Command:LS GDPP STEELP CEstimation Equation:GDPP = C(1)*STEELP + C(2)Substituted Coefficients:GDPP = *STEELP - 3394.五、如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差(包括表的形式和图的形式)通过方程窗口下的view去实现实际值、拟合值和回归方程的残差;单独显示残差及标准化后的对于案例数据1978年-2008年北京市城镇居民年家庭收入和年消费性支出数据,进行样本内与外的预测。

上机说明书

上机说明书

第一部分 Eviews简介Eviews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包。

它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律,采用计量经济学方法与技术进行“观察”。

计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型(结构分析、经济预测、政策评价)。

Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。

正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现,使计量经济学取得了长足的进步,发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。

1、Eviews是什么Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。

使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。

Eviews的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。

Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。

Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。

目前最新的版本是Eviews4.0。

我们以Eviews3.1版本为例,介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。

虽然Eviews是经济学家开发的,而且主要用于经济学领域,但是从软件包的设计来看,Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。

即使是跨部门的大型项目,也可以采用Eviews进行处理。

Eviews处理的基本数据对象是时间序列,每个序列有一个名称,只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作,Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据,根据已有的序列生成新的序列,在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列,对序列之间存在的关系进行统计分析。

Eviews具有操作简便且可视化的操作风格,体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。

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6.对象标签
用于显示更详细的对象信息,可通过对象窗口中的“View/Label”打 开标签窗口(下图)。 每次修改对象,EViews在历史记录区域自动记录这个说明,它将被添 加在标签视图的底部。 除了Last Update区域,可以编辑任何区域。


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7.复制和剪贴对象
通过“Objects/Copy Selected”可以把选定的对象拷贝到当前工作文 件指定的对象中,若工作文件中没有该:
建立一个描述2012年所有工作日的日数据对象,
并将此序列命名为ser01. 打开ser01,将其以曲线图的方式表现出来,并 命名为graph01,保存在工作文件中。 打开graph01的对象标签,修改其名称为 graph11与显示名称为日销售额。 在桌面上保存,命名为第三章02

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2.对象窗口
什么是对象窗口:当打开一 个对象或者对象集合时,对 象窗口即被显示。 对象窗口或者是对象的视图, 或者是对象过程的结果。 右图:最小二乘法的对象窗 口


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对象窗口中的工具栏:

不同对象的工具栏内容不相同,但有些按扭是相同的:

“View”按钮用来改变对象窗口的视图形式。


对象中包含各种不同种类的数据,用不同的方法处理不同的对象

例如,对一系列观测值求和或以方程的结果为基础做预测。EViews为此
提供了常用的工具称为视图和过程,处理对象中的数据。
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2.对象视图(Views)

视图是表格和图像的窗口,它提供不同的方式来观察对象中的数据


序列对象有表单视图(察看原始数据)、曲线图、柱状图、直方图、相关图。 序列的其它视图还包括分布散点图、QQ散点图、核密度图。利用序列的视图 还可以进行简单的假设检验和统计分析。 方程对象有一个表示视图用来显示方程的说明,一个输出视图显示估计结果, 一个实际拟合残差视图显示拟合值与残差值的分布图,一个方差视图包含估计 参数的协方差矩阵以及各种参数检验的说明。

方程对象中包含着各种与预测有关的信息,可以检测结果、做假设检验或做出预 测,所有的这些工作只需对一个方程对象操作就可实现。
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1.对象中的数据

不同对象包含着多种不同类型的信息:

序列对象、矩阵对象、向量对象等主要包含数值信息 方程对象、系统对象包含方程或系统的完整的信息,包含用来做估计的 数据,和估计的结果信息 图对象和表对象包含数值、文本的和格式信息


“Procs”按钮可以用来执行对象的过程。
“Objects”按钮可以储存、命名、复制、删除、打印对象。 “Print”按钮打印当前对象的视图。
“Name”按钮允许命名或更改对象的名字。
“Freeze”按钮可以以当前视图为瞬象建立新的图形对象、表格对 象或文本对象。
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3.选择对象


10.储存、提取和更新对象
可以通过工作文件窗口中的“Objects/Store selected to DB”或对象窗 口中的“Objects/Store to DB”储存选定的对象到对象文件(扩展名为 *.db)或数据库中。 利用工作文件窗口中的“Objects/Fetch from DB”从对象文件或数据 库中提取存储的对象。 利用对象窗口中的“Objects/Update from DB”从对象文件或数据库中 提取存储的对象用以更新当前对象

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本章操作:
1.复习 2.建立新对象,并练习将对象进行视图和处理过程。 3.熟悉对象窗口各项常用功能菜单 4.对象的命名,复制,冻结等一系列操作

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本章练习题1:
建立一个描述1959年1月至1989年12月的月度
数据对象,并将此序列命名为ser01. 打开ser01,将其以曲线图的方式表现出来,并 命名为graph01,保存在工作文件中。 打开graph01的对象标签,修改其名称与显示 名称。 在桌面上保存,命名为第三章01
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在“Type of object”中选择新建对象的类型,在“Name for object”中输入对象名

选择Equation,可以看到一个对话框,它要求输入更详细的信息。 选择Series,然后选择OK,可以看到一个对象窗口(序列窗口), 它将显示一个UNTITLED序列的电子数据表格图。

对象的视图被显示在对象的窗口上。每次每个对象只能打开一个窗
口,且每个窗口只能显示一个对象的视图。可以用EViews工作文
件窗口菜单上的“View”或对象窗口工具栏上的“View”来改变对象 的视图。

对象视图的变化并不改变对象中的数据,仅是显示形式改变
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用 EViews 工作文件窗口菜单上的 “View”或对象窗口工具栏上的 “View”来改变对象的视图。一个对象视图的变化并不改变对象中的 数据,仅仅是显示形式改变了。

单击工作文件窗口中的对象图标即可选定对象 也可通过EViews主窗口或工作文件窗口上的“View”菜单来选定对象,该 菜单包括“Deselect All”(取消所有选定),“Select All”(选定所有对 象),“Select by Filter”(限制条件选定)。

4.打开对象

通 过 双 击 操 作 或 通 过 菜 单 “ View/Open Selected/One Window” 、 “View/Open Selected/Separate Windows”打开选定的对象 使用主菜单上的“Quick/Show”或工作文件窗口中的“Show”
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3.对象处理

许多EViews对象还包括处理(Procedure)

与视图一样的是,处理通常以图表或坐标的形式显示在对象窗口中;

与视图不同的是,处理改变数据,无论对象本身中的还是其他对象中的。

处理:会创建新的对象

用EViews主菜单上的“Procs”或对象窗口工具栏上的“Procs”来选择处 理

实现不同工作文件之间对象的复制可选主菜单上的“Edit/Copy”从原
工作文件中复制对象,然后打开目标工作文件选择主菜单上的 “Edit/Paste”。也可以通过单击右键使用“Copy”“Paste”完成工作文
件间复制。
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8.固化对象
固化对象的视图(复制):

单击Object/Freeze Output,或者在对象的工具栏中按Freeze按钮,表对象或图对 象即被创建,它复制了原来对象的当前视图。

通过应用其它对象的过程或者可以通过固化对象视图的方 法来创建。

将原有工作文件中的一个序列用曲线图的视图方式表现出来,并 “Freeze(冻结)”,然后保存
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例3:
用菜单的方式建立一个新的序列,并回忆上一章中如 何用命令的方式建立新序列。 用菜单的方式建立一个新的序列组,并回忆上一章中 如何用命令的方式建立新序列组。

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5.对象命名
对象窗口工具条中的“Name”可以给对象命名,其中“Display Name” 是对象在坐标或图表中显示的名字,如果为空则在坐标或图表中以对 象名显示。如果要重命名对象可选择“Objects/Rename selected”。 序列对象不能用下面的名称: ABS , ACOS , AR, ASIN , C , CON ,CNORM, COEF , COS , D ,DLOG , DNORM,ELSE,ENDIF,EXP,LOG,LOGIT,LPT1,LPT2,MA,NA, NRND,PDL,RESID,RND,SAR,SIN,SMA,SQR,THEN。 对象命名后,该名称会出现在工作文件的目录中,并且对象将作为工 作文件的一部分保存下来,而未命名的对象在退出EViews时不予保存
对象包含的信息:此信息的一系列统计说明


方程对象包含:预测方程的参数,特定说明、参数估计的方差协方差矩阵、相应 的一系列统计说明 序列对象包含:各期观测值的数据、数据的性质,以及对数据的描述。


与每类对象相关联的是一系列视图(Views)和过程/处理(Procedure),它 们和对象中的信息一起使用。这种视图、过程与对象中的数据的相关联被称 为是面向对象的EViews设计。
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例:

1.建立一个新工作文件,用于分析1959年1月至1989年12 月的月度数据,并在文件中建立一个新的序列对象,并对 此序列对象用曲线图的视图表现出来,最后将此视图保存 为graph01
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2.建立一个新工作文件,用于分析2012年第一个星期到 2012年最后一周的工作日销售额,将销售额在文件中建立 一个新的序列对象,然后对此序列对象用柱状图的视图表 现出来,并将此视图保存为graph01
第三章 对象基础
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对象:EViews的核心。

对象是相关信息和操作的集合体,捆绑成一个容易使用的单元。 EViews在对象集合中包含所有的对象。 对象集合是各种各样数据的档案柜或者是组织者。 最重要的对象集合是工作文件和数据库。
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§3.1 对象的概念

对象:用于储蓄信息。每个对象都包含与一个特定分析领域有关的信息。

在按Freeze之前,可以在对象窗口观察对象的视图。

固化视图,相当于制作了视图的副本,它是一个独立的对象,删除原来的对象, 它仍旧存在。 一个固化视图相当于原来对象的快照。


特点:是通过固化形成的表和图可以被编辑,当工作文件的样本或数 据改变时,固化视图并不改变。
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