如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析
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。
金融建模eviews课程设计
金融建模eviews课程设计一、课程目标知识目标：1. 理解金融建模的基本概念与原理，掌握EViews软件的操作方法。
2. 学会运用EViews进行金融数据收集、处理和分析，掌握常见金融模型的建立与求解。
3. 了解金融模型在实际金融市场中的应用，并能结合实际案例进行分析。
技能目标：1. 能够运用EViews软件独立完成金融数据的处理和分析，提高数据处理能力。
2. 培养学生运用金融模型解决实际问题的能力，提高金融分析与决策的技能。
3. 培养学生的团队协作能力和沟通表达能力，提高课堂讨论的有效性。
情感态度价值观目标：1. 培养学生对金融学科的兴趣，激发学习热情，树立正确的金融观念。
2. 增强学生的责任感，使其明白金融模型在现实生活中的重要意义，培养严谨的科学态度。
3. 通过团队合作，培养学生互帮互助的精神，提高人际交往能力。
本课程针对高年级学生，具有较强的理论性和实践性。
结合学生特点，课程目标既注重金融建模知识的传授，又强调实际操作能力的培养。
在教学过程中，教师需关注学生的个体差异，鼓励学生积极参与讨论，引导学生运用所学知识解决实际问题，从而实现课程目标的达成。
后续教学设计和评估将围绕课程目标进行，确保学生能够达到预期的学习成果。
二、教学内容本章节教学内容主要包括以下三个方面：1. 金融建模基本理论：- 金融时间序列的基本概念与特性- 常见金融模型（如ARIMA、GARCH等）的原理与构建方法- 金融模型在预测、风险管理等方面的应用2. EViews软件操作与应用：- EViews软件的安装与基本操作- 金融数据导入、处理与可视化- 基于EViews的金融模型估计、检验与分析3. 实践案例与课堂讨论：- 结合实际金融市场案例，运用EViews软件进行金融建模与求解- 课堂讨论与团队协作，分析案例中金融模型的适用性和优缺点教学内容依据教材相关章节进行组织，确保科学性和系统性。
教学进度安排如下：1. 课前准备：学生预习金融建模基本理论，熟悉EViews软件基本操作。
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。
5. 解释结果估计模型后，EViews将显示回归结果的详细报告。
eviews使用指南与案例
eviews使用指南与案例Eviews使用指南与案例。
Eviews是一款广泛用于经济学、金融学和统计学等领域的专业数据分析软件，其强大的数据处理和分析功能受到了广大用户的青睐。
本文将为大家介绍Eviews的基本使用方法，并结合实际案例进行详细说明，希望能够帮助大家更好地掌握这一工具。
首先，我们来看一下Eviews的基本操作流程。
在打开Eviews软件后，首先需要新建一个工作文件，选择“File”中的“New”选项，然后选择“Workfile”来创建一个新的数据工作文件。
在新建工作文件后，可以导入需要分析的数据，Eviews支持导入多种格式的数据文件，如Excel、CSV等，用户可以根据实际情况选择合适的数据导入方式。
在导入数据后，我们可以进行数据的预处理工作，包括数据的清洗、变量的转换、缺失值的处理等。
Eviews提供了丰富的数据处理工具，用户可以根据需要进行相应的操作。
接下来，我们可以进行数据的描述性统计分析，包括数据的均值、标准差、相关系数等指标的计算，以及绘制数据的直方图、散点图等图表来直观地展现数据的特征。
在数据的基本分析完成后，我们可以进行更深入的统计分析，如回归分析、时间序列分析等。
Eviews提供了丰富的统计分析工具，用户可以根据实际需求选择合适的方法进行分析。
在进行统计分析时，我们还可以进行模型的建立和检验，以及参数的估计和显著性检验等工作，从而得到对实际问题的有效解释和预测。
除了基本的数据分析功能外，Eviews还提供了强大的数据可视化工具，用户可以通过图表、表格等形式将分析结果直观地展现出来。
同时，Eviews还支持数据的导出和报告的生成，用户可以将分析结果导出到Word、Excel等格式的文件中，或者直接在Eviews中生成报告，方便进行结果的分享和展示。
在实际应用中，Eviews可以广泛用于经济预测、金融风险分析、市场调研等领域，其强大的数据分析功能可以帮助用户更好地理解和解决实际问题。
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。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
详细的EVIEWS面板数据分析操作引言EVIEWS是一款专业的经济统计软件，广泛应用于经济学和金融领域的数据分析和建模。
EVIEWS提供了丰富的面板数据分析功能，可以帮助用户进行面板数据的处理、描述统计、回归分析等操作。
本文将详细介绍EVIEWS中面板数据分析的操作流程和常用功能。
EVIEWS面板数据的导入首先，我们需要将面板数据导入到EVIEWS中进行分析。
EVIEWS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、数据库等。
在导入面板数据时，需要保证数据具有正确的格式，例如面板数据应包含个体（cross-sectional）和时间（time-series）的维度，且面板数据的变量应按照一定的顺序排列。
在导入面板数据后，我们可以利用EVIEWS提供的数据操作命令对数据进行处理和调整。
例如，可以通过group命令将数据按照个体或时间进行分组，通过sort命令对数据进行排序，以便后续的面板数据分析。
面板数据的描述统计分析在面板数据导入并处理完毕后，我们可以进行面板数据的描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的统计功能，可以计算面板数据的平均值、标准差、相关系数等指标。
下面介绍几个常用的描述统计功能：1.summary命令：该命令可以计算面板数据每个变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并输出到EVIEWS的结果窗口中。
2.correlation命令：该命令可以计算面板数据各变量之间的相关系数矩阵，并输出到结果窗口中。
3.tabulate命令：该命令可以对面板数据进行交叉分组统计，例如计算变量A在变量B的每个取值下的频数和比例。
通过对面板数据进行描述统计分析，可以初步了解数据的分布特征和变量间的关系，为后续的面板数据分析提供基础。
面板数据的回归分析除了描述统计分析，EVIEWS还提供了面板数据的回归分析功能。
通过面板数据回归分析，可以探究变量间的因果关系和影响程度。
下面介绍两个常用的回归分析命令：1.panel least squares（PLS）命令：该命令可以进行面板数据的最小二乘回归分析。
计量经济模型建立和检验eviews操作技巧
1 做散点图 Quick/Graph 输入两个变量点击OK 选择Scatter做拟合优度图输出结果窗口点击Resids2 检验相关性从主菜单选择 Quick/Group Statistics/Correlations之后会弹出个对话框，在对话框选择你的目标序列如 y x1 x2 x3 输出结果如表格所示Y X1 X2Y 1.000000 0.964428 0.776150X1 0.964428 1.000000 0.754522X2 0.776150 0.754522 1.000000[size=+0][size=+0]3 [size=+0]F检验[size=+0][size=+0]ESS的自由度是k-1，RSS的自由度是n－k，其中n是样本容量，k是变量个数；[size=+0] 检验回归方程的F值与F(K-1，n-k)在显著性水平下（通常取0.05）的大小；[size=+0]若 F>F(K-1，K-n)则认为回归方程显著4 自相关（Residual test）[size=+0][size=+0] 残差散点图法可通过excel作图（从eviews resid中复制数据） [size=+0]如主要点分布在一三象限，说明存在正相关；如主要分布在二四象限，说明存在负相关。
[size=+0] [size=+0]解决办法：广义差分法 1）对原模型进行回归，求出如其等于0.6 2）生成新序列，即Genr y1=y-(1-0.6)/2*y(-1) Genr x1=x-(1-0.6)/2*x(-1) （-1）表示滞后一期 3）对新数列进行回归柯克兰内-奥长特两段法点击 quick/ estimate equation 在分析输出窗口中输入Y C X AR(1)5 [size=+0][size=+0]异方差性[size=+0]怀特法：在输出结果窗口点击view/residual tests/heter text 若TR的平方大于，则认为存在异方差，q为解释变量的个数。
基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读
基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读计量经济学是经济学领域的一个重要分支，它运用数理统计方法对经济学模型进行定量分析和预测。
而EVIEWS软件则是计量经济学常用的数据分析与建模工具。
本文将通过一个实例案例，解读基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验的方法和过程。
首先，我们需要了解案例的背景和研究问题。
假设我们想研究某国家的经济增长与就业率之间的关系。
我们提出了一个假设：经济增长对就业率有积极的影响。
第一步是数据收集和准备。
我们需要收集与经济增长和就业率相关的数据。
以中国为例，我们可以从国家统计局等官方机构获取国内生产总值（GDP）和就业率的数据。
这些数据应该是时间序列数据，通常包括一定的时间跨度和频率（例如月度或年度数据）。
第二步是数据预处理。
我们需要对收集到的数据进行清洗和处理，以确保数据的质量。
具体来说，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值等，确保数据的连续性和一致性。
第三步是建立计量经济学模型。
在本案例中，我们使用一个简单的线性回归模型来研究经济增长对就业率的影响。
假设就业率（Y）是经济增长（X）的线性函数，即Y = β0 +β1X + ε，其中β0和β1是回归系数，ε是误差项。
第四步是模型检验。
在EVIEWS软件中，我们可以利用OLS（Ordinary Least Squares）方法进行模型的估计和检验。
OLS方法是最小二乘法的一种形式，用于估计回归系数的值。
此外，我们还可以通过检验模型的显著性和拟合优度来评估模型的质量。
具体来说，我们可以通过检验回归系数的t值和p值来判断是否存在统计显著性。
如果t值的绝对值较大且p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为回归系数是显著的，即具有统计意义。
此外，我们还可以计算回归方程的R-squared值来评估模型的拟合优度，R-squared值越接近1，说明模型的解释能力越强。
最后，我们需要进行模型诊断。
模型诊断用于检验回归模型的假设是否成立，以及模型是否满足统计方法的要求。
计量经济学eviews操作步骤
计量经济学eviews操作步骤嘿，朋友们！今天咱就来聊聊计量经济学 eviews 的操作步骤。
这玩意儿啊，就像是打开经济学奥秘大门的一把钥匙呢！
首先，你得把 eviews 这个软件给装上吧。
就跟你要出门得先穿好鞋一样，这可是基础中的基础呀。
装好了之后，打开软件，那界面就展现在你眼前啦。
就好像进入了一个神秘的数字世界。
接下来，你得把你要用的数据给弄进去呀。
这就好比做饭得先有食材呀，没数据你可玩不转呢。
把数据整整齐齐地放进去，就跟给它们排好队似的。
然后呢，就是各种分析啦。
什么回归分析呀，什么统计检验呀。
这就像给数据做各种体检，看看它们是不是健康，有没有啥问题。
你得仔细盯着那些结果，就像医生看检查报告一样认真。
比如说回归分析吧，你得选好自变量和因变量，就像给它们配对似的。
然后看着软件给你算出一堆数字和图表，你得能看懂呀，这可需要点本事呢。
还有啊，统计检验也很重要呢。
就像给数据做质量检测，看看合不合格。
要是不合格，那你就得重新琢磨琢磨啦。
在操作的过程中，可别马虎呀！就跟走路一样，一步一步都得走稳了。
要是不小心弄错了，那可就麻烦啦。
哎呀，这计量经济学 eviews 操作步骤其实说起来也不难，但就是得细心、耐心。
你想想，要是你盖房子，那每一块砖不都得放好呀，这eviews 操作也是一样的道理。
总之呢，多练习，多琢磨，你肯定能掌握好这门技术。
到时候，你
就能在经济学的世界里畅游啦，就像鱼儿在大海里自由自在地游一样！加油吧，朋友们！相信你们一定可以的！。
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。
计量经济学EVIEWS软件学习
计量经济学EVIEWS软件学习计量经济学是一门运用数理统计与经济学方法来研究经济问题的学科。
随着科技的不断发展，计量经济学的研究也得到了极大的促进。
EVIEWS软件作为计量经济学中常用的统计分析软件之一，具有方便、高效的特点，能够帮助研究人员进行数据处理和分析。
本文将介绍EVIEWS软件的基本操作和常用功能，以及如何在计量经济学研究中应用该软件。
一、EVIEWS软件的安装与基本操作1. 软件安装首先，我们需要从官方网站下载EVIEWS软件的安装包。
安装包下载完成后，双击运行安装程序，按照提示完成软件的安装。
2. 软件启动安装完成后，在桌面上找到EVIEWS软件的图标，双击打开软件。
软件启动后，我们可以看到主界面显示出一个空白的工作区。
3. 工作区介绍EVIEWS软件的主界面由多个窗口组成，包括数据窗口、命令窗口、结果窗口等。
在数据窗口中，我们可以打开或创建数据文件；在命令窗口中，我们可以输入命令来进行数据操作和分析；结果窗口则显示了命令操作的结果。
4. 数据导入与管理在EVIEWS软件中，我们可以通过打开已有的数据文件或者创建新的数据文件来进行数据的管理与导入。
通过点击菜单栏中的"File"选项，我们可以选择打开已有的数据文件，支持的数据文件格式包括Excel、CSV等。
同时，我们也可以通过在命令窗口中输入相应的命令来导入数据。
二、EVIEWS软件的常用功能1. 数据描述统计数据描述统计是计量经济学中最基本的分析方法之一，EVIEWS软件提供了丰富的数据描述统计功能。
通过在命令窗口中输入"summary"命令，我们可以得到数据的平均值、标准差、最大值、最小值等统计信息。
2. 回归分析回归分析是计量经济学中常用的方法之一，用于研究变量之间的关系。
EVIEWS软件提供了简单易用的回归分析功能。
通过在命令窗口中输入"ols"命令，我们可以进行线性回归分析，并获得回归系数、拟合优度等回归结果。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科，通过运用统计学方法和经济学理论，对经济数据进行分析和解释。
在本篇论文中，我们将运用EViews软件进行计量经济分析，以探讨某一经济问题的核心要素和关系。
第一部分：数据收集与描述性统计在这一部分中，我们将介绍数据的来源和收集方法，并进行描述性统计分析，以便了解数据的基本特征。
数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据，包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。
这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。
描述性统计分析在这一部分，我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标，并绘制相应的直方图和散点图，以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。
第二部分：计量经济模型的建立与估计在这一部分中，我们将构建计量经济模型，并通过使用EViews软件进行参数估计，以分析各个变量之间的关系。
模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点，我们选择了某一计量经济模型，以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。
在模型中，我们还考虑了可能的误差项。
参数估计使用EViews软件，我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。
这将帮助我们确定各个变量的系数估计值，并评估其统计显著性。
模型诊断在参数估计后，我们将进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。
通过观察残差图和假设检验等方法，我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。
第三部分：计量经济模型的解释与预测在这一部分中，我们将解释计量经济模型的估计结果，并利用该模型进行未来情景的预测。
模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释，我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系，并得出相应的经济学解释。
模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据，我们可以进行未来情景的预测。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文分析的重要性不言而喁。
在经济学领域中，计量经济学是一门研究经济现象的学科，通过数学模型和统计分析对经济数据进行量化分析，以揭示经济规律和探寻经济发展规律。
eviews是一个专门用于时间序列分析和计量经济学建模的软件工具，广泛应用于经济学研究和金融领域。
在进行计量经济学论文分析时，首先需要明确研究问题和假设，然后收集相关数据。
随后，利用eviews软件对数据进行清洗和整理，进行描述性统计分析，绘制图表，进行回归分析等。
通过计量经济学方法，可以验证假设、识别变量之间的关系、预测未来趋势等。
举例来说，假设我们要研究某国家的经济增长与通货膨胀之间的关系。
首先，我们收集相关数据，包括国内生产总值（GDP）、通货膨胀率等。
然后，利用eviews软件导入数据，进行描述性统计分析，观察数据的分布特征。
接下来，可以进行回归分析，建立经济增长与通货膨胀之间的模型，分析它们之间的关系及影响因素。
在计量经济学论文中，需要注重数据的准确性和分析的科学性。
同时，也需要注意论文的结构和组织，合理安排内容，确保表达清晰，逻辑严谨。
最后，对研究结果进行讨论和总结，提出建议和展望，为相关研究和政策制定提供参考。
综上所述，计量经济学论文分析是一项复杂而重要的研究工作，需要研究者具备扎实的理论基础和专业的技能。
利用eviews软件进行数据分析和建模，可以帮助研究者更好地理解经济现象、揭示规律、做出预测，为经济学研究和实践提供理论支持和决策依据。
愿更多的学者和研究人员投身于计量经济学领域，不断推动学科进步和实践应用，为经济发展和社会进步做出贡献。
精选EVIEWS中的模型操作
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系数不显著，（用Variance时系数一样不显著），说明不存在ARCH-M过程。
模型验证
对建立的EARCH(1，1)模型进行残差ARCH效应检验，点击EARCH(1，1)结果输出窗口View /Residual Test /ARCH LM TestLag=滞后阶数，可以分别取1，4，8，12；以lag=4为例，输出结果如下所示：
Eviews主要功能：
（7）对联立方程进行线性和非线性的估计； （8）估计和分析向量自回归系统； （9）多项式分布滞后模型的估计； （10）回归方程的预测； （11）模型的求解和模拟； （12）数据库管理； （13）与外部软件进行数据交换。
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时间序列建模步骤
实例操作
实例操作
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Eviews简介
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，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”，称为计量经济学软件包。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简介
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然后在视图中点击view-descriptive statistics—histogram and stats就得到了对数收益率的柱形统计图，如下：
由图可知，上证能源指数对数收益率序列均值（Mean）为0.000256，标准差（Std. Dev.）为0.001426，偏度（Skewness）为-0.141，小于0，说明序列分布有长的左拖尾。峰度（Kurtosis）为4.596，高于于正态分布的峰度值3，说明收益率序列具有尖峰和厚尾的特征。Jarque－Bera统计量为59.85，P值为0.00000，拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。
计量经济学论文(eviews分析)
我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析班级：姓名：学号：指导老师:我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析摘要：本文收集了1999 —2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。
并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。
关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析一、研究背景近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。
在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。
由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。
下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。
二、变量的选取影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。
1. 企业数本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关3. 全国城镇人口数本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里）年度营业额企业数人均年消费性全国城镇人口公路里程（丫）（x1）支出（x2）数（x3） 数（x4）1999 3519559 3266 4615.9143748 135.2 2000 4052445 3508 4998 45906 140.3 2001 4898943 4132 5309.01 48064 169.8 2002 6242471 5021 6029.88 50212 176.5 200374700005935 6510.94 52376 181 2004 11605000 10067 7182.1 54283 187.1 2005 12602000 9922 7942.88 56212 334.5 2006 15736000 11822 8696.55 57706 345.7 2007 19072000 14070 9997.47 59379 358.4 2008 25928000 22523 11242.85 60667 373 2009 268640002069412264.5562186386.1四、模型的设定 先查看其散点图：:灿1MM-23000- □11000- u1W0Q*1DOOO-□0 KOT12000-0 X KM*Q008000 •TOOthfk0 05000u 0 g0 y 01------------------------- 1 ----------------------- 1 ----------------------- XJE+OC1S4T20E+O7:]E+O0根据散点图，认为这四个解释变量基本和营业额 （丫）呈现线性关系，所以 假设模型为：丫=刃+ B 1*x1+ 仪*x2+ g*x3+ B 4*X 4+ 卩五、模型的估计根据相关数据,利用统计软件Eviews5对上述设定的模型进行最小二乘估 计，结果如下:Dependent Variable: Y Method Least SquaresDate ： 12/06/11 Time: 21 06Sample 1999 2009 ncluded observations 11VariableCoefficient Std Error t-Statistic Prob.593.3221 75.15516 7.394629 0.00021834.992 299 6427 6.1123934 0.0009-98.66568 68.52235 -1439905 0.20003619.168 3080.442 1 174886 0.2B46-32033592444694 -1 3103310.2380^-squared 0 999109 Mean dependent var12544583Adjusted R^squared 0 998515 S.D. dependent var 8457726 S E. of regression 3259754 Akaike info criterion 28 52999 Sum squared resid 6 38E+11 Schwarz criterion 28 71085 _og likelihood -151.9149 F -statistic1681.475 Durbin-Watson stat 2 715880Prob(F-statistic) 0 000000由上述结果，可得初始的模型为：Y= — 3203359+593.3*x1+1835*x2— 98.7*x3+3619.2*x4六、模型的检验1.拟合优度和模型估计效果检验：n 52OX-xao ooU0X'OC£+«J 1CC+0?20E 神73X+O7OOE+09 10E+U7：0E+<J730E+<J7从回归的结果来看，模型拟合较好，丫变化的99.9%可由其他四个变量的变化来解释。
EVIEWS软件在建立经济计量模型过程中的实证分析
EVIEWS软件在建立经济计量模型过程中的实证分析经济计量模型是经济学领域中一种重要的探究方法，用于探究经济变量之间的干系和进行猜测分析。
EVIEWS软件作为专门用于经济计量模型建立和实证分析的工具，已经得到广泛的应用。
本文将探讨EVIEWS软件在经济计量模型建立过程中的实证分析方法和应用。
在使用EVIEWS软件进行经济计量模型建立之前，起首需要收集相关的经济数据。
这些数据可以是宏观经济数据，如国内生产总值、通货膨胀率等，也可以是微观经济数据，如企业销售额、消费者支出等。
EVIEWS软件支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV等，用户可以便利地将收集到的数据导入到软件中进行分析。
在数据导入之后，可以使用EVIEWS软件进行数据的预处理和描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的数据处理功能，可以对数据进行缺失值处理、异常值处理、数据转换等操作。
此外，EVIEWS还可以对数据进行描述统计分析，包括数据的平均值、标准差、相干系数等统计量的计算。
这些操作和分析可以援助探究者更好地了解数据的特征和分布状况，为后续模型建立和实证分析提供参考。
接下来，EVIEWS软件可以用于建立经济计量模型。
经济计量模型可以分为线性模型和非线性模型两种。
对于线性模型，EVIEWS提供了OLS（最小二乘法）预估方法和最大似然预估方法，用户可以依据详尽状况选择使用。
对于非线性模型，EVIEWS提供了一些常用的非线性预估方法，如GARCH模型、ARMA模型等。
通过选择适当的模型和预估方法，并进行模型拟合和评估，可以得到经济计量模型的参数预估和拟合效果。
在建立经济计量模型之后，EVIEWS软件还可以进行模型的实证分析。
实证分析主要包括对模型的拟合效果和稳健性检验。
拟合效果可以通过残差分析和模型诊断进行评估。
EVIEWS 提供了丰富的模型诊断功能，用户可以对模型的残差序列进行白噪声检验、异方差性检验、序列相关性检验等。
稳健性检验可以通过引入其他变量或改变模型形式来验证模型结果的稳健性。
计量经济分析方法与建模Eviews应用与实例-高铁梅
性。计算公式如下
1 S N
i 1
N yi y ˆ Nhomakorabea 3
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
X的分布是对称的；而例1.3中GDP增长率的偏度是0.78，说明 GDP增长率的分布是不对称的。
T l xt x y t l y l 0,1,2,3 T t 1 c xy l T l y t y xt l x l 0,1,2 T t 1 注意与自相关不同，交叉相关不必围绕滞后期对称。交
21
可以选与如下的理论分布的分位数相比较: Normal(正态)分布：钟形并且对称的分布. Uniform(均匀)分布：矩形密度函数分布. Exponential( 指数 ) 分布：联合指数分布是一个有着一条 长右尾的正态分布. Logistic(逻辑)分布：除比正态分布有更长的尾外是一种 近似于正态的对称分布. Extreme value(极值)分布：I型极小值分布是有一条左长 尾的负偏分布,它非常近似于对数正态分布. 可以在工作文件中选择一些序列来与这些典型序列的分 位数相比较，也可以在编辑框中键入序列或组的名称来选择 对照的序列或组， EViews将针对列出的每个序列计算出 QQ 图。
到核密度估计。
2
打开工作文件，双击一个序列名，即进入序列的对话 框。单击“view”可看到菜单分为四个区，第一部分为序列 显示形式，第二和第三部分提供数据统计方法，第四部分是 转换选项和标签。
3
§1.1
运用EViews进行实证分析--基于论文的计量需求汇总
目录1、模型设定与数据处理 (1)1.1模型设定 (1)1.2数据预处理 (1)1.2.1 建立工作文档 (1)1.2.2 数据导入 (2)1.2.3 X12进行季节性调整 (3)1.2.4 HP滤波法估计潜在GDP (4)1.2.5 时间序列数据的平稳性检验 (4)1.3 时间序列变量的最小二乘估计 (5)1.3.1时间序列最小二乘估计的前提条件 (5)1.3.2同阶单整举例 (6)1.3.3 EG协整法进行协整检验 (6)2、诊断回归模型 (7)2.1 多重共线性计量检验与消除 (7)2.2 异方差计量检验与消除 (9)2.2.1 怀特异方差检验模型 (9)2.2.2 white异方差校正功能 (10)2.2.3 加权最小二乘法 (10)2.3 自相关计量检验与消除 (11)2.3.1自相关的后果 (11)2.3.2自相关的识别 (11)2.3.3 DW检验的局限 (12)2.3.4 EViews进行自相关检验 (12)2.3.5 包含滞后变量的自相关检验 (13)3、联立方程模型 (13)4、面板数据模型的建立及应用 (14)5、葛兰杰因果检验 (15)5.1前提条件 (15)5.2检验模型 (15)5.3 用EViews进行实例分析 (16)6、协整检验及应用 (16)6.1 平稳性检验（单位根检验） (17)6.2 协整检验 (17)6.3 因果检验 (17)6.4误差纠正机制ECM (18)7、GARCH模型 (19)7.1 GARCH模型的基本概念 (19)7.2 沪深股市收益率的波动性研究 (19)7.2.1 描述性统计 (19)7.2.2 平稳性检验 (20)7.2.3 均值方程的确定及残差序列自相关检验 (20)7.2.4 GARCH类模型建模 (22)7.2.5 检验两市波动的因果性 (25)7.2.6 修正GARCH-M模型 (25)主要参考文献 (27)运用EViews8.0进行实证分析——基于论文的计量需求运用EViews 进行实证分析 ---基于论文的计量需求1、模型设定与数据处理 1.1模型设定一般化形式的泰勒规则t y 2*t 1t *t B -B ρi +++=）π（ππ回归方程式tt ty c c c u i 210t +++=π考虑利率平滑特性1-t 21*1i аа)B 1()B 1(а)1()B -ρ(а)1(i t +-++-+-=t ty ππ回归方程式t t ty U i C C C C i 1-t 3210t ++++=π（1）在EViews 中对（1）式进行回归分析。
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Eviews7.2 金融论文计量教学根据我以往写论文所用到的检验方法，特别总结出这篇《如何用EViews计量软件帮金融类论文建模分析》，其中有基本操作、单位根检验、VAR模型估计、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析以及方差分解。
希望能够帮助有这方面需求的同学们排难解疑。
关键词：单位根 VAR Granger 脉冲响应方差分解目录一、录入数据 (2)二、取对数 (7)三、单位根检验 (8)四、VAR模型 (13)五、格兰杰因果关系检验 (18)六、脉冲响应 (20)七、方差分解 (22)一、录入数据写金融类论文，常常会用到股市的日数据，而股市是一周5天制的时间序列数据，因此，一般按照（很多事实证明一般都是错的）下面这样创建文件，File—New--Workfile如图1-1图1-1然后录入数据：打开Quick—Empty Group,从Excel文档直接复制粘贴到下面数据录入窗口，如图1-2图1-2再然后，我们会发现，数据和样本区间不一致，如下图1-3：图1-3相信不少同学在这里就抓狂了，尼玛这EViews咋这么难啊！！！这是因为股市日数据属于不规则类型的时间序列数据即非规范日期数据，关于这类数据如何导入到EViews软件中的问题，相信很多写论文的同学们遇到过，下面将为同学们介绍正确的导入不规则时间序列数据的方法。
首先，创建一个新的Excel文档，把想录入的数据依列排好，注意A列就是数据的日期，后面才是选用的样本数据，而第一行是各数据的英文缩写。
如下图1-4所示：图1-4然后保存文档，例如：另存为：桌面/Book1.xlsx（注意关闭该Excel 文档，文档处于打开状态将影响下面的导入数据步骤）其次，打开EViews点击左上角的File—Open—Foreign Data asWorkfile，如下图1-5所示：图1-5选中桌面/Book1.xlsx，点击打开，就出现下图1-6的情况：图1-6接下来，直接点击完成，就出现下图1-7：图1-7然后，双击Range最后一步，在弹出的对话框中选择Dated-specificed by date series,这是eviews为我们提供的处理非规范日期数据的工具。
在Date Series中输入你导入的数据中属于日期的列名。
在这里我们的日期列名为：t.这样整个输入过程就大功告成了。
如下图1-8所示：图1-8我用的是EViews 7.2版本的软件，通常双击Range后，就出现上图的情况，意味着，软件已帮你处理好非规范日期数据，不用进行最后一步。
二、取对数对变量的数据取对数，以消除异方差，即LnY=log(Y)有些同学忘记怎么取对数的操作，这里也为您介绍一下取对数的方法，如图：mp是我的一个变量，把mp的数据取对数，输入lnmp=log(mp),点OK 就行了。
三、单位根检验单位根检验就是关于变量的平稳性检验，只有平稳的变量才能做OLS模型估计或VAR模型估计等估计方法。
单位根检验很简单，制药耐心阅读，跟着我的步骤走就行。
步骤一：把你要进行单位根检验的变量，这里是LNMP，用鼠标左键双击，显示出变量的数据窗口，如下图3-1：图3-1 打开变量数据窗口上图左上角有一个“View”按钮，点击View—Unit root test, 如图：图3-2 单位根检验窗口步骤二：窗口内有四个框框，分为四个部分：第一部分为Test type，是检验方法的选择，常默认为ADF检验；第二部分为Test for unit root in，是检验的序列选择，有三个选择，包括原序列（Level）、一次差分序列（1st difference）、二次差分序列（2nd difference）三项，最先开始选择Level；第三部分为Include in test equation，是选择模型的形式，包括带截距项（Intercept）、带时间趋势项和截距项（Trend and intercept）、上述两者都不带（None），最先开始选择Trend and intercept；第四部分为Lag length，是滞后期的选择，包括自动选择(Automatic selection)和自己填充数据（User specified）,这里只选择User specified，在空白处填写1，选择滞后1阶。
点击OK，如图3-3：三步走，逐渐确定正确的选择，得到平稳性的序列。
图3-3 原序列单位根检验结果（一）先看下面红色框框（确定第三部分的选择，确定对的选择），看到C（截距项）的P值和@TREND（时间趋势项）的P值都小于0.05，结果保留（即第三部分选择Trend and intercept是对的），如果两个中有P值大于0.05的，则说明检验形式不对，返回图4-2，在第三部分选择Intercept，这时，下面红色框框不会出现@TREND，如果C的P 值是小于0.05的，结果保留（即第三部分选择Intercept是对的），反之则返回图4-2，第三部分选择None,意味着不用看下面红色框框啦。
第三部分任务完成（二）再看D.W.值是否接近2（确定第四部分的选择），一般经验在1.8在2.1之间，结果是，说明第四部分的空白处填写1是对的，如果不是，则要回到图4-2，在第四部分的空白处填写数字2（或3、4….很少超过3），以此类推，直到接近于2，则第四部分任务完成。
（三）最后看上面红色框框（第二部分的选择，确定完之后，这个序列就是平稳的啦），如何确定对的选择呢，就是将ADF的t统计值-16.71870与5% level 的t统计值-3.413135，发现，-16.71870小于-3.413135，说明，原序列是平稳的，第二部分选择Level是对的。
如果ADF的t统计值是大于5%level的t统计值，说明原序列level是不平稳的，至少有一个单位根。
需要回到图4-2，在第二部分选择一次差分序列（1st difference），第三部分选择Trend and intercept，第四部分空白处填写1，开始上述（一）（二）（三）的检验，对，你没看错，就是从头再来，这个过程中，第二部分都是选择1st difference，称为一次差分序列的平稳性检验，如果一次差分序列还是不平稳，同理，做二次差分序列（2nd difference）的平稳性检验，一般经济序列都是一个或者不超过2个单位根，所以一般做2nd difference序列检验就有结果了。
（软件也没3nd序列检验）现在再来看看上图3-3原序列单位根检验结果，按照三步走，很容易就看出它是平稳的，说明LNMP是()0I（服从原序列平稳的过程）的。
以此类推，求出各个变量的平稳结果，在论文中的表示结果如下图3-4所示：图3-4 平稳性结果表示图到此为止，单位根检验的全部过程以及如何将检验结果放到学术论文里面的说明演示完毕。
PS:做完了单位根检验，同学们会发现。
计量模型其实很好做，学会一种原先认为非常复杂和摸不着头脑的知识是令人兴奋的。
下面的讲解我会直接放图，少点讲解，相信大家能更好地理解和运用。
四、VAR模型在建立VAR模型之前，先要确定滞后阶数，直接用EViews软件就可以自动求出来：按Ctrl键，依次点击被解释变量和各个解释变量，右键—Open—as VAR打开VAR估计模型，如图4-1、4-2、4-3：图4-1图4-2图4-3 VAR模型为确认滞后阶数，先打开VAR模型，然后，左上角的View—Lag Structure—Lag Length Criteria，如下图4-4：图4-4默认8，点OK，出现下图4-5：图4-5如上图所示，LR、FPE、AIC、SC、HQ，五个标准都选出了最优滞后阶数，带*号的就是最优滞后阶数，一般根据AIC或SC准则来判断最优滞后阶数，如果如上图所示，最优是8阶，太大了，那么可以根据经验来选取滞后阶数，一般滞后二阶就可以取得较好的结果。
选取滞后二阶来建议VAR模型，回到图4-2，这里就是选择VAR模型滞后阶数的框框，把2去掉填写上数字X，就是滞后X阶，这里我们选择2阶。
如图4-6：图4-6 VAR(2)估计上图是结果，把结果写入VAR模型估计方程，是这样写的，如图4-7：图4-7 VAR模型估计结果然后对VAR模型的稳定性进行检验，直接用VAR的AR根图，来检验其是否满足稳定性，如果方程的所有根的倒数都在单位圆内，表明VAR系统是稳定的。
回到图4-6，左上角，View--Lag Structure—AR roots Graph,如图4-8、4-9所示。
图4-8图4-9 LNMP、LNSS对VOL影响的AR根图五、格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验也需要确定滞后阶数，一般需要做VAR模型用AIC或者SC准则确认的滞后阶数，上述VAR模型用AIC或者SC准则确认的滞后阶数，就可以用到这里来了，我们选择2阶（经验的数字就是理论常做的结果）。
首先，打开各变量的数据窗口，如图5-1所示：图5-1 显示变量的数据点击左上角View—Granger causality，选择滞后2阶，就是格兰杰因果关系检验，如图5-2、5-3所示：图5-2图5-3 格兰杰检验结果左边是原假设，右边是P值，P值小于0.05则拒绝原假设。
六、脉冲响应回到图4-3直接点击从右到左第二个按钮，Impulse，出现图6-1：图6-1点确定，得到下图6-2：图6-2 脉冲响应图由于我这里模型有一个被解释变量VOL和两个解释变量LNMP与LNSS，总共三个变量，所以三的平方得九，总共有九个脉冲响应图，这里我们主要考察解释变量的冲击引起被解释变量的响应，即：图6-3、6-4。
图6-3 LNSS的冲击引起VOL的响应图6-4 LNMP的冲击引起VOL的响应七、方差分解AR模型中的方差分解是分析影响内生变量的结构冲击的贡献度，也就是可以算出，解释变量LNSS、LNMP对被解释变量VOL的贡献或解释的比例。
回到图4-3：点击View—Variance Decomposition…，出现图7-1图7-2把Display Format中选项，改成Table，点击OK，出现：图7-3 波动性的方差分解PS：好了，容我们喝杯咖啡轻松一下，看到这里的同学，相信你对于运用EViews的种种问题已经迎刃而解了，就算是面对本文中没提到的计量知识，你也可以触类旁通了。
03:142016-02-02陈仲恒。