EVIEWS实验报告1
《计量经济学》eviews实验报告一元线性回归模型详解
计量经济学》实验报告一元线性回归模型-、实验内容（一）eviews基本操作（二）1、利用EViews软件进行如下操作：（1）EViews软件的启动（2）数据的输入、编辑（3）图形分析与描述统计分析（4）数据文件的存贮、调用2、查找2000-2014年涉及主要数据建立中国消费函数模型中国国民收入与居民消费水平:表1年份X(GDP)Y（社会消费品总量）200099776.339105.72001110270.443055.42002121002.048135.92003136564.652516.32004160714.459501.02005185895.868352.62006217656.679145.22007268019.493571.62008316751.7114830.12009345629.2132678.42010408903.0156998.42011484123.5183918.62012534123.0210307.02013588018.8242842.82014635910.0271896.1数据来源：二、实验目的1.掌握eviews的基本操作。
2.掌握一元线性回归模型的基本理论，一元线性回归模型的建立、估计、检验及预测的方法，以及相应的EViews软件操作方法。
三、实验步骤（简要写明实验步骤）1、数据的输入、编辑2、图形分析与描述统计分析3、数据文件的存贮、调用4、一元线性回归的过程点击view中的Graph-scatter-中的第三个获得在上方输入Isycx回车得到下图DependsntVariable:Y Method:LeastSquares□ate:03；27/16Time:20:18 Sample:20002014 Includedobservations:15VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-3J73.7023i820.535-2.1917610.0472X0416716 0.0107S838.73S44 a.ooao R-squared0.991410 Meandependentwar119790.2 AdjustedR.-squared 0.990750 S.D.dependentrar 7692177 S.E.ofregression 7J98.292 Akaike infocriterion20.77945 Sumsquaredresid 7；12E^-08 Scliwarz 匚「爬伽20.37386 Loglikelihood -1&3.3459Hannan-Quinncriter. 20.77845 F-statistic 1I3&0-435 Durbin-Watsonstat0.477498Prob(F-statistic)a.oooooo在上图中view 处点击view-中的actual ,Fitted ,Residual 中的第一 个得到回归残差打开Resid 中的view-descriptivestatistics 得到残差直方图/icw Proc Qtjject PrintN^me FreezeEstimateForecastStatsResids凹Group:UNIIILtD Worktile:UN III LtLJ::Unti1DependentVariablesMethod;LeastSquares□ate:03?27/16Time:20:27Sample(adjusted):20002014Includedobservations:15afteradjustmentsVariable Coefficient Std.Errort-Statistic ProtJ.C-3373.7023^20.535-2.191761 0.0472X0.4167160.01075S38.735440.0000R-squared0.991410 Meandependeniwar1-19790.3 AdjustedR-squa.red0990750S.D.dependentvar 76921.77 SE.ofregre.ssion 7J98.292 Akaike infacriterion20.77945 Sumsquaredresid 7.12&-0S Schwarzcriterion 20.S73S6 Laglikelihood -153.84&9Hannan-Quinncrite匚20.77545 F-statistic1I3&0.435Durbin-Watsonstat 0.477498 ProbCF-statistic) a.ooaooo在回归方程中有Forecast,残差立为yfse,点击ok后自动得到下图roreestYFM J訓YForea空巾取且:20002015 AdjustedSErmpfe:2000231i mskJddd obaerratire:15Roof kter squa red Error理l%2Mean/^oLteError畐惯啟iJean Afe.PereersErro r5.451SSQThenhe鼻BI附GKWCE口.他腐4Prop&niwi□ooooooVactaree Propor^tori0.001^24G M『倚■底Props^lori09®475在上方空白处输入lsycs…之后点击proc中的forcase根据公式Y。
Eviews实验报告
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实验报告一元线形回归模型
【实验编号】 1【实验名称】一元线形回归模型【实验目的】掌握一元线性回归分析的步骤【实验内容】一、实验数据表1 1978年-2009年中国税收与国内生产总值统计表单位：亿元年份税收GDP 年份税收GDP1978 519.28 3645.2 1994 5126.88 48197.91979 537.82 4062.6 1995 6038.04 60793.71980 571.7 4545.6 1996 6909.82 71176.61981 629.89 4891.6 1997 8234.04 78973.01982 700.02 5323.4 1998 9262.80 84402.31983 775.59 5962.7 1999 10682.58 89677.11984 947.35 7208.1 2000 12581.51 99214.61985 2040.79 9016.0 2001 15301.38 109655.21986 2090.73 10275.2 2002 17636.45 120332.71987 2140.36 12058.6 2003 20017.31 135822.81988 2390.47 15042.8 2004 24165.68 159878.31989 2727.4 16992.3 2005 28778.54 184937.41990 2821.86 18667.8 2006 34804.35 216314.41991 2990.17 21781.5 2007 45621.97 265810.31992 3296.91 26923.5 2008 54223.79 314045.41993 4255.30 35333.9 2009 59521.59 340506.9 资料来源：《中国统计年鉴2010》二、实验过程1、建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。
回归分析实验1 Eviews基本操作及一元线性回归
第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、什么是EViewsEViews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。
EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。
可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。
在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
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，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，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。
应用领域■ 应用经济计量学■ 总体经济的研究和预测■ 销售预测■ 财务分析■ 成本分析和预测■ 蒙特卡罗模拟■ 经济模型的估计和仿真■ 利率与外汇预测EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。
其主要功能有：（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；（6）对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 估计；（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EViews可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time Series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。
EViews计量经济学实验报告
EViews 计量经济学实验报告实验一 EViews软件的基本操作小组成员: 【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】数据的输入、编辑与序列生成;实验内容以表1-1所列出的消费支出和可支配收入的统计资料为例进行操作。
表1-1 中国内地各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出单位:元地区消费支出Y 可分配收入 X 地区消费支出 Y 可支配收入 X北京 19977.52 14825.41 湖北 9802.65 7397.32天津 14283.09 10548.05 湖南 10504.67 8169.30河北 10304.56 7343.49 广东 16015.58 12432.22山西 10027.70 7170.94 广西 9898.75 6791.95 内蒙古 10357.99 7666.61 海南 9395.13 7126.78辽宁 10369.61 7987.49 重庆 11569.74 9398.69吉林 9775.07 7352.64 四川 9350.11 7524.81 黑龙江 9182.31 6655.43 贵州 9116.61 6848.39上海 20667.91 14761.75 云南 10069.89 7379.81江苏 14084.26 9628.59 西藏 8941.08 6192.57浙江 18265.10 13348.51 陕西 9267.70 7553.28安徽 9771.05 7294.73 甘肃 8920.59 6974.21福建 13753.28 9807.71 青海 9000.35 6530.11江西 9551.12 6645.54 宁夏 9177.26 7205.57山东 12192.24 8468.40 新疆 8871.27 6730.01河南 9810.26 6685.18资料来源:《中国统计年鉴》(2007)【实验步骤】一、创建工作文件启动EViews软件之后，进入EViews主窗口(如图1-1所示)。
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 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
Eviews多重共线性实验报告-V1
Eviews多重共线性实验报告-V1本文主要将Eviews多重共线性实验报告进行整理，旨在帮助读者更好地理解和应用多重共线性实验结果。
1. 研究背景多重共线性是指在回归模型中，自变量之间存在高度相关的情况。
这种相关关系会导致模型的不稳定性，降低模型的解释能力和预测能力。
因此，在进行回归分析时，需要对多重共线性进行检测和处理。
2. 数据来源和处理本次实验所使用的数据来自某公司销售数据，共有18个自变量和1个因变量。
在进行回归分析之前，需要对数据进行预处理。
首先，我们通过观察变量间的相关系数矩阵来初步判断是否存在多重共线性。
如果存在高度相关的自变量，可以考虑通过主成分分析等方法来降维，减少变量间的冗余。
本实验中，我们发现变量间的相关性较小，因此没有进行降维操作。
3. 模型建立我们采用逐步回归的方法建立回归模型，并对模型的适配度和稳定性进行评估。
首先，我们使用全模型（包含所有自变量）进行回归分析，并得到如下统计结果：R-squared：0.7767Adj. R-squared：0.7152F-statistic：12.38（显著）通过观察模型的系数，我们发现存在一些变量的系数非常大，而一些变量的系数非常小甚至为0，这也是多重共线性的表现之一。
为了进一步检验模型的稳定性和解释能力，我们采用逐步回归的方法进行变量筛选。
在此过程中，我们设置的入模标准是F统计量显著，出模标准是T统计量显著或P值小于0.05。
最终，我们得到了一个包含4个自变量的最优模型，其统计结果如下：R-squared：0.7224Adj. R-squared：0.6812F-statistic：17.69（显著）通过观察模型的系数，我们发现所有自变量的系数都显著，且大小合理。
这说明通过逐步回归的方法，我们成功地排除了多重共线性的影响，建立了一个具有较好稳定性和解释能力的模型。
4. 结论和建议在本实验中，我们成功地应用了Eviews工具，通过逐步回归的方法检验和处理多重共线性，建立了一个较为稳定和解释能力强的回归模型。
计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告
实验一：简单线性回归模型的建立与分析应用【实验目的】1、熟悉计量经济学软件包EViews的界面和基本操作；2、掌握计量经济学分析实际经济问题的具体步骤；3、掌握简单线性回归模型的参数估计、统计检验、预测的基本操作方法；4、理解简单线性回归模型中参数估计值的经济意义。
【实验类型】综合型【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机【实验内容】为研究深圳市地方预算内财政收入（Y）与地区生产总值（X）的关系，建立简单线性回归模型，现根据深圳市统计局网站的相关信息，得到统计数据如下表：请按照下列步骤完成实验一，每个步骤要写出操作过程：（1）打开EViews，新建适当的工作文件夹；打开Eviews后，依次点击File－New－Workfile，新建一个时间序列数据（Dated-regular frequencied）类型的文件，频率选择年度（Annual），键入起止日期1990-2008（如图一），点击ok，新建工作文件夹完成（如图二）（图一）（图二）（2）在工作文件夹中新建变量X和Y，并输入数据；依次点击Objects－New Object，对象类型选择序列（Series），并输入序列名Y（如图三），点击OK，重复以上操作，新建系列对象X。
新建系列对象完成后如（图四）按住ctrl并同时选定X和Y，用鼠标右击选择open—as group，点击Edit ＋/－开始编辑，输入数据，数据输入完毕再点击Edit＋/－一次。
数据输入后如（图五）。
（图三）（图四）（图五）（3）生成X和Y的自然对数序列，保存在工作文件夹中，命名为lnX和lnY；依次点击Objects－Generate Sereies，出现Generate Series by Equation 窗口，在Enter equation窗口中输入公式：lnY=log(Y)点击ok，重复以上操作，输入：lnX=log(X) 创建序列lnX。
（如图六）（图六）（4）求X和Y的描述统计量的值，写出操作过程并画出相应表格；依次点击Quick－Group Statistics—Descriptive Statistics－Common sample，打开Series List窗口，输入x y，点击ok，输出结果（如图七）（图七）（5）作出X和Y的散点图，写出操作过程并画出相应图像，并判断模型是否接近于线性形式；依次点击Quick－Graph，打开Graph Options窗口，在Specific 中选择Scatter(散点图) （如图八）点击OK，得到散点图（如图九）（图八）由散点图可以看出模型接近线性形式（图九）（6） 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=21ββ做参数估计，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq01，写出操作过程和回归分析报告，并解释斜率的经济含义；在窗口空白处输入：ls y c x ，回车，得到结果如图回归分析报告：根据输出结果可得Ŷi = 26.02096 + 0.088820Xi (14.80278) (0.004356) t= (1.757843) (20.38986) R 2 = 0.960716 F=415.7464 D.W=0.626334 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.088820，表示地区生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元（7） 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=ln ln 21ββ做参数估计，将估计结果保存在工作文件夹中，命名为eq02，写出操作过程和回归分析报告，并解释斜率 的经济含义；在主窗口空白处输入：ls lny c lnx ，回车，结果如图回归分析报告：根据输出结果可得lny = -1.272730 + 0.873867lnx(0.238775) (0.032394) t= (-5.330249) (26.9761) R 2 = 0.977172 F=727.7097 D.W= 0.811127 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.873867，表示地区生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均来说增加0.0873867亿元（8） 将保存工作文件夹保存在桌面，文件名为test1.wfl ；依次点击File-Save As 将文件保存在桌面，命名为test1.wfl （9） 对eq01的估计结果做经济意义检验和统计检验（05.0=α），估计的效果如何？经济意义检验：x 的系数β2的估计值为0.088820，说明地区生产总值每增加1亿元，地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元，该值处于（0,1）符合预期。
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) iD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1D2、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*D13、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。
低收入家庭与中高收入家庭各自的需求函数为：低收入家庭：∧.57+=611XY012.0中高收入家庭：∧611.87331.57(+++-==012.0484)XX.Y003.0(.0009)89由此可见我国城镇居民家庭现阶段彩电消费需求的特点：对于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量随着收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百户拥有量将平均增加12台；对于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，虽然需求量随着收入水平的提高也在增加，但增速趋缓，人均年收入每增加1000元，百户拥有量只增加3台。
eviews计量经济学实验报告
eviews计量经济学实验报告EViews计量经济学实验报告引言计量经济学是经济学领域中的一个重要分支，它运用数学、统计学和计量学的方法来分析经济现象。
EViews是一个常用的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告将利用EViews软件进行计量经济学实验，以探讨经济现象并得出相关结论。
实验目的本实验旨在利用EViews软件对某一经济现象进行实证分析，通过建立相应的计量经济模型，对经济现象进行量化分析，并得出相关结论。
实验步骤1. 数据收集：首先，我们需要收集与所研究经济现象相关的数据，包括时间序列数据和横截面数据等。
这些数据可以来自于官方统计机构、学术研究机构或者自行收集整理。
2. 数据预处理：接下来，我们需要对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的质量和完整性。
3. 模型建立：在数据预处理完成后，我们可以利用EViews软件建立计量经济模型，包括回归分析、时间序列分析、面板数据分析等，以探讨经济现象的内在规律和影响因素。
4. 模型估计：建立模型后，我们需要对模型进行参数估计，得到模型的具体参数估计值，并进行显著性检验和模型拟合度检验，以验证模型的可靠性和有效性。
5. 结果分析：最后，我们将对模型估计结果进行分析，得出与经济现象相关的结论，并对实证分析结果进行解释和讨论。
实验结论通过以上实验步骤，我们得出了关于某一经济现象的实证分析结果，并得出了相关的结论。
这些结论对于理解经济现象的内在规律和制定经济政策具有重要的参考价值。
总结EViews计量经济学实验报告通过利用EViews软件进行实证分析，对经济现象进行了深入探讨，并得出了相关结论。
这些结论对于经济学研究和实际经济分析具有重要的理论和实践意义，为我们深入理解经济现象和推动经济发展提供了重要的参考依据。
EViews软件的应用为我们提供了一个强大的工具，帮助我们更好地理解和分析经济现象，为经济学领域的研究和实践提供了重要的支持和帮助。
(完整word版)实验一Eviews软件的基本操作-学生实验报告
实验报告课程名称: 计量经济学实验项目:实验一EViews软件的基本操作实验类型：综合性□设计性□验证性专业班别：姓名：学号:实验课室：指导教师：石立实验日期：广东商学院华商学院教务处制一、实验项目训练方案小组合作：是□否小组成员：无实验目的：了解熟悉EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
实验场地及仪器、设备和材料实验室：普通配置的计算机,Eviews软件及常用办公软件。
实验训练内容(包括实验原理和操作步骤）:【实验内容】1.打开运行并认识Eviews软件；2.EViews软件的数据输入、编辑与序列生成；3.图形分析与描述统计分析；4.数据文件的存储与调用。
【实验数据】实验以附件“数据”所列出数据资料为例进行操作。
【实验步骤】一、打开运行软件实验中采用Eviews软件6.0版本绿色版，实验计算机上已安装，请找到图标，点击即可打开软件的操作界面.【注意：FTP中上传了软件的压缩包，同学们可以拷贝到自己的电脑，将压缩包解压后，打开文件夹，双击注册表,进行注册，注册成功后即可使用。
】二、认识软件界面Eviews软件窗口有无部分组成:标题栏、主菜单、命令窗口、状态栏、工作区.三、输入数据1．创建工作文件（1）菜单方式在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框，由用户选择数据的时间频率（frequency)、起始期和终止期。
注：根据数据的不同类型，应创建不同的工作文件，Eviews提供的数据工作文件可分为三种：a、无结构数据/截面数据:Unstructured/Undatedb、时间序列数据:Dated-regular frequency具体有:年度数据（Annual)、半年数据（Semi-annual）、季度数据（Quarterly）、月度数据（Monthly）、周数据（Weekly)、一周五天的数据（Daily-5days week）、一周七天的数据（Daily-7days week)、每日数据(Daily/integer date)c、面板数据Balanced Panel在本例中，按照下图的方式选取选项和填写数据：（2）命令方式在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件.命令格式为：CREATE 时间频率类型起始期终止期(时间频率类型以该类型英文首字母标记）则本例实验中的程序可写为：CREATE A 1978 2005在创建的工作文件中，一开始其就包含了两个对象：（如图）*系数向量C(保存估计系数用）*残差序列RESID（实际值与拟合值之差）2．输入数据并命名（1）添加新序列．．点击Objects/New Object（或在工作区右击鼠标,选取New Object），对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。
Eviews多重共线性实验报告(1)
Eviews多重共线性实验报告(1)Eviews多重共线性实验报告1. 实验背景多重共线性是指在回归分析中，自变量之间存在高度相关，导致回归系数的不稳定性和误差方差的增大。
在实践中，多重共线性是经济预测分析的重要问题，如何诊断和处理多重共线性是经济学研究中的重要课题。
2. 实验目的通过Eviews软件进行多重共线性诊断，掌握运用Eviews软件解决多重共线性问题的技巧，提高经济预测和分析的准确度和可靠性。
3. 实验流程（1）收集所需要进行回归分析的数据。
（2）在Eviews中建立回归模型，运行回归分析。
（3）通过Eviews的诊断功能，检验回归模型中自变量之间的线性相关。
（4）运用Eviews的多重共线性处理方法，解决自变量之间的多重共线性问题。
4. 实验结果（1）通过Eviews的诊断功能，我们可以得到多重共线性诊断报告，其中显示了变量之间的相关系数矩阵、方差膨胀因子（VIF）、条件指数（CI）、特征值（eigenvalue）、特征向量（eigenvector）等诊断指标。
通过观察相关系数矩阵和VIF，我们可以发现是否存在高度相关的自变量。
当VIF大于10时，就表明存在多重共线性。
（2）如果诊断报告中存在多重共线性问题，我们可以通过Eviews中的多重共线性处理方法解决。
其中包括删除相关系数较高的变量、采用主成分回归法、采用岭回归等方法，具体方法应根据实际情况来选择。
5. 实验结论通过Eviews的多重共线性诊断和处理，我们可以更加准确地进行回归分析，避免了多重共线性所带来的偏误和不稳定性。
在实际应用中，我们应根据具体情况选择适当的处理方法，以得到更加可靠的预测结果。
eviews实验报告
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。
分析和预测在模型建立完成后，可以利用 Eviews 的分析功能对模型进行进一步的分析和预测。
Eviews 提供了丰富的统计方法和技术，如方差分析、协整分析等，可以帮助用户深入理解模型关系。
eviews 实验报告
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。
五、模型评估和验证在进行回归分析之后，我对建立的模型进行了评估和验证。
Eviews提供了多种模型评估方法，包括残差分析、模型稳定性检验等。
我通过对模型的残差进行分析，检验了模型的拟合度和稳定性。
根据评估结果，我对模型进行了修正和优化，以提高模型的准确性和可靠性。
六、结论和展望通过本次实验，我对Eviews软件有了更深入的了解，并掌握了一些基本的数据分析和建模技巧。
EVIEWS实验报告 1
广东金融学院实验报告姓名邵太敏系别经济贸易系专业经济学学号 091584249 指导教师夏芳广东金融学院2011年06月影响粮食产量因素分析09经济学（2）班邵太敏 091584249 摘要：本文采用计量经济分析方法，以1978-2010年中国粮食产量及其重要因素的时间序列数据为样本，对影响中国粮食生产的多种因素进行了分析。
分析结果表明近年来我过粮食生产主要受播种面积、农业基础设施投入不足以及化肥使用量影响。
为提高粮食产量、促进粮食生产，首先应该提供一套促进粮食生产的政策措施提高粮食种植效益，增加粮农收入是根本，提高农民生产的积极性，稳定农业面积，加强基础设施建设等一系列措施来增加我国粮食生产能力和生产稳定。
关键词：粮食产量多因素分析相关政策- 、问题提出：由于我国人口众多，土地资源稀缺，在一定程度上造成日益增长的人口数量和粮食之间的矛盾凸显愈加强烈，因此粮食产量的稳定增长，直接影响着人民生活和社会的稳定与发展。
粮食生产的不稳定性对国民经济的影响是不可忽略的，在当今，世界可耕地面积日益减少的情况下，如何保证粮食的增产增收，关系着国计民生。
因此，分析粮食产量波动的原因，并据此提出相应的对策，对保障粮食生产持续稳定发展具有重要意义。
二、模型设定，数据处理及检验1 数据：年份粮食总产量粮食播种面积化肥使用量农林渔业从业粮食零售价格指数（万吨）Y（千公顷）X1（万吨）X2人数（万人)X3（上年=100）X41978 30476.5 120587.1 884 28455.6 101.3 1979 33211.5 119263.1 1086.3 29071.6 103.7 1980 32055.5 117234.2 1269.4 29808.4 103.5 1981 32502.5 114958.2 1406.9 30677.6 103.9 1982 35450.5 113462.3 1513.4 31152.7 100.21983 38728.5 114047.3 1659.8 31645.1 99.9 1984 40731.5 112884.5 1739.8 31685.1 99.8 1985 37911.5 108845.4 1775.8 30351.5 110.9 1986 39151.5 110933.8 1930.6 30467.9 109.3 1987 40298.2 111268.1 1999.3 30870.1 106.2 1988 39408.3 110123.3 2141.5 31455.7 114.1 1989 40755.1 112205.6 2357.1 32440.5 121.3 1990 44624.2 113465.9 2590.3 33336.4 95.6 1991 43529.3 112313.6 2805.1 34186.3 108.6 1992 44265.8 110559.8 2930.2 34037.1 124.3 1993 45648.8 110508.7 3151.9 33258.2 127.7 1994 44510.1 109543.7 3317.9 32690.3 148.7 1995 46661.8 110060.4 3593.7 32334.5 134.4 1996 50453.5 112547.9 3827.9 32260.4 107.5 1997 49417.1 112912.1 3980.7 32677.9 106.1 1998 51229.5 113787.4 4083.7 32626.4 108.9 1999 50838.6 113161.2 4124.3 32911.8 109.4 2000 46217.5 108462.5 4146.4 32797.5 110.1 2001 45263.7 106080.1 4253.8 32451.1 111.5 2002 45705.8 103890.8 4339.4 31990.6 109.6 2003 43069.5 99410.4 4411.6 31259.6 110.2 2004 46946.9 101606.1 4636.6 30596.1 113.5 2005 48402.2 104278.4 4726.2 29975.5 111.4 2006 49747.9 105489.1 4835.3 29332.2 114.7 2007 50152.3 105530.1 4922.5 28673.4 115.22008 52851.6 107540.2 5103.5 27653.6 119.32009 53082.4 108986.1 5239.2 27982.5 120.22010 54641.3 109872.7 5432.6 26534.2 125.62 模型设定：通过对数据进行整理和分析，我们现在初步假设粮食产量与粮食播种面积、化肥使用量、农林渔业从业人数以及粮食的相对价格4个指标之间存在多元线性关系。
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EViews2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。
在g1数据表格中Y所在列录入序列Y的各年观测值。
仿上可在g1第二列建立序列X（人均可支配收入），并录入各年人均可支配收入X。
这样便在g1中定义了两个序列对象（Y、X）并录入了数据双击Workfile中序列对象Y，点击序列对象Y的数据表上菜单命令edit +\-，将编辑状态切换为“可编辑”，然后在其单元格中录入数据。
Eviews异方差性实验报告
实验一异方差性【实验目的】掌握异方差性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理，以及相关的Eviews操作方法。
【实验内容】以《计量经济学学习指南与练习》补充习题4-16为数据，练习检查和克服模型的异方差的操作方法。
【4-16】表4-1给出了美国18个行业1988年研究开发（R&D）费用支出丫与销售收入X 的数据。
请用帕克（Park）检验、戈里瑟（Gleiser）检验、G-Q检验与怀特（White）检验来检验丫关于X的回归模型是否存在异方差性？若存在异方差性，请尝试消除它。
【实验步骤】一■检查模型是否存在异方差性1、图形分析检验（1）散点相关图分析做出销售收入X与研究开发费用丫的散点相关图（SCAT X 丫）。
观察相关图可以看出，随着销售收入的增加，研究开发费用的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
0 50,000 100,000 150,000 200.000 250,000(2)残差图分析首先对数据按照解释变量X 由小至大进行排序(SORT X )，然后建立一元线 性回归方程(LS 丫 C X )。
Dependentvariable: Y Method: Least Squares Date: 12/06/11 Time ： 23:08 Sample: 1 17Included obseivations: 17VariableCo EfficientStd. Errort-StallStic Prob C 187.5068 1106.681 0.169432 0.8677 X0.031993 0.0111112 8793580.0115 R-squared0.355966 Mean dependent var 2676.188 Adjusted R-squared 0.313031 S.D. dependent var3438.207 S.E. of regression 2849711 Aka ike Info criterion 13.85795 Sum squared resid 1 22E+O0 Schwarz criterion 18.95698 Log likelihood -158.2926 Hannan-Quinn criter. 18.86770 F-statistic8.290703 Durbin-Watson stat2.738533Prob(F-statistic)0.011464因此，模型估计式为：丫 =187.507 0.032* X ------- (*)2 (0.17)(2.88)R 2=0.31s.e.=2850F=0.011建立残差关于X 的散点图，可以发现随着X 增加，残差呈现明显的扩大 趋势，表明存在递增的异方差。
eviews实验
试验报告一内容：
1、以一个长度超过100个单位的时间序列为例，画出频数图，并以表格方式列出其均值、
中位数、最大最小值、标准差、偏度、峰度、JB统计量；完成均值检验、验证分布函数是否为正态分布、指数分布，画出相应的QQ图。
2、以两个同等长度的序列为例，画出交叉相关系数图。
3、以某一时间序列为例，对其进行季节性调整、趋势分解，抽取长期趋势、循环序列、季
节要素、不规则要素四个序列。
画出四个序列的图形。
计算长期趋势序列与原序列的平均值、方差、中位数、最大最小值、标准差。
4、以第二小题中的两个变量为例（如果变量不显著，则另寻找合适的多元回归模型），检
验模型是否存在遗漏变量，遗漏变量可以以解释变量的对数形式或者指数形式为例。
频数图
均值、中位数、最大最小值、标准差、偏度、峰度、JB统计量
均值检验
QQ图
更接近正态分布交叉相关系数图
原序列
长期趋势
循环序列
季节要素
不规则要素
遗漏变量
P>0.05，遗漏变量不显著。
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EVIEWS实验报告专业:金融学班级：10907学号：*******姓名：***一、选题自1949年新中国成立以后，我国国债发行基本分为两个阶段：20世纪50年代是第一阶段，为了支援人民解放战争，恢复和发展经济，我国先后发行过人民胜利折实公债和国家经济建设公债。
80年代以来是第二阶段，进入20世纪80年代以后，随着改革开放的不断深入，我国国民收入分配格局发生了变化，国债的发行量也逐年扩大。
本次实验出发点是根据1980-2005年的国债规模和可能的相关因素进行分析，同时达到掌握使用EVIEWS进行经济问题分析的目的。
二、建立模型影响国债规模的因素是多方面的、多层次的，我们暂且不去考虑微观上国债的管理水平与结构、筹资成本、期限安排、偿还方式等因素，因为这些因素的影响是个别的，并且难以计量。
所以从宏观经济角度出发，引入财政赤字、国内生产总值（GDP）、年还本付息支出等指标，并建立多元线性回归模型。
以国债发行量作为被解释变量Y，财政赤字、GDP、还本付息支出作为解释变量分别用X1、X2、X3表示。
建立模型如下:Y=b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3三、数据来源下表列出了1980-2005年间历年国债发行规模及各相关因素的具体数据表1 单位：亿元（来源于中国统计年鉴2006，1980-2005年数据）四、实验结果通过普通最小二乘法对变量进行回归估计，得到结果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 10/02/11 Time: 13:09Sample: 1980 2005Included observations: 26Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -82.30505 63.20978 -1.302093 0.2064X1 0.816282 0.075733 10.77836 0.0000X2 0.671558 0.414988 1.618259 0.1199X3 0.980645 0.160403 6.113619 0.0000R-squared 0.994963 Mean dependent var 2015.208Adjusted R-squared 0.994276 S.D. dependent var 2355.453S.E. of regression 178.2087 Akaike info criterion 13.34443Sum squared resid 698683.5 Schwarz criterion 13.53798Log likelihood -169.4775 F-statistic 1448.494Durbin-Watson stat 1.141533 Prob(F-statistic) 0.000000Y=-82.3051+0.8163X1+0.6716X2+0.9806X3五、模型检验1、从回归估计的结果看，可决系数R2=0.9949，模型拟合较好。
方程的显著性检验中F的伴随概率等于0，小于0.05，说明所有的待估参数不全为零，方程总体上的线性关系是显著成立的。
在变量的显著性检验中，X1和X3的t检验伴随概率均小于0.05，说明变量显著。
而C和X2的t检验伴随概率大于0.05，变量不显著。
2、异方差性检验。
对模型进行不包含交叉乘积项的White检验，结果显示存在异方差性。
White Heteroskedasticity Test:Test Equation:Dependent Variable: RESID^2Method: Least SquaresDate: 10/02/11 Time: 21:14Sample: 1980 2005Included observations: 26Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -26554.99 23537.57 -1.128196 0.2733X1 35.21995 99.91746 0.352490 0.7284X1^2 -0.014355 0.025157 -0.570602 0.5750X2 422.3798 248.5467 1.699398 0.1056X2^2 -0.394623 0.134875 -2.925851 0.0087X3 -174.6289 102.0625 -1.710999 0.1034X3^2 0.089593 0.029247 3.063328 0.0064R-squared 0.625761 Mean dependent var 26872.44Adjusted R-squared 0.507580 S.D. dependent var 67942.62S.E. of regression 47677.14 Akaike info criterion 24.60710Sum squared resid 4.32E+10 Schwarz criterion 24.94581Log likelihood -312.8922 F-statistic 5.294942Durbin-Watson stat 2.476291 Prob(F-statistic) 0.0023323、随机误差项与解释变量的相关性检验。
以随机误差项U作为被解释变量，与三个解释变量一起进行回归估计，得到结果如下：Dependent Variable: UMethod: Least SquaresDate: 10/02/11 Time: 14:01Sample: 1980 2005Included observations: 26Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -17.40680 63.20978 -0.275381 0.7856X1 -0.004304 0.075733 -0.056831 0.9552X2 0.064139 0.414988 0.154556 0.8786X3 -0.027858 0.160403 -0.173677 0.8637R-squared 0.001765 Mean dependent var -14.33804Adjusted R-squared -0.134358 S.D. dependent var 167.3223S.E. of regression 178.2087 Akaike info criterion 13.34443Sum squared resid 698683.5 Schwarz criterion 13.53798Log likelihood -169.4775 F-statistic 0.012963Durbin-Watson stat 1.141533 Prob(F-statistic) 0.997919结果显示，估计变量的t检验的伴随概率均大于0.05，说明随机误差项与解释变量之间不相关。
4、正态性检验和序列相关性检。
在经典假设中，随机误差项服从零均值、同方差的正态分布，并且序列不相关，所以需要检验随机误差项是否满足正态性假设和序列不相关的假设。
检验结果如下：看图形右侧的指标，“Jarque-Bera”的伴随概率小于0.05，表明正态性假设不成立。
同时对模型进行自相关检验，结果如下：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic 2.919863 Probability 0.077165Obs*R-squared 5.875948 Probability 0.052973Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 10/02/11 Time: 21:12Presample missing value lagged residuals set to zero.Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 46.76660 64.97195 0.719797 0.4800X1 0.051967 0.073114 0.710763 0.4854X2 -0.423398 0.428181 -0.988829 0.3346X3 0.135687 0.158727 0.854842 0.4028 RESID(-1) 0.600517 0.289957 2.071057 0.0515RESID(-2) -0.215861 0.449609 -0.480108 0.6364R-squared 0.225998 Mean dependent var -5.17E-13Adjusted R-squared 0.032497 S.D. dependent var 167.1746S.E. of regression 164.4358 Akaike info criterion 13.24209Sum squared resid 540782.4 Schwarz criterion 13.53242Log likelihood -166.1472 F-statistic 1.167945Durbin-Watson stat 2.068695 Prob(F-statistic) 0.359125 “Obs*R-squared”的伴随概率大于0.05，表明不存在二阶自相关。
六、模型的修正我们考虑采用加权最小二乘法来修正模型，以w作为权数。
w=1/abs[Y-(b0+b1*X1+b2*X2+b3*X3)]再次对其进行回归估计，估计结果如下：Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -64.89825 9.577072 -6.776419 0.0000X1 0.820586 0.012323 66.58738 0.0000X2 0.607420 0.048240 12.59162 0.0000X3 1.008503 0.023160 43.54494 0.0000Weighted StatisticsR-squared 0.999868 Mean dependent var 1511.973Adjusted R-squared 0.999851 S.D. dependent var 2643.072S.E. of regression 32.31651 Akaike info criterion 9.929672Sum squared resid 22975.85 Schwarz criterion 10.12323Log likelihood -125.0857 F-statistic 47766.23Durbin-Watson stat 0.791044 Prob(F-statistic) 0.000000从回归估计的结果看，可决系数R2=0.9999，拟合效果非常好。