Eviews 应用实例
eviews的应用案例
影响农作物产量的相关因素分析一研究问题探究农业生活中农作物产量与种植面积，播种面积，受灾面积，农用物资投入量之间的关系，以便采取措施更好的提高农作物产量。
资料来源中国统计局官网2014说明：解释变量：播种面积 x1受灾面积 x2农用物资投入量 x3被解释变量：农作物产量 y确立所求一元线性回归方程为：Y=c+a1*x1+a2*x2+a3*x3二、模型分析(1)在Eviews中新建工作簿，输入相关数据，得出相应散点图如下：（2）通过Eviews软件计算，得出估计模型的参数结果如下：Y=-30483.39+0.411650*x1-0.045030*x2+0.009793*x3 (3)经济意义检验：X1的系数是正数，表明播种面积与农作物产量成正相关，x2的系数为负，说明受灾面积与农作物产量成负相关x3的系数为正，说明农用物资投入量与农作物产量成正相关。
所以该回归方程的系数的符号与经济理论和人们的经验期望值相一致。
(4)统计检验1.拟合优度检验R^2=0.932342^2=0.906969计算结果表明，估计的样本回归方程较好的拟合了样本观测值。
2.F-检验提出检验的原假设为H0:a1=a2=a3=0对立假设为H1:a1 a2 a2至少有一个不等于零F-statistic=36.74695对于给定的显著性水平α=0.05，查出分子自由度为3，分母自由度为8的F分布侧分位数F0.05（3,8）=4.07。
因为F=36.74695>4.07,所以否定H0，总体回归方程是显著，即播种面积,受灾面积,农用物资投入量与农作物产量之间存在显著的线性关系。
3.t-检验提出检验的原假设为H0:a1=0 a2=0 a3=0由表的t的统计量为ａ1的t-statistic=2.601174a2 的t-statistic=-0.604389a3的t-statistic=4.685807对于给定的显著性水平α=0.05，查出自由度为8的t分布双侧分位数t0.05/2(8)=2.306.因为t1=2.601174>2.306,所以否定H0，a1显著不等于零，即可认为播种面积对农作物产量有显著影响;|t2| =0.604389<2.306,所以不否定H0，a1=0，即受灾面积对农作物产量没有显著的影响，于是，在建立回归模型时，x2可以不作为解释变量进入模型。
Eviews应用举例
Eviews应用举例例1 估计线性回归模型下面结合关于木材剩余物案例介绍怎样（1）建立数据文件；（2）画图；（3）进行OLS 回归。
1. 建立数据文件建立新工作文件的方法是打开EViews。
从EViews主菜单中单击File键，选择New, Workfile。
则打开一个Workfile Range选择框（数据范围）。
三项选择是①Workfile frequenc y（数据频率）；②Start date（启始期）；③End date（终止期）。
因为样本是16个农场的截面观测值，所以在第①项选择中选Undated or irregular（非时序数据）（点击相应小方块）。
第②项选择中的1自动生成，第③项选择的位置键入16。
点击“OK”键。
这时会建立起一个尚未命名的工作文件（Workfile）。
输入数据的方法是从EViews主菜单中点击Quick键，选择Empty Group功能。
从而打开一个空白表格数据窗口（Group）。
每一个空格代表一个观测值位置。
按列依次输入每一个变量（或序列）的观测值。
键入每一个观测值后，可通过按回车键（Enter键）或方向指示键（↓）进行确认。
按方向指示键（↓）的好处是在确认了当前输入的观测值的同时，还把光标移到了下一个待输入位置。
从与1相对应的空格开始按列依次输入观测值。
每一列数据上方的灰色空格是用于输入变量名的。
给变量命名时，字符不得超过16个。
分别给变量定名为Y和X。
这时在工作文件中出现了Y和X两个序列名。
（在此之前用SER01, SER02表示）注意：下列名字具有特殊意义，给变量命名时，应避免使用。
它们是：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。
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。
计量经济学案例Eviews实现
2.8：散点图:graph01。
建立一元线性回归模型。
参数估计：eq02。
可得出模型：t t x y 69.031.135+=预测：graph02。
得到1990年、2000年某城镇居民年人均消费性支出预测值为：1354.89、1424.05.3.7进行回归分析，建立回归模型。
1用最小二乘法做参数估计：eq02/stats 。
得到回归方程：i i i x x y 219117.00494.05398.158-+=。
回归标准差为：20.217572经济意义检验：可得出所有的回归系数的符号和大小都与经济理论及人们的经验期望值相一致。
3统计检验：（1） 拟合优度检验：得出样本回归方程较好的拟合了样本观测值。
（2） F 检验：F=72.9065>4.46,所以回归方程是显著的.（3） t 检验:t1=10.5479>2.306即1β显著不等于0;9213.02-=t <2.306不能否定02=β即x2不能作为解释变量进入模型.4预测eq02/resids在2000年我国城镇居民家庭人均可支配收入为5800,耐用消费价格指数为135,进行预测可得2000Y 的置信度为0.95的预测区间为（267.2001,376.7605）4.31对CES 函数进行线性化处理，再用最小二乘法做参数估计：eq02/stats.得出回归方程：2)]([0602.00293.11693.17145.8)(LK Ln LnL LnK LnGDP -++-=分别得到A m ,,ρδ的估计值A=0.00016、δ=0.5318、ρ=0.2199、m=2.1986.2 预测：eq02/resids最后得出CES 的生产函数为2199.01986.22199.02199.0]4682.05318.0[00016.0---+=L KGDP当2199.0=ρ时得出K 与L 的替代弹性8197.0=σ5.51建立计量经济模型i i i u X Y ++=10ββ用普通最小二乘法估计：eq03。
EViews统计分析在计量经济学中的应用综合案例
计量经济学创新实验设计
我们以方正科技（600601）为例，介绍如何通过Eviews 软件进行系数的回归估计。
打开Eviews6.0，选择File-New-Workfile，frequency选择integer date，时间为1至200，点击确定。
计量经济学创新实验设计
计量经济学创新实验设计
二.资本资产定价模型及其检验方法介绍
各种股票的收益和风险呈现正相关，每种资
产的收益由无风险收益和风险贴水两部分构成。 可表示为：
E Ri Rf i E Rm Rf
（1）
其中： E Ri 为股票的期望收益率； Rf 为无风险收益率、 E Rm 为市场证券组合的
期望收益率； i 是股票 i 收益和市场组合收益间的协方差im 与市场组合收益方差 m 2 的比
值，即 i
im
2 m
，常被称为“
系数”（可以看作某种股票收益变动对市场组合收益变
动的敏感度）。
计量经济学创新实验设计
假设关于任何资产的收益是一个公平博弈，换句 话说就是任何资产已实现的平均收益率等于其预 期的收益率。数学上有如下形式：
Rit E Rit imt eit
（2）
其 中 ， mt Rmt E Rmt ， E mt 0 ， eit 为 随 机 误 差 项 ， 且 E eit 0 ，
covemt
, eit
0
，
cov eit ,eit1
0
，
i
cov Rmt
,
Rit
Var
Rmt
。
计量经济学创新实验设计
出现下图后，点击Object-New Object，在Type of object中 选择seriers,，并命名为SY和MY，从而创建两个序列。
Eviews实例
b、Graph（图形）
散点图
c、多线图Multiple Graphs
（同一窗口中显示多幅图，一个序列一幅图）
d、Descriptive Statistics（描述统计量）
e、Correlations（相关系数矩阵） f、Covariances（斜方差矩阵） g、Correlogram (1)（组内第1序列相关函数） h、Cross Correlation (2)（组内第1和第2序
列互相关函数)
4、回归分析--估计消费函数
（1）在经济理论指导下，利用软件包的“观察 （View）”功能从数据中初步选出一些变量。 例如，利用散点图，选择函数形式参考。
（2）设定理论模型：
（这里设定为直线Y= a + b X + e）
（3）作普通最小二乘法估计
在组窗口的操作步骤：Proces==>Make Equation==>选择估计方法==>设定样本区间 ==>OK进行估计。
得到估计结果：Y=54.2286+0.526377X
（4）对模型的可靠性进行统计学检验
统计检验 总的说来，拟合优良（因是一元回归，总的
好，自变量的系数也一定好）。 但是，可能存在误差项的一阶正自相关。
（5）差）是否满足基本假定的检验。它包括：异方 差检验，自相关检验，多重共线检验等。
计量经济学常用软件
常用软件
SPSS 社会科学统计软件包，分析结果清晰、 直观，而且可以直接读取EXCEL和.DBF数据 文件
SAS 专业研究人员进行统计分析的标准软件 Eviews 计量经济学软件包，应用比较广泛。
二、实例应用[计量经济学软件（Eviews）实例]
EViews通常称为计量经济学软件包。EViews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”。
eviews案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将使用Eviews软件进行一个实际案例的分析，以展示Eviews在实际经济数据分析中的应用。
我们选取了美国GDP（国内生产总值）和失业率的数据，来进行相关性分析和趋势预测。
首先，我们导入美国GDP和失业率的时间序列数据，并进行数据的初步观察和描述性统计分析。
通过Eviews的数据视图功能，我们可以直观地看到这两个变量的变化趋势和波动情况，从而为后续的分析提供基础。
接下来，我们将利用Eviews进行相关性分析，探讨美国GDP与失业率之间的关系。
通过Eviews的相关性分析功能，我们可以得到它们之间的相关系数，并利用散点图和回归分析来观察它们之间的线性关系。
通过这些分析，我们可以初步了解到美国GDP和失业率之间的关联程度，为后续的预测分析提供参考。
在完成相关性分析后，我们将利用Eviews进行趋势预测。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以选择合适的模型对美国GDP和失业率的未来趋势进行预测。
在选择模型的过程中，我们将充分考虑数据的平稳性、季节性等特点，以确保模型的准确性和可靠性。
最终，我们将得到美国GDP和失业率未来的预测值，并进行可视化展示，以便更直观地观察它们的趋势变化。
通过本次Eviews案例分析作业，我们不仅对Eviews软件的使用有了更深入的了解，同时也对实际经济数据的分析方法有了更加清晰的认识。
Eviews作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据分析和建模功能，可以帮助我们更好地理解和预测经济现象，为经济决策提供科学依据。
总之，Eviews案例分析作业不仅是对所学知识的巩固和实践，更是对实际问题的解决和预测。
通过本次作业，我们不仅提升了对Eviews软件的熟练度，更深入了解了经济数据分析的方法和技巧，为今后的学习和工作打下了坚实的基础。
希望通过这次作业的学习，能够更好地应用Eviews软件进行实际经济数据的分析和预测，为经济决策提供更加科学的支持。
Eviews实际案例：序列相关性
5
醉客天涯之计量经济学
（3.272） （23.671） D.W.=1.393 由于 D.W.=1.393,在 5%的显著性水平下，样本容量为 19 的 D.W.检验的临界值为上下限为
d L 1.18 ， dU 1.40 ,检验值落在 (d L , dU ) 上，故不能确定是否存在一阶序列相关。
根据 LM 法进行检验。 在 eviews 输出结果窗口选择 “View\Residual Tests\Series Correlation LM Test”,在随后出现的对话框中填入滞后期数“1” ，得到：
二、 若按一阶自相关假设 计原模型 （一）杜宾两步法 第一步： 1. 估计模型为：
ln Yt p ln Yt 1 0 (1 p) 1 (ln X t p ln X t 1 )
t t 1 t ，试用杜宾两步法和广义最小二乘法估
或者
ln Yt p ln Yt 1 0 (1 p) 1 ln X t 1 p ln X t 1
检验统计量值为 1.248，查询 分布，
2
2 0.05
(1) 3.84 1 dU 2.59 ，检验值小于临界值，
因而不能拒绝原假设，认为模型不存在一阶序列相关。
ˆ 因此估计原模型为： ln Y t
0.4257 0.9017 ln X t 1 0.6278
ˆ 1.156 0.9017 ln X 即： ln Y t t
一、 当设定模型为 ln Yt 0 1 ln X t t 时，序列相关性检验 步骤： 1. 将数据输入 Eviews 中 2. 在建立公式中输入“log(y) c log(x)” 3. 得到结果
1
醉客天涯之计量经济学
eviews操作实例-向量自回归模型VAR和VEC
-5.4324 -5.7557
5% 临界值
-2.9202 -2.9202 -2.9202
模型形式 （C t p）
(c 0 3) (c 0 0) (c 0 0)
DW值
1.6551 1.9493 1.8996
结论
LGDPt ～I(1) LCt ～I( 1)
LIt～I(1)
注 C为位移项， t为趋势，p为滞后阶数。
yNt
的最大p阶滞后变量为解释变量的方程组模型，方程组模 型中共有N个方程。显然，VAR模型是由单变量AR模型推广到 多变量组成的“向量”自回归模型。
对于两个变量（N=2），Yt ( yt xt )T 时，VAR(2)模型为
2
Yt iYti Ut 1Yt1 2Yt2 Ut i 1
6
用矩阵表示：
xt
121 yt1
122xt1
221yt2
222xt2
u2t
显然，方程组左侧是两个第t期内生变量；右侧分 别是两个1阶和两个2阶滞后应变量做为解释变量，且 各方程最大滞后阶数相同,都是2。这些滞后变量与随 机误差项不相关（假设要求）。
7
由于仅有内生变量的滞后变量出现在等式的 右侧，故不存在同期相关问题，用“LS”法估计 参数，估计量具有一致和有效性。而随机扰动列 向量的自相关问题可由增加作为解释应变量的滞 后阶数来解决。
3
政策分析。但实际中，这种模型的效果并不令人满 意。
联立方程组模型的主要问题：
（1）这种模型是在经济理论指导下建立起来的结构模型 。遗憾的是经济理论并不未明确的给出变量之间的动态关 系。
（2）内生、外生变量的划分问题较为复杂； （3）模型的识别问题，当模型不可识别时,为达到可识别 的目的，常要将不同的工具变量加到各方程中，通常这种 工具变量的解释能力很弱； （4）若变量是非平稳的（通常如此），则会违反假设， 带来更严重的伪回归问题。
计量经济学---EViews的基本操作案例
说明总离差平方和的99.88%被样本回归直线解释，仅有0.12%未被解释,因此,样
本回归直线对样本点的拟合优度很高。也即用人均年收入解释消费性支出变化效 果很好。
回归系数显著性检验（t检验）
提出原假设H0:β 1=0 备择假设H1:β 1≠0
取显著性水平α =0.05,在自由度为v=17-2=15下，查t分布表，得:t
R² =0.998726
F=12952.03 n=17 DW=1.025082
（7）回归预测
点估计。假定预测出2002年、2003年的平均每人年收入分别为
X2002=6932.91元，X2003=7334.37元。预测Ŷ2002,Ŷ2003的值。
将X2002=6932.91，X2003=7334.37代入估计的回归方程的点估计值 Ŷ2002=132.0125+0.768761*6932.91=5461.76（元）
（3）画散点图
确定了模型后，需要在直观上初步探明变量之间的相互关系，
为此，以人均年收入为横轴，以人均年消费支出为纵轴，描 出样本变量观测值的散点分布图。如下图所示：
根据上图散点分布情况可以看出，在1985～2001年期间，我国城镇
居民人均年消费和可支配收入之间存在较为明显的线性关系。
（4）显示估计结果Fra bibliotekTHANKS
利用Eviews的最小二乘法程序，输出的结果如下： Dependent Variable（从属变量）:Y Method:Least Squares（最小二乘法） Sample:1985 2001 Included observations:17
（5）模型检验
可决系数检验：R² =1-ESS/TSS=0.9988
Xi——表示城镇居民人均年收入水平 ui——表示随机误差项 现给定样本观测值（Xi，Yi），i=1,2,…，17，n=17为样本容量。则建立样 本回归模型:Yi=β0+β1Xi+ei 其中，β0，β1分别为β0、β1的估计值，ei为残差项。样本回归方程： Ŷi=β0+β1Xi 其中，Ŷi表示样本观测值Yi的估计值。
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。
Eviews多元因子分析案例分析
Eviews多元因子分析案例分析
多元因子分析是一种常用的经济数据分析方法，它能够帮助我
们解释变量之间的关系以及其对观察数据的影响程度。
本文将以一
个案例为例，演示如何使用Eviews进行多元因子分析。
案例背景
在这个案例中，我们有一组经济数据，包括GDP增长率、通
货膨胀率、利率、失业率和投资增长率。
我们希望通过多元因子分析，找出这些变量之间的主要关系，并解释它们对经济发展的影响。
数据准备
在进行多元因子分析之前，我们首先需要准备好数据。
将数据
导入Eviews软件，并确保数据格式正确。
模型建立
在Eviews中，我们可以使用多元线性回归模型来进行因子分析。
通过选择适当的解释变量和因变量，我们可以建立一个能够解
释经济数据变动的模型。
数据分析
在模型建立完成后，我们可以进行数据分析。
通过观察回归结果，我们可以得出变量之间的关系以及各自的影响程度。
同时，我
们还可以进行统计检验，以评估模型的拟合程度和变量的显著性。
结论
通过Eviews多元因子分析，我们可以得出经济数据变量之间
的关系和影响程度。
这些结果可以帮助我们更好地理解经济的运行
规律，为决策提供参考。
以上就是Eviews多元因子分析的案例分析。
通过这个案例，
我们可以更好地掌握使用Eviews进行多元因子分析的方法和步骤。
希望本文对您有所帮助！。
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。
eviews案例分析作业
eviews案例分析作业Eviews案例分析作业。
本次作业将通过Eviews软件对某公司销售数据进行分析，以便更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。
首先，我们需要导入销售数据，并对数据进行初步的描述性统计分析。
在Eviews软件中，我们可以通过导入数据文件，选取所需变量，并进行描述性统计分析，包括均值、标准差、最大最小值等。
通过这些统计指标，我们可以对销售数据的整体情况有一个初步的了解。
接下来，我们可以利用Eviews软件进行时间序列分析。
通过Eviews的时间序列分析功能，我们可以对销售数据的趋势、季节性和周期性进行分析，从而更好地了解销售数据的变化规律。
同时，我们还可以利用Eviews软件进行相关性分析，找出销售数据与其他变量之间的相关关系，帮助我们更好地理解销售数据的影响因素。
除了时间序列分析，Eviews软件还可以进行回归分析。
通过回归分析，我们可以建立销售数据与其他变量之间的数学模型，从而预测销售数据的变化趋势。
在Eviews软件中，我们可以选择合适的回归模型，并进行参数估计和显著性检验，以确定最优的回归模型，从而更准确地预测销售数据的变化。
最后，我们可以利用Eviews软件进行模型诊断和检验。
在建立了销售数据的数学模型之后，我们需要对模型进行诊断和检验，以验证模型的有效性和稳定性。
通过Eviews软件的模型诊断功能，我们可以对模型的残差进行分析，检验模型的拟合优度，并对模型进行修正和改进，以提高模型的预测能力和解释能力。
通过以上对Eviews软件在销售数据分析中的应用，我们可以更好地理解和运用Eviews软件进行实际数据分析。
Eviews软件提供了丰富的数据分析功能，可以帮助我们更好地理解数据的规律和特点，从而更准确地预测和分析数据的变化。
希望本次作业对大家能够有所帮助，更好地掌握Eviews软件的数据分析技能。
计量经济学案例eviews
案例分析1.问题的提出和模型的设定根据我国1978—1997年的财政收入Y 和国民生产总值X 的数据资料，分析财政收入和国民生产总值的关系建立财政收入和国民生产总值的回归模型。
假定财政收入和国民收入总值之间满足线性约束，则理论模型设定为i i i u X Y ++=21ββ其中i Y 表示财政收入，i X 表示国民生产总值。
表1我国1978—1997年财政收入和国民生产总值2.参数估计进入EViews 软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下表 2obsX Y 19783624.100 1132.260 19794038.200 1146.380 19804517.800 1159.930 19814860.300 1175.790 19825301.800 1212.330 19835957.400 1366.950 19847206.700 1624.860 19858989.100 2004.820 198610201.40 2122.010 198711954.50 2199.350 198814922.30 2357.240 198916917.80 2664.900 199018598.40 2937.100 199121662.50 3149.480 199226651.90 3483.370 199334560.50 4348.950 199446670.00 5218.100 199557494.90 6242.200 199666850.50 7407.990 1997 73452.50 8651.140估计结果为Y=858.3108 + 0.100031X(12.78768) (46.04788)R^2=0.991583 S.E.=208.508 F=2120.408括号内为t统计量值。
3.检验模型的异方差（一）图形法1、EViews软件操作。
计量经济软件eviews使用指导及示例演示(收藏精品)
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。
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。
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。
此外，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。
计量经济学案例分析eviews
第二章案例分析一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
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指数平滑对话框中包含五个部分的选项：平滑方法 （Smoothing Method）、平滑系数（Smoothing Method）、平滑系数（Smoothing Parameters）、平滑后生成序列的名称（Smoothed Parameters）、平滑后生成序列的名称（Smoothed Series）、预测样本范围（Estimation Sample）和季节变动 Series）、预测样本范围（Estimation Sample）和季节变动 周期（Cycle 周期（Cycle for Seasonal）。 Seasonal）。 对话框左上部分的平滑方法（Smoothing Method）包括： 对话框左上部分的平滑方法（Smoothing Method）包括： Single 一次指数平滑 Double 二次指数平滑 Holt－Winters－ Holt－Winters－No seasonal Holt－Winters无 Holt－Winters无 季节模型 Holt－Winters－ Holt－Winters－Additive Holt－Winters季节 Holt－Winters季节 迭加模型 Holt－Winters－ Holt－Winters－Multiplicative Holt－Winters季 Holt－Winters季 节乘积模型 平滑系数（Smoothing Parameters）包括Alpha，Beta， 平滑系数（Smoothing Parameters）包括Alpha，Beta， Gamma。平滑系数可由系统自动给定，也可以由用户指定。 Gamma。平滑系数可由系统自动给定，也可以由用户指定。 缺省状态是由系统自动给定。如果用户需要指定，只需在对应 参数的位置填入指定的数值。
出于预测的考虑，有时系统给定的系数不是很 理想，用户需要自己指定平滑系数值。平滑系数取 什么值比较合适呢？一般来说，如果序列变化比较 平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果 平缓，平滑系数值应该比较小，比如小于0.l；如果 序列变化比较剧烈，平滑系数值可以取得大一些， 如0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列 0.3～0.5。若平滑系数值大于0.5才能跟上序列 的变化，表明序列有很强的趋势，不能采用一次指 数平滑进行预测。 ［例1 ［例1］某企业食盐销售量预测。现在拥有最近 连续30个月份的历史资料（见表l 连续30个月份的历史资料（见表l），试预测下一 月份销售量。
表4 某市鸡蛋销售量
单位：万千克
解：第一步，建立一个新的工作文档，文档的样 本期为1992－2002年。生成序列SALES，录入表4 本期为1992－2002年。生成序列SALES，录入表4 中的销售量观测值。
第二步，打开SALES序列对象窗口，点击 第二步，打开SALES序列对象窗口，点击 View→ View→Line Graph，绘制序列散点图（见图6）。 Graph，绘制序列散点图（见图6
图3 某企业1990－2001年销售额变动情况 某企业1990－2001年销售额变动情况
第四步，指数平滑。根据前例中的方法，用户可以进入如 图2的指数平滑对话框。本例中，选择二次指数平滑的方法， 并让系统自动确定系数。结果如表3 并让系统自动确定系数。结果如表3所示。 原序列SALES中共有12个观测值，即1990－2001年的企 原序列SALES中共有12个观测值，即1990－2001年的企 业销售额。在进行二次指数平滑时，系统根据这12个数值自动 业销售额。在进行二次指数平滑时，系统根据这12个数值自动 确定了最优的平滑系数α 0.244。此时，对序列进行二次指 确定了最优的平滑系数α＝0.244。此时，对序列进行二次指 数平滑预测的残差平方和为101.3594，均方根误差为 数平滑预测的残差平方和为101.3594，均方根误差为 2.906306。 2.906306。 在Eviews给出指数平滑结果统计表（见表3）时，并没有 Eviews给出指数平滑结果统计表（见表3 直接给出对2002年和2003年销售额的预测值。这两个数值保 直接给出对2002年和2003年销售额的预测值。这两个数值保 存在系统生成的平滑序列SALESSM中，用户只需打开该序列 存在系统生成的平滑序列SALESSM中，用户只需打开该序列 就可以看到二次指数平滑方法预测的结果。结果显示，该企业 在2002年和2003年的销售额，分别预计为56．6万元和 2002年和2003年的销售额，分别预计为56． 59．4万元。 59．
表3 二次指数平滑结果
如果将二次指数平滑的预测结果和原观测值共 同显示在同一张图上，可以使用户看起来更清楚。 首先在工作文件菜单中同时选中两个序列SALES和 首先在工作文件菜单中同时选中两个序列SALES和 SALESSM，方法是先点击一个序列，之后按住键 SALESSM，方法是先点击一个序列，之后按住键 盘上的Shift键再点击另外一个序列。然后点击工作 盘上的Shift键再点击另外一个序列。然后点击工作 文件菜单工具栏中的Show，在弹出的对话框中点击 文件菜单工具栏中的Show，在弹出的对话框中点击 OK。此时，系统将弹出一个类似序列对象窗口的群 OK。此时，系统将弹出一个类似序列对象窗口的群 窗口（见图4），窗口中以Excel表格的形式同时显 窗口（见图4），窗口中以Excel表格的形式同时显 示出SALES和SALESSM。最后点击该窗口上方的 示出SALES和SALESSM。最后点击该窗口上方的 View→Graph→Line（见图5 View→Graph→Line（见图5）。
本例中，分别指定Alpha的值为0.3和0.5。当指 本例中，分别指定Alpha的值为0.3和0.5。当指 定平滑系数为0.3时，预测的残差平方和为137.2978； 定平滑系数为0.3时，预测的残差平方和为137.2978； 当平滑系数为0.5时，预测的残差平方和为165.0685。 当平滑系数为0.5时，预测的残差平方和为165.0685。 因此这里选择平滑系数为0.3时的预测结果。根据一 因此这里选择平滑系数为0.3时的预测结果。根据一 次指数平滑方法的预测，该企业下个月的销售量应为 29.2吨。 29.2吨。
Eviews时间序列分析实例 Eviews时间序列分析实例
本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分 本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分 析。
一、指数平滑法实例
所谓指数平滑实际就是对历史数据的加权平均。它可 以用于任何一种没有明显函数规律，但确实存在某种前后 关联的时间序列的短期预测。由于其他很多分析方法都不 具有这种特点，指数平滑法在时间序列预测中仍然占据着 相当重要的位置。 （－）一次指数平滑 一次指数平滑又称单指数平滑。它最突出的优点是方法 非常简单，甚至只要样本末期的平滑值，就可以得到预测 结果。 一次指数平滑的特点是：能够跟踪数据变化。这一特点 所有指数都具有。预测过程中添加最新的样本数据后，新 数据应取代老数据的地位，老数据会逐渐居于次要的地位， 直至被淘汰。这样，预测值总是反映最新的数据结构。
一次指数平滑有局限性。第一，预测值不能 反映趋势变动、季节波动等有规律的变动；第二， 这种方法多适用于短期预测，而不适合作中长期 的预测；第三，由于预测值是历史数据的均值， 因此与实际序列的变化相比有滞后现象。 指数平滑预测是否理想，很大程度上取决于 平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的 平滑系数。Eviews提供两种确定指数平滑系数的 方法：自动给定和人工确定。选择自动给定，系 统将按照预测误差平方和最小原则自动确定系数。 如果系数接近1 如果系数接近1，说明该序列近似纯随机序列，这 时最新的观测值就是最理想的预测值。
图6 序列散点图
Eviews中没有直接绘制散点图的菜单选项。当需要绘制 Eviews中没有直接绘制散点图的菜单选项。当需要绘制 散点图时，首先需要绘制连线图（Line Graph）。屏幕显示 散点图时，首先需要绘制连线图（Line Graph）。屏幕显示 图形对象窗口后，用鼠标左键双击图形的任意位置，或者点 击右键，然后在弹出的菜单中选择Options。此时，系统将弹 击右键，然后在弹出的菜单中选择Options。此时，系统将弹 出图形属性对话框。 图形属性对话框中的选项很多。用户在这里可以方便地 更改图形的类型（Graph Type）、图形的属性（Graph 更改图形的类型（Graph Type）、图形的属性（Graph Attitude）、线形图格式见（Line Graph）、条形图格式 Attitude）、线形图格式见（Line Graph）、条形图格式 （Bar Graph）等。这里，将图形的类型选择为线形图（Line Graph）等。这里，将图形的类型选择为线形图（Line Graph），再在线形图格式中选择仅有标示（Symba1s Graph），再在线形图格式中选择仅有标示（Symba1s Only）。点击OK。 Only）。点击OK。 从散点图上可以看出，该序列基本呈现出一种直线增长的 趋势，因而宜采用直线趋势延伸的方法进行预测。 第三步，生成时间变量T 第三步，生成时间变量T。在进行模型参数的估计时通常 要用到最小二乘的方法，其中，观测值就是因变量，序列T就 要用到最小二乘的方法，其中，观测值就是因变量，序列T 是自变量。
解：第一步，建立工作文件，样本期为1990－ 解：第一步，建立工作文件，样本期为1990－ 2001的年度数据。在新建立的工作文件中，生成一 2001的年度数据。在新建立的工作文件中，生成一 个名为SALES的新序列。打开SALES序列对话框， 个名为SALES的新序列。打开SALES序列对话框， 将表2 将表2中的数据录入。 第二步，绘制序列图形。从图中可以看到，该 企业的销售额存在明显的增长趋势（见图3 企业的销售额存在明显的增长趋势（见图3）。序 列的波动并不是很剧烈。由此判断，使用二次指数 平滑法进行预测比较合适。 第三步，扩大样本期。由于本例需要预测下两 年的销售额，因此将工作文件的样本期更改为1990 年的销售额，因此将工作文件的样本期更改为1990 －2003年。 2003年。