EViews数据分析基础和简单线性回归分析
用eviews进行一元线性回归分析
用eviews进行一元线性回归分析LT目录一、引言 (1)（一）研究背景 (1)（二）研究意义 (1)二、研究综述 (2)（一）模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)（二）作散点图 (3)三、估计参数 (4)（一）操作步骤 (4)（二）回归结果 (4)四、模型检验 (5)（一）经济意义检验 (5)（二）拟合优度和统计检验 (5)（三）回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献： (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言（一）研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。
因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。
（二）研究意义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，而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭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，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是上海市达人均20667.91元，最低的则是新疆，人均只有8871.27元，上海是新疆的2.33倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要做具体的分析。
影响各地区居民消费指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、零售业物价指数、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。
经验分享使用eviews做回归分析
[经验分享] 使用eview s做线性回归分析Glossa ry:ls(least square s)最小二乘法R-sequar ed样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整Adjust R-seqaur ed()S.E of regression回归标准误差Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间Mean dependent var因变量的均值S.D. dependent var因变量的标准差Akaike info criter ion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确）Schwar z ctiter ion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确）Prob(F-statis t ic)相伴概率fitted(拟合值)线性回归的基本假设：1.自变量之间不相关2.随机误差相互独立，且服从期望为0，标准差为σ的正态分布3.样本个数多于参数个数建模方法:ls y c x1 x2 x3 ...x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算，选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。
模型的实际业务含义也有指导意义，比如m1同g dp肯定是相关的。
模型的建立是简单的，复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。
模型检验：1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。
Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p 值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。
eviews建模方法之回归分析简介
建模方法之回归分析简介数学模型一元线性回归分析模型：),,0(~,2σεεN bx a Y ++= 多元线性回归分析模型：ε+++++=p p x b x b x b a Y Λ2211设随机变量Y 与X 有相关关系,就是说当X 取一确定值时,随机变量Y 有一个确定的分布.这个分布大多数情况下不能具体知道,但在实践中只需要的观测值.而数学期望(假设存在)在一定程度上能反映出其观测值的大小,所以人们感兴趣的是当X 取确定值x 时, Y 的数学期望)(x μ是多少.称)(x μ为Y 对X 的回归函数.在实际问题中,回归函数是未知的,需要我们根据实测样本以及以往的经验来确定回归函数的类型及求出函数中的未知参数的估计,得到经验公式.例1 20℃时在铜线含碳量%x 对于电阻Y (为一正态变量,单位:微欧)变化的研究中,得到如下一测试结果表明,随着铜线含碳量的增加,其电阻有增大的趋势.为了确定回归函数)(x μ的类型, 我们将这9组数据作为坐标在平面直角坐标系中描出它们相应的点,这种图称为散点图。
变量X -Y 的散点图因此估计)(x μ大致具有线性函数bx a +的形式,即可认为X 与Y 具有如下关系:),,0(~,2σεεN bx a Y ++= (1)其中b a ,及2σ是常数.这就是X 、Y 之间的(一元正态线性)回归模型.对n 根铜线进行独立观测,能得到n 个含碳量n x x x ,,,21Λ及对应的n Y Y Y ,,,21Λ,把i Y 看成随即变量,则它们可以表示成⎭⎬⎫=++=.,,,),,0(~,,,2,1,212相互独立n i i i i N n i bx a Y εεεσεεΛΛ (2)记⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x X 11121M M ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n Y Y Y Y M 21，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n εεεεM 21， 则（2）式也可表示为ε+⎪⎪⎭⎫⎝⎛=b a X Y .在一元线性回归中主要解决下列问题: (I ) 对未知参数b a ,及2σ进行估计; (II ) 对线性模型的假设进行检验; (III ) 对Y 进行预测和控制.参数的估计：对未知参数b a ,的估计,一个直观的想法便是希望选取这样的a 与b ,使得他们在n x x x ,,,21Λ各处计算的理论值i bx a +与实测值i y 的偏离达到最小.为此人们常用最小二乘法:求b a ,使∑=−−=ni i ibx a yQ 12)(为最小.在几何上,即是在平面上选取一条直线,使直线在横坐标为n x x x ,,,21Λ处的纵坐标与相应的实测点的纵坐标之差的平方和为最小.利用求极值的方法求b a ,,令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=−−−=∂∂=−−−=∂∂∑∑==.0)(2,0)(211ni i i i ni i i x bx a y b Q bx a y a Q整理得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+∑∑∑∑∑=====ni i i n i i n i i ni i n i i y x x b x a y x b na 112111解此方程组得到的不是b a ,的真值,而是b a ,的估计值,ˆ,ˆb a它们为 ,)())((ˆ1212121∑∑∑∑====−−−=−−=ni ini i ini ini ii x xy y x xx n xyx n yx b(3),ˆˆx b y a−= (4) 其中.,111∑∑====ni i ni i y y x n x 具体计算得Y 对X 的线性回归方程为.59.1297.13ˆx y+= 等价公式：Y X X X ba TT 1)(ˆˆ−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡. （5）方差分析：总平方和：,)(12∑=−=ni iT Y YQ 自由度为1−n回归平方和：∑=−=ni iR Y Y Q 12)ˆ(,)(ˆ122∑=−=ni i x x b 自由度为1=p 残差平方和：,)ˆ(12∑=−=ni iiE Y YQ 自由度为1−−p n 关系式：.E R T Q Q Q += 性质：2)1(σ=−−p n Q E E 。
线性回归分析(Eviews6)
STEP 01
研究目的
STEP 02
数据来源
探讨自变量X对因变量Y 的影响程度。
STEP 03
分析工具
使用EViews 6软件进行线 性回归分析。
收集到的样本数据，包含 自变量X和因变量Y的观 测值。
数据准备与处理
01
02
03
数据导入
将收集到的数据导入 EViews 6软件中。
数据清洗
检查数据是否存在异常值、 缺失值等问题，并进行必 要的处理。
变量筛选
采用逐步回归等方法筛选变量，去除引起多重共 线性的冗余变量。
主成分分析
通过主成分分析提取主要信息，以消除多重共线 性的影响。
异方差性问题及其解决方法
1 2
异方差性检验
通过残差图、等级相关系数检验等方法检验异方 差性。
加权最小二乘法
对异方差数据进行加权处理，使得变换后的数据 满足同方差性假设。
回归方程的检验与诊断
回归方程的显著性检验
通过F检验或t检验判断回归方程 是否显著，即自变量对因变量是 否有显著影响。
残差分析
检查残差是否满足模型的假设条 件，如独立性、同方差性等，以 及是否存在异常值或影响点。
回归系数的显著性检验
通过t检验判断各个回归系数是否 显著，即自变量对因变量的影响 程度是否显著。
线性回归模型的建立
模型设定
根据研究目的和理论假设，设定 合适的线性回归模型。
参数估计
采用最小二乘法（OLS）进行参 数估计，得到回归系数的估计值。
模型检验
进行模型的拟合优度检验、方程 的显著性检验以及变量的显著性 检验，以评估模型的解释力和预
测力。
回归结果的分析与解读
经验分享,使用eviews做回归分析
[经验分享] 使用eviews做线性回归分析Glossary:ls(least squares)最小二乘法R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整Adjust R-seqaured()S.E of regression回归标准误差Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间Mean dependent var因变量的均值S.D. dependent var因变量的标准差Akaike info criterion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确）Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确）Prob(F-statistic)相伴概率fitted(拟合值)线性回归的基本假设：1.自变量之间不相关2.随机误差相互独立，且服从期望为0，标准差为σ的正态分布3.样本个数多于参数个数建模方法:ls y c x1 x2 x3 ...x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算，选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。
模型的实际业务含义也有指导意义，比如m1同gdp肯定是相关的。
模型的建立是简单的，复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。
模型检验：1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。
Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p 值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。
2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。
使用eviews做线性回归分析
使用eviews做线性回归分析随着统计学的发展，线性回归分析越来越被广泛应用于数据分析。
Eviews是一种经济数据分析软件，具有强大的数据分析功能和易于使用的界面，可广泛用于数据分析和预测。
本文将介绍使用Eviews进行线性回归分析的基础步骤，以及如何解读结果和提高模型的准确性。
一、数据准备在进行线性回归分析之前，我们需要准备一组数据。
数据可以从各种来源获得，例如国家统计局、经济学文献、互联网数据库等。
在Eviews中，可以使用Excel、SPSS和STATA等软件导入数据。
在导入数据时，必须确保数据格式正确，包括数据类型、数值范围等。
二、建立模型在Eviews中，建立模型的步骤如下：1.打开导入的数据文件，进入“工作文件”界面。
2.选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项，然后在弹出的“Model Specifica tion”对话框中填写相关信息。
此对话框包括四个标签页：变量、样本、选项和高级。
3.在“变量”标签页中，选择研究对象和解释变量，并将它们拖动到相应的框中。
例如，如果我们想研究通货膨胀对GDP的影响，那么GDP应当作为解释变量，通货膨胀率应作为解释变量。
4.在“样本”标签页中，设置分析的时间范围，如开始年份、结束年份、选定的样本或整个样本。
5.在“选项”标签页中，选择所需的估计方法，如OLS、GLS、FGLS等，并指定所需的统计量、弱工具检验、边际效应和预测分析等。
6.在“高级”标签页中，选择是否需要对模型进行修正，如修正异方差、自相关或其他检验结果不好的部分。
7.完成设置后，单击“OK”按钮，Eviews即可自动推导出相应的模型，并显示在“结果”窗口中，在这里可以查看与验证自己的模型结果是否正确等。
三、结果解读1.变量系数：表示自变量的影响程度。
如果系数大于零，则表示该变量与因变量正相关；如果系数小于零，则表示该变量与因变量负相关；如果系数等于零，则表示该变量与因变量之间没有关系。
实验课课件eviews基本操作与一元线性回归
目录
• EViews软件介绍 • EViews基本操作 • 一元线性回归模型 • EViews中进行一元线性回归分析 • 实验结果分析 • 实验总结与展望
EViews软件介绍
01
软件特点
强大的数据处理能力
EViews提供了丰富的数据处理 功能，包括数据导入、清洗、
数据转换
根据需要，可以对数据进 行转换，如对数转换、标 准化等，以适应回归分析 的要求。
建立一元线性回归模型
设定模型
选择一元线性回归模型，并确定 自变量和因变量。
模型诊断
在建立模型之前，需要进行必要的 诊断，如残差图、散点图等，以确 定是否满足线性回归的前提假设。
模型参数估计
使用最小二乘法或其他估计方法， 对模型参数进行估计。
02
输入数据时，需要确保数据的格 式和单位与实际相符，并注意数 据的完整性和准确性。
生成序列
在EViews中，可以通过多种方式生 成序列，如通过数学公式、通过已有 的序列运算、通过其他软件的数据转 换等。
生成序列时，需要确保生成的序列与 实际需求相符，并注意序列的命名和 格式。
数据的图形化表示
在EViews中，可以通过多种方式将数据图形化表示，如绘制散点图、折线图、柱 状图等。
转换和统计分析等。
多种回归分析方法
EViews支持多种回归分析方法 ，如最小二乘法、广义最小二 乘法、最大似然估计法等。
图形化界面
EViews采用图形化界面，操作 简单直观，方便用户进行数据 分析。
灵活的自定义功能
EViews支持用户自定义函数和 程序，扩展性良好。
软件界面
01
02
eviews做回归分析报告
eviews做回归分析报告回归分析是一种常见的统计分析方法，可用于研究变量之间的关系以及预测未来的趋势。
EViews作为一款专业的经济计量软件，提供了强大的回归分析功能，能够帮助研究人员进行回归模型的构建和分析。
首先，我们需要明确回归模型的基本概念。
回归模型用于描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。
在EViews中，我们可以通过以下步骤进行回归分析。
1. 数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。
在EViews中，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。
确保数据的准确性和完整性很重要，因为数据质量会直接影响回归分析的结果。
2. 构建回归模型在EViews中，可以通过菜单栏上的“Proc”选项选择“Estimate”来构建回归模型。
在打开的窗口中，我们可以选择自变量和因变量，并设定模型的形式。
例如，如果我们想建立一个线性回归模型，可以选择“OLS”作为估计方法，并指定自变量和因变量的名称。
3. 模型诊断构建回归模型后，需要进行模型诊断以评估模型的拟合优度和假设检验等指标。
EViews提供了多种模型诊断方法，如残差分析、多重共线性检验和异方差性检验等。
通过这些方法，我们可以评估回归模型的合理性，并对模型进行进一步改进。
4. 结果解释在进行回归分析后，EViews会生成一个回归结果报告，其中包含了模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标。
对于参数估计，我们可以通过解释估计系数的符号和大小来说明自变量与因变量之间的关系。
同时，我们也需要关注显著性检验的结果，以确定模型的统计显著性。
5. 结果导出和呈现最后，我们可以将回归结果导出为表格或图表的形式，以便更好地呈现和解释结果。
在EViews中，我们可以使用菜单栏上的“View”选项选择“Coefficients”或“Residuals”来查看具体的回归系数或残差。
回归分析是一种常用的统计方法，可以帮助研究人员深入理解变量之间的关系，并进行未来的趋势预测。
使用eviews做线性回归分析
模型检验：1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。
Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。
2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。
t分布的自由度为n-p-1,n为样本数，p为系数位置3）DW检验：检验残差序列的自相关性，检验基本假设2（随机误差相互独立）残差：模型计算值与资料实测值之差为残差0<=dw<=dl 残差序列正相关，du<dw<4-du 无自相关，4-dl<dw<=4负相关，若不在以上3个区间则检验失败，无法判断demo中的dw=0.141430 ，dl=1.73369,du=1.7786,所以存在正相关模型评价目的：不同模型中择优1）样本决定系数R-squared及修正的R-squaredR-squared=SSR/SST 表示总离差平方和中由回归方程可以解释部分的比例，比例越大说明回归方程可以解释的部分越多。
Adjust R-seqaured=1-(n-1)/(n-k)(1-R2)2）对数似然值(Log Likelihood,简记为L)残差越小，L越大3）AIC准则AIC= -2L/n+2k/n, 其中L为log likelihood,n为样本总量，k为参数个数。
AIC可认为是反向修正的L，AIC越小说明模型越精确。
4）SC准则SC= -2L/n + k*ln(n)/n用法同AIC非常接近预测forecastroot mean sequared error(RMSE)均方根误差Mean Absolute Error(MAE)平均绝对误差这两个变量取决于因变量的绝对值，MAPE(Mean Abs. Percent Error)平均绝对百分误差，一般的认为MAPE<10则认为预测精度较高Theil Inequality Coefficient（希尔不等系数）值为0-1，越小表示拟合值和真实值差异越小。
eviews--回归分析
5、关闭 Eviews
关闭 Eviews 的方法很多：选择主菜单上的“File”→“Close”;按 ALT-F4 键；单击 Eviews 窗口右上角的关闭按钮；双击 Eviews 窗口左上角等。 Eviews 关闭总是警告和给予机会将那些还没有保存的工作保存到磁盘文件中。
第二部分
案例：
单方程计量经济模型 Eviews 操作
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。
EViews计量经济学实验报告-简单线性回归模型分析
时间地点实验题目简单线性回归模型分析一、实验目的与要求：目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国内生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国内生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二、实验内容根据1978－1997年中国国内生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（一）模型设定为研究中国国内生产总值对财政收入是否有影响，根据1978－1997年中国国内生产总值X 和财政收入Y，如图1：1978－1997年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元）根据以上数据，作财政收入Y 和国内生产总值X 的散点图，如图2：从散点图可以看出，财政收入Y 和国内生产总值X 大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：01i i i Y X u ββ=++（二）估计参数1、双击“Eviews ”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —GDP.xls;2、在EV 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”,出现“Equation Specification ”对话框，选择OLS 估计，输入“y c x ”,点击“OK ”。
即出现回归结果图3：图3. 回归结果Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/10/10 Time: 02:02 Sample: 1978 1997 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 857.8375 67.12578 12.77955 0.0000 X0.1000360.00217246.049100.0000R-squared 0.991583 Mean dependent var 3081.158 Adjusted R-squared 0.991115 S.D. dependent var 2212.591 S.E. of regression 208.5553 Akaike info criterion 13.61293 Sum squared resid 782915.7 Schwarz criterion 13.71250 Log likelihood -134.1293 F-statistic 2120.520 Durbin-Watson stat0.864032 Prob(F-statistic)0.000000参数估计结果为：i Y = 857.8375 + 0.100036i X（67.12578） （0.002172）t =（12.77955） （46.04910）2r =0.991583 F=2120.520 S.E.=208.5553 DW=0.8640323、在“Equation ”框中，点击“Resids ”,出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）.（三）模型检验1、 经济意义检验回归模型为：Y = 857.8375 + 0.100036*X （其中Y 为财政收入，i X 为国内生产总值；）所估计的参数2ˆ =0.100036，说明国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
Eviews数据统计与分析教程5章 基本回归模型OLS估计-普通最小二乘法
选择工作文件窗口工具栏中的“Object”| “New Object”| “Equation”选项，在下图所示的对话框中输入方程变量。
EViews统计分析基础教程
一、普通最小二乘法（OLS）
2.方程对象
EViews5.1提供了8种估计方法： “LS”为最小二乘法； “TSLS”为两阶段最小二乘法； “GMM”为广义矩法； “ARCH”为自回归条件异方差； “BINARY”为二元选择模型，其中包括Logit模型、Probit 模型和极端值模型； “ORDERED”为有序选择模型； “CENSORED”截取回归模型； “COUNT”为计数模型。
五、 线性回归模型的检验
3.异方差性检验
异方差性的后果 ：
当模型出现异方差性时，用OLS（最小二乘估计法）得到的 估计参数将不再有效；变量的显著性检验（t检验）失去意 义；模型不再具有良好的统计性质，并且模型失去了预测 功能。
EViews统计分析基础教程
五、 线性回归模型的检验
4.序列相关检验
方法：
EViews统计分析基础教程
四、 线性回归模型的基本假定
线性回归模型必须满足以下几个基本假定：
假定1：随机误差项u具有0均值和同方差，即 E ( ui ) = 0 i=1，2，…，n Var ( ui ) = σ2 i=1，2，…，n 其中，E表示均值，也称为期望，在这里随机误差项u的 均值为0。Var表示随机误差项u的方差，对于每一个样本 点i，即在i=1，2，…，n的每一个数值上，解释变量y对 被解释变量x的条件分布具有相同的方差。当这一假定条 件不成立是，称该回归模型存在异方差问题。
EViews统计分析基础教程
四、 线性回归模型的基本假定
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面板数据回归分析步骤2篇
eviews面板数据回归分析步骤2篇eviews 面板数据回归分析步骤eviews 是一款经济学数据分析软件，非常适合进行面板数据回归分析。
本文将介绍 eviews 的面板数据回归分析步骤，以及一些常见的面板数据回归模型。
步骤一：导入数据在 eviews 中导入数据非常简单。
首先，打开 eviews软件，然后单击菜单栏中的 File（文件）并选择 Open（打开）。
在弹出的对话框中选择要导入的数据文件，并选择“workfile”作为数据格式。
在下一步中，选择“Panel Data”选项并点击“Next”。
接下来，选择数据类型和变量。
最后，选择导入数据的时间和交叉板块。
单击“Finish”完成数据导入。
步骤二：定义面板数据对象在导入数据后，需要定义面板数据对象。
在 eviews 软件中，单击“Object”并选择“New Object”选项。
在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。
在弹出的对话框中，为面板数据对象取一个名称并单击“OK”。
步骤三：运行面板数据回归模型在 eviews 中运行面板数据回归模型非常简单。
首先，单击菜单栏中的“Quick”并单击“Estimate”选项。
在出现的对话框中，选择要运行的面板数据回归模型。
例如，选择Feasible GLS（可行广义最小二乘估计）或Fixed Effects（固定效应）模型。
在下一步中，选择要运行的变量并单击“OK”。
步骤四：绘制面板数据图形在运行面板数据回归模型后，可以绘制面板数据图形。
在 eviews 中，单击“View”并选择“Graphs”选项。
在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。
接下来，在出现的对话框中选择要绘制的图形类型，例如线性图或散点图。
单击“OK”完成绘图。
常见的面板数据回归模型1. 固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据回归模型，用于捕捉不同个体之间固定效应的异质性。
该模型的最基本形式为：Y i,t = α i + βX i,t + ε i,t在该公式中，Y i,t 表示第 i 个个体在时间 t 的取值，α i 是第 i 个个体的固定效应，β 是回归系数，X i,t 是解释变量，ε i,t 是误差项。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
《计量经济学》上机指导手册一
目录
§1.1 实验介绍 (2)
1.1.1 上机实验名称 (2)
1.1.2 实验目的 (2)
1.1.3 实验要求 (2)
1.1.4 数据资料 (2)
§1.2 EViews基本操作 (3)
1.2.1 建立工作文件和对象 (3)
1.2.2 数据基本处理 (4)
1.2.3 绘制图形 (5)
§1.3 简单线性回归分析 (6)
1.3.1 建立Eviews文件 (6)
1.3.2 进行相关性分析 (6)
1.3.3 模型建立和参数估计 (7)
1.3.4 模型预测 (8)
§1.1 实验介绍
1.1.1 上机实验名称
EViews数据分析基础
1.1.2 实验目的
通过实例操作了解
（1）EViews窗口介绍
（2）工作文件基础
（3）工作对象基础
（4）数据处理
（5）绘制图形
1.1.3 实验要求
根据实验数据，完成实验报告。
对于已经完成的工作，请自我测评。
将完成要求的标题标成蓝色，未完成的标成红色。
例如：
1.1.4 数据资料
（1）1995年至2005年我国某地区的GDP和固定资产投资额K，见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》中《GDP and K》。
（2）美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出（CS）和人均可支配收入（INC）有关数据见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》
中《CS and INC》。
§1.2 EViews 基本操作
1995年至2005年我国某地区的GDP 和固定资产投资额K ，见《14-15-1 EViews 上机数据 1.xls 》中《GDP and K 》。
根据数据资料完成下列任务。
1.2.1 建立工作文件和对象
（1）创建一个新的工作文件
主菜单file/new/workfile ，选择数据类型Dated-regular frequency 。
在Dated-regular frequency 下选择时间频率为年，start:1995，end:2005。
可以在Name （optional ）中的WF 格命名工作文件及在Page 格命名页面。
（2）建立工作对象
打开工作文件，在工作文件窗口激活状态下，在Eviews 主窗口的菜单中或者工作文件的工具栏中选择object/new object ，选择series 。
同时，在name of object 中给序列命名为GDP 。
同样的方法，创建并命名序列K 。
在工作文件界面双击序列名称可以打开序列窗口，是电子表格（spreadsheet ）的形式。
可以对View 、Proc 、object 、print 、name 、freeze 、edit+/-、smpl+/-、label+/-、wide+/-、title 、genr 等功能键进行认知，重点学习View/label 及
object
下的功能。
（3）存储工作对象
在主菜单file/new/database 建立数据库。
在对象界面object/store to DB ，存储序列GDP 和K 至新建数据库。
（4）存储工作文件
在工作文件窗口file/save ，在对话框中选择double precision （双精度保存），命名，存储。
1.2.2 数据基本处理
（1）数据输入
试用外部文件调入方法将数据GDP 和K 读入工作对象。
方法1：主菜单file/import/read text-lotus-excel
方法2：工作文件工具栏proc/import/read text-lotus-excel
请根据操作过程填写下表。
（2）生成新序列
Eviews主菜单选择quick/generate series，或文件窗口工具栏中的Genr按钮，在弹出对话框中定义新序列方程：p=log(GDP)，取自然对数差分之差生成新序列人r。
同样的方法生成q=log(K)。
（3）创建序列组
方法一：工作文件窗口工具栏中objects/new object，在type of object中选择Group，并命名。
单击OK形成新序列组。
方法二：在命令窗口输入命令格式生成序列组：Group 序列组名称序列1 序列2 ……
1.2.3 绘制图形
（1）根据绘制GDP和K的散点图。
Eviews主菜单quick/graph/scatter。
（2）冻结图形。
使用Freeze功能键冻结所绘制的图形。
（3）给图形添加文本。
使用add text功能键给图形添加名称。
（4）给图形添加阴影。
使用line/shade功能键，任选连续两年设置阴影。
（5）将完成的图形合并到本文档中。
选择Eviews主菜单的edit/copy命令，选择对话框中的use color in metafile，单击OK，将对象图形复制到剪切板上，在转换到本文件，粘贴在word文档中。
贴图处：
§1.3 简单线性回归分析
美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出（CS）和人均可支配收入（INC）有关数据见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》中《CS and INC》。
宏观经济中的消费理论认为，人均消费支出CS和人均可支配收入之间有较强的线性关系。
因此建立消费模型如下：
CC=C C+C C∗CCC+C
请利用资料2完成下列任务。
1.3.1 建立Eviews文件
参见数据的EXCEL文件，建立工作文件和工作对象，并导入数据。
1.3.2 进行相关性分析
（1）计算相关系数
在序列组窗口工具栏中，选取view/covariance analysis，选取covariance 和correlation。
将粘贴显示结果的窗口在下方，并解释covariance协方差和correlation相关性的结果。
贴图处：
协方差是用来度量两个变量之间“协同变异”大小的总体参数，即二个变量相互影响大小的参数，协方差的绝对值越大，两个变量相互影响越大。
CS和INC 互相影响很大。
CS与INC的相关系数为0.999732，说明两者为正相关，有很强的线性相关性。
（2）绘制散点图
贴图处：
1.3.3 模型建立和参数估计
（1）建立模型
在组文件窗口，选择proc/make equation.
在窗口输入：CS C INC
请粘贴equation estimation窗口的截图
（2）得出估计结果
在（1）的操作后，点击OK，可以得到方程的估计结果。
请粘贴你计算得到的估计结果截图。
根据你的计算结果，写出方程式，并在方程下方标注上可绝系数和t检验值。
CS = -30.2363297873 + 0.2*INC
CS=-30.23633+0.926281INC
可决系数为0.926281
在回归方程的窗口工具栏中，选择view/presentations，可以核对你所写出的回归方程。
（3）actual, fitted, residual的命令操作
在回归方程的窗口工具栏中，选择view/actual, fitted, residual/ actual, fitted, residual table，可以得到实际值、拟合值和残差的表格。
Residual plot 列显示残差序列图，其中虚线表示置信带。
同一窗口中，选择view/actual, fitted, residual/ actual, fitted, residual graph，可以得到实际值、拟合值和残差的折线图。
请将折线图粘贴在下方，并分析下这个图。
1.3.4 模型预测
（1）修改数据围
在工作文件窗口，选定CS和INC组成的组，在工具栏选取proc/restructure/resize current page，在弹出窗口修改end date至1997Q1。
请截图：
（2）补充INC数据
在序列INC中，补充1996Q2，1996Q3，1996Q4，1997Q1数据分别为5500，5550，5600，5680。
（3）开始预测
回到估计方程窗口，选择forecast，补充S.E.名称为csse，点击确定。
将消费函数模型预测结果和图粘贴在下方。