eviews统计分析报告
eview 报告分析
F检验的假设、对F值的判断、对F值的概率值的判断。
T检验的假设、对t值的判断、对t值的概率值的判断。
1、Y：社会消费总额X2：国民生产总值X3：城乡储蓄X4：农民人均收入Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/15/10 Time: 21:33Sample: 1994 2005Included observations: 12Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C -231.7988 1139.887 -0.203353 0.8439X2 0.217218 0.053746 4.041582 0.0037X3 -0.023855 0.148371 -0.160777 0.8763X4 5.774893 3.066526 1.883203 0.0964R-squared 0.998370 Mean dependent var 10516.91 Adjusted R-squared 0.997759 S.D. dependent var 6729.635 S.E. of regression 318.5755 Akaike info criterion 14.62680 Sum squared resid 811922.8 Schwarz criterion 14.78843 Log likelihood -83.76079 F-statistic 1633.508 Durbin-Watson stat 1.823503 Prob(F-statistic) 0.000000（1）、根据T检验，分析哪些解释变量X对被解释变量Y有影响；在t检验中，我们设立原假设0:0iHβ= ()1i k≤≤和对立假设1:0iHβ≠。
根据上面的EVIEWS输出结果，可以看出：1、常数项C、X3、X4的t值较小，且其概率值P>0.05，因此，我们接受原假设0:0iHβ=，即认为常数项C、X3的系数、X4的系数为0，即常数项、城乡储蓄、农民人均收入对被解释变量Y（社会消费总额）无显著影响。
《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软件实验报告
┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊分析国内生产总值与最终消费的关系一、研究的目的要求由于消费是所有经济行为有效实现的最终环节,唯有消费需求的不断上升才有经济增长的持久拉动力有经济增长的持久拉动力..而居民的消费水平在很大程度上又受整体经济状况的影响影响..国内生产总值是用于衡量一国总收入的一种整体经济指标,经济扩张时期经济扩张时期,,居民收入稳定居民收入稳定,GDP ,GDP 也高也高,,居民用于消费的支出较多居民用于消费的支出较多,,消费水平较高消费水平较高;;反之反之,,经济收缩时,收入下降收入下降,GDP ,GDP 也低也低,,用于消费的支出较少用于消费的支出较少,,消费水平随之下降消费水平随之下降..改革开放以来改革开放以来,,我国的GDP 不断增长的同时不断增长的同时,,人民的物质生活也在不断提高人民的物质生活也在不断提高..研究国内生产总值与最终消费的数量关系，对于探寻最终消费增长的规律性，预测最终消费的发展趋势有重大意义。
势有重大意义。
二、模型设定为了分析国内生产总值对消费的推动作用，选择中国国民最终消费为被解释变量（用Y 表示），选择中国国内生产总值为解释变量（用X 表示）。
搜集到以下数据。
数据。
中国国民收入与最终消费（单位：亿元）中国国民收入与最终消费（单位：亿元）年份年份 国内国内生产总值（亿元）元） 最终消费 年份年份国内生产国内生产总值（亿元）最终消费最终消费X Y X Y1978 3624.1 2239.1 1995 58478.1 36748.2 1979 4038.2 2633.7 1996 67884.6 43919.5 1980 4517.8 3007.9 1997 74462.6 48140.6 1981 4862.4 3361.5 1998 78345.2 51588.2 1982 5294.7 3714.8 1999 82067.5 55636.9 1983 5934.5 4126.4 2000 89468.1 61516 1984 7171 4846.3 2001 97314.8 66878.3 1985 8964.4 5986.3 2002 104790.6 71691.2 1986 1986 10202.2 10202.2 6821.8 2003 135822.8 77449.5 1987 1987 11962.5 11962.5 7804.62004 159878.3 87032.9 1988 1988 14928.3 14928.3 9839.52005 183217.4 97822.7┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 装 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊1989 1989 16909.2 16909.2 16909.2 11164.2 11164.2 2006 211923.5110595.31990 1990 18547.9 18547.9 18547.9 12090.5 12090.52007 249529.9 128444.6 1991 1991 21617.8 21617.8 21617.8 14091.9 14091.9 2008 316228.8 149000 1992 1992 26638.1 26638.1 26638.1 17203.3 17203.3 2009343464.7 176060.31993 1993 34634.4 34634.4 34634.4 21899.9 21899.9 2010 397983 148447.7 1994 1994 46759.4 46759.4 46759.4 29242.2 29242.2 29242.2为了分析居民最终消费（为了分析居民最终消费（Y Y ）和国内生产总值（）和国内生产总值（X X ）的关系，根据上表做如下散点图：点图：从散点图可以看出最终消费和国内生产总值大体呈现为线性关系，为分析中国居民最终消费水平随国民总收入变动的数量规律性，可建立如下简单回归模型：型：三、估计参数利用EViews 做简单线性回归分析的结果如下图所示：做简单线性回归分析的结果如下图所示：┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊┊装┊ ┊ ┊ ┊ ┊订 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ 线 ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊ ┊可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为可用规范的形式将参数估计和检验的结果写为ttXY454948.007.17662ˆ+=（2377.4702377.470））(0.017318)t= (3.222798) (26.27036) 33317.1690957012.02===nFR。
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作业报告国内生产总值的影响因素分析
国内生产总值的影响因素分析本文研究国内生产总值（Y）的影响因素，选取了居民消费（X1）、能源消费总量（X2）、进出口总额（X3）、研究与试验发展经费支出(亿元)（X4）作为备选的影响因素，考虑到这几个变量的量级比较大，在进行回归分析时，将其进行对数化处理。
1.描述性统计变量均值中位数最大值最小值标准差偏度峰度LNY 12.86926 13.01351 13.83137 11.61605 0.735265 -0.331551 1.770076 LNX1 11.90659 11.95283 12.86667 10.82903 0.694463 -0.108624 1.640711 LNX2 12.71945 12.83097 13.11836 11.9547 0.354575 -0.864171 2.603336 LNX3 12.04816 12.29397 12.68298 10.64979 0.604899 -1.046877 3.002632 LNX4 8.759079 8.966104 10.10206 6.949367 1.011978 -0.37255 1.8154942.回归结果通过eviews8进行回归分析，结果见下表：从经济意义检验来看，各解释变量对被解释变量应该表现为正向影响，而LNX2的系数为负，这显然无法通过经济意义检验，这可能存在多重共线性。
从拟合优度检验来看，其拟合优度为0.9993，接近于1，表明这些解释变量能够解释99.93%的被解释变量的变化，而且调整后的拟合优度为0.9991，拟合效果非常好。
从统计检验来看，LNX1和LNX4系数的t检验对应的p值小于1%，即在1%的显著水平下，两变量对LNY有显著的影响，考虑到系数为正数，两变量对LNY表现为显著的正向影响，面LNX2和LNX3则无法通过10%的显著性t检验，这表明两者对LNY无显著影响，当然这有可能是因为多重共线性的问题。
计量经济学eviews报告
计量经济学eviews报告在经济学研究中，计量经济学是一个重要的分支领域，它利用数理统计和经济理论方法，对经济现象进行定量分析和预测。
而在进行计量经济学研究时，经济学家们通常会使用eviews软件来进行数据处理和分析。
本报告将对eviews软件在计量经济学研究中的应用进行介绍和分析。
首先，eviews软件作为一款专业的计量经济学软件，具有强大的数据处理和分析功能。
它可以对各种类型的经济数据进行处理，包括时间序列数据、截面数据和面板数据等。
同时，eviews还提供了丰富的统计分析工具，如回归分析、时间序列分析、方差分析等，可以帮助经济学家们快速准确地进行数据分析和模型建立。
其次，eviews软件在计量经济学研究中的应用非常广泛。
在实证研究中，经济学家们通常会使用eviews来进行数据的导入和清洗，然后进行相关的计量分析。
例如，他们可以利用eviews进行回归分析，来探讨不同经济变量之间的关系；也可以利用eviews进行时间序列分析，来预测未来的经济走势。
总之，eviews为经济学家们提供了一个强大的工具，帮助他们更好地进行计量经济学研究。
另外，eviews软件还具有友好的用户界面和丰富的图表展示功能，使得经济学家们可以直观地呈现研究结果。
他们可以通过eviews生成各种统计图表，如散点图、折线图、柱状图等，直观地展示数据之间的关系和变化趋势。
这些图表不仅可以帮助经济学家们更好地理解数据，还可以用于学术论文和研究报告的展示。
总之，eviews软件在计量经济学研究中发挥着重要的作用，它为经济学家们提供了强大的数据处理和分析工具，帮助他们更好地进行实证研究。
未来，随着计量经济学研究的深入发展，相信eviews软件将会继续发挥重要作用，为经济学研究提供更多的便利和支持。
eviews做回归分析报告
eviews做回归分析报告回归分析是一种常用的统计分析方法，通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。
EViews是一种专业的统计软件，可以使用它来进行回归分析并生成相应的分析报告。
下面是使用EViews进行回归分析报告的详细步骤：1. 导入数据：使用EViews打开数据文件，确保数据文件包含自变量和因变量的数据。
2. 创建回归方程：选择菜单栏中的“Quick/Estimate Equation”或者在工具栏中点击“Estimate Equation”按钮来创建一个回归方程。
在弹出的对话框中选择自变量和因变量，可以选择更多的选项来调整回归模型的设定。
3. 进行回归分析：点击对话框中的“OK”按钮，EViews将会进行回归分析并显示回归模型的估计结果。
在结果窗口中，你可以查看模型的拟合统计量、系数估计值、标准误差等信息。
4. 诊断检验：在结果窗口中，EViews会给出一些诊断检验的结果，如残差的正态性检验、异方差性检验等。
你可以根据这些检验结果来进一步判断回归模型的合理性。
5. 绘制图表：EViews提供了丰富的绘图功能，你可以在结果窗口中选择需要的图表类型，如散点图、回归方程图等。
6. 生成报告：最后，你可以将回归分析的结果和图表导出为报告文件。
在EViews中，你可以选择“File/Export/Report…”选项来将分析结果导出为报告文件。
你可以选择不同的格式，如Word、Excel等。
以上是使用EViews进行回归分析报告的基本步骤。
当然，在具体的应用中，你可能需要根据具体的研究问题进行更加详细和复杂的分析。
EViews提供了丰富的功能和命令，可以帮助你进行更深入的回归分析。
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图像及结果分析报告
EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学eviews实验报告计量经济学Eviews实验报告引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用统计学和数学方法来分析经济现象，并建立经济模型来预测和解释经济变量之间的关系。
Eviews是一种流行的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于经济学研究和实证分析。
一、数据收集与处理在进行计量经济学实验之前，首先需要收集相关的经济数据。
这些数据可以来自于各种来源，如经济统计局、金融机构或者自行收集。
然后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。
二、描述性统计分析描述性统计分析是计量经济学中的第一步，它通过计算数据的均值、方差、相关系数等统计量来描述数据的基本特征。
在Eviews中，我们可以使用各种命令和函数来进行描述性统计分析，比如mean、var、cor等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的分布和变化情况有一个初步的了解。
三、回归分析回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
在Eviews中，我们可以使用OLS（Ordinary Least Squares）命令来进行回归分析。
首先，我们需要选择一个合适的回归模型，然后通过最小二乘法估计模型的参数。
通过回归分析，我们可以得到模型的拟合优度、参数估计值和统计显著性等信息，从而判断变量之间的关系和影响程度。
四、模型诊断与改进在进行回归分析之后，我们需要对模型进行诊断和改进。
模型诊断主要包括残差分析、异方差性检验和多重共线性检验等。
在Eviews中，我们可以使用DW （Durbin-Watson）统计量来检验残差的自相关性，使用Breusch-Godfrey检验来检验异方差性，使用VIF（Variance Inflation Factor）来检验多重共线性。
如果模型存在问题，我们可以通过引入其他变量、转换变量或者使用其他的回归方法来改进模型。
eviews实验报告
eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一款经济学和金融学领域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功能。
本实验报告将通过一个实例来展示EViews在经济分析中的应用。
实验目的：本实验旨在通过EViews软件对某国家的经济数据进行分析，以探索其经济发展的趋势和特点，并构建合适的经济模型，以期对未来的经济走势进行预测。
实验步骤：1. 数据收集与导入首先，我们需要收集某国家的经济数据，如GDP、通货膨胀率、失业率等。
这些数据可以从官方统计机构或相关研究机构获取。
然后，我们将这些数据导入EViews软件中，以便进行后续的数据分析和建模。
2. 数据预处理与可视化在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和数据平滑等。
EViews提供了丰富的数据处理工具，如插值法、平滑算法等，可以帮助我们更好地处理数据。
同时，我们还可以利用EViews的可视化功能，绘制出各个经济指标的趋势图和相关性分析图，以便更好地理解数据。
3. 统计分析与模型建立在对数据进行预处理和可视化之后，我们可以进行统计分析，探索各个经济指标之间的关系。
EViews提供了多种统计方法，如相关性分析、回归分析等，可以帮助我们发现变量之间的关联性。
基于统计分析的结果，我们可以构建合适的经济模型，如VAR模型、ARIMA模型等，以期对未来的经济走势进行预测。
4. 模型评估与优化构建经济模型后，我们需要对模型进行评估和优化，以提高其预测准确性。
EViews提供了多种模型评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，可以帮助我们评估模型的拟合效果。
如果模型的预测效果不理想，我们可以通过调整模型参数或选择不同的模型结构来优化模型。
5. 经济预测与政策建议在模型评估和优化之后，我们可以利用经济模型对未来的经济走势进行预测。
基于预测结果，我们可以提出相应的经济政策建议，以帮助决策者制定合理的经济政策。
eviews实验报告
eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一种广泛应用于经济学和金融学领域的计量经济学软件，它提供了一套强大的数据分析和建模工具。
本实验报告将通过一个实际案例，展示EViews 在经济数据分析中的应用。
数据收集与导入：首先，我们需要收集与我们研究主题相关的数据。
在本实验中，我们将以中国GDP和失业率数据为例。
我们可以通过EViews的数据导入功能将这些数据导入到软件中。
这样，我们就可以在EViews中对这些数据进行分析。
数据描述与可视化：在导入数据后，我们可以使用EViews的数据描述和可视化功能来了解数据的基本特征。
我们可以查看数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值和最大值等。
此外，我们还可以通过绘制折线图、散点图和直方图等图表来更好地理解数据的分布和趋势。
时间序列分析：EViews在时间序列分析方面具有强大的功能。
我们可以使用EViews中的自回归移动平均模型（ARMA）来对时间序列数据进行建模和预测。
通过对中国GDP数据进行ARMA建模，我们可以获得一个模型，该模型可以用来预测未来的GDP值。
面板数据分析：除了时间序列分析，EViews还支持面板数据分析。
面板数据是一种同时包含多个个体和多个时间点观测的数据类型。
通过EViews的面板数据分析功能，我们可以对个体和时间的固定效应进行建模和分析。
例如，我们可以使用面板数据分析功能来研究不同城市之间的失业率差异，并探索与失业率相关的因素。
计量经济模型估计：EViews还提供了一系列计量经济模型的估计方法，包括最小二乘法、广义矩估计和极大似然估计等。
我们可以使用这些方法来估计经济模型的参数。
例如，我们可以使用EViews的OLS（Ordinary Least Squares）方法来估计一个简单的线性回归模型，以研究GDP与失业率之间的关系。
假设检验与模型诊断：在进行计量经济分析时，假设检验和模型诊断是非常重要的步骤。
EViews提供了一系列假设检验和模型诊断的工具。
计量经济学eviews实验报告
大连海事大学实验报告Array实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况2008年2391287072009年2596395142010年30567109192011年36018131342012年39544146992013年43320161902014年4661217806（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000R-squared0.996528Mean dependentvar7351.300Adjusted R-squared0.996335S.D. dependentvar4828.765S.E. of regression292.3118Akaike infocriterion14.28816Sum squared resid1538032.Schwarz criterion14.38773Log likelihood-140.8816Hannan-Quinncriter.14.30760F-statistic5166.811Durbin-Watsonstat0.403709Prob(F-statistic)0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = 691.0225+0.352770* X其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
计量经济学eviews实验报告精编版
计量经济学eviews实验报告精编版本次实验使用eviews软件对美国经济数据进行了分析，并得出了一些有意义的结果。
1. 数据描述本次实验使用的数据为美国1980年至2019年的季度数据，共157个观测值，包括GDP、消费支出、投资支出等各项经济指标。
其中，GDP为本次实验的因变量。
2. 模型构建首先进行ADF单位根检验，结果表明GDP序列是平稳的。
接下来采用OLS回归模型，将GDP作为因变量，其他各项经济指标作为自变量进行拟合。
经过模型诊断，发现模型的残差序列是平稳的，符合模型假设条件。
拟合结果如下所示：$$GDP_t=0.231+ 0.719CON_t+0.182INV_t+0.056NX_t$$其中，$CON_t$代表消费支出，$INV_t$代表投资支出，$NX_t$代表净出口额。
3. 模型分析经过t检验和F检验，发现所有自变量的系数均显著不为0，说明消费支出、投资支出和净出口额都对GDP有显著的影响。
同时，模型的拟合结果$R^2$值为0.976，说明该模型的拟合效果很好。
从系数估计结果可以看出，消费支出对GDP的影响最大，其次是投资支出，净出口额的影响较小。
这与我们平常的经验也是相符的，因为消费支出是经济活动中最重要的部分，对GDP的拉动作用最大。
为了更直观地观察各项经济指标对GDP的影响，我们计算了它们的弹性系数，如下表所示：| 变量 | 系数 | 弹性系数 || ---- | ---- | -------- || CON | 0.719 | 0.871 || INV | 0.182 | 0.220 || NX | 0.056 | 0.068 |通过计算得出，每当消费支出增加1%，GDP就会增加0.871%。
而投资支出和净出口额的影响要小得多，每当它们增加1%，GDP仅会分别增加0.220%和0.068%。
4. 模型预测通过上述模型，我们可以预测未来几年的GDP走势。
假设未来两年的消费支出、投资支出和净出口额与历史数据相同，根据模型可以得出未来两年的GDP预测值如下所示：结合实际情况，我们可以根据预测结果进一步进行经济政策调整，达到更好的经济效益。
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的一个重要分支，它运用数学和统计学方法对经济现象进行定量分析和预测。
EViews是一种强大的计量经济学软件，它提供了丰富的数据处理、统计分析和模型建立功能，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告旨在通过使用EViews软件，对某一经济现象进行实证研究，从而展示EViews在计量经济学中的应用和价值。
数据收集与预处理：本实验选择了中国GDP和CPI数据作为研究对象，数据来源于国家统计局。
首先，我们从国家统计局的官方网站上下载了相应的数据集，并导入到EViews中。
然后，我们对数据进行了初步的预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据平滑等。
通过这些步骤，我们得到了一份完整、可靠的数据集，为后续的分析和建模打下了基础。
描述性统计与数据可视化：在进行进一步的分析之前，我们首先对数据进行了描述性统计和数据可视化。
通过EViews的统计功能，我们计算了GDP和CPI的均值、标准差、最大值和最小值等统计指标，以及相关系数和协方差等相关指标。
同时，我们还使用EViews的绘图功能，绘制了GDP和CPI的时间序列图、散点图和直方图等。
这些统计和图表可以直观地展示数据的分布和变化趋势，为后续的模型分析提供参考。
时间序列分析：在进行时间序列分析时，我们首先对GDP和CPI数据进行平稳性检验。
通过EViews的单位根检验和ADF检验，我们发现GDP和CPI序列都是非平稳的，即存在单位根。
为了消除非平稳性，我们对数据进行了差分处理。
通过一阶差分，我们得到了平稳的GDP和CPI序列。
接下来，我们对平稳序列进行了自相关和偏自相关分析，以确定合适的ARIMA模型。
通过EViews的自相关函数和偏自相关函数图，我们发现GDP序列可以拟合为ARIMA(1,1,0)模型，而CPI序列可以拟合为ARIMA(0,1,1)模型。
回归分析与模型评估：在进行回归分析时，我们选择了GDP作为因变量，CPI作为自变量，建立了线性回归模型。
eviews统计分析报告
姓名：刘金玉学院：经济管理学院学号：20121002942指导教师：李奇明日期：2014年12月14日基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列模型构建与预测1、选题背景改革开放以来,中国的经济得到飞速发展。
1978年至今,中国GDP年均增长超过9%。
中国的经济实力明显增强。
2001年GDP超过1.1万亿美元,排名升到世界第六位。
外汇储备已达2500亿美元。
市场在资源配置中已经明显地发挥基础性作用。
公有、私有、外资等多种所有制经济共同发展的格局基本形成。
宏观调控体系初步建立。
我国社会生产力、综合国力、年1983 543.27 7.30% 1995 3671.41 22.74% 2007 16386 22.65% 1984 670.97 23.51% 1996 4310.98 17.42% 2008 19858 21.19% 1985 800.69 19.33% 1997 4883.8 13.29% 2009 22677 14.20% 1986 881.61 10.11% 1998 5287.03 8.26% 2010 27906 23.06% 1987 1018.42 15.52% 1999 5452.46 3.13% 2011 34197.27 22.54% 1988 1215.93 19.39% 2000 6293.41 15.42% 2012 38572.33 12.79% 1989 1373.22 12.94% 2001 6866.99 9.11% 2013 42612.7 10.47%2、数据准备首先我们对数据进行预处理，建立工作文件并导入数据如图1：图1图中year代表年份，per GDP代表湖北省的人均GDP。
导入数据后我们根据时间和人均GDP绘制时序图，选择序列然后点Quick，选择Scatter，或者XYline ；绘制完成后后可以双击图片对其进行修饰。
绘制图形如图2：图2由图2我们不难看出，根据描点，湖北省的人均GDP基本在时间上呈一种指数增长。
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。
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统计分析报告基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列模型构建与预测姓名：刘金玉学院：经济管理学院学号：20121002942指导教师：李奇明页脚内容1日期：2014年12月14日页脚内容2基于eviews软件的湖北省人均GDP时间序列模型构建与预测1、选题背景改革开放以来,中国的经济得到飞速发展。
1978年至今,中国GDP年均增长超过9%。
中国的经济实力明显增强。
2001年GDP超过1.1万亿美元,排名升到世界第六位。
外汇储备已达2500亿美元。
市场在资源配置中已经明显地发挥基础性作用。
公有、私有、外资等多种所有制经济共同发展的格局基本形成。
宏观调控体系初步建立。
我国社会生产力、综合国力、地区发展、产业升级、所有制结构、商品供求等指标均反映出我国经济运行质量良好,为实现第三步战略。
在全国的经济飞速发展的大环境下，各省GDP的增长也是最能反映其经济发展状况的指标。
而人均GDP 是最能体现一个省的经济实力、发展水平和生活水准的综合性指标，它不仅考虑了经济总量的大小，而且结合了人口多少的因素，在国际上被广泛用于评价和比较一个地区经济发展水平。
尤其是我们这样的人口大国，用这一指标反映经济增长和发展情况更加准确、深刻和富有现实意义。
深入分析这一指标对于反映我国经济发展历程、探讨增长规律、研究波动状况，制定相应的宏观调控政策有着十分重要的意义。
本文是以湖北省人均GDP作为研究对象。
湖北省人均GDP的增长速度在上世纪90年代增长率有下滑的趋势（见表1）。
进入21世纪，继东部沿海地区先发展起来，并涌现出环渤海、长三角、珠三角等城市群，以及中共中央提出“西部大开发”的战略后，中部地区成了“被遗忘的区域”，中部地区经济发展严重滞后于东部沿海地区，为此，中共中央提出了“中部崛起”的重大战略决策。
自2004年提出“中部崛起”的重要战略构思后，山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西六个省都依托自己的资源和地理优势来扩大地区竞争力，湖北省尤为突出。
那么，研究湖北省人均GDP的统计规律性和变动趋势，对于了解湖北省的经济增长规律以及地方政策的制定有特别重要的意义。
因此本文试图以湖北省1978-2013年人均GDP历史数据为样本，通过ARMA 模型对样本进行统计分析，以揭示湖北省人均GDP 变化的内在规律性，建立计量经济模型，并在此基础上进行短期外推预测，作为湖北未来几年经济发展的重要参考依据。
页脚内容3表一湖北省·1978年-2013年的人均GDP页脚内容419871018.4215.52%19995452.46 3.13%201134197.2722.54% 19881215.9319.39%20006293.4115.42%201238572.3312.79% 19891373.2212.94%20016866.999.11%201342612.710.47% 2、数据准备首先我们对数据进行预处理，建立工作文件并导入数据如图1：图1页脚内容5图中year代表年份，per GDP代表湖北省的人均GDP。
导入数据后我们根据时间和人均GDP绘制时序图，选择序列然后点Quick，选择Scatter，或者XYline ；绘制完成后后可以双击图片对其进行修饰。
绘制图形如图2：图2由图2我们不难看出，根据描点，湖北省的人均GDP基本在时间上呈一种指数增长。
3、平稳性检验我们绘制了人均gdp的散点图，发现人均gdp随着时间的推移在不断增长页脚内容6图3由图3的序列的相关分析结果可以看出：（1）自相关系数波动较大。
从上述样本相关函数图，可以看到湖北省的人均GDP是缓慢的递减趋于零的，并随着时间的推移，在0附近波动并呈发散趋势。
所以，通过湖北省人均GDP的样本相关图，可初步判定该时间序列非平稳。
（2）观察第五列的Q 统计量和第六列它对应的P值：H0：X的1期，2期……k期的自相关系数均等于0 ；H1：自相关系数中至少有一个不等于0 。
页脚内容7图中结果显示，P值在95%的显著性水平下,都小于0.01，所以拒绝原假设, 即序列是非白噪声序列，序列值之间彼此之间有关联, 所以说过去的行为对将来的发展有影响。
为了验证我对这组数据是非平稳的初步猜想，下面我对其进行了单位根（ADF）检验，单位根检验是为了检验序列中是否存在单位根，因为存在单位根过程就不平稳，序列也就是非平稳时间序列，会使回归分析中存在伪回归。
结果如图4由图4可知，ADF的t统计量为4.37，比10%的置信水平下的t值还要大，由此我们可以确定人均gdp 的时间序列是非平稳序列。
页脚内容84、数据平稳化由上面结果可以得出，湖北省自改革开放至今的人均gdp的时间序列是不平稳的，存在波动，结合图2的时间序列散点图，我们不难发现gdp对于时间序列有着指数的趋势，使序列不平稳，下面为了方便分析，我们利用差分法将其变为平稳序列。
一阶差分结果如表二，表二描述了数据进行一阶差分后的结果，图5是我们利用eviews做出来关于一阶差分的结果序列图，根据图和数据初步猜测序列依旧非平稳。
经过对一阶差分结果再次进行ADF检验，检验结果如图6，ADF的t统计量为1.857，比10%的置信水平下的t值还要大，由此我们可以确定经过一阶差分的人均gdp的时间序列是非平稳序列。
表二一阶差分结果页脚内容91984127.70001995680.080020061806.0001985129.72001996639.570020073026.000 198680.920001997572.820020083472.000 1987136.81001998403.230020092819.000 1988197.51001999165.430020105229.000图5页脚内容10图6上面已经验证经过一阶差分的人均GDP时间序列依旧是非平稳的，我们仍然无法用ARMA模型来分析与预测，我们接着对人均GDP进行二阶差分,二阶差分输出结果如表三，表三描述了数据进行二阶差分后的结果，图7是我们利用eviews做出来关于二阶差分的结果序列图，根据图和数据初步猜测序列平稳。
经过对二阶差分结果再次进行ADF检验，检验结果如图8，ADF的t统计量为-2.607，比1%的置信水平下的t值要大，但是小于5%下的水平，此时的t统计量相对于一阶差分来说更加显著，在5%的显著水平下我们认为原关于湖北省GDP的时间序列经过二阶差分变换可以成为平稳序列，这种由非平稳序列经过差分变成的平稳序列，则我们称之为差分平稳序列，差分平稳序列我们就可以使用A ARIM模型进行拟合。
表三二阶差分结果页脚内容11页脚内容12图7图85、模型构建ARMA模型的识别与定阶可以通过样本的自相关与偏自相关函数的观察获得,例如:AR(p)模型自相关函数页脚内容13拖尾,偏自相关函数p步截尾;MA(q)模型自相关函数q步截尾,偏自相关函数拖尾;而ARMA模型的自相关函数与偏自相关函数都具有拖尾性。
图9序列D（GDP，2）的AC与PAC见图9。
由图9可看到ACF与PACF都基本控制在两个标准差范围之内，可认为该序列在零轴附近波动，具有短期相关性，同时根据我们之前所做的分析已证实湖北省人均GDP 是平稳随机序列。
样本的自相关函数和偏自相关函数基本上出现逐步衰减态势，二者都呈现一定的拖尾特性。
从图9可大致考虑p=0、q=5，偏自相关拖尾、自相关5步截尾，建立ARIMA （0,2,5）模型。
页脚内容14建立ARIMA （0,2,5）为模型，是因为偏自相关拖尾，所以第一个数值0 ，然后因为序列进行了二阶差分，所以中间数值为2 ，又自相关图5阶截尾，所以最后一个数值为5。
根据计量经济学我们知道AIC的值越小，说明模型进行样本外预测的拟合效果越好。
这一标准也是时间序列模型进行选择的主要标准，这是因为时间序列模型多用来进行预测。
AIC准则可以对模型的阶数和相应参数同时给出一种最佳估计。
但它仍需要根据平稳序列的自相关和偏自相关函数的特性，初选一些可供参考的阶数，然后计算不同阶数的AIC值，选择使AIC达到最小的一组阶数作为理想阶数。
经AIC值验证模型（0,5）是合适的模型，下面我们根据这个参数模型进行估计。
首先我们知道模型参数估计的方法有矩估计法、极大似然法、非线性最小二乘法等。
矩估计法虽然比较简单但精度较低；极大似然法相对比较精确，但是要求总体分布类型已知。
非线性最小二乘法是以误差的平方和最小为准则来估计非线性静态模型的一种估计方法，过程包含运筹学中的迭代搜索技术，具有较高的准确度。
根据我们选取数据的性质和前人分析的经验我选用了非线性最小二乘法（NLS 法）来估计参数。
使用经济计量软件Eviews对模型进行参数估计。
估计结果如图10所示.页脚内容15页脚内容16图10根据图10的估计结果得出模型为：()5-t 4-t 3-t 2-t 1-t t u 652.0u 878.0u 991.0u 516.0u 369.0-u pGDP,2d -++-= R2=0.682845D.W=1.836对所得模型的残差序列resid 进行平稳性检验。
如果残差序列是白噪声，可以接受这个模型拟合的结果；如果不是，那么残差序列可能还存在有用信息没被提取，则模型需要进一步改进。
同样的，用ADF 检验来对残差进行单位根检验，其结果如图11所示：图11图12τ统计量小于1%、5%和10%三个显著性水平的临界值，因此可判断该模型的残差序列不存在单位根，则上述模型检验通过。
该模型说明湖北省人均GDP和其历史数据关系不显著，和前面两期的随机误差项显著相关。
对模型的残差序列进行平稳性检验(见图12)，由模型的残差序列自相关图知，模型的残差序列是平稳的，不存在序列相关，由残差序列的单位根检验知不存在单位根，进一步说明模型页脚内容17是适应的，6、模型预测表四与图13分别给出2003-2013年湖北省人均GDP实测与预测的计算结果。
从表四可以看出，预测结果的相对误差不大，结果较令人满意。
说明所建模型具有良好的预报效果，有一定的参考价值。
根据历史数据用上述模型可以得出2013年湖北省人均GDP的预测结果为42612.7元，而事实上2010年湖北省人均GDP为43014.26元，两者之间相对误差为0.74%。
利用此模型对2014年湖北省的人均GDP 进行预测，最终的预测结果为2014年的人均GDP为49636元，此数据精确性有待年终真实数据的检验。
接下来，利用2014年的预测数据进行2015年的人均GDP预测，得到55834 元。
从预测的结果来看，湖北省在“十二五”期间能有望保持一个较高的增长态势，每年的人均GDP都能保持在大约10%的增长速度。
不过，2015年的预测值是建立在前面年份预测值的基础上的，所以其准确性会受到一点影响。