eviews模型诊断[研究材料]
Eviews数据统计与分析教程11章 VAR模型和VEC模型-Johansen协整检验ppt课件
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
3. VAR模型的建立
在“VAR Type”中有两个选项： •“Unrestricted VAR”建立的是无约束的向量自回归模型，即 VAR模型的简化式； •“Vector Error Correction”建立的是误差修正模型。 “Estimation Sample”的编辑框中输入的是样本区间，当工 作文件建立好后，系统会自动给出样本区间。 “Endogenous Variables”中输入的是内生变量。 “Exogenous Variables”中输入的是外生变量，系统默认情 况下将常数项c作为外生变量。 “Lag Intervals for Endogenous”中指定滞后区间
四、Johansen协整检验
1、Johansen协整理论
根据协整方程中是否包含截距项和趋势项，将其分为五 类： 第一类，序列yt没有确定趋势，协整方程没有截距项； 第二类，序列yt没有确定趋势，协整方程有截距项； 第三类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程只有截距 项； 第四类，序列yt有确定的线性趋势，协整方程有确定的 线性趋势； 第五类，序列yt有二次趋势，协整方程只有线性趋势。
EViews统计分析基础教程
二、脉冲响应函数
“Display Information”中输入冲击变量（Impulses）和 脉冲响应变量（ Responses ）。这里可以输入内生变 量的名称，也可以输入变量的序号。 在“ Periods” 中输入显示的最长时期。“ Accumlated Responses” 为累积响应。对于稳定的VAR 模型，脉冲 响应函数应趋于0，累积响应趋于非0常数。
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一、向量自回归（VAR）模型
基于Eviews的股票市场预测模型研究
基于Eviews的股票市场预测模型研究一、研究背景随着我国股票市场的不断发展和完善，越来越多的投资者开始将目光投向了股票市场。
股票市场的变化对投资者来说尤其重要，因为对股票价格的准确预测可以帮助投资者做出更明智的决策，从而在市场上获取更丰厚的回报。
在进行股票市场预测时，理论模型是不可缺少的工具之一，其中，基于Eviews的股票市场预测模型是较为常用的一种。
二、理论模型的构建基于Eviews的股票市场预测模型可以采用多种方法，其中最常见的方法是时间序列分析和回归分析。
在进行时间序列分析时，需要对历史数据进行分析，了解历史走势，并通过对数据进行平稳性检测、ADF检验等进行预处理。
在进行回归分析时，需要对与股票价格相关的各因素进行回归分析，并对模型进行拟合和参数估计。
三、模型的应用研究为了验证基于Eviews的股票市场预测模型的使用效果，可以通过实证研究来进行验证。
在实证研究中，需要先定义模型并对数据进行处理，接着进行参数估计和误差分析，最终得出预测结果和准确率。
四、模型的优缺点分析基于Eviews的股票市场预测模型具有如下优点：首先，Eviews 可以为股票市场预测提供一种非常丰富的分析手段，包括时间序列分析和回归分析等；其次，Eviews非常直观地呈现统计结果，可使用户快速地了解实际数据情况；此外，Eviews还支持数据的导入和导出，可以与其他软件进行数据交流。
但是，基于Eviews 的股票市场预测模型也存在着一些缺点，例如它所预测的结果过分依赖于历史数据的变化，而且仍存在一定的误差。
五、结论通过对基于Eviews的股票市场预测模型的研究，我们可以发现该模型具备一定的优势，但也存在一定的缺点。
因此，在使用该模型进行股票市场预测时需进行综合分析，并结合其他该领域的理论与模型进行预测。
同时，我们需要认识到股票市场价值是难以确定的，并且市场变化也十分复杂。
走势变化的不确定性使得股票市场预测难以实现100%的准确性，因此我们需要持续学习投资知识，提高自身的投资水平，才能在市场上不断获得成功。
计量经济学论文(eviews分析)
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摘要：本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，选取餐饮企业数量、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。
利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，并加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，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不断增加。
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时，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，对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就显得尤为必要，这有助于投资者作出合理的决策。
因此，本文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，本文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、相关数据本文收集了1999年至2009年共11年的相关数据，包括营业额（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）以及公路里程数（单位：万公里）。
线性回归模型结构稳定性的Eviews诊断
《 计量经济等 的教学 实验 ，根据 Ｃ ｏ 验的方法步骤 ，介 绍 ｈｗ检 运用 Ｅ ｉ ｓ ｖ ｗ 软件实施线性回归模型结构稳定性 的检验方法。 ｅ
一
模 型结构稳定性 的 Ｃ ｏ ｈｗ检验 的步骤如下 ：
第 一 步 ：对 模 型 （ ） 行 参 数 估 计 ，求 得 残 差 平 方 和 １进
的 ，是一种特殊的Ｆ 检验 ，它通过将时间序列数据分段 ，然后分
别 回归 ，通过构造一个Ｆ 统计量来 比较各段的残差平方和与总体 残差平方和的差异来得到是否存在结构变化的结论 。
Ｃｏ ｈｗ检验的基本假设是 ：ＵｔＮ０盯 ） ２ Ｎ ０ ‘ ｕｔ ｌ （ ‘、Ｕｔ （， ） — ， — 叮 和ｕ ２
立 以下 两 个 回归模 型 ： 统
第 三 步 ：对 模 型 （ ） 行 参 数 估 计 ，求 得 残 差 平 方 和 ３进
Ｓ Ｅ ＝ ，其 自由度 为 Ｉ 一 － ； Ｓ ∑ ｌ ｋ １ ’
第 四步 ：根据 以上得 出的各残 差平方 和 ，构 造 Ｃ ｏ ｈｗ的 Ｆ
ｒ ＝
ＹＩ ０ ＋ ｌ １ ０ ｘｔ…＋ ｋ ｋ ｕｆ （ ｌ ， ｎ） Ｉ 【 ｄ Ｘ 【 ２ ＝ｏ ＋ ２ ＋ Ｘｔ １ ＋ ｔ ， …，１ ＝２
、
线性回归模型结构稳定性描述
对某一经济问题的时间序列数据进行分析 ，建立 了以下线
性 回 归模 型 ：
Ｙ＝ ｏ１ ｌ ｂ Ｘｔ…＋ ｋ ｈ ｕ ｂｈＸ。 ２ ２ ＋ ＋ ｂＸ ＋ 。 （ ｌ ，…， ｔ ，２ ＝ ｎ ） （） １
Ｓ Ｅ ∑ｅ ，其 自由度 为 ｎ ｋ １ Ｓ＝ —一；
（ ２ ）
EViews计量经济学实验报告-多重共线性的诊断与修正的讨论
实验题目 多重共线性的诊断与修正一、实验目的与要求：要求目的：1、对多元线性回归模型的多重共线性的诊断;2、对多元线性回归模型的多重共线性的修正。
二、实验内容根据书上第四章引子“农业的发展反而会减少财政收入”，1978－2007年的财政收入，农业增加值，工业增加值,建筑业增加值等数据，运用EV 软件，做回归分析，判断是否存在多重共线性,以及修正。
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)（一)模型设定及其估计经分析，影响财政收入的主要因素，除了农业增加值，工业增加值，建筑业增加值以外,还可能与总人口等因素有关。
研究“农业的发展反而会减少财政收入”这个问题。
设定如下形式的计量经济模型:i Y =1β+2β2X +3β3X +4β4X +5β5X +6β6X +7β7X +i μ其中，i Y 为财政收入CS/亿元；2X 为农业增加值NZ/亿元；3X 为工业增加值GZ/亿元；4X 为建筑业增加值JZZ/亿元；5X 为总人口TPOP/万人；6X 为最终消费CUM/亿元；7X 为受灾面积SZM/千公顷。
图1： 1978~2007年财政收入及其影响因素数据年份财政收入CS/亿元 农业增加值NZ/亿元 工业增加值GZ/亿元 建筑业增加值JZZ/亿元总人口TPOP/万人最终消费CUM/亿元受灾面积SZM/千公顷 1978 1132。
3 1027。
5 1607 138。
2 96259 2239。
1 50790 1979 1146。
4 1270。
2 1769。
7 143。
8 97542 2633.7 39370 1980 1159.9 1371.6 1996.5 195。
5 98705 3007。
9 44526 1981 1175.8 1559.5 2048。
4 207。
1 100072 3361。
5 39790 1982 1212.3 1777。
4 2162。
3 220。
7 101654 3714.8 33130 1983 1367 1978。
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。
[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测
![[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测](https://img.taocdn.com/s3/m/85789d5acbaedd3383c4bb4cf7ec4afe05a1b167.png)
[专题]运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测实验五 ARIMA模型的概念和构造一、实验目的了解AR，MA以及ARIMA模型的特点，了解三者之间的区别联系，以及AR与MA 的转换，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA模型进行诊断，以及如何利用ARIMA模型进行预测。
掌握在实证研究如何运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测。
二、基本概念所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。
在ARIMA模型的识别过程中，我们主要用到两个工具:自相关函数(简称ACF)，偏自相关函数(简称PACF)以及它们各自的相关图(即ACF、PACF相对于滞后长度描图)。
对于,jYt,,一个序列来说，它的第j阶自相关系数(记作 )定义为它的j阶自协方差除以它的方差，即 , ，它是关于j的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j)。
,j,,j0偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。
三、实验内容及要求1、实验内容:根据1991年1月,2005年1月我国货币供应量(广义货币M2)的月度时间数据来说明在Eviews3.1 软件中如何利用B-J方法论建立合适的ARIMA(p,d,q)模型，并利用此模型进行数据的预测。
2、实验要求:(1)深刻理解上述基本概念;(2)思考:如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA模型;如何利用ARIMA模型进行预测; (3)熟练掌握相关Eviews操作。
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计量经济学多种方法模型分析
居民消费水平与居民家庭课支配收入、CPI、税收及GDP之间关联度的实证分析姓名：司武俊班级：093物流一班学号：20093089013摘要在中国经济发展进程中，消费是伴随其发展的一个重要内容，伴随着经济增长的加快，消费形式的变化也越来越快，消费作为我国经济增长的三驾马车之一，起着不可替代的作用，只有把经济增长转变为依靠内容的增长，才能真正实现惠国惠民国策。
凯恩斯认为，短期影响个人消费的因素比较稳定，消费者的消费主要取决于收入的多少。
但是大家都知道，收入的变化并非影响消费的全部因素。
尤其，在短期内，有时边际消费倾向可以为负数，即收入增加时消费反而减少，收入减少时消费反而增加；有时边际消费倾向会大于1，即消费增加额大于收入增加额。
这些现象告诉我们，在日常生活中，除了收入，还有其他一些因素会影响消费行为。
本文利用1990年—2009的二十年数据，选取了居民可支配收入、CPI、税收、GDP四个因素分析对居民消费的影响，旨在说明其中的相互关系，为国家政策的制定与实施提供参考意见。
目录摘要·····················································一，引言·················································二，模型建设与参数估计···································三，假设检验··············································四，确定解释变量个数·····································五，结构稳定性检验·······································六，多重共线性的诊断及相应的补救措施·····················七，自相关诊断及相应的补救措施···························八，异方差诊断及相应的补救措施···························九，预测模型选择·········································十，小结·················································一，引言改革开放以来，我国居民收入与消费水平不断提高，居民消费结构升级和消费需求扩张成为我国经济高速增长的主要动力，特别是进入20世纪90年代以来，居民消费需求对国民经济发展的影响不断增大，对国民经济产生了拉动作用。
EViews计量经济学实验报告异方差的诊断及修正
EViews计量经济学实验报告异⽅差的诊断及修正姓名学号实验题⽬异⽅差的诊断与修正⼀、实验⽬的与要求：要求⽬的：1、⽤图⽰法初步判断是否存在异⽅差，再⽤White检验异⽅差；2、⽤加权最⼩⼆乘法修正异⽅差。
估计结果为： iY ? = 12.03564 + 0.104393i X （19.51779） (0.008441) t=（0.616650）（12.36670）2R =0.854696 R =0.849107 S.E.=56.89947 DW=1.212859 F=152.9353这说明在其他因素不变的情况下，销售收⼊每增长1元，销售利润平均增长0.104393元。
2R =0.854696 , 拟合程度较好。
在给定 =0.0时，t=12.36670 > )26(025.0t =2.056 ，拒绝原假设，说明销售收⼊对销售利润有显著性影响。
F=152.9353 > )6,21(F 05.0= 4.23 ,表明⽅程整体显著。
（三）检验模型的异⽅差※（⼀）图形法6、判断由图3可以看出，被解释变量Y 随着解释变量X 的增⼤⽽逐渐分散，离散程度越来越⼤；同样，由图4可以看出，残差平⽅2 i e 对解释变量X 的散点图主要分布在图形中的下三⾓部分，⼤致看出残差平⽅2i e 随i X 的变动呈增⼤趋势。
因此，模型很可能存在异⽅差。
但是否确实存在异⽅差还应该通过更近⼀步的检验。
※（⼆）White 检验White 检验结果White Heteroskedasticity Test:F-statistic3.607218 Probability 0.042036 Obs*R-squared6.270612 Probability0.043486Test Equation:t 界值5.002χ（2）=5.99147。
⽐较计算的2χ统计量与临界值，因为n 2R = 6.270612 > 5.002χ（2）=5.99147 ，所以拒绝原假设，不拒绝备择假设，这表明模型存在异⽅差。
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。
时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）
时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）时间序列计量经济学模型实证分析（EVIEWS篇）0、预备知识：建立工作文件：打开Eviews，，Workfile，确定数据类型，起止时间，ok。
输入数据：在Workfile工作框中，objects，New object，Series，输入变量名，ok，出现数据编辑框，，Edit+/-，即可开始输入数据。
OLS估计参数：（1）在Workfile工作框中，选中相关变量，点右键，Open，as Equation，注意估计对话框中的变量顺序，变量间空一格，估计方法的选择。
或（2）在主菜单中Quick，Estimate Equation。
什么？这些你都不知道，那算了。
出门左拐去百度视频看T om和Jerry吧，少年。
1、平稳性的单位根检验：选中需要进行检验的数据（单个变量），双击，view，URT(unit root test)，ADF；（水平数据）Level；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （10啊5啊都可以）；看结果AIC，然后试试intercept或者none，选AIC最小的，为最终结果；拷出来，看ADF的t值是不是都小于1%5%10%的临界值（主要5%），不是就接受零假设，认为存在单位根，是非平稳的，需要进行一阶差分。
（然后一阶差分）1st difference；trend and intercept，automatic selection，AIC，maximum （10啊5啊都可以）；看结果AIC，然后试试intercept或者none，选AIC最小的，为最终结果；拷出来，看ADF的t值是不是都小于1%5%10%的临界值（主要5%），是就拒绝零假设，认为不存在单位根，是平稳的，没有必要进行二阶差分。
如果是一阶平稳的，在eviews命令栏中输入“genr d什么=d （什么）”，引入一阶差分变量，进行下步检验。
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 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。
计量经济学经典eviews定义和诊断检验
计量经济学经典eviews定义和诊断检验2929计量经济学经典eviews 定义和诊断检验本章描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。
检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值（p 值）。
p 值说明在原假设为真的情况下，样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。
这样，低的p 值就拒绝原假设。
对每一检验都有不同假设和分布结果。
方程对象菜单的View 中给出三种检验类型选择来检验方程定义。
包括系数检验、残差检验和稳定性检验。
其他检验，如单位根检验（13章）、Granger 因果检验（8章）和Johansen 协整检验（19章）。
§15.1 系数检验一、Wald 检验——系数约束条件检验Wald 检验没有把原假设定义的系数限制加入回归，通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。
Wald 统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。
如果约束为真，无约束估计量应接近于满足约束条件。
考虑一个线性回归模型：εβ+=X y 和一个线性约束：0:0=-r R H β，R 是一个已知的k q ?阶矩阵，r 是q 维向量。
Wald 统计量在0H 下服从渐近分布)(2q χ，可简写为： )())(()(112r Rb R X X R s r Rb W -'''-=--进一步假设误差ε独立同时服从正态分布，我们就有一确定的、有限的样本F-统计量q W k T u u q u u u u F /)/(/)~~(=-''-'= u~是约束回归的残差向量。
F 统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。
如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F 统计量值也应很小。
EViews 显示2χ和F 统计量以及相应的p 值。
假设Cobb-Douglas 生产函数估计形式如下：εβα+++=K L A Q log log log （1）Q 为产出增加量，K 为资本投入，L 为劳动力投入。
Eviews实验报告5
绘制1992-1998年的中国城镇居民月人均生活费支出（y）和可支配收入序列（x）的折线图如下：
可以看到序列呈逐年上升趋势，并且在每年二月份会出现一个高位，这与实际是想符合的。
鉴于消费既受到当期收入等经济实力因素的影响，也受到前期消费的影响，因此建立一个消费的自回归分布滞后模型。
采用y c y(-1) y(-2) y(-3) y(-12) x x(-1) x(-2) x(-3) x(-12)建立模型。
如下图：
得到分析结果如下：
有较多项系数对应的p值显著大于0.05，因此我们逐个删除p值最大的项，
最后留下四项，得到下图：
可以看到对应的四个参数的系数的p值都显著小于0.001。
模型拟合的预测值DCPIF的折线图和与dcpi的对比图如下：
精品文档
可编辑。
运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测121页word文档
运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测121页word文档Eviews在时间序列建模中的应用一、工作文件的建立、保存和调用（一）工作文件的建立有两种方式创建工作文件，一是菜单方式，另一个是命令方式。
1 菜单方式运行Eviews软件，在打开的主窗口中，进行如下操作：File/new/workfile/在出现的对话框中对workfile structure type 进行选择/Dated-regular frequency/OKWorkfile structure type选项区共有3种类型：Unstructured/Undated（非结构/非日期）、Dated-regular frequency和Balanced Panel（平衡面板）。
其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。
（1）Unstructured/Undated此类数据的观测标识代码用整数表示，只需给出总的数据观测值个数，系统将自动从1开始依次为每个样本观测值分配整数型的标识代码。
（2）Dated-regular frequency在默认状态Dated-regular frequency类型下，另一选项区Date specification（日期设定）中有8个选择，分别是Annual（年度的），Semi-annual （半年度的），Quarterly（季度的）、Monthly（月度的）、Weekly（周度的）、Daily-5 day week（一周5个工作日）、Daily-7 day week（一周7工作日）和Integer date（整序数的），其输入格式如下：Annual选项：用四位数表示年份，如2019，2019等。
在start date后输入起始年份，End date后输入终止年份。
在1900和2000年之间的年份可以只输入后2位；semi Annual选项：输入格式同Annual选项，每一年有上半年和下半年两个数据；Quarterly选项：输入格式为年份：季度，如2019：1，或98：1。
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1
❖ 邹突变点检验(检验是否存在突变点）
❖ 邹模型稳定性检验（检验模型是否可以进行 预测）
❖ 似然比检验（检验模型是否存在缺失变量或 存在冗余变量）
❖ Wald检验（检验模型的约束条件是否有效）
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2
❖ 两个邹检验用来检查不同时期或不同截面数 据子样本相互关系的稳定性。
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9
邹模型稳定性检验
❖ 在邹预测检验中，利用T1时期的观测值估计 方程并预测余下T2时期的因变量的值。这样， 会存在一个预测值和真实值之间差异的向量。 若差异较小，则对估计方程毋庸置疑；若差 异较大，则方程参数的稳定性值得怀疑。
❖ H0：模型是稳定的
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❖ 注意: Chow预测检验适用于由最小二乘法和 两阶段最小二乘法估计的回归方程。
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7
❖ 注意：该检验适合于由最小二乘法和两阶段 最小二乘法做的回归。
❖ 做邹突变检验时，选择Equation工具中的 View/stability tests/chow Breakpoint test功能。 在对话框中，输入突变的日期（相对于时间 序列样本）或观测数目（相对于截面样本）。 例如，若方程由1950-1994年数据估计得到， 在对话框中，键入1960，则设定了两个子样 本，一个从1950-1959,另一个从1960-1994。
❖ 因为已经知道1996年为结构突变点，所以设 定虚拟变量，来自❖ 以区别两个不同时期。
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❖ 用1985 ~2002年数据按以下命令回归， ❖ y c x d1 x*d1
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Wald检验
❖ Wald检验处理有关解释变量系数约束的假设。 ❖ 例如，假设一个Cobb-Douglas生产函数已经
❖ 粮食产量（Y）通常由粮食生产劳动力（L）、
化肥施用量（K）等因素决定，利用线性化方
法估计Cobb-Douglas生产函数模型并检验参
数是否满足约束条件
。（ ca1se4)
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遗漏变量检验(testadd检验)
❖ 遗漏(Omitted)变量检验用以查看对现有模型 添加某些变量后，新变量是否对因变量的解 释有显著贡献。检验的原假设是新变量都是 不显著的。检验统计量
估计为以下形式: ❖ 其中Q、K和已分别代表产出、资本与劳动的
投入量。规摸报酬不变的假设由以下约束检 验表示:
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❖ Wald检验原假设的参数限制以及检验方程可 以是线性的，也可以是非线性的，并且可以 同时检验一个或多个约束。
❖ Wald检验的输出结果依赖于约束的线性性。 在线性约束下，输出结果是F统计量、x2统计 量和相应的p值。
❖ 事实上， Wald检验对二阶段最小二乘法、非 线性最小二乘法等建立的模型均有效，只是 检验统计量有所不同
❖ EViews中，方程结果输出窗口点击View按钮， 然后在下拉菜单中选择Coefficient Tests/Wald-Coefficient Restrictions
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例4.2
❖ H0：不存在突变点
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❖ 检验时，考察的方程应分别拟合于每个子样 本。加总每个子样本的残差平方和从而得到 无约束的残差平方和，然后再用方程拟合于 所有样本观测值，得到有约束的残差平方和。
❖ F统计量是有约束和无约束的残差平方和之比， 而LR统计量是通过有约束和无约束条件下的 方程的极大似然值计算得到。输出结果再次 显示F统计量、LR统计量和相应的概率值。
❖ 对于截面数据，可以先根据关键变量，例如 家庭收入或公司销售额的大小，对数据进行 了排序，然后再将数据集合分成两个部分。
❖ 这里没有硬性的、快速的方法来确定T1、T2 的相对大小。
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4
❖ 某些情况下，会出现一些明显的已经发生结 构变化的点（如一条法规的出现、固定汇率 向浮动汇率的转变或者是石油价格的冲击 等），则选择该点来分割T。
❖ 在没有什么特殊原因来观测结构变化时，粗 略的经验是用85%-90%的观测值来进行估计， 余下的用于检验。
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5
邹突变点检验
❖ 邹突变点检验由邹至庄1960年提出，用于检 验模型参数在样本范围内某一点是否发生变 化。
❖ 注意，每个子集中的观测值数目必须超过待 估方程中系数的个数。分割的目的是为了检 验系数向量在不同的子集中是否可以视为常 数。
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例4.1
❖ 1985-2002年中国家用汽车拥有量（y）与城 镇居民家庭人均可支配收入(x)，数据见 case6。画散点图后发现1996年应该是一个 突变点。当城镇居民家庭人均可收入突破 4838.9元之后，城镇居民家庭购买家用汽车 的能力大大提高。现在用邹突变点检验法检 验1996年是不是一个突变点。
❖ 如果约束是有效的，那么F统计量应该很小， p值很大，并且约束不会被拒绝。
❖ 在大多数应用中，p值和相应的F统计量应该 被认为是近似值，也就是说只有当F值远大于 临界值时结论才是可靠的。
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❖ 如果是非线性约束，则不论方程形式如何， 检验结果只能是卡方统计量的近似结果和相 应的近似既率。
❖ 该检验中最重要的步骤是将数据集合T分为 T1和T2两个部分，T1用于估计，剩下的T2用 于检验。
❖ 若利用所有可得到的样本观测值对方程进行 估计，则可以寻找到最适合给定数据集合的 方程，但是这样就无法检验该模型的预测能 力，也不能检验参数是否稳定，变量间的关 系是否稳健。
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3
❖ 在时间序列样本中，通常利用T1时期的观测 值进行了估计，余下的T2时期的观测值进行 检验。
❖ 做Chow预测检验时，选择Equation 工具栏 中的View/Stability Tests/Chow Forecast Test功能。在对话框中，设定预测开始的日 期，且该日期必须在现有的样本观测值之内。
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❖ 仍以表case6为例用1985 ~ 1999年数据建立 的模型基础上，检验当把2000 ~2002年数据 加入样本后，模型的回归参数是否出现显著 性变化。
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❖ 注意 :
❖ 计算时都要求原模型与检验模型的观测量相 同，即新变量不能在原来的样本期内含有缺 失值，因此，像加入滞后变量等情况，检验 是失效的。