实验一 Eviews的基本使用、线性回归模型的估计和检验
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。
《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。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
实验一经济计量学软件Eviews的基本使用与线性回归分析
实验一经济计量学软件Eviews的基本使用与线性回归分析
实验一经济计量学软件Eviews的基本使用与线性回归分析
实验要求：
（1）使用表1数据，熟悉Eviews软件基本使用功能，建立工作空间，读入数据（2）利用Eviews软件对表1中变量CPI和S&P进行描述统计分析（包括计算各变量序列的均值、方差、偏度、峰度，变量之间的协方差、相关系数）；以CPI 为横轴，S&P指数为纵轴作图，两者之间关系如何？考虑回归模型
S&P t=β0+β1CPI t+u t
根据表1中数据，运用最小二乘法估计方程并简要分析回归结果。
（3）给定我国1975-2000年粮食产量、农业劳动力、播种面积和化肥使用量数据（表2），建立单位面积的产量与单位面积劳动力、单位面积化肥施用量之间的多元回归模型，并进行模型检验与结果分析。
计量经济学eviews一元线性回归模型实验指导
第二章 一元线性回归模型一、 实验目的掌握EViews 软件的基本功能，理解一元线性回归模型及最小二乘估计的基本原理。
二、 基本知识点：样本回归方程与总体回归方程的联系与区别；满足古典假设的前提，一元线性回归模型的最小二乘法参数估计，一元线性回归模型的检验以及均值与个值预测。
三、 实验内容及要求：依据经济学理论，以实际数据为基础，建立经济数学模型，分析经济变量之间的数量关系。
以本章所学内容，研究2012年中国各地区农村家庭人均生活消费支出与人均纯收入之间关系，数据来源于《2013年中国统计年鉴》。
要求：在认真理解本章内容的基础上，通过实验掌握一元线性回归模型的实际应用方法，并熟悉EViews 软件的基本使用方法。
四、 实验指导：由经济学理论知，收入是影响消费的主要因素，二者之间有密切关系。
二者之间关系的散点图如图2.4.1所示。
图2.4.1说明，各地区农村居民家庭人均生活消费支出与家庭人均纯收入大致呈现出线性相关关系。
（CD 表示农村居民家庭人均生活消费支出，RD 农村居民家庭人均纯收入）图2.4.1 RD —CD 散点图故假设二者之间关系设定为一元线性回归模型：i i i rd cd μββ++=10，其中cd i 各地区农村居民家庭人均生活消费支出，rd i 为各地区农村居民家庭人均纯收入，μi 为随机误差项，即除人均收入外，影响农村居民家庭人均生活消费支出的其他因素。
假设该模型满足古典假设，可运用OLS 方法估计模型的参数。
利用计量经济学软件EViews5.0。
建立工作文件STEP1：进入EViews 目录，然后双击EViews 程序图标，进入EViews 主页见图2.4.2。
图2.4.2 EViews工作界面STEP2：点击Eviews主页面菜单\Workfile见图2.4.3，弹出work对话框（图2.4.4）。
在work type中选择Unsteuctured/Undated【由于本例是截面数据】，并在observation中输入观察值得个数，本例为31（图2.4.4），点击OK出现数据编辑窗口（图2.4.5）。
计量经济学eviews一元线性回归模型实验指导
计量经济学eviews一元线性回归模型实验指导民家庭人均生活消费支出与家庭人均纯收入大致呈现出线性相关关系。
（CD 表示农村居民家庭人均生活消费支出，RD 农村居民家庭人均纯收入）图2.4.1 RD —CD 散点图故假设二者之间关系设定为一元线性回归模型：i i i rd cd μββ++=10，其中cd i 各地区农村居民家庭人均生活消费支出，rd i 为各地区农村居民家庭人均纯收入，μi 为随机误差项，即除人均收入外，影响农村居民家庭人均生活消费支出的其他因素。
假设该模型满足古典假设，可运用OLS 方法估计模型的参数。
利用计量经济学软件EViews5.0。
建立工作文件STEP1：进入EViews 目录，然后双击EViews 程序图标，进入EViews 主页见图2.4.2。
图2.4.2 EViews工作界面STEP2：点击Eviews主页面菜单File\New\Workfile见图2.4.3，弹出workfile Create对话框（图2.4.4）。
在workfile structure type中选择Unsteuctured/Undated【由于本例是截面数据】，并在observation中输入观察值得个数，本例为31（图2.4.4），点击OK出现数据编辑窗口（图2.4.5）。
C——截距项；resid——残差项。
图2.4.3图2.4.4图2.4.5图2.4.6STEP3：点击Eviews 主菜单顶部按钮“objects/new objects ”，弹出new objects 对话框（图2.4.6），在Type of Object 中选择group ，并给new objects 一个名字G01，然后点击OK ，弹出对话框中即可输入变量及变量值（图2.4.7）。
图2.4.7图2.4.8 STEP4：点击图2.4.7表格中第一列顶部的灰色条，该列全部变蓝，输入变量名RD—农村居民家庭人均纯收入，然后从数据文件中导出变量RD各地区观测值；同理可定义第二列为CD —农村居民家庭人均生活消费支出，从数据文件中导出变量CD各地区观测值，见图2.4.8。
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。
多元线性回归模型的估计与检验
多元线性回归模型的估计与检验实验目的：1．熟悉建立多元线性回归模型的方法2．学会用Eviews 做多元线性回归模型的参数的估计实验要求：考虑以下“期望扩充菲利普斯曲线（Expectations-augmented Phillipscurve ）”模型：tt t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%）下表为某国的有关数据。
表1. 1970-1982年某国实际通货膨胀率Y (%)，（2）根据此模型所估计结果，作计量经济学的检验。
（3）计算修正的可决系数（写出详细计算过程）。
实验原理：1、多元线性回归模型ki k i i k i X X X X X X Y E ββββ++++=...),...,,(3322121 i ki k i i i u X X X Y +++++=ββββ...33221 UX Y +=β,βX Y E =)(2、样本回归函数：ki k i i i X X X Y ∧∧∧∧∧++++=ββββ (33221)ikiki ii e XX XY +++++=∧∧∧∧ββββ (33)221e X Y +=∧β,β∧∧=X Y3、最小二乘估计：β∧=X X YX //,Y X X X//1()-=∧β4、参数OLS估计的方差 jj i jjj c k n e c Var ⎪⎪⎭⎫⎝⎛-==⎪⎭⎫⎝⎛∑∧∧∧22σβ5、参数估计的标准误差 jj J c SE σβ=⎪⎭⎫⎝⎛∧6、2σ的无偏估计 kn e i-=∑∧22σ7、修正的可决系数 ()∑∑∑∑⎪⎭⎫⎝⎛Y -Y ---=-⎪⎭⎫ ⎝⎛Y -Y --=---22222111)(1i i i i e kn n n k n e R8、F 检验统计量 ),1(~)/()1/(k n k F k n RSS k ESS F ----=9、t 检验统计量 ()k n t C SE t JJjj J jj --=⎪⎭⎫⎝⎛-=∧∧∧∧∧~*σβββββ实验步骤：一、 模型建立：建立线性回归模型：t t t t u X X Y +++=33221βββ其中：t Y =实际通货膨胀率（%）；t X 2=失业率（%）；t X 3=预期的通货膨胀率（%）。
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。
实验 Eviews的基本使用线性回归模型的估计和检验
实验一 Eviews 的基本使用、线性回归模型的估计和检验实验目的与要求：熟悉Eviews 软件基本使用功能、掌握线性回归模型的参数估计及其检验。
实验内容：建立一个工作文件、数据的输入、数据的保存、生成新序列、 作序列图和相关图。
线性回归模型的参数估计及其检验。
实验步骤：（具体步骤同学们可按照课堂讲解的程序进行也可按下面的指导操作，无论怎么操作，只要得到正确的结果即可） 一、模型的构建表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入 作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)大体呈现为线性关系，4000600080001000012000Y所以建立的计量经济模型为如下线性模型： 12i i i Y X u ββ=++ 二、估计参数利用EViews 作简单线性回归分析的步骤如下： 1、建立工作文件首先，双击EViews 图标，进入EViews 主页。
在菜单一次点击File\New\Workfile ，出现对话框“Workfile Range ”。
在“Workfile frequency ”中选择数据频率： Annual (年度) Weekly ( 周数据 )Quartrly (季度) Daily (5 day week ) ( 每周5天日数据 ) Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) ( 每周7天日数据 ) Monthly (月度) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的)在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular ”。
并在“Start date ”中输入开始时间或顺序号，如“1”在“end date ”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok ”出现“Workfile UNTITLED ”工作框。
计量经济学一元线性回归模型实验
实验名称：一元线性回归模型实验【教学目标】《计量经济学》是实践性很强的学科，各种模型的估计通过借助计算机能很方便地实现，上机实习操作是《计量经济学》教学过程重要环节。
目的是使学生们能够很好地将书本中的理论应用到实践中，提高学生动手能力，掌握专业计量经济学软件EViews的基本操作与应用。
利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
【实验目的】使学生掌握1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换。
2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测【实验内容】1.Eviews基本操作：（1）数据的输入、编辑与序列生成；（2）散点图分析与描述统计分析；（3）数据文件的存贮、调用与转换；2. 利用Eviews做一元线性回归模型参数的OLS估计、统计检验、点预测和区间预测。
实验内容以课后练习：以62页计算题为例进行操作。
【实验步骤】3.6.1 建立工作文件首先，双击Eviews程序，进入Eviews主程序。
在菜单项一次点击File\New\Workfile，出现“Workfile create”，在“Data frequency”中悬着数据频率：Annual（年度数据）Semi- Annual（半年数据）Quarterly（季度数据）Monthly（月度数据）Weekly（周数据）Daily(5-day week)（每周5天日数据）Daily(7-day week)（每周7天日数据）Integer data（整数数据）在本例中我们选择Annual，并且在起始年份和终止年份输入“1990”和“2001”，如图3-6图3-6 工作文件的建立点击“OK”出现“Workfile UNTITLED”工作框。
在工作框中已有的两个变量中“C”代表截距项；“resid”代表残差项。
实验课eviews基本操作与一元线性回归.ppt
1. 变量的转换
做一个对数模型
ln(chukou) ln(gdp)
需要对chukou和gdp的数据进行对数化处理 Quick/Generate Series… 在弹出的对话框中输入命令: chukoul = log(chukou) gdpl = log(gdp)
Upper-left data cell指明数据的范围
手动输入数据
Quick/Empty Group
将数据绘图
View/Graph/Line Quick/Graph 利用数组绘图
在数据组窗口中，
View/Multiple Graphs
描述性统计
打开数据组 View/Descriptive Stats
当工作文件中包含大量对象时，很难查找到指定的对 象。可以使用工作文件中的显示限制来解决这一问题。在 工作文件窗口中选择View/Display Filter，或者双击工作文 件窗口中的Filter。将显示一个对话框，这个对话框有两部 分组成。在编辑区域内，可以放置一个或几个名字的描述， 可以包括通配符“*”（与任何字符相匹配）和“？”（与 任何单个字符相匹配）。在编辑区域的下面是一系列复选 框，对应于不同类型的EViews对象。EViews将仅仅显示与 编辑区域中名字相匹配的指定类型的对象。
在标题栏的正下方是菜单和工具条，利用菜单和工具条 可以方便地实现很多操作。工具条中的按扭仅仅是一种快捷 方式，可以方便地处理EViews的主菜单中的一些操作。如 菜单“View/Name Display”可以实现大小写转换。默认是小 写。
工作文件的范围、样本和显示限制
在工具条的下面是两行信息栏，在这里EViews显示工作文 件的范围（结构）、工作文件的当前样本（被用于计算和统计 操作的观测值的范围）和显示限制（在工作文件窗口中显示对 象子集的规则）。双击这些标签并在对话框中输入相关的信息， 可以改变工作文件的范围、样本和显示限制。
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
《计量经济学》上机实验参考答案
《计量经济学》上机实验参考答案实验一：线性回归模型的估计、检验和预测（3 课时）实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews，外围设备如U 盘。
实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法；（5）掌握模型参数的线性约束检验与参数的稳定性检验。
实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。
实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。
实验内容与数据1（第2 章思考与练习：三、简答、分析与计算题第12 小题）：12. 表1 数据是从某个行业的5 个不同的工厂收集的，请回答以下问题：ˆˆˆˆ（1）估计这个行业的线性总成本函数：yˆt= b0 + b1 x t ；（2）b0 和b1 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10 时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据参考答案：(1)总成本函数(标准格式)：yˆt = 26.27679 + 4.25899xts = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)R 2 = 0.978098 S.E = 2.462819 DW =1.404274 F =133.9719ˆˆ(2) b0 =26.27679 为固定成本，即产量为0 时的成本；b1 =4.25899 为边际成本，即产量每增加1 单位时，总成本增加了4.25899 单位。
计量经济学实验一 计量经济学软件EViews
实验一计量经济学软件EViews一、计量经济学软件EViews的使用实验目的：熟悉EViews软件的基本使用功能。
实验要求：快速熟悉描述统计和线性回归分析。
实验原理：软件使用。
实验数据：1978-2005年广东省消费和国内生产总值统计数据。
实验步骤：（一）启动EViews软件进入Windows以后，双击桌面EViews6图标启动EViews，进入EViews窗口。
EViews的四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式（1与2相结合）；（4）程序（采用EViews命令编制程序）运行方式。
（二）创建工作文件假定我们要研究广东省消费水平与国内生产总值（支出法）之间的关系，收集了1978—2005年28年的样本资料（表1-1），消费额记作XF（亿元），国内生产总值记作GDP（亿元）。
根据资料建立消费函数。
进入EViews后的第一件工作，通常应由创建工作文件开始。
只有建立（新建或调入原有）工作文件，EViews才允许用户输入，开始进行数据处理。
建立工作文件的方法是点击File/New/Workfile。
选择新建对象的类型为工作文件。
选择数据类型和起止日期，并在对话框中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日）；最早日期和最晚日期。
开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，以后还可以对这些设置进行修改。
非时间序列提供最大观察个数。
建立工作文件对话框如图1-2所示，按OK确认，得新建工作文件窗口（图1-3）。
表1-1图1-2工作文件窗口是EViews的子窗口。
它也有标题栏、控制栏、控制按钮。
标题栏指明窗口的类型是Workfile、工作文件名和存储路径。
标题栏下是工作文件窗口的工具条。
工具条上是一些按钮。
图1-3View —观察按钮；Proc —过程按钮；Save —保存工作文件；Show —显示序列数据；Fetch —读取序列；Store —存储序列；Delete —删除对象；Genr —生成新的序列；Sample —设置观察值的样本区间。
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行有关检验的实验报告
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行相关检验的实验报告1.数据表1列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。
2.建立模型应用EViews软件，以表1的数据可绘出可支配收入X与消费性支出Y的散点图（图2-1）。
从该三点图可以看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致程线性关系。
据此，我们可以建立一元线性回归模型：Y=β0+β1·X+μ图2-1对模型作普通最小二乘法估计，在Eviews软件下，OLS的估计结果如图（2-2）所示。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/07/11 Time: 21:00Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.755368 0.023274 32.45486 0.0000C 271.1197 159.3800 1.701090 0.1061R-squared 0.983198 Mean dependent var 5199.515Adjusted R-squared 0.982265 S.D. dependent var 1625.275S.E. of regression 216.4435 Akaike info criterion 13.68718Sum squared resid 843260.4 Schwarz criterion 13.78675Log likelihood -134.8718 Hannan-Quinn criter. 13.70661F-statistic 1053.318 Durbin-Watson stat 1.302512Prob(F-statistic) 0.000000图2-2OLS估计结果为^Y=271.12+0.76X(1.70) (32.45)R2=0.9832 D.W. =1.3025 F=1053.3183.模型检验从回归估计的结果看，模型拟合较好。
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。
实验课课件eviews基本操作与一元线性回归
掌握如何使用Eviews建立多元线性回归模型，及进行非线性回归分析。
多元线性回归模型
可以建立多个解释变量对一个响应变量的线性回归 模型。
非线性回归模型
在变量之间存在非线性关系时，可以使用非线性回 归分析。
Eviews结果输出和图形导出
学会如何在Eviews中输出分析结果和图形，并进行数据导出。
1 结果输出
可以将分析结果输出为文本、Excel、Word等格式。
2 图形导出
可以将图形导出为多种格式，并进行自定义设置。
3 数据导出
可以将数据导出为多种格式，便于与其他软件交互。
3 显著性水平
显著性水平表示拒绝原假 设的严格程度。
相关分析和散点图绘制
学会使用Eviews进行相关分析和散点图绘制。
散点图
散点图能够反映两个变量之间的 相关关系，方便分析数据。
相关分析
相关系数可用于衡量两个变量之 间的线性相关程度。
回归模型建立
可以在Eviews中建立一元线性回 归模型，预测变量间的关系。
Eviews是一个用于数据分析 和建模的统计软件。
Eviews的优点
Eviews易于使用，具有强大 的统计分析和建模功能。
安装Eviews
在官网下载安装包，并完成 简单的安装和配置。
Eviews主界面和基本操作
掌握Eviews的主界面结构和基本的数据输入和处理方法。
Eviews主界面
Eviews主界面由菜单栏、工具栏、 命令区和对象区组成。
数据进行转换。
3
变量定义
可以创建变量，进行变量相关的运算和
绘图功能
4
统计分析。
Eviews具有绘制图表、概率密度图、箱型 图等丰富的绘图功能。
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实验一 Eviews 的基本使用、线性回归模型的估计和检验
实验目的与要求：熟悉Eviews 软件基本使用功能、掌握线性回归模型的参数估计及其检验。
实验内容：建立一个工作文件、数据的输入、数据的保存、生成新序列、 作序列图和相关图。
线性回归模型的参数估计及其检验。
实验步骤：（具体步骤同学们可按照课堂讲解的程序进行也可按下面的指导操作，无论怎么操作，只要得到正确的结果即可） 一、模型的构建
表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入
作城市居民家庭平均每人每年消费支出(Y)和城市居民人均年可支配收入(X)的散点图，如图
从散点图可以看出居民家庭平均每人每年消费支出
(Y)和城市居民人均年可支配
收入(X)大体呈现为线性关系，
4000
6000
8000
10000
12000
4000
6000
8000
10000
12000
14000
X
Y
所以建立的计量经济模型为如下线性模型： 12i i i Y X u ββ=++ 二、估计参数
利用EViews 作简单线性回归分析的步骤如下： 1、建立工作文件
首先，双击EViews 图标，进入EViews 主页。
在菜单一次点击File\New\Workfile ，出现对话框“Workfile Range ”。
在“Workfile frequency ”中选择数据频率： Annual (年度) Weekly ( 周数据 )
Quartrly (季度) Daily (5 day week ) ( 每周5天日数据 ) Semi Annual (半年) Daily (7 day week ) ( 每周7天日数据 ) Monthly (月度) Undated or irreqular (未注明日期或不规则的)
在本例中是截面数据，选择“Undated or irreqular ”。
并在“Start date ”中输入开始时间或顺序号，如“1”在“end date ”中输入最后时间或顺序号，如“31”点击“ok ”出现“Workfile UNTITLED ”工作框。
其中已有变量：“c ”—截距项 “resid ”—剩余项。
在“Objects ”菜单中点击“New Objects”，在“New Objects”对话框中选“Group”，并在“Name for Objects”上定义文件名，点击“OK ”出现数据编辑窗口。
若要将工作文件存盘，点击窗口上方“Save ”，在“SaveAs ”对话框中给定路径和文件名，再点击“ok ”，文件即被保存。
2、输入数据
在数据编辑窗口中，首先按上行键“↑”，这时对应的“obs”字样的空格会自动上跳，在对应列的第二个“obs”有边框的空格键入变量名，如“Y ”，再按下行键“↓”，对因变量名下的列出现“NA ”字样，即可依顺序输入响应的数据。
其他变量的数据也可用类似方法输入。
也可以在EViews 命令框直接键入“data X Y ”(一元时) 或 “data Y 1X 2X … ”(多元时)，回车出现“Group”窗口数据编辑框，在对应的Y 、X 下输入数据。
若要对数据存盘，点击 “fire/Save As”，出现“Save As ”对话框，在“Drives ”点所要存的盘，在“Directories ”点存入的路径（文件名），在“Fire Name ”对所存文件命名，或点已存的文件名，再点“ok ”。
若要读取已存盘数据，点击“fire/Open”，在对话框的“Drives”点所存的磁盘名，在“Directories”点文件路径，在“Fire Name”点文件名，点击“ok”即可。
3、估计参数
方法一：在EViews 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”，出现“Equation specification ”对话框，选OLS 估计，即选击“Least Squares”，键入“Y C X ”，点“ok ”或按回车，即出现如下表那样的回归结果。
在本例中，参数估计的结果为：
^
282.24340.758511i i Y X =+ （287.2649） (0.036928)
t=(0.982520) (20.54026) 2
0.935685r = F=421.9023 df=29
方法二：在EViews 命令框中直接键入“LS Y C X ”，按回车，即出现回归结果。
若要显示回归结果的图形，在“Equation ”框中，点击“Resids ”，即出现剩余项（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）的图形，如图所示。
三、模型检验
1、经济意义检验
所估计的参数^
20.758511β=，说明城市居民人均年可支配收入每相差1元，可导致居民消费支出相差0.758511元。
这与经济学中边际消费倾向的意义相符。
2、拟合优度和统计检验
用EViews 得出回归模型参数估计结果的同时，已经给出了用于模型检验的相关数据。
拟合优度的度量：由结果中可以看出，本例中可决系数为0.935685，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好，即解释变量“城市居民人均年可支配收入”对被解释变量“城市居民人均年消费支出”的绝大部分差异作出了解释。
对回归系数的t 检验：针对01:0H β=和02:0H β=，由回归结果中还可以看出，估计的回归系数^1β的标准差和t 值分别为：^1()287.2649SE β=，^1()0.982520t β=；^
2β的标准差和t 值分别为：^2()0.036928SE β=，^
2()20.54026t β=。
取0.05α=，查t 分布表得自由
度为
231229
n -=-=的临界值
0.025(29) 2.045
t =。
因为
^
10.025()0.982520(29) 2.045t t β=<=，所以不能拒绝01:0H β=；因为^
20.025()20.54026(29) 2.045t t β=>=，所以应拒绝02:0H β=。
这表明，城市人均年可支
配收入对人均年消费支出有显著影响。