EVIEWS操作各种模型学习
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
数据准备
在Eviews中导入需要分析的时间 序列数据，并进行必要的预处理 ，如缺失值处理、平稳性检验等 。
模型设定
根据研究目的和数据特征，选择 合适的VAR模型阶数（滞后阶数 ），并设定模型的约束条件（如 外生变量、季节性等）。
参数估计
运用最小二乘法（OLS）或极大 似然法（ML）等估计方法对VAR 模型进行参数估计，得到模型的 系数矩阵和截距项。
3. 在弹出的对话框中，设置 冲击的滞后期数（即观察冲 击影响的期数），并选择要 分析的变量。
4. 点击“OK”按钮， Eviews将生成脉冲响应结果 。
脉冲响应结果的解读
脉冲响应图
通常以图形形式展示脉冲响应结果，横轴表示滞后期数，纵轴表示内生变量对冲击的响应程度。通过脉冲响应图可以 直观地观察变量之间的动态影响关系。
Eviews中VAR模型的实现步骤
模型诊断
对估计得到的VAR模型进行诊断检验，包括残差自相关检验、异方差性检验等，以确保模 型的合理性。
脉冲响应分析
在Eviews中利用脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）分析VAR模型中各 变量对冲击的反应程度和持续时间。通过设置冲击大小和滞后期数，可以得到不同变量之 间的动态影响关系图。
在Eviews中选择 "Quick"->"Estimate Equation"，在弹出的 对话框中选择VAR模型 ，并设定滞后阶数。
变量选择
根据研究目的选择合适 的变量，并将其添加到 模型中。
模型估计
点击"OK"按钮，Eviews 将自动进行VAR模型的 估计，并显示估计结果 。
脉冲响应分析与方差分解
EVIEWS的garch模型族操作
02
GARCH模型族概述
GARCH模型定义
1
全称：广义自回归条件异方差模型（ Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity）
等。
平稳性检验
对数据进行平稳性检验，如 ADF检验或PP检验，以确保 数据符合GARCH模型的建模
要求。
模型选择与设定
选择GARCH模型类型
根据数据的特征和需求，选择合适的GARCH模型类型，如 GARCH(1,1)、GARCH-M、EGARCH等。
设定模型参数
在EVIEWS的“Quick”->“Estimate Equation”中输入相应的 GARCH模型表达式，并设定模型的参数。
模型诊断
检查模型的残差是否满足白噪声 假设，可以使用残差自相关图、 Ljung-Box Q统计量等方法进行 诊断。
模型预测与评估
模型预测
在EVIEWS中，可以使用"Forecast"功能进 行模型预测。选择合适的预测期数，即可得 到预测结果。
预测评估
对预测结果进行评估，可以使用均方误差（MSE） 、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE） 等指标进行评估。
模型。
模型预测与评估
模型预测
使用估计得到的GARCH模型对未来数据进行预测，得到预测值 和预测区间。
预测评估
将预测结果与实际数据进行比较，评估模型的预测性能。
模型调整
根据预测评估结果对模型进行调整和优化，以提高模型的预测精 度和稳定性。
05
GARCH模型族在金融 市场中的应用
demo——VAR模型在Eviews软件中的操作演示
V AR模型在Eviews软件中的操作演示：请按步骤一步步往下，先熟悉软件。
点击桌面Eviews图标，打开软件点击File——New——workfile定义工作文件，注意选用的变量指标是年度、季度、月度，一定要对应。
选好下拉菜单中的频率，定义年度、季度、月度等再定义起始时间：点ok进入工作界面点击Object——new object，生成新对象。
选择series，命名GDP，点ok 回到工作界面点击gdp，打开GDP序列点击右上角Edit，再将自己收集到的数据直接copy到Na位置，再点击一次edit,关闭退出。
重复前面建立GDP的步骤，分别建立自己想建的其它变量序列，如CPI、M2等。
接下来对所有变量，如GDP、CPI、M2等的数据进行季节性调整，按下图一步步进行。
打开某变量GDP的数据。
点Proc——seasonal adjustment——选x11方法。
选择census x11 additive 点击ok得到经季节性调整的变量gdpsa.对季节性调整变量取对数。
点object——generate series.在对话框输入lngdp=log(gdpsa)，注意，输入的是gdpsa变量序列，不是gdp序列哦。
得到lngdp序列。
对所有变量进行hp滤波处理。
打开lngdp序列。
点proc——hodrick_prescott_filter把第一栏值删除，在cycle series 输入gdp_hp，这表示gdp波动序列。
打开gdp_hp序列，画图点view——graph 点确定得到图形在获得GDP、CPI、M2等变量的波动序列后，接下来建立VAR模型。
首先选定三个变量后，右健open ——V AR选择默认确定点击impulseImpulse框中只留ccM2，代表货币政策冲击点确定得到图形接下来图形保存，对图形右健即可浏览路径图形保存在桌面上用画图软件将图形拷贝出来到word中。
操作演示至此结束，祝大家好运！。
Eviews操作指导
Eviews上机指导第一节Eviews简介1、Eviews是什么2、运行Eviews3、Eviews的窗口4、Eviews的主要功能5、关闭Eviews第二节单方程计量经济模型Eviews操作案例一、创建工作文件二、输入和编辑数据三、图形分析四、OLS估计参数五、预测六、非线性回归模型的估计七、异方差检验与解决办法八、自相关检验与解决办法第三节联立方程计量经济模型Eviews操作第一节 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。
它的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”。
计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
Eviews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。
正是由于Eviews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
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。
VAR模型基本操作指引(Eviews)
VAR模型基本操作指引（Eviews）1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test——单位根检验对话框（1st difference，即检验△X；intercept：包含截距项；trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析/方差分解在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
—OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
打开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最大滞后长度—OK8、建立协整回归方程建立回归模型后，如果模型存在自相关，则建立广义差分模型欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
EVIEWS的garch模型族操作
03
Eviews中GARCH模型族的实现
导入数据
打开Eviews软件，选择“File” 菜单中的“Open”选项，找到
需要导入的数据文件，点击 “Open”。
在弹出的对话框中选择数据文件 的类型和格式，确保与实际数据 文件匹配，然后点击“OK”。
在数据表视图中，可以看到导入 的数据文件，可以进行后续操作。
除了基本的预测值，我们还需要对预测结果进行检验。例如，我们可以使用t检验或z检验等方法来检验 预测值的显著性。如果预测值显著不为零，则说明预测结果具有统计意义。
05
GARCH模型族在金融领域的应用案
例
股票波动率预测
总结词
通过使用GARCH模型，可以预测股票市场的波动率，从而为投资者提供决策 依据。
评估预测精度
使用均方误差、平均绝对误差等指标评估模型的预测精度。
将模型应用于实际决策
根据模型预测结果，为风险管理、投资组合优化等提供决策支持。
THANKS
感谢观看
根据研究目的选择合适的GARCH模型：例如， GARCH(1,1)、EGARCH等。
2
使用AIC、BIC等准则进行模型选择，以选择最优 模型。
3
进行残差诊断测试，如Jarque-Bera检验、残差 图等，以评估模型的适用性。
结果解释与决策应用
解释模型参数
解释GARCH模型中的参数，如滞后阶数、波动率等，以理解其对 预测的影响。
它提供了丰富的数据处理、图表绘制、 模型估计等功能，支持多种回归分析、 时间序列分析和计量经济学模型。
Eviews软件特点
界面友好
01
Eviews的用户界面简洁直观，易于上手，适合初学者和专业人
士使用。
Eviews中VAR模型的操作、脉冲响应分析和方差分解的实现
0.5
0.0
-0.5
-1.0
-1.5 -1.5 -1.0 -0.5 0.0 0.5 1.0 1.5
.
VAR模型中AR根的图
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 VAR模型的滞后结构检验 （2）Granger因果检验 Granger因果检验的 原假设是 H0：变量x不能Granger引起变量y 备择假设是 H1：变量x能Granger引起变量y
即
上式称为非限制性向量自回归（Unrestricted VAR）模型， 是滞后算子L的k ╳ k 的参数矩阵。 当行列式det[A(L)]的根都在单位圆外时，不含外生变量的非 限制性向量自回归模型才满足.平稳性条件。
EViews统计分析基础教程
一、向量自回归（VAR）模型
2.结构VAR模型（SVAR）
.
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
VAR模型的滞后结构检验 （3）滞后排除检验 滞后排除检验（Lag Exclusion Tests） 是对VAR模型中的每一阶数的 滞后进行排除检验。如右图所示。 第一列是滞后阶数， 第二列和第三列是方程的χ2统计 量， 最后一列是联合的χ2统计量。
.
EViews统计分析基础教程
四、Johansen协整检验
1、Johansen协整理论 在VAR(p)模型中，设变量y1t， y2t，…，ykt均是非平 稳的一阶单整序列，即yt~I(1)。xt是d维外生向量，代 表趋势项、常数项等，
yt=A1 yt-1 +A2 yt-2 +…+ Ap yt-p+B xt + μt 变量y1t， y2t，…，ykt的一阶单整过程I(1)经过差分后 变为零阶单整过程I(0)
Eviews操作教程全套完整版
1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界面和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作方式 (6)1.4. E VIEWS应用入门 (6)1.5. E VIEWS常用的数据操作 (15)2.一元线性回归模型 (24)2.1. 用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (24)2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. 用OLS建立多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. 非线性回归 (48)4.1. 用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (48)4.2. 用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (50)4.3. 用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的非线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (58)4.6. 二元选择模型 (62)5. 异方差 (68)5.1. 异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异方差的WHITE检验 (72)5.3. 异方差的处理 (75)6. 自相关 (79)6.1. 自相关的判别 (79)6.2. 自相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟自变量的应用 (94)8.2. 虚拟变量的交互作用 (99)8.3. 二值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (105)9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (105)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (110)10. 联立方程模型 (115)10.1. 联立方程模型的单方程估计方法 (115)10.2. 联立方程模型的系统估计方法 (119)21.Eviews基础1.1. Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，网址为）开发的运行于Windows环境下的经济计量分析软件。
eviews基本操作介绍
31
4 对象类型
除了序列对象和方程对象外还有许多其他类型的对象; 每种对象在对象集合中都有一个特定的图标表示 对象集合 虽然也是对象但对象集合没有图标;因此工作文件和数据库 不能放在其他的工作文件或数据库中
32
基本对象操作
30
3 对象过程PROC
许多EViews对象还包括过程Procedure 与视图一样的是;过 程通常以图表或坐标的形式显示在对象窗口中；与视图不同的 是;过程改变数据;无论对象本身中的还是其他对象中的
很多过程还创建新的对象 比如说序列对象含有进行平滑与 季节调整的过程;该过程可以创建一个新的含有平滑以及调整 后的数据的序列 方程对象的过程可以建立新的序列来包含残差 拟合值 以及预测
Eviews 统计分析 从入门到精通
第一章 Eviews简介
Eviews简介 Eviews的主窗口 工作文件的建立与工作文件窗口 对象的建立和对象窗口
Eviews简介
EViews的用途：统计 计量分析和预测 除菜单操作外;EViews还提供命令语言;矩阵语言和程序 设计 Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法 解释如何使 用EViews来管理数据 第一部分：数据分析基础 —— 描述使用EViews来完成数 据的基本分析
Eviews 全称 Econometrics Views ; 是美 国 QMS 公司 推 出 的 基于 Windows平台的专门从事数据分析 回归分析和预测的 计算机软件;Eviews是当今世界上最优秀的计量经济软件之一 ;其具有操作简便 界面友好 功能强大等特点;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具有 广泛的影响 虽然EViews是由经济学家开发的并大多在经济 领域应用;但它的适用范围不应只局限于经济领域
Eviews基本操作学习（图示版）
Eviews基本操作学习（图⽰版）⽬录⽬录 (1)1、EViews简介 (3)1.1 什么是EViews (3)1.2 启动和运⾏EViews (3)1.3 EViews窗⼝ (3)1.4关闭EViews (4)2、EViews基本操作 (5)2.1⼯作⽂件与对象 (5)2.1.1⼯作⽂件 (5)2.1.2对象 (7)2.2数据处理 (10)2.2.1数据对象与样本 (10)2.2.2数据的输⼊和输出 (12)2.3图形与表格 (14)2.3.1图的创建 (14)2.3.2图的修改 (14)2.3.3多个图 (16)2.3.4图的打印和输出 (17)2.3.5表格对象 (18)2.3.6表的输出 (18)2.3.7⽂本对象 (19)3、基本回归模型 (19)3.1估计和⽅程对象 (19)3.1.1⽅程对象 (19)3.1.2在EViews中对⽅程进⾏说明 (20)3.1.3在EViews中估计⽅程 (20)3.2⽅程输出 (20)3.3⽅程操作 (22)3.3.1⽅程视图 (22)3.3.2⽅程过程 (24)3.3.3缺省⽅程 (24)4、基本检验 (24)4.1多重共线性的检验 (24)4.2异⽅差的检验 (25)4.3 ⾃相关的检验 (26)5、时间序列模型 (27)5.1时间序列平稳性的单位根检验 (27)5.1.1单位根的ADF检验 (27)5.1.2Phillips-Perron(PP)检验 (27)5.2协整 (28)6、案例分析 (29)6.1多元线性回归及多重共线性的检验 (29)6.2异⽅差的检验 (31)6.3⾃相关的检验 (34)6.4时间序列的单位根和协整检验 (36)1、EViews简介1.1什么是EViewsEViews 是在⼤型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是⼀组处理时间序列数据的有效⼯具，是当今世界上最流⾏的计量经济学软件之⼀。
精选EVIEWS中的模型操作
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系数不显著，（用Variance时系数一样不显著），说明不存在ARCH-M过程。
模型验证
对建立的EARCH(1，1)模型进行残差ARCH效应检验，点击EARCH(1，1)结果输出窗口View /Residual Test /ARCH LM TestLag=滞后阶数，可以分别取1，4，8，12；以lag=4为例，输出结果如下所示：
Eviews主要功能：
（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。
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时间序列建模步骤
实例操作
实例操作
3
Eviews简介
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，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”，称为计量经济学软件包。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简介
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然后在视图中点击view-descriptive statistics—histogram and stats就得到了对数收益率的柱形统计图，如下：
由图可知，上证能源指数对数收益率序列均值（Mean）为0.000256，标准差（Std. Dev.）为0.001426，偏度（Skewness）为-0.141，小于0，说明序列分布有长的左拖尾。峰度（Kurtosis）为4.596，高于于正态分布的峰度值3，说明收益率序列具有尖峰和厚尾的特征。Jarque－Bera统计量为59.85，P值为0.00000，拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。
EVIEWS操作各种模型学习
EVIEWS操作各种模型学习一章、图形基础与回归原始数据UR URIR UR URIR 1978 0.15 2.97 1997 0.31 2.22 1979 0.16 2.32 1998 0.32 2.22 1980 0.17 2.43 1999 0.34 2.35 1981 0.17 2.09 2000 0.40 2.43 1982 0.18 1.68 2001 0.41 2.48 1983 0.18 1.70 2002 0.41 2.77 1984 0.18 1.50 2003 0.42 2.85 1985 0.23 1.67 2004 0.43 2.77 1986 0.24 1.91 2005 0.43 2.83 1987 0.25 2.06 2006 0.44 2.86 1988 0.27 2.26 2007 0.44 2.87 1989 0.28 2.20 2008 0.45 2.82 1990 0.29 2.12 2009 0.46 2.85 1991 0.26 2.54 2010 0.50 2.89 1992 0.29 2.76 2011 0.52 2.84 1993 0.31 3.11 2012 0.54 2.91 1994 0.28 2.85 2013 0.55 2.91 1995 0.31 3.48 2014 0.55 2.83 1996 0.34 2.33一、散点图二、分布图：JB＞3判断为正太分布S是偏度K是峰度三、ＵＲ的单因素联表Tabulation of URDate: 09/05/15 Time: 21:25Sample: 1 37Included observations: 37Number of categories: 5Cumulative Cumulative四、协方差与相关性Covariance Analysis: OrdinaryDate: 09/05/15 Time: 21:40Sample: 1 37Included observations: 37 Covariance五、ＣＤＦ经验分布图六、Ｑ-Ｑ图七、回归散点图邻近拟合散点图：（分布回归的结果）八、实际值、拟合值、残差值折线图九、回归模型预测十、两回归系数的联合检验置信区间是一个椭圆区域十一、Wald系数约束条件检验十一、Chow分割点检验结果F、LR的P值显著，表示：模型无显著的结构变化。
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一章、图形基础与回归原始数据UR URIR UR URIR 1978 0.15 2.97 1997 0.31 2.22 1979 0.16 2.32 1998 0.32 2.22 1980 0.17 2.43 1999 0.34 2.35 1981 0.17 2.09 2000 0.40 2.43 1982 0.18 1.68 2001 0.41 2.48 1983 0.18 1.70 2002 0.41 2.77 1984 0.18 1.50 2003 0.42 2.85 1985 0.23 1.67 2004 0.43 2.77 1986 0.24 1.91 2005 0.43 2.83 1987 0.25 2.06 2006 0.44 2.86 1988 0.27 2.26 2007 0.44 2.87 1989 0.28 2.20 2008 0.45 2.82 1990 0.29 2.12 2009 0.46 2.85 1991 0.26 2.54 2010 0.50 2.89 1992 0.29 2.76 2011 0.52 2.84 1993 0.31 3.11 2012 0.54 2.91 1994 0.28 2.85 2013 0.55 2.91 1995 0.31 3.48 2014 0.55 2.83 1996 0.34 2.33一、散点图二、分布图：JB＞3判断为正太分布S是偏度K是峰度三、ＵＲ的单因素联表Tabulation of URDate: 09/05/15 Time: 21:25Sample: 1 37Included observations: 37Number of categories: 5Cumulative Cumulative四、协方差与相关性Covariance Analysis: OrdinaryDate: 09/05/15 Time: 21:40Sample: 1 37Included observations: 37Covariance五、ＣＤＦ经验分布图六、Ｑ-Ｑ图七、回归散点图邻近拟合散点图：（分布回归的结果）八、实际值、拟合值、残差值折线图九、回归模型预测十、两回归系数的联合检验置信区间是一个椭圆区域十一、Wald系数约束条件检验十一、Chow分割点检验结果F、LR的P值显著，表示：模型无显著的结构变化。
十二、Chow稳定性检验（p75）Chow预测结果：十三、零均值附近的递归残差曲线图OLS的CUSUM检验曲线图（p78）2.递归3.一步预测检验：4.N步预测检验：进行一系列的Chow检验*注：上部分是递归残差，下部分是检验显著性的概率值。
十四、White异方差检验Obs*R-squared=10.4，其P值=0.0055,表示残差存在异方差性。
F统计量表示：检验辅助方程的整体显著性，下图中整体显著。
十五、WLS加权最小二乘法十六、残差自相关图及其Q检验统计量1-16阶的p值都小于0.01，说明拒绝原假设，残差序列存在自相关性。
十七、残差自相关LM检验结果F与Obs两个的P值显示：存在自相关十八、Newey-West一致协方差估计十九、两阶段TSLS估计检验结果二十、广义矩估计GMM检验结果二章、离散及受限制因变量模型一、原始数据obs GPA SE PSI Grade1 2.66 20 0 02 2.89 22 0 03 3.28 24 0 04 2.29 12 0 05 4 21 0 16 2.86 17 0 07 2.76 17 0 08 2.87 21 0 09 3.03 25 0 010 3.92 29 0 111 2.63 20 0 012 3.32 23 0 013 3.57 23 0 014 3.26 25 0 115 3.53 26 0 016 2.74 19 0 017 2.75 25 0 018 2.83 19 0 019 3.12 23 1 020 3.16 25 1 121 2.06 22 1 022 3.62 28 1 123 2.89 14 1 024 3.51 26 1 025 3.54 24 1 126 2.83 27 1 127 3.39 17 1 128 2.67 24 1 029 3.65 21 1 130 4 23 1 131 3.1 21 1 032 2.39 19 1 1二、Logit模型估计结果*注：写出方程：见p107三、二元选择模型分析1.实际值、拟合值、残差图2.E-P 表期望预测表*注：Logit 模型的81.25%优于65.63%，表明Logit 模型比零模型预测效果好很多。
3.拟合优度检验H-L=6.8976，其P=0.5477，表明模型拟合程度较好。
4.模型预测*注：其中MAPE=12.8901＞10，Theil IC=0.3426，CP=0.7947，说明，Logit模型预测效果一般（p115）。
1.原始数据obs income attitude obs income attitude1 900 0 17 2500 12 1000 0 18 2600 13 1100 0 19 2700 14 1200 0 20 2800 15 1300 0 21 2900 26 1400 0 22 3000 27 1500 0 23 3100 28 1600 0 24 3200 29 1700 0 25 3300 210 1800 1 26 3400 211 1900 1 27 3500 212 2000 1 28 3600 213 2100 1 29 3700 214 2200 1 30 3800 215 2300 1 31 3900 016 2400 1 32 4000 02.模型估计*注：解释见p118；写出模型：Attitude*=0.00112*Income4.模型预测*注：因变量各选择的拟合值之和为1；五、受限因变量模型（一）审查回归模型1.原始数据obs hours age edu husinc kids1 1610 32 12 10909.99 12 1656 30 12 19500.1 23 0 35 12 10999.91 44 456 34 12 6800.064 35 1300 31 14 20000 36 0 54 12 6979.024 07 2500 37 16 9151.959 28 1020 54 12 10499.82 09 1458 48 12 8420.097 210 1600 39 12 12000.03 211 1969 33 12 23999.96 112 1960 42 11 19000 113 240 30 12 15000.13 314 997 43 10 14400.09 215 1848 43 11 22000.88 116 1224 35 12 15499.93 317 1400 43 12 13199.89 218 0 39 12 13837.05 519 2000 45 12 14000.01 020 0 35 12 9999.967 421 2215 42 16 13024.96 222 1680 30 12 8000 023 0 48 13 17478.93 024 800 45 12 9159.98 025 1955 31 12 8247.922 226 2300 43 17 27000.62 227 0 59 12 15999.88 028 1904 32 12 17000 329 1516 31 17 15000.12 130 346 42 12 9999.936 02.Tobit模型估计审查回归模型结果：（二）截断回归模型三章、时间序列模型（一）季节调整四种方法P138：1.2.Tramo/Seats季节调整法3.移动平均方法（二）趋势分解1.H-P滤波方法2.BP滤波方法（三）指数平滑1.单指数法2.双指数法3.Holt-Winter无季节模型4.Holt-Winter加法模型5.Holt-Winter乘法模型四章、ARMA模型（一）序列相关与AR模型1.消费方程OLS估计*注：D-W较小可能存在自相关问题，所以进行Q统计量检验与LM检验。
2.序列相关的LM检验*注：Obs*R的P值很小，表明，残差序列存在自相关；为了识别AR模型的阶数，还需要做Q统计量检验与相关图；3.Q统计量检验与相关图；*注：需要建立AR（2）模型来消除自相关，也就是克伦迭代，需要在输入AR(1) AR(2) ；4.AR(P)模型估计与残差检验*注：由于常数项不显著，所以剔除常数项，重新估计；*注：0.94与-0.38＜1，在单位圆内，表明：AR模型最终是平稳的。
5.对上图在进行LM检验*注：图中Obs*R的P值较大，表示接受残差不存在自相关的原假设；所以：AR（2）模型估计有效；（二）序列平稳性检验1.DF检验*注：一阶差分后：平稳；p165.2.ADF检验1.@做CPI线状图：有截距项，无明显趋势项；2.@做有截距项，无明显趋势的单位根检验；3.一阶差分后结果：显示平稳；（三）ARMA模型（四）ARIMA模型。