基于Eviews计量经济学软件X11方法的季度GDP预测
《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。
应用eviews分析数据和预测
统计预测与决策论文摘要:随着市场经济的多元化发展。
统计软件被广泛的应用，企业应用统计软件进行对下一期的生产值进行预测。
从而能更准确的做出决策。
本文利用eviews对某企业的下几期的生产值进行预测，便于企业做出最准确的决策。
关键字：平稳序列，模型识别，模型定阶，模型参数估计，模型检验，模型预测。
下表是某企业近期一百个生产数据值。
1、模型识别绘制序列时序图7680848892255075100125150175200PRODUCTI ON2模型定阶绘制序列相关图从相关图看出，自相关系数迅速衰减为0，说明序列平稳，但最后一列白噪声检验的Q 统计量和相应的伴随概率表明序列存在相关性，因此序列为平稳非白噪声序列。
模型定阶：由图2-5看出，偏自相关系数在k=3后很快趋于0即3阶截尾，尝试拟合AR （3）；自相关系数在k=1处显著不为0，当k=2时在2倍标准差的置信带边缘，可以考虑拟合MA （1）或MA （2）；同时可以考虑ARMA （3，1）模型等。
原序列做描述统计分析见图481216207880828486889092Series: PRODUCTION Sample 1 201Observations 201Mean 84.11940Median 84.10000Maximum 91.70000Minimum 76.50000Std. Dev. 2.906625Skewness 0.107191Kurtosis 2.752406Jarque-Bera 0.898321Probability0.638164可见序列均值非0，我们通常对0均值平稳序列做建模分析，所以需要在原序列基础上生成一个新的0均值序列。
这个序列是0均值的平稳非白噪声序列，新序列的描述统计量见图 048121620-8-6-4-22468Series: XSample 1 201Observations 201Mean 2.99e-06Median -0.019400Maximum 7.580600Minimum -7.619400Std. Dev. 2.906625Skewness 0.107191Kurtosis 2.752406Jarque-Bera 0.898321Probability0.6381643模型参数估计由伴随概率可知，AR （i ）（i=1，2，3）均高度显著，表中最下方给出的是滞后多项式φ-1（x ）=0的倒数根，只有这些值都在单位圆内时，过程才平稳。
基于Eviews计量经济学软件X11方法的季度GDP预测
基于Eviews软件X11方法的季度GDP预测1.数据导入及时间序列分解将1992年第1季度至2013年第1季度的季度GDP时间序列录入或者导入到Eviews 软件，命名为Y序列。
双击打开序列Y，点击菜单栏中的PROC，在下拉菜单选择Seasonal Adjustment，在弹出的菜单中选择X11方法。
这时会弹出的X11季节调整对话框，在Adjustment Method 下，选择乘法模型（multiplicative），系统默认季节调整后的序列名为YSA，我们定义季节因子序列为YYZ，忽略贸易日和节假日因素。
然后选择确定，这时，工作文件中多了两个序列：YSA，YYZ。
我们建立包含序列Y和这两个序列的组，命名为g1，在其窗口栏单击View| Graphs Options选项，在Multiple中选择Multiple Graphs将得到单独显示着3个序列的线性图。
从图中我们可以看出，原始的时间序列Y在图的最上方，数据有向上增加的趋势，序列呈现锯齿状的波动。
根据原始序列分解出的1-4季度的季节因子分别为0.8765、0.9403、0.9589和1.2239。
2.基于时间序列分解方法的季度GDP预测用季节调整后的序列进行预测。
根据最小二乘法，采用1992年第1季度至2013年第1季度数据建立对数回归方程，在Eviews软件中建立一个取值从1至85序列t，然后在软件的命令行键入：L S LOG(YSA) C T然后按Enter键，得到如下结果LOG(YSA) = 8.9655 + 0.03382*T，其中，t取值为1、2、3、…该方程的拟合优度R2=0.98，拟合效果非常好，常数项和自变量参数的t统计量分别为389.87，72.81，检验的P值均近似为零，故认为这两个参数的估计都是显著的；模型的F值为5301.81，检验的P值近似为零，故认为该模型是显著的。
预测2013年第2季度经季节调整的GDP值，此时t=86：LOG(YSA) = 8.9655 + 0.03382*86 YSA=143489.91假定没有特殊情况发生，不规则因素I=1，2季度季节因子YYZ=0.9403，预测2013年第2季度的GDP为：Y=YSA×YYZ=143489.91×0.9403=134922.70同样方法可以得出2013年第3季度的经季节调整的GDP值，此时t=87：YSA=148425.73 Y=142325.43。
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析
基于EViews对我国财政收入影响因素的实证分析一、概述随着中国经济的高速发展和经济结构的持续优化，财政收入作为衡量国家经济实力和治理水平的重要指标，其影响因素及其作用机制越来越受到学术界的关注。
在此背景下，本文旨在利用EViews软件，对中国财政收入的影响因素进行深入的实证分析，以期揭示各因素与财政收入之间的内在联系，为政府制定科学合理的财政政策提供理论支持和实践指导。
具体来说，本文首先对财政收入的相关概念进行界定，明确财政收入的内涵和构成。
结合国内外关于财政收入影响因素的研究文献，梳理出影响中国财政收入的主要因素，包括经济增长、税收政策、产业结构、城镇化水平等。
接着，本文利用EViews软件，选取合适的时间序列数据，构建计量经济模型，对影响因素进行实证分析。
在模型构建过程中，本文将采用单位根检验、协整检验等方法，确保数据的平稳性和模型的有效性。
根据实证分析的结果，本文将对各影响因素的作用机制进行深入探讨，并提出相应的政策建议。
本文的研究不仅有助于深入了解中国财政收入的影响因素及其作用机制，还可以为政府制定更加科学合理的财政政策提供理论支持和实践指导。
同时，本文的研究方法和结论也可以为其他领域的研究提供借鉴和参考。
1. 研究背景与意义随着全球经济的不断发展和我国改革开放的深入推进，我国财政收入呈现出快速增长的态势。
财政收入作为政府开展各项经济活动的重要支撑，其稳定性、可持续性和合理性对国家的经济社会发展具有重要影响。
深入了解和分析影响我国财政收入的各种因素，揭示其内在规律，对于优化财政结构、提高财政资金使用效率、促进经济健康发展具有重要的理论和现实意义。
在此背景下，本文旨在利用EViews软件对我国财政收入的影响因素进行实证分析。
EViews作为一款功能强大的计量经济学软件，能够有效地处理时间序列数据，并通过建立计量经济模型来分析各因素对财政收入的贡献度和影响程度。
通过对这些因素进行定性和定量分析，可以更加清晰地认识到财政收入背后的复杂机制，为政府决策提供科学依据。
计量经济学用eviews分析数据
中国储蓄存款总额（Y,亿元）与GDP （元）数据如下表。
表1-1数据来源：《中国统计年鉴》年图1-1解:、估计一元线性回归模型由经济理论知，储蓄存款总额受GDP影响，当GDFP增加时，储蓄存款总额也随着增加，他们之间具有正向的同步变动趋势。
储蓄存款总额除受GDP影响之外, 还受到其他一些变量的影响及随机因素的影响，将其他变量及随机因素的影响均并到随机变量U中，根据X与丫的样本数据，作X与丫之间的散点图可以看出，他们的变化趋势是线性的，由此建立中国储蓄存款总额丫与GDF之间的一员线性回归模型。
由表1-1中样本观测数据，样本回归模型为用Eviews软件估计结果:Dependent Variable: 丫Method: Least SquaresDate: 12/14/14 Time: 10:41Sample: 1978 2012Included observations: 35R-squared 0.995724 Mean dependent var 78882.56Adjusted R-squared 0.995595 S.D. dependent var 108096.8S.E. of regression 7174.769 Akaike info criterion 20.64997Sum squared resid 1.70E+09 Schwarz criterion 20.73885Log likelihood -359.3745 Hannan-Quinn criter. 20.68065F-statistic 7684.717 Durbin-Watson stat 1.224720Prob(F-statistic) 0.000000即样本回归方程为:-4.678592 87.66252二、对估计结果做结构分析(1)对回归方程的结构分析0.762529是样本回归方程的斜率，他表示GDP勺边际增长率，说明GDP每增加1元，将有0.762529用于储蓄；-7304.294是样本回归方程的截距，他表示不受GDP影响的自发性储蓄增长。
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。
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。
基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读
基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验案例解读计量经济学是经济学领域的一个重要分支，它运用数理统计方法对经济学模型进行定量分析和预测。
而EVIEWS软件则是计量经济学常用的数据分析与建模工具。
本文将通过一个实例案例，解读基于EVIEWS软件的计量经济学建模检验的方法和过程。
首先，我们需要了解案例的背景和研究问题。
假设我们想研究某国家的经济增长与就业率之间的关系。
我们提出了一个假设：经济增长对就业率有积极的影响。
第一步是数据收集和准备。
我们需要收集与经济增长和就业率相关的数据。
以中国为例，我们可以从国家统计局等官方机构获取国内生产总值（GDP）和就业率的数据。
这些数据应该是时间序列数据，通常包括一定的时间跨度和频率（例如月度或年度数据）。
第二步是数据预处理。
我们需要对收集到的数据进行清洗和处理，以确保数据的质量。
具体来说，我们需要检查数据是否存在缺失值、异常值等，确保数据的连续性和一致性。
第三步是建立计量经济学模型。
在本案例中，我们使用一个简单的线性回归模型来研究经济增长对就业率的影响。
假设就业率（Y）是经济增长（X）的线性函数，即Y = β0 +β1X + ε，其中β0和β1是回归系数，ε是误差项。
第四步是模型检验。
在EVIEWS软件中，我们可以利用OLS（Ordinary Least Squares）方法进行模型的估计和检验。
OLS方法是最小二乘法的一种形式，用于估计回归系数的值。
此外，我们还可以通过检验模型的显著性和拟合优度来评估模型的质量。
具体来说，我们可以通过检验回归系数的t值和p值来判断是否存在统计显著性。
如果t值的绝对值较大且p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），则可以认为回归系数是显著的，即具有统计意义。
此外，我们还可以计算回归方程的R-squared值来评估模型的拟合优度，R-squared值越接近1，说明模型的解释能力越强。
最后，我们需要进行模型诊断。
模型诊断用于检验回归模型的假设是否成立，以及模型是否满足统计方法的要求。
基于eviews建立ARIMA模型预测中国GDP
基于eviews建立ARIMA模型预测中国GDP 第一步考入数据后观察GDP趋势图
进行常规对数化操作
这时观察loggdp的图
图像较好，下面进行单位根检验
选择不差分，因为是GDP选择带趋势项
P值比较大，无法拒绝原假设，在进行一次差分
P值较小，可以拒绝原假设，即数列存在一个单位根，即ARIMA（p，d，q）中的d=1
生命命令中建立新的差分序列
Dloggdp=d（loggdp）
观察趋势图
然后观察自相关和偏相关的图
偏相关从一阶开始，在两倍标准差的虚线内，出现截尾现象，因此参数p取1
而自相关系数虽然在二阶开始迅速减弱，但6、7阶自相关系数均触及了虚线，因此后续需要多次取p值
综合考虑选择了q=4的模型
下面分析模型效果，点击view 残差图
然后建立残差序列并建立自相关偏相关系数
可以看到基本通过检验
应用1999-2018年的动态预测图形如上，实线代表dloggdp的预测值，两条红色虚线为2倍标准差的置信区间
静态预测
进一步我们来预测2019的gdp，由于dloggdp是logdgp的一阶差分，可以将回归得到的dloggdp预测值加上2018loggdp真实值得到2019loggdp预测值
利用动态预测得到预测值
0.099793
2018loggdp真实值为
13.71049
所以2019loggdp预测值为13.81028
对数化2019预测GDP为(生成命令gdp=exp（loggdp）
994786.1。
用EVIEWS实现预测第三讲新
② 季节滤波(Seasonal Filter) 当估计季节因子时，允许选择季节移动平均滤波项数，缺省是X12自动确 定。近似地可选择(X11 defaul)缺省选择。
③ 趋势滤波（Trend Filter (Henderson)） 当估计趋势—循环分量时，允许指定亨德松移动平均的项数，可以输入 大于1和小于等于101的奇数，缺省是由X12自动选择。
如果将指数平滑的预测结果和原观测值共同显示 在同一张图上，可以看起来更清楚。 首先在工作文件菜单中同时选中两个序列SALES 和SALESSM，方法是先点击一个序列，之后按 住键盘上的Shift键再点击另外一个序列。 然后点击工作文件菜单工具栏中的Show，在弹出 的对话框中点击OK。此时，系统将弹出一个类似 序列对象窗口的群窗口，窗口中以Excel表格的形 式同时显示出SALES和SALESSM。最后点击该 窗口上方的View→Graph→Line。
X-11简要的输出及错误信息也会在序列窗口中显示。
关于调整后的序列的名字。EViews在原序列名后加SA， 但你也可以改变，这将被存储在工作文件中。 需要注意，季节调整的观测值的个数是有限制的。X-11 只作用于含季节数据的序列，需要至少4整年的数据，最多能 调整20年的月度数据及30年的季度数据。
ct 为加法模型的季节因子：
这时存在3个衰减系数，同样可以给定它们的值或让EVIEWS估 计它们。
5.Holt-winters乘法模型（三个参数） 这种方法适用于序列具有线性时间趋势以及乘法模型的季节变 ˆ 差。 y t 的平滑序列 y t由下式给出
yt k a bk ct k
4.Holt-Winter加法模型（三个参数）
如果序列中存在季节变化，且季节效应的大小不随序列变化， 那 么 应 该 使 用 加 法 性 季 节 Holt-Winter 方 法 , 平 滑 后 的 序 列y t ˆ 由下式给出 其中：a表示截距： b表示趋势：
计量经济学经典eviews方程预测
计量经济学经典eviews方程预测第十六章方程预测本章描述了对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程。
这里描述的技术是利用通过回归方法估计得到的方程来进行预测。
§16.1EViews中的方程预测为说明一个被估计方程的预测过程，我们从一个简单的例子开始。
假设我们有1947:01—1995:01年美国国内生产总值（GDP）、消费（CS）和投资（INV），这些数据包含在工作区间为1946:01—1995:4的工作文件（16_1）中。
我们运用1947:01—1995:01这段时期的数据，估计GDP对常数、CS和INV的回归，并用AR(1)修正残差序列相关，用该模型预测GDP。
估计得到的方程结果由方程对象eq_gdp给出：注意该估计样本的观测值做了调整，以解释该模型在推导AR(1)估计时一、如何进行预测为预测该方程的GDP，在方程的工具栏中按Forecast按钮，或选择Procss/ Forecast …。
这时会出现下表：我们应提供如下信息：1、序列名预测后的序列名将所要预测的因变量名填入编辑框中。
EViews默认了一个名字，但可以将它变为任意别的有效序列名。
这个名字应不同于因变量名，因为预测过程会覆盖已给定的序列值。
S.E.（Optional）如果需要，可以为该序列的预测标准差提供一个名字。
如果省略该项，预测标准误差将不被保存。
GARCH（Optional）对用ARCH估计的模型，还可以保存条件方差的预测值（GARCH项）。
见16章对GARCH估计的讨论。
2、预测方法可以在如下方法中进行选择：动态（Dynamic）—从预测样本的第一期开始计算多步预测。
静态（Static）—利用滞后因变量的实际值而不是预测值计算一步向前（one-step-ahead）预测的结果。
还可以做如下的选项：结构（Structural）—预测时EViews将忽略方程中的任何ARMA 项。
若不选此项，在方程中有ARMA项时，动态与静态方法都会对残差进行预测。
计量经济学实验一EViews软件的基本操作
图1.3创建工作文件窗口在Workfile structure type选项区共有3种类型：
（1）Unstructured/Undated（非结构/非日期）；
（2）Dated-regular frequency；
（3）Balanced Panel（平衡面板）。
其中默认的状态是Dated-regular frequency类型。
图1.3
图1.4
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），如图1.4所示。本例中选择默认的时间频率Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期1990和2004。点击OK，在EViews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口，如图1.5所示。
此外，除了选用菜单方式，也可以选用命令方式建立工作文件。即在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，也可以建立工作文件。命令格式为：
CREATE时间频率类型起始期终止期
则以上菜单方式过程可写为：CREATE A 1990 2004
1.3.2.2输入数据
建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。输入数据有两种基本方法：data命令方式和鼠标图形界面方式。
菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有7个选项：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应。
利用Eviews8.0预测中国GDP的增长
利用Eviews8.0预测中国GDP的增长作者：王子惠来源：《经营者》2016年第07期摘要 GDP作为一个国家一定时期内所生产和提供的最终商品和劳务的总和的重要指标，如果能够做出模型对其进行正确的预测，就可以有效地引导经济的发展，为决策提供依据。
本文依据1952～2015年我国GDP的数据，建立了ARMA模型，并利用Eviews8.0统计软件实现对模型的检验。
结果显示，模型具有较好的预测结果和现实意义。
关键词 GDP预测 ADF单位根检验时间序列分析一、引言社会经济活动千变万化，许多经济现象都具有随着时间而演变的特点，描述数据与时间存在密切的联系。
要想认识这些社会经济现象的本质特征，就需要研究这些现象随时间变化的规律，也就是需要进行动态分析。
在对社会经济活动的分析中，时间序列数据是最常见的数据之一，是将观测到的数据按照时间的先后顺序排列起来所得到的，利用Eviews软件可以对经济现象做一个有效的预测和评估。
二、模型的建立（一）数据来源及说明本文研究的样本区间设定为1952～2015年，数据来源于中国经济网和国家统计局官网数据库。
为了能更好地观测数据的趋势，分别绘制该段时期中国GDP的原始统计数据、一阶差分数据、二阶差分数据，可以看出二阶差分数据大致是平稳的。
（二）通过ADF检验判断各个数据的平稳性本文选用ADF（augmented Dickey-Fuller Test）检验，我们可以看出中国1952～2015年GDP的上升趋势很明显，因此对其进行一阶差分和二阶差分，得到二阶差分。
对原始数据进行ADF检验，检验结果显示，GDP序列的伴随概率为1，即认为以100%的概率接受原假设，也就是存在单位根，数据不平稳。
将GDP进行一阶差分后，继续ADF检验。
检验结果显示，GDP序列的伴随概率仍然为1，同样认为一阶差分后的数据以100%的概率接受原假设，存在单位根，一阶差分后的数据仍不平稳。
再对GDP进行二阶差分，然后ADF检验，此时选择不含趋势项和截距项。
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业
计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业计量经济学论文(EViews分析)导言计量经济学是一门研究经济现象及其相互关系的学科，通过运用统计学方法和经济学理论，对经济数据进行分析和解释。
在本篇论文中，我们将运用EViews软件进行计量经济分析，以探讨某一经济问题的核心要素和关系。
第一部分：数据收集与描述性统计在这一部分中，我们将介绍数据的来源和收集方法，并进行描述性统计分析，以便了解数据的基本特征。
数据来源和收集方法我们收集了关于某国家的宏观经济数据，包括国内生产总值(GDP)、物价指数、失业率、人口数量等。
这些数据可以通过政府统计局、国际组织或经济学研究机构的报告来获取。
描述性统计分析在这一部分，我们将计算各个变量的平均值、标准差、最小值、最大值和偏度等统计指标，并绘制相应的直方图和散点图，以便对数据的分布和相关关系有更直观的了解。
第二部分：计量经济模型的建立与估计在这一部分中，我们将构建计量经济模型，并通过使用EViews软件进行参数估计，以分析各个变量之间的关系。
模型的建立根据我们对经济问题的研究目标和数据的特点，我们选择了某一计量经济模型，以解释变量Y与自变量X1、X2之间的关系。
在模型中，我们还考虑了可能的误差项。
参数估计使用EViews软件，我们可以通过最小二乘法对模型进行参数估计。
这将帮助我们确定各个变量的系数估计值，并评估其统计显著性。
模型诊断在参数估计后，我们将进行模型的诊断检验，以评估模型的拟合优度和误差项的符合性。
通过观察残差图和假设检验等方法，我们可以确定模型是否符合计量经济学的基本假设。
第三部分：计量经济模型的解释与预测在这一部分中，我们将解释计量经济模型的估计结果，并利用该模型进行未来情景的预测。
模型解释通过对模型中各个变量的系数估计进行解释，我们可以理解自变量与因变量之间的经济关系，并得出相应的经济学解释。
模型预测利用模型的参数估计结果和最新的经济数据，我们可以进行未来情景的预测。
计量经济学实验教学案例实验一EViews软件的基本操作
实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
单位：亿元资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。
标题栏菜单栏命令窗口工作区域状态栏图1-3 EViews主窗口在主菜单上依次点击，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图1-4所示），由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
图1-4 工作文件对话框其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据选择时间频率为Annual（年度），再分别点击起始期栏（Start date）和终止期栏（End date），输入相应的日前1985和1998。
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。
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。
GDP与财政收入关系-Eviews计量经济学实验报告
三、研究内容 （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。
1995-2014 年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元） 年份 国内生产总值 X 财政收入 Y 1995 61129.8 6242.2 1996 71572.3 7407.99 1997 79429.5 8651.14 1998 84883.7 9875.95 1999 90187.7 11444.08 2000 99776.3 13395.23 2001 110270.4 16386.04 2002 121002 18903.64 2003 136564.6 21715.25 2004 160714.4 26396.47 2005 185895.8 31649.29 2006 217656.6 38760.2 2007 268019.4 51321.78 2008 316751.7 61330.35 2009 345629.2 68518.3 2010 408903 83101.51 2011 484123.5 103874.43 2012 534123 117253.52 2013 588018.8 129209.64 2014 635910 140370.03
Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion Hannan-Quinn criter. Durbin-Watson stat
参数估计结果为：
Yi = -10474.42 +0.235033 X i
DW=0.447336
a、回归方程中，可决系数 r 等于 0.998775，说明所建模型整体上对样本数据拟合较好。
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基于Eviews软件X11方法的季度GDP预测
1.数据导入及时间序列分解
将1992年第1季度至2013年第1季度的季度GDP时间序列录入或者导入到Eviews软件，命名为Y序列。
双击打开序列Y，点击菜单栏中的PROC，在下拉菜单选择Seasonal Adjustment，在弹出的菜单中选择 X11方法。
这时会弹出的X11季节调整对话框，在 Adjustment Method 下，选择乘法模型（multiplicative），系统默认季节调整后的序列名为YSA，我们定义季节因子序列为YYZ，忽略贸易日和节假日因素。
然后选择确定，这时，工作文件中多了两个序列：YSA，YYZ。
我们建立包含序列Y和这两个序列的组，命名为g1，在其窗口栏单击View| Graphs Options选项，在Multiple 中选择Multiple Graphs将得到单独显示着3个序列的线性图。
从图中我们可以看出，原始的时间序列Y在图的最上方，数据有向上增加的趋势，序列呈现锯齿状的波动。
根据原始序列分解出的1-4季度的季节因子分别为0.8765、0.9403、0.9589和1.2239。
2.基于时间序列分解方法的季度GDP预测
用季节调整后的序列进行预测。
根据最小二乘法，采用1992年第1季度至2013年第1季度数据建立对数回归方程，在Eviews软件中建立一个取值从1至85序列t，然后在软件的命令行键入：
LS LOG(YSA) C T
然后按Enter键，得到如下结果
LOG(YSA) = 8.9655 + 0.03382*T，其中，t取值为1、2、3、…
该方程的拟合优度R2=0.98，拟合效果非常好，常数项和自变量参数的t统计量分别为389.87，72.81，检验的P值均近似为零，故认为这两个参数的估计都是显著的；模型的F值为5301.81，检验的P值近似为零，故认为该模型是显著的。
预测2013年第2季度经季节调整的GDP值，此时t=86：
LOG(YSA) = 8.9655 + 0.03382*86 YSA=143489.91 假定没有特殊情况发生，不规则因素I=1，2季度季节因子YYZ=0.9403，预测2013年第2季度的GDP为：
Y=YSA×YYZ=143489.91×0.9403=134922.70 同样方法可以得出2013年第3季度的经季节调整的GDP值，此时t=87：YSA=148425.73 Y=142325.43。