计量经济学上机操作过程详解
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。
计量经济学上机操作步骤
上机操作步骤：1、样本回归模型：data y x ls y c x2、Goldfeld-Quandt 法：Sort x （假设有60 个样本，去掉中间16个，则样本应是以下）Smpl 1 22Ls y c xRss1=Smpl 39 60Ls y c xRss2=F=rss2/rss1= >F 0.05(22,22) ≈2.05模型存在异方差。
3、White 方法检验模型：（解释变量只有x,就用no cross ,若是有x2 x3 x4等多个解释变量，就用cross ）Smpl 1 60Ls y c x在方程窗口点View/residual/white ………nR 2= ,> 205.0χ（2）=5.99,或P=0.0044 (n 是样本个数，R^2是可决系数) 4、加权最小二乘法（WLS ）法：ls y c xgenr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）ls(w=w1) y c x5、使用互相关分析命令，初步判断滞后期的长度：cross y x6、阿尔蒙法建立分布滞后模型：ls y c pdl(x,s,m) （s 代表滞后期长度，m 一般取2或者3.）7、模型的短期乘数就是x 的系数。
8、DW 检验法：DW=2，ρ=0，DW=0，一阶高度正相关，DW=4，一阶高度负相关。
dl DW ≤≤0，一阶正相关，44≤≤-DW dl ，一阶负相关。
9、BG 检验法：在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST10、广义差分法：ident residls y c x ar(1)11、虚拟变量模型：（从1985-1998,1996为分界线）smpl 1985 1995genr d1 = 0smpl 1996 1998genr d1 = 1data d1genr xd = x*d1smpl 1985 1998ls y c x d1 xd12、多重共线性：1、简单相关系数检验COR X1 X2 X3 X42、某一解释变量(如X1)的VIFLS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)3、某一解释变量(如X1)的TOL：TOL=1/VIF=1-R24、采用逐步回归法建立最终方程13、Glejser检验 (假定h=1时)Ls y c xGenr e1=abs(resid)Ls e1 c xF= ，或P=14、Park检验Ls y c xGenr lne2=log(resid^2)Genr lnx=log(x)Ls lne2 c lnxF= , 或P=15、偏相关系数检验LS Y C XIDENT RESID16：非线性回归模型1、可线性化(重点掌握)如：LNY=a + bLNX则 LS LOG(Y) C LOG(X)以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
计量经济学上机
问题：
1、AR(1),AR(2)前面的系数代表什么？ 2、自回归系数 是怎么估计出来的？有哪 几种方法？在EVIEWS软件中用的哪种方法？ 3、写出用广义差分法估计模型后的模型估计 结果 。
第四步 结果分析
估计结果为：
ˆ M t 169.32 0.020GDP 1.108AR[1] 0.801AR[2] t
(3.8ห้องสมุดไป่ตู้) (18.45) (6.11) (-3.61)
取=5% ，DW>du=1.66(样本容量:22)
表明:广义差分模型已不存在序列相关性。
作业：
教材136页习题8 1、估计模型，写出估计结果。模型数学形式 采用双对数形式。 2、检验是否存在序列相关性，写出检验过程。 (1)DW检验； (2)LM检验。 3、用广义差分法来重新估计模型。写出估计 结果。
分析结论：
经LM检验，模型中存在二阶序列相关。 同理，我们还可以检验是否有三阶序列相关。
3阶滞后：
~ ~ ~ ~ et 6.692 0.0003 GDP 1.108et 1 0.819et 2 0.032et 3
(0.22) (-0.497) R2=0.6615 (4.541) （-1.842） （0.087）
•分析结果
2阶滞 后：
~ ~ ~ et 6.593 0.0003 GDP 1.094et 1 0.786et 2 t
（0.23）（-0.50） (6.23) （-3.69）
R2=0.6614
于是，LM=240.6614=15.87
取=5%，2分布的临界值20.05(2)=5.991 LM > 20.05(2) 故: 存在正自相关
计量经济学 上机实验手册汇总
实验三 异方差性实验目的：在理解异方差性概念和异方差对OLS 回归结果影响的基础上，掌握进行异方差检验和处理的方法。
熟练掌握和运用Eviews 软件的图示检验、G-Q 检验、怀特（White ）检验等异方差检验方法和处理异方差的方法——加权最小二乘法。
实验内容：书P116例4.1.4：中国农村居民人均消费函数中国农村居民民人均消费支出主要由人均纯收入来决定。
农村人均纯收入除从事农业经营的收入外，还包括从事其他产业的经营性收入以及工资性收入、财产收入和转移支付收入等。
为了考察从事农业经营的收入和其他收入对中国农村居民消费支出增长的影响，建立双对数模型：01122ln ln ln Y X X βββμ=+++其中，Y 表示农村家庭人均消费支出，X 1表示从事农业经营的纯收入，X 2表示其他来源的纯收入。
表4.1.1列出了中国内地2006年各地区农村居民家庭人均纯收入及消费支出的相关数据。
注：从事农业经营的纯收入由从事第一产业的经营总收入与从事第一产业的经营支出之差计算，其他来源的纯收入由总纯收入减去从事农业经营的纯收入后得到。
资料来源：《中国农村住户调查年鉴（2007）》、《中国统计年鉴（2007）》。
实验步骤：一、创建文件1.建立工作文件CREATE U 1 31 【其中的“U”表示非时序数据】2.录入与编辑数据Data Y X1 X2 【意思是：同时录入Y、X1和X2的数据】3.保存文件单击主菜单栏中File→Save或Save as→输入文件名、路径→保存。
二、数据分析1.散点图①Scat X1 Y1000080006000Y4000200050010001500200025003000X1从散点图可看出，农民农业经营的纯收入与农民人均消费支出呈现一定程度的正相关。
②Scat X2 Y1000080006000Y400020000200040006000800010000X2从散点图可看出，农民其他来源纯收入与农民人均消费支出呈现较高程度的正相关。
计量2之上机教程2
test (lnox=10*stratio)(ldist=stratio) lincom rooms+ldist+stratio
/*检验 H 0 : 3 4 5 0 ，“lincom”用于检验参 数的线性组合，此时不能用“test”；线性组合=0，可省 略“=0”。*/
//用约束最小二乘估计进行检验 regress lprice lnox ldist rooms stratio scalar ee0=e(rss) //估计无约束模型 //计算无约束模型的残差平方和 //估计约束模型
stdf /*实际预测值（预测误差）的标准误
ˆi yi ) xi s 1 xi X X xi */ stdfi var( y
1
估计后检验 test e. g. test x1 test x1 x2 x3 //检验 x1 对应的系数的显著性 //检验 x1 x2 x3 对应系数的联合显著性 //检验 x1 x2 对应系数 2 3 //检验 2 2 //检验 2 2 //系数线性组合的点估计、标准误、检验与推断 //线性假设检验
ˆ ，默认值 //线性预测值，即拟合值 X
//残差
e X s 1 x X X 1 x */ stdri var i i i
stdp /*条件期望预测值（预测误差）的标准误
x ˆ x X s x X X 1 x */ stdpi var i i i i
use /data/imeus/hprice2a
regress lprice regress estat ic regress,beta ereturn list predict lpricehat, xb resid lprice lnox lnox ldist rooms ldist stratio, noconstant rooms stratio
计量经济学上机实验指导书
得到估计结果之后，就可以根据输出统计 量中表现出的特性，对模型进行检验和合 适的修正。 得到满意结果后，可以使用模型进行预测。
第二节：一元线性回归模型的预 测
要对一元线性模型进行预测，需要在已知解释 变量值的条件下进行。要得到解释变量值的方 法有很多，练习时大多是已知的。在实际分析 问题时，方法之一是对时间T进行回归，再趋势 外推得到解释变量的值，即利用时间序列外推 预测。下面仍以前面的例子输入时间变量T，从 1981到2001年分别赋值1到21，建立时间序 列模型(略去随机项) GDP=a+Bt
* * 0
* t
ut
第五讲 多重共线性
1.多重共线性的检测－－简单相关系数法 命令：cor x1 x2 x3 x4 解释变量两两之间都
有非常高的线性相关， 可以判断模型中存在 多重共线性
2.多重共线性的修正－－逐步回归法 用Y分别对X1,X2,X3,X4作回归，得 Y对X1作回归：
Y对X2作回归：
点击ok， 完成最后 一步
最后结果和命令方式完全相同
第四讲 自相关
自相关的检验与修正一般包括如下步骤： 1.对原模型做回归得到残差。 2.描绘残差项与其滞后项的散点图，看是否 存在自相关。 3.利用回归结果中得Durbin-Watson统计量 判断模型是否存在自相关。 4.利用Durbin两步法对自相关做修正。 （数据来自课本87表5-1）
Weekly数据格式的解释
起始和终止日期都是一个日期。 它们必须是不同星期中的同一天，否则会 报错。 一个星期中的任何一天都可以作为一周的 起始日期。
第二讲 一元线性回归模 型
第一节：一元线性回归模型的估计
示例一： 一元线性模型的ＯＬＳ估计
【计量经济学】上机实验答案解析过程步骤
实2：我国1978-2001年的财政收入（y）和国民生产总值（x）的数据资料如表2所示：表2 我国1978-2001年财政收入和国民生产总值数据obs x y obs x y197 8 3624.10 1132.2619918598.42937.10197 9 4038.20 1146.38199121662.53149.48198 0 4517.80 1159.93199226651.93483.37198 1 4860.30 1175.79199334560.54348.95198 2 5301.80 1212.33199446670.05218.10198 3 5957.40 1366.95199557494.96242.20198 4 7206.70 1642.86199666850.57407.99198 5 8989.10 2004.82199773142.78651.1419810201.42122.019976967.29875.956 0 1 8 0 1987 11954.50 2199.35 1999 80579.40 11444.08 1988 14922.30 2357.24 2000 88254.00 13395.23 198916917.82664.90200195727.916386.04试根据资料完成下列问题：（1）给出模型t t t u x b b y ++=10的回归报告和正态性检验，并解释回归系数的经济意义；（2）求置信度为95%的回归系数的置信区间；（3）对所建立的回归方程进行检验(包括估计标准误差评价、拟合优度检验、参数的显著性检验)； （4）若2002年国民生产总值为103553.60亿元，求2002年财政收入预测值及预测区间（05.0=α）。
参考答案：（1） t t x y133561.06844.324ˆ+= =)ˆ(i b s (317.5155) (0.007069) =)ˆ(ib t (1.022578) (18.89340) 941946.02=R 056.1065ˆ==σSE 30991.0=DW 9607.356=F133561.0ˆ1=b ，说明GNP 每增加1亿元，财政收入将平均增加1335.61万元。
3 计量经济学上机实验报告-简单线性回归
实验一 简单线性回归一、 实验名称：简单线性回归 二、实验目的掌握一元线性回归模型的估计与应用，熟悉EViews 的基本操作,并且给案例做一元回归并做预测。
三、实验中所需要掌握的知识点掌握一元回归及其预测四、实验前预备的情况说明（包括上机步骤、实验所涉及的基本原理知识的复习理解、 对实验结果的预期解释等）(1)最小二乘法估计的原理 (2) t 检验 (3)拟合优度检验(4)点预测和区间预测五、上机实验内容（填写本次上机的情况）1．上机步骤⑴统计结果，如图1所示，Y ,X 的均值分别为3081.158和22225.13，Y,X 的标准差为2212.591,和22024.6图1(2) 设定模型为 12i i i Y X u ββ=++，经运算的 Equation 界面如图2图3由图2的数据得：；2．上机结果（1）回归估计结果为：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 04/09/14 Time: 18:53 Sample (adjusted): 1978 1997Included observations: 20 after adjustmentsVariable CoefficientStd. Errort-Statistic Prob. X 0.100036 0.002172 46.04910 0.0000 C857.837567.1257812.77955 0.0000R-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-statistic2120.520 Durbin-Watson stat0.864032 Prob(F-statistic)0.000000因此得到回归模型为： Y=857.8375+0.100036X斜率系数的经济意义为：GDP 增加1亿元，财政收入增加0.1亿元。
《计量经济学》上机实践
第三节 建立与应用计量经济 模型的主要步骤
一、根据经济理论建立计量经济模 型
二、样本数据的收集 三、估计参数 四、模型的检验 五、计量经济模型的应用
一、根据经济理论建立 计量经济模型
设定一个合理的计量经济模型，应当注 意以下几个方面：
（一）要有科学的理论依据 （二）模型要选择适当的数学形式 （三）方程中的变量要具有可观测性
数学知识（函数性质等）对计量建模的 作用。
计量经济学不是数学，是经济学。
计量经济学的内容体系
(一)从内容角度，可以将计量经济 学划分为理论计量经济学和应用计 量经济学。
(二)从学科角度，可以将计量经济 学划分为广义计量经济学与狭义计 量经济学。
计量经济学在经济学科中的地位
省略
第二节 计量经济学的基本概念
《计量经济学》上机实践
1、介绍EViews软件的基本情况和操作使用说明 2、使用EViews的基本概念，并学会数据的输入等 3、利用EViews对一元回归模型进行计算操作 4、利用EViews对多元回归模型案例进行计算操 5、利用EViews检验模型的异方差性 6、利用EViews检验模型的自相关性 7、利用EViews检验模型的多重共线性 8、利用EViews对联立方程模型进行计算 9、上机考试
本章总结
重要的知识点：
1.1933年《计量经济学》会刊的出版，标志着 计量经济学作为一个独立的学科正式诞生。
2.什么计量经济学？ 3.计量经济学的学科性质与其他学科的关系 4.计量经济学的学科体系 5.计量经济学的基本概念：变量、数据、参数
及其估计准则、计量经济模型 6.建立与应用计量经济学模型的主要步骤
通过P180案例分析，掌握以下内容： 1.异方差的图示检验法 2.G-Q检验法 3.怀特检验法 4.戈里瑟检验和帕克检验法 5.WLS估计法 6.对数变换法
修正版-计量经济学上机实验
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、运行Eviews；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。
资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标二、数据的输入、编辑与序列生成1创建工作文件启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点击File\New\Workfile2输入Y、X的数据可在命令窗口键入如下命令：DATA Y X3生成log（Y）、log（X）、X^2、1/X时间变量T等序列在命令窗口中依次键入以下命令即可：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)GENR X1=X^2GENR X2=1/XGENR T=@TREND(1984)4选择若干变量构成数组，在数组中增加、更名和删除变量5在工作文件窗口中删除、更名变量三、图形分析与描述统计分析1利用PLOT命令绘制趋势图2利用SCAT命令绘制X、Y的相关图3观察图形参数的设置情况双击图形区域中任意处或在图形窗口中点击Procs/Options4在序列和数组窗口观察变量的描述统计量单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量；数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量四、数据文件的存贮、调用与转换1存贮并调用工作文件2存贮若干个变量，并在另一个工作文件中调用存贮的变量3将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件4在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】表1列出了我国1985－1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）x的时间序列数据，请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
计量经济学上机实验一
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。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元年份税收 Y GDP X 年份税收 Y GDP X 1985 2041 8964 1992 3297 26638 1986 2091 10202 1993 4255 34634 1987 2140 11963 1994 5127 46759 1988 2391 14928 1995 6038 58478 1989 2727 16909 1996 6910 67885 1990 2822 18548 1997 8234 74463 1991 2990 21618 1998 9263 79396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）。
计量经济学上机教程(修正版)
操作步骤如下：
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计量经济学上机教程
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打开 hprice1.wf1 文件，点击 resid 文件，操作 view→graph→line，我们可以看到：
我们可以观察到，残差随着收入的变化，波动较大，故初步推断，模型存在异方差； 我们在空白框内输入：ls price c lotsize sqrft bdrms，得到方程，命名为 eq01，如下 图所示：
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计量经济学上机教程
操作如下图：
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然后， 点击 view →residual test →white heteroskedasticity(no cross terms)或者 cross terms:
White Test 原理：利用原 OLS 回归中得到的残差平方对所有的自变量、自变量的平方及自 变量的交叉项（因为异方差不一定只是与一次项相关）进行回归，然后对此回归方程进行 系数联合检验，如果所有系数为零的原假设不成立，即表明方程存在异方差。 No cross （即不包含自变量的交叉项） ， 我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 SQRFT SQRFT^2 BDRMS BDRMS^2 而 cross（即包含自变量的交叉项），我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 LOTSIZE*SQRFT LOTSIZE*BDRMS SQRFT SQRFT^2 SQRFT*BDRMS BDRMS BDRMS^2 我们选择 white heteroskedasticity(no cross terms) 生成报告，如下图所示：
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计量经济学上机教程
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然后构建 F 统计量： 在空白框中输入：scalar f=(eq02.@ssr-eq01.@ssr)/3/(eq01.@ssr/347) 得到 F 统计量的值为 f=9.550525668519 通过查表可以得出： 分子自由度为 3，分母自由度为 347，显著性水平为 5%的临界值为 2.60；1%的临界值为 3.78； 对比可知，F 统计量远大于自由度为 3 和 347 的 F 分布在显著性水平为 1%的临界值，所以 我们合理地拒绝 bavg，hrunsyr 和 rbisyr 对薪水没有影响的假设。
计量经济学上机操作
计量经济学上机操作
计量经济学上机操作是指利用计量经济学软件和数据进行实证研究的过程。
这一过程主要分为以下几个步骤：
一、数据清理和准备
在进行计量经济学实证研究之前，需要对收集到的数据进行清理和准备。
数据清理主要包括检查数据是否存在缺失值、异常值或重复值。
对于异常值和重复值，需要进行处理或剔除。
同时，还需要根据研究需要选择和转换变量。
二、建立模型
建立模型是计量经济学实证研究的重要步骤之一。
在这一阶段中，需要根据具体的研究问题选择适当的模型，例如线性回归模型、多元回归模型、时间序列模型等。
三、模型估计
模型估计是计量经济学实证研究的核心部分。
在这一阶段中，需要对建立的模型进行参数估计。
常用的方法有OLS（最小二乘法）估计、MLE（极大似然估计）估计等。
四、模型检验
模型检验是为了验证模型的适用性和准确性。
常用的检验方法有参数显著性检验、残差分析、多重共线性检验等。
五、模型应用
模型应用是将已建立、估计和检验的经济模型应用于实际政策分析、预测和决策制定中的环节。
例如，利用模型分析就业、通货膨胀、财政政策、货币政策等诸多问题。
六、结果解释与报告
将计量经济学实证研究的结果进行解释，并撰写研究报告是最后一个环节。
在这一阶段中，应该清晰地表达研究问题、研究方法、结果和结论。
在进行计量经济学上机操作时，需要熟练掌握各种计量经济学软件的使用，包括Stata、Eviews、SPSS等。
同时，还需要具备良好的数学、统计和计算机编程基础，有实证研究的经验更是必不可少。
计量经济学上机考核软件使用说明
计量经济学上机考核软件使用说明注意：考生必须携带身份证和学生证才能参加考试。
不得携带任何资料、U盘、手机等物品，否则视为作弊处理。
1、在桌面上有一个“考核软件”图标，双击该图标即可启动考核软件，界面如下：2、输入考生正确的学号和姓名后按回车键出现下面的考试信息提示：3、单击“开始考试并计时”按钮开始正式考试，考试的操作界面如下图所示：窗口上方显示考生的相关信息、考试的剩余时间、题目类型、题号及分值。
（监考教师将会认真核查考生身份，发现替考者将严肃处理）考生根据题目的类型和内容，在题目下方的答题区进行相应的答题操作。
单选题和多选题直接在答题区用鼠标选中或取消选中进行操作即可；判断题：正确填1，错误填0；填空题在答题区直接填入汉字、字母、数字或公式（注意：字母、数字或公式应在英文半角状态下输入）。
单击“首题”、“上一题”、“下一题”、“末题”按钮，可以选择题目。
4、对于操作题，系统已经给出如下图所示的操作提示：考生在做操作题时，要先启动EViews软件。
题目给出的统计数据选中后可以通过按Ctrl+C复制到剪贴板中，然后粘贴到EViews软件的数据输入窗口中或者粘贴到Excel软件中。
考生根据EViews软件的操作过程回答四个问题，并将结果填入考核软件操作题答题区对应的四个空白位置。
（注意：数据均四舍五入保留小数点后4位，并在英文半角状态下输入数据或公式，中间不得有空格）（交卷前请先关闭EViews软件窗口和其它软件窗口，否则影响系统评分。
）5、考生做完所有的题目后，单击“交卷”按钮提交试卷，将显示如下提示信息：回答“是”以后，将显示如下提示信息：单击“确定”按钮后，考生完成考试的全过程，结束考试离开考场。
01-计量经济学软件上机操作手册
《计量经济学》上机指导手册南京财经大学经济学院数量经济教研室前言《计量经济学》作为经济学专业的核心课程之一，在我校已开设多年。
多年的教学实践活动中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、加强具体操作等方面有着重要的作用，我们也在过去的教学活动中采用了多种版本的计量经济学软件，包括TSP、EViews、SPSS、SAS 等。
从2002 年以来，在我们的《计量经济学》教学活动中，EViews 逐渐成为了计量经济学本科教学的基本使用软件。
实践证明，EViews 在辅助教学、科研等方面具有自身的特色和优良的性能。
为此，我们编写了这本上机指导手册，目的在于加强对我校《计量经济学》的建设，完善《计量经济学》的课程体系，为同学们提供更好的教学服务产品。
本手册的基本框架是由两部分组成：一部分为EViews 的基本操作，主要介绍EViews 的基本功能和基本操作；另一部分则是配合我们所编写的《计量经济学——理论、方法、EViews 使用》教材，按照教材的体系和教学大纲的要求，对若干《计量经济学》知识的重点、难点和基本点、对一些具体的案例、练习等进行了具体的上机示范说明，以达到帮助同学们更好的学习、理解《计量经济学》之目的。
由于我们才疏学浅，领悟EViews 的精髓不深，手册中肯定存在不足与错误，所有这些不足与谬误完全由我们负责。
因此，恳请各位同学、各位老师批评指正，对这本手册进行品头论足，帮助我们进一步修订、完善上机指导手册。
南京财经大学经济学院数量经济教研室目录第一部分Eviews基本操作 1 第一章预备知识 1 第二章Eviews的基本操作 6 第二部分上机实习操作17 第三章简单线性回归模型与多元线性回归模型17 第四章多重共线性23 第五章异方差性32 第六章自相关性35 第七章分布滞后模型与自回归模型38 第八章虚拟变量42 第九章联立方程模型44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。
计量经济学简单回归上机示例
键入：data x /回车/yes, 输入X的1999、2000年资料/最小化 在Equation框中，点击“Forecast”，得对话框。对话框主要有 Forecast name(预测值序列名) YF S．E．（预测值标准差） se 回车
注：如果要浏览预测值YF、实际值Y，预测值的标准差se，在命 令行键入：“Show Y YF se ”.
经济政策的依据）
1
二、计算机计算过程
例 讨论家庭收入X对家庭消费支出Y的影响问题，通过调查得到一组 数据（百元）如下 ：
X 1 2 3 4 5 6 8 12 20 30 40 50
Y 7.7 11 13 22 21 27
7
8 9 10
70
90 100 120
38
39 55 66
合计
540
299
2
Eviews主要操作步骤 一、启动软件包 （ 双击“Eviews”，进入Eviews主页）
18
计算描述统计量。 点击: 1. “Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample
19
2、键入y x（或y x1 x2---）/ok
20
21
例：四川省城市居民1978-1998年家庭人均生活性消费支出Y与人均可
支配收入X 的资料如下（元） ：
30
键入 ： smpl
1978 2000/回车 (sample扩大）
31
32
33
34
35
36
37
区间预测: 先计算描述统计如下
38
ˆ ˆ YF t 2 (n 2) se(eF )
1 (X F X ) ˆ 其中 : se（eF） 1 ˆ 2 n xi
计量经济学上机指导01
目录一、EViews简介 (1)二、上机操作指导： (2)1. 熟悉EViews操作窗口 (2)2. 建立工作文件（workfile） (2)3. 了解工作文件窗口 (5)4. 输入数据 (5)4.1 键盘输入 (5)4.2 复制粘贴方式输入 (8)4.3 数据导入 (9)5. 序列对象的基本操作 (10)5.1 序列显示形式 (11)5.2 统计分析方法 (11)5.3 计量相关检验 (16)5.4 序列的特征和标签 (16)三、上机实验报告 (16)1. 数据文件介绍 (16)2. 实现以下操作 (17)3. 上机报告要求 (17)一、EViews简介计量经济分析的步骤：建立模型⇒搜集数据⇒参数估计⇒假设检验⇒分析预测。
其中后三步中的一些计算需要借助EViews软件实现，如计算参数的估计值，计算检验特定假设的统计量等。
借助EViews实现这些功能的前提是将模型形式和数据等信息输入计算机，因此，有必要首先了解EViews存储和处理数据、模型等信息的方式。
EViews存储和处理数据、模型以及估计结果的基础是：对象（object）。
对象（object）是EViews的核心，用EViews工作就是操作不同类型的对象。
对象的类型不同，其操作方法和功能也不相同，如存储数据需要使用序列（series）对象，估计回归模型需要使用方程（equation）对象等。
因此，掌握了EViews对象的功能和操作也就是学会了使用EViews。
对象的集合是工作文件（workfile）。
使用EViews的第一步是新建或打开一个工作文件。
其实这就类似于使用Excel的第一步是新建或打开一个工作簿一样。
我们知道，Excel的工作簿有专用扩展名xls，同样，EViews的工作文件也有其扩展名：wf1。
二、上机操作指导：1. 熟悉EViews操作窗口2. 建立工作文件（workfile）点击File/New/Workfile…，出现一个对话框：根据数据类型选择工作文件结构（workfile structure type）：截面数据，选择Unstructured / Undated，并在Date Range下输入观测值的个数：时间序列数据，选择Dated-Regular Frequency，并在Date specification下设定时间的频率（Frequency）、起始期（Start）以及结束期（End）。
计量经济学stata上机教程
计量经济学stata上机教程2014计量经济学上机教程1Stata操作基础主要内容:1. Stata的特点与功能2. Stata的界面管理3. Stata的命令语法4. 数据处理5. 统计描述、制图与输出结果6. log文档与do文档7. 常用函数8. Stata的帮助系统与学习资源9. 课后练习1. Stata的特点与功能, 将统计功能与计量分析完整地结合起来。
不仅可以实现诸多统计分析方法，比如描述统计、假设检验、方差分析、主成分分析等，而且可以实现多种计量经济模型的估计和检验，包括经典单方程回归模型、方程组模型、微观数据模型(离散选择模型、计数模型、截断模型、归并模型等)、时间序列数据模型(ARMA、VAR、GARCH等)以及面板数据分析。
, 强大的数据处理功能。
, 精致的作图功能。
, 丰富的网络资源。
Stata 12有各种版本，其中尤以SE(特殊版)最为常用。
用户可以在命令栏中输入about命令查看所安装的版本信息。
2--per ml sodium hydroxide [c (NaOH) =1.000 mol/L] potassium hydrogen phthalate standard solution of quality g. ... After dilution to 1000mL. 1.1.2 0.000 35mol/L iodine solution: dissolve 20 g of potassium iodide in Cheng You (30~40) 500mL mL water bottle; 5mL iodine stock solution, and then diluted to scale and mix. This solution every other day to prepare. 1.1.3 acetate buffer (PH5.3): dissolve 87g sodium acetate (CH3COONa • 3H2O) 400mL water and 10.5mL in glacial acetic acid is dissolved in a small amount of water. volume and then mixing the two together and add water to 500mL, using regulation to PH5.3. 1.1.40.5mol/L sodium chloride: 14.5 g of sodium chloride dissolved in boiled water, and constant volume to 500mL. 1.1.5 soluble starch: pure before use should determine its value. Accurate said take amount starch (equivalent to dry state 1g) Yu 250mL high type beaker in the, added80~90mL distilled water, Yu asbestos online in constantly mixing Xia quickly heating to boiling, then with fire keep micro-boiling 3min, stamped and cooling to at room temperature, transfer to 100mL capacity bottle in the, into 40 ? water bath in the makes solution reached this temperature, and in 40 ? Shi with distilled water (40 ?) set capacity, this starch solution placed 40 ? thermostat water bath in the for determination samples with. 1.2 the instrument a) constant temperaturewater bath: (40+-0.2) 0C. B) spectrophotometer. 1.3 procedures 1.3.1 preparation of samples: weighing 50mL 10G sample不同的版本对于样本容量、变量个数、矩阵阶数等有着不同的限制，用户可以通过以下命令了解和改变这些设定:memory 显示目前存储空间query memory 查看目前实际设定的存储空间set memory 10m 设定存储空间的大小set matsize 250 设定最大矩阵阶数set maxvar 2500 设定最大变量数(最小设定为2048)help limits 显示Stata的各种极限 2. Stata的界面管理, 首次打开Stata，将会出现一个询问是否进行更新的对话框。
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上机操作步骤详解及分析假设检验部分类型一：会利用软件处理σ2已知关于μ的假设检验以及σ2未知关于μ的假设检验【例一】某车间用一台包装机包装葡萄糖。
袋装糖的净重量是一个随机变量，它服从正态分布。
当机器正常运行时，其均值为0.5KG ，标准差为0.015KG 。
某日开工后为检验及其运转是否正常，随机的抽取了它所包装的糖9袋，称得净重为（KG ）：0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512问：机器运转是否正常？（假设样本方差不变） 仍然为上题，但如果方差未知的情况下呢？因为是研究型假设故0H :u=0.5 1H ：u<>0.5第一步：将数据移入第二步：关闭后再次把数据打开，按如下路径打开下一个对话框第三步：根据已知的均值和标准差输入下列对话框（注意：是标准差，如果题目告诉的是方差，则还要进一步转化成为标准差）第四步：点击OK后，得到如下结果，并分析该题的方差已知，故看Z-statistic的P值，因为0.0248<a/2=0.025，故拒绝原假设，结论为：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常若该题的方差未知，则看t-statistic的P值，结论依然是：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常类型二：会利用软件处理来自两个正态总体均值的假设检验：等方差和异方差【例2】用两种方法（A、B）测定冰从-0.72摄氏度变为0摄氏度的比热。
测得下列数据：两个样本独立且来自与方差相等的两个正态总体方法A 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.0380.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02方法B 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.9579.971、两种方法是否具有显著性差异2、A方法是否比B方法测得的比热要大？解析：该题属于双样本的等方差检验，故在EXCEL背景下操作第一小问：第一步：移入数据，将原本的两行数据，分别调整为一行第二步：EXCEL的调试，“工具”——“加载宏”后选择如下选项：第三步：点击“工具”——“数据分析”——“t检验-双样本等方差检验”第四步：输入相应的数据第五步：分析相应结果解析：第一小问只需判断是否有显著性差异，也就是说只需要判断A U 与B U 是否相等,属于双侧检验，在统一用P(T<=t) 单尾分析的时候，与的是a/2比较0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0如上图结果所示，P(T<=t) 单尾=0.001276<a/2=0.025，所以拒绝原假设，也就是说在5%的显著性水平下，方法A 和方法B 具有显著性差异第二小问：解析：第二小问不同于第一小问，判断的是A 与B 的大小，是研究型假设检验， 将认为研究结果是无效的说法或理论作为原假设H00H ：AU<=B U 1H ：A U >B U因为是单侧检验，故与a 相比，因为P(T<=t) 单尾=0.001276<a=0.05，所以拒绝原假设，结论是在5%的显著性水平下，A 方法测得的比热比B 方法的大【例3】下表给出两位文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的单字的比例 马克吐温0.225 0.262 0.217 0.240 0.2300.229 0.235 0.217 斯诺特格拉斯0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.2200.201两组数据均来自正态总体，且方差相等。
问两位作家小品文中包含的由3个字母组成的单字的比例是否具有显著性差异。
解析：步骤与上题一致，分析结果如下0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0因为P(T<=t) 单尾=0.00066691<a/2=0.025,所以拒绝原假设，认为存在显著性差异类型三：会利用软件处理基于成对数据的检验【例4】有两台光谱仪，I x ,I y .用它来测量材料中某种金属的含量，为鉴定他们的测量结果有无显著性差异，制备了9块试块（它们的成分、金属含量、均匀性等均各不相同），现在分别用这两台仪器对每一块测量一次，得到9对观测值。
问：能否认为这两台仪器的测量结果有显著性的差异？（置信度取0.01） 观测值 x 0.2 0.30.40.50.60.70.80.91y0.10.21 0.520.32 0.780.59 0.68 0.77 0.89d=X-y 0.1 0.09 -0.12 0.18 -0.18 0.11 0.12 0.13 0.11，特点是数据是成对成对的，是绝对不能打乱顺序的 第一步：将数据粘贴到EXCEL 中第二步：点击“工具”——“数据分析”——“t 检验-平均值的成对二样本分析”第三步：输入相应数据第四步：得出结果并分析0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0因为P(T<=t) 单尾=0.09>a/2=0.005，不能拒绝原假设，认为两仪器无差异【例5】做一下的实验比较人对红光或绿光的反映时间。
实验在点亮红光或绿光的同时，启动计时器。
要求受试者看到红光或绿光点亮时，就按下按钮，切断计时器。
这就能测得反映时间。
测量的结果如下表：红光 0.3 0.23 0.41 0.53 0.24 0.36 0.380.51 绿光0.430.320.580.460.270.410.380.61201=:0:0i i i D D D D D D D X Y N H H μσμσαμμ=-≥<设是来自正态总体（,）的样本。
,均未知试求假设检验（显著性水平为0.05），第一步：将数据粘贴到EXCEL 中第二步：点击“工具”——“数据分析”——“t 检验-平均值的成对二样本分析”第三步：输入相应数据第四步：得出结果并分析因为P(T<=t) 单尾=0.02704<a=0.05，故拒绝原假设，认为对红光的反应时间应该比对绿光的反应时间短类型四：会利用软件处理正态总体方差的假设检验和两个正态总体方差的假设检验：一、正态总体方差的假设检验（单个总体的情况）例1：某车间用一台包装机包装葡萄糖。
袋装糖的净重量是一个随机变量，它服从正态分布。
当机器正常运行时，其均值为0.5KG，标准差为0.015KG。
某日开工后为检验及其运转是否正常，随机的抽取了它所包装的糖9袋，称得净重为（KG）：0.497 0.506 0.518 0.524 0.4980.511 0.520 0.515 0.512检验样本的方差是否正常？（显著性水平为0.05）原理解析：221222200102222202220222122200221(,),,...:,:11)(1)1)1)1)nX NX X XH HSsH sn SH nn s n sk kn sμσμσασσσσσσσχσσσχσ=≠----≤≥-≤::设总体均未知是来自总体的样本要求检验（显著性水平为）是的无偏估计当为真时，观测值与的比值一般来说会在附近摆动不应该过分大于1或小于1（当为真，则检验问题的拒绝域为：（（或（即：2222-221)(1)(1)n sn nααχσ--≥-（或上机步骤详解：第一步：将数据粘贴到EVIEWS中第二步：关闭后再次把数据打开，按如下路径打开下一个对话框第三步：按下图输入相应数据（在Variance处输入的是方差，也就是0.015的平方，目的正是为了估计其方差与标准情况是否相符和，符合的话认为其方差正常）第四步：得出结果并分析因为P值=0.075>a/2=0.025,故不能拒绝接受原假设，认为其方差正常二、正态总体方差的假设检验（两个总体的情况）用一种叫“混乱指标”的尺度去衡量工程师的英语文章的可理解性，对混乱指标的打分越低说明其可理解性越高。
分别随机选取13篇刊载在工程杂志上的论文以及10篇未出版的学术报告。
（均值检验）检验A 与B 的方差是否具有显著性差异212112122222122212122201222112,...,,...,,,,,,=n n X X X Y Y Y X Y S S H H μσμσμμσσσσσσ≠是来自总体N(，)的样本是来自总体N(，)的样本均值分别为样本方差分别是，未知有下列检验问题：：：第一步：移入数据，将原本的多行数据，分别调整为一行或者一列第二步：点击“工具”——“数据分析”——“F检验双样本方差”第三步：按0.05的显著性水平输入相应的数据第四步：得出结果并分析因为0.025=(a/2)<P(F<=f) 单尾= 0.3580214<(1-a/2)=0.975所以，其没有落在拒绝域内，不能拒绝接受原假设，认为A 与B 的方差没有显著性差异回归分析部分类型一：会解释OLS 回归的基本检验：（1）t 检验（2）R 2检验（3）F 检验 【例1】经过研究，发现家庭书刊消费水平受家庭收入及户主受教育年数的影响。
现对某地区的家庭进行抽样调查，得到样本数据，其中y 表示家庭书刊消费水平(元/年)，x 表示家庭收入(元／月)，T 表示户主受教育年数。
下面我们估计家庭书刊消费水平同家庭收入、户主受教育年数之间的线性关系。
回归模型设定如下： tt t t u T b x b b y +++=210(t =1,2, …)进行回归和假设检验第一步：将数据移入EVIEWS 中第二步：对变量进行回归第三步：输入相应变量第四步：得出结果T检验t检验用来说明系数和常数的显著性，t统计量越大，说明常数和系数越显著。
一般t检验换算成p值，t统计量越大，p值越小如果p值小于0.05（有时也用0.1），说明系数非常显著，说明该变量与y 有显著的线性关系故由结果可知X与T都与Y有很显著的线性关系拟合优度检验1)2R说明总离差平方和中可以由回归方程解释的部分所占的比例2)2R值越高，说明回归方程的拟合程度较高，模型回归的拟合效果好3)一般需要2R大于0.8◆故由结果可知，总离差平方和中可以由回归方程解释的部分所占的比例为95.12%，这表明回归拟合效果较好，拟合程度较高F检验1)F统计量大，说明系数中至少有一个显著不为零。
这说明选择的自变量与因变量有很强的线性关系。
若F统计量过小，说明选择的一系列自变量与因变量都无显著的线性关系。
2)若F统计量过小，说明选择的一系列自变量与因变量都无显著的线性关系3)一般F检验换算成p值，如果p值小于0.05（有时也用0.1），说明系数中至少有一个显著不为零◆故由结果可知，该回归方程的F检验是通过了的类型二：会对回归方程多重共线性的检验，以及多重共线性的处理练习9：旅游影响因素第一步：建立一个时间序列文档第二步：在新文档中输入相关各个变量的数据第三步：对其进行回归分析,利用不显著系数法检验得出的回归结果如下：分析其回归结果，可看出该回归方程的R-squared的值很大，Prob(F-statistic)的值很小，表明R-squared检验和F检验均可通过，但是除X2外的其余变量T检验均不能通过，表明变量间存在严重的多重共线性第四步：对各个变量进行拟合优度检验以X1为因变量回归分析：结果为：R2=0.980219，则可以认为x1与其他自变量存在多重共线性。