计量经济学EVIEWS模型案例
计量经济学EVIEWS模型案例
数据收集
数据来源： 《中国统计年鉴》 其中:
Y ——各项税收收入（亿元）
X2——国内生产总值（亿元） X3——财政支出（亿元） X4——商品零售价格指数（%）
参数估计
假定模型中随机项满足基本假定，可用 假定模型中随机项满足基本假定，可用OLS法估计 法估计 其参数。具体操作： 软件， 其参数。具体操作：用EViews软件，估计结果为： 软件 估 X2t + β2 X3t + β3 X4t + ut
其中： 其中： 各项税收收入（亿元） Y — 各项税收收入（亿元） X2 — 国内生产总值（亿元） 国内生产总值（亿元） X3 — 财政支出（亿元） 财政支出（亿元） 商品零售价格指数（ ） X4 — 商品零售价格指数（%）
上机要求： 上机要求：
1、更新数据至2009年，并对模型进行估 计和检验； 2、上网查2010年各解释变量的数据，求 出2010年税收收入的点预测和区间预测， 并与实际值进行比较分析； 3、形成报告于下次上机课上交打印稿。
R 2 = 0.9971
F = 2717.238
df = 21
模型检验： 模型检验： 拟合优度： 较高， 拟合优度：可决系数 R 2 = 0.9974 较高， R 2 = 0.9971 也较高， 修正的可决系数 也较高， 表明模型拟合较好。 表明模型拟合较好。
显著性检验
F检验： 针对 H0 : β2 =，取β4 = 0 检验： 检验 β3 = 查自由度为 k -1=3 和 的临界值 n - k =21
理论分析 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： 影响中国税收收入增长的主要因素可能有： （1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的 ）从宏观经济看， 基本源泉。 基本源泉。 2） （2）社会经济的发展和社会保障等都对公共财政 提出要求， 提出要求，公共财政的需求对当年的税收收入可 能会有一定的影响。 能会有一定的影响。 （3）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， ）物价水平。中国的税制结构以流转税为主， 以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与 以现行价格计算的 和经营者的收入水平都与 物价水平有关。 物价水平有关。 （4）税收政策因素。 ）税收政策因素。
EViews统计分析在计量经济学中的应用综合案例
计量经济学创新实验设计
我们以方正科技（600601）为例，介绍如何通过Eviews 软件进行系数的回归估计。
打开Eviews6.0，选择File-New-Workfile，frequency选择integer date，时间为1至200，点击确定。
计量经济学创新实验设计
计量经济学创新实验设计
二.资本资产定价模型及其检验方法介绍
各种股票的收益和风险呈现正相关，每种资
产的收益由无风险收益和风险贴水两部分构成。 可表示为：
E Ri Rf i E Rm Rf
（1）
其中： E Ri 为股票的期望收益率； Rf 为无风险收益率、 E Rm 为市场证券组合的
期望收益率； i 是股票 i 收益和市场组合收益间的协方差im 与市场组合收益方差 m 2 的比
值，即 i
im
2 m
，常被称为“
系数”（可以看作某种股票收益变动对市场组合收益变
动的敏感度）。
计量经济学创新实验设计
假设关于任何资产的收益是一个公平博弈，换句 话说就是任何资产已实现的平均收益率等于其预 期的收益率。数学上有如下形式：
Rit E Rit imt eit
（2）
其 中 ， mt Rmt E Rmt ， E mt 0 ， eit 为 随 机 误 差 项 ， 且 E eit 0 ，
covemt
, eit
0
，
cov eit ,eit1
0
，
i
cov Rmt
,
Rit
Var
Rmt
。
计量经济学创新实验设计
出现下图后，点击Object-New Object，在Type of object中 选择seriers,，并命名为SY和MY，从而创建两个序列。
计量经济学eviews软件案例分析
计量经济学课程案例分析论文本小组案例：影响税收收入的因素摘要：我国经济增长与税收增长之间是正相关的，经济增长是税收增长的源泉，而税收又是国家财政收入的主要来源，国家把税收收入用于经济建设，发展科学、教育、文化、卫生等事业，反过来又促进经济的进一步增长。
关键字：税收国内生产总值财政支出商品零售价格指数一、引言：改革开放以来，随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大的变化，为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。
二、经济理论分析：影响中国税收收入增长的主要因素可能有：【1】从宏观经济上看经济增长是税收增长的基本源泉【2】社会经济的发展和社会保障等对公共财政提出要求，公共财政的需求可能对当年的税收入可能会有一定的影响。
【3】物价水平。
中国的税制结构以“流转税”为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。
【4】税收政策因素三、建立模型：以各项税收收入Y作为解释变量以GDP表示经济增长水平以财政支出表示公共财政的需求以商品零售价格指数表示物价水平税收政策因素较难用数量表示，暂时不予考虑模型设定为Y=β1X1+β2X3+β3X3+C其中：Y—各项税收收入（亿元）X1—国内生产总值（亿元）X2—财政支出（亿元）X3—商品零售价格指数（%）四、数据收集：年份x1 x2 x3 y 1978 3645.20 1122.09 100.70 519.28 1979 4062.60 1281.79 102.00 537.82 1980 4545.60 1228.83 106.00 571.70 1981 4891.60 1138.41 102.40 629.89 1982 5323.40 1229.98 101.90 700.02 1983 5962.70 1409.53 101.50 775.59 1984 7208.10 1701.02 102.80 947.35 1985 9016.00 2004.25 108.80 2040.79 1986 10275.20 2204.91 106.00 2090.73 1987 12058.60 2262.18 107.30 2140.36 1988 15042.80 2491.21 118.50 2390.47 1989 16992.30 2823.78 117.80 2727.40 1990 18667.80 3083.59 102.10 2821.86 1991 21781.50 3386.62 102.90 2990.17 1992 26923.50 3742.20 105.40 3296.91 1993 35333.90 4642.30 113.20 4255.30 1994 48197.90 5792.62 121.70 5126.88 1995 60793.70 6823.72 114.80 6038.04 1996 71176.60 7937.55 106.10 6909.82 1997 78973.00 9233.56 100.80 8234.04 1998 84402.30 10798.18 97.40 9262.80 1999 89677.10 13187.67 97.00 10682.58 2000 99214.60 15886.50 98.50 12581.51 2001 109655.20 18902.58 99.20 15301.38 2002 120332.70 22053.15 99.70 17636.45 2003 135822.80 24649.95 99.90 20017.31 2004 159878.30 28486.89 102.80 24165.68 2005 184937.40 33930.28 100.80 28778.54 2006 216314.40 40422.73 101.00 34809.72 2007 265810.30 49781.35 103.80 45621.97 2008 314045.40 62592.66 105.90 54223.79 2009 340902.80 76299.90 98.80 59521.59 2010 401202.00 89874.16 103.10 73210.79回归分析：相关分析Y X1 X2 X3 CY 1 0.99324608842507670.998026452957201-0.2477565308468775X1 0.9932460884250767 10.9902514953708315-0.2712079122261235X2 0.9980264529572010.9902514953708315 1-0.2619643078387446X3 -0.2477565308468775-0.2712079122261235-0.2619643078387446 1C进行相关分析的结果如上，从图中可看出税收收入Y与国内生产总值X1、财政支出X2之间都成高度正相关，这表明利用线性模型解释他们之间的关系是比较合适的。
计量经济学案例分析(Eviews操作)
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要：本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性，以标普500指数为解释变量，以沪深300指数为被解释变量，利用Eviews软件，使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析，最终得出方程。
并对其进行显著性检验（F，t）、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义，并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况，验证实际应用情况。
关键词：标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天，全球资本市场，尤其是中美两个超级大国之间的资本流通，早已彼此嵌入，密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年，其内部的资金也远远超过中国股市，美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响，这种影响不仅体现在情绪面，更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor，作为一种过渡性制度安排，QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区，实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视，而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数，这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况，而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况，是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index，是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比，标准普尔500指数包含的公司更多，因此风险更为分散，能够反映更广泛的市场变化。
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。
计量经济学操作实验及案例分析
计量经济学课程实验实验一 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、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）。
图1-3 EViews 主窗口在主菜单上依次点击File/New/Workfile ，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 ——非时序数据工作区域状态栏选择时间频率为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案例-2007年中国各地区城镇居民家庭平均每人全年消费性支出数据分析
2009计量经济学期中报告——2007年中国各地区城镇居民消费性支出数据分析2009/11/14用计量经济学的方法对2007年中国各地区城镇居民消费性支出数据进行分析。
2009计量经济学期中报告——2007年中国各地区城镇居民消费性支出数据分析关键词：计量经济学居民消费数据分析使用数据：老师课堂上给出的数据参数的描述定义为：Total－平均每人全年总消费支出；Food－平均每人全年食品支出；House－平均每人全年住房支出；Health－平均每人全年医疗保荐支出；Edu－平均每人全年教育文化娱乐支出；Income－平均每人全年可支配收入；East－东部地区虚拟变量；West－西部地区虚拟变量，其余为中部地区省份。
一、收入、总支出情况分析我们先对东、西、中部收入和总支出情况作一下了解，建立以下两个回归模型：Income = a1 + a2*East + a3*West + u1Total = b1 + b2*East + b3*West + u2a1、b1表示中部地区的收入和总支出情况，a2、b2表示东部地区比中部地区的收入（总支出）高出的部分，a3、b3表示西部地区收入（总支出）比中部地区高出的部分。
用Eviews进行OLS回归结果如下：Income = 11517.26 + 4614.319*East – 595.3656*Westt值(12.90421) (3.908149) (-0.483938)R2 = 0.473134 F = 12.57224 Prob.(F) = 0.000127Total = 8369.348 + 3179.694*East – 239.1808*Westt值(12.61764) (3.623706) (-0.261599)R2 = 0.421056 F = 10.18195 Prob.(F) = 0.000475该模型的计算结果表明，我国中部的平均收入水平为11517.26，支出为8369.348；a2、b2为正数，说明东部地区的收入水平和支出水平要比中部的高，分别为16131.58、11549.042，a3、b3为负数，说明西部地区的收入水平和支出水平要比中部的低，分别为10921.89、8130.167。
EVIEWS案例：(消除自相关)农村居民消费模型
第六章案例分析一、研究目的2003年中国农村人口占59.47％，而消费总量却只占41.4%，农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。
消费模型是研究居民消费行为的常用工具。
通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向，这是宏观经济分析的重要参数。
同时，农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。
R2查DW图为解决自相关问题，选用科克伦—奥克特迭代法。
由模型（6.44）可得残差序列e t，在EViews中，每次回归的残差存放在resid序列中，为了对残差进行回归分析，需生成命名为e的残差序列。
在主菜单选择Quick/Generate Series或点击工作文件窗口工具栏中的Procs/ Generate Series，在弹出的对话框中输入e = resid，点击OK得到残差序列e t。
使用e t进行滞后一期的自回归，在EViews命今栏中输入ls e e (-1)可得回归方程e t = 0.4960 e t-1（6.45）由式（6.45）可知ρˆ=0.4960，对原模型进行广义差分，得到广义差分方程 t t t t t u X X Y Y +-+-=---)4960.0()4960.01(4960.01211ββ（6.46）对式（6.46）的广义差分方程进行回归，在EViews 命令栏中输入ls Y -0.4960*Y (-1) c X -0.4960*X (-1)，回车后可得方程输出结果如表6.4。
表6.4 广义差分方程输出结果)9650.8(=Se （0.0294）t = （6.7423） （19.8333）R 2 = 0.9609 F = 393.3577 d f = 16 DW = 1.3979式中，1*4960.0ˆ--=t t t Y Y Y ，1*4960.0--=t t t X X X 。
由于使用了广义差分数据，样本容量减少了1个，为18个。
查5%显着水平的DW 统计表可知d L = 1.16，d U = 1.39，模型中DW = 1.3979> d U ，说明广义差分模型中已无自相关，不必再进行迭代。
计量经济学案例eviews
案例分析1.问题的提出和模型的设定根据我国1978—1997年的财政收入Y 和国民生产总值X 的数据资料，分析财政收入和国民生产总值的关系建立财政收入和国民生产总值的回归模型。
假定财政收入和国民收入总值之间满足线性约束，则理论模型设定为i i i u X Y ++=21ββ其中i Y 表示财政收入，i X 表示国民生产总值。
表1我国1978—1997年财政收入和国民生产总值2.参数估计进入EViews 软件包，确定时间范围；编辑输入数据；选择估计方程菜单，估计样本回归函数如下表 2obsX Y 19783624.100 1132.260 19794038.200 1146.380 19804517.800 1159.930 19814860.300 1175.790 19825301.800 1212.330 19835957.400 1366.950 19847206.700 1624.860 19858989.100 2004.820 198610201.40 2122.010 198711954.50 2199.350 198814922.30 2357.240 198916917.80 2664.900 199018598.40 2937.100 199121662.50 3149.480 199226651.90 3483.370 199334560.50 4348.950 199446670.00 5218.100 199557494.90 6242.200 199666850.50 7407.990 1997 73452.50 8651.140估计结果为Y=858.3108 + 0.100031X(12.78768) (46.04788)R^2=0.991583 S.E.=208.508 F=2120.408括号内为t统计量值。
3.检验模型的异方差（一）图形法1、EViews软件操作。
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。
计量经济学案例分析eviews
第二章案例分析一、研究的目的要求居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这也是人民生活水平的具体体现。
改革开放以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为6029.88元, 最低的黑龙江省仅为人均4462.08元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的2.35倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。
影响各地区居民消费支出有明显差异的因素可能很多，例如，居民的收入水平、就业状况、零售物价指数、利率、居民财产、购物环境等等都可能对居民消费有影响。
为了分析什么是影响各地区居民消费支出有明显差异的最主要因素，并分析影响因素与消费水平的数量关系，可以建立相应的计量经济模型去研究。
二、模型设定我们研究的对象是各地区居民消费的差异。
居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。
而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。
所以模型的被解释变量Y 选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。
因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。
因此建立的是2002年截面数据模型。
影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。
Eviews 应用实例
采用最小二乘法进行参数估计 ，得到回归系数的估计值。
假设检验
对回归系数进行假设检验，判 断自变量对因变量的影响是否 显著。
预测应用
利用得到的回归模型进行预测 ，分析预测结果的准确性和可
靠性。
非线性回归分析
模型选择
根据数据的散点图或经验判断选择合适的非 线性模型形式。
假设检验
对非线性模型的参数进行假设检验，判断模 型的拟合效果。
数据清洗与整理
缺失值处理
提供多种缺失值处理方法，如删除缺失值、填充缺失值等，确保 数据的完整性。
异常值处理
通过设定阈值或使用统计方法识别异常值，并进行相应的处理， 如替换、删除等。
数据格式转换
支持将数据转换为所需的格式，如日期格式、数值格式等，以满 足分析需求。
数据变换与归一化
数据变换
提供多种数据变换方法，如对数变换、Box-Cox变换等，以改善数 据的分布特性。
02 数据导入与预处 理
数பைடு நூலகம்导入方法
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文本文件导入
支持导入TXT、CSV等格式的文本文件，通过指 定分隔符和编码方式实现数据的正确读取。
Excel文件导入
支持导入Excel文件，可以读取单个或多个工作 表中的数据，并支持自定义数据读取范围。
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数据库导入
支持连接多种数据库，如MySQL、Oracle等， 通过SQL语句实现数据的查询和导入。
如采用非线性模型、时间序列模型等更复 杂的模型形式，以更好地拟合数据并提高 预测精度。
05 Eviews在经济学 领域应用实例
计量经济学模型构建
线性回归模型
利用Eviews进行多元线性回归分析，探究自变量与因变量 之间的线性关系，并进行模型的检验与优化。
计量经济学---EViews的基本操作案例
THANKS
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
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）
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
Ŷ2003=132.0125+0.768761*7334.37=5770.389（元）
（8）作预测值曲线图
从图中可以看出，在样本区间内，城镇居民平均每人年消费 性支出样本值及其估计值非常接近，2002年、2003年预测 值的变化趋势也符合样本区间的变化趋势说明以上建立的先 行回归模型无论是结构分析、统计检验，还是预测效果，都 是比较好的。
EViews统计分析在计量经济学中的应用---联立方程模型省公开课获奖课件市赛课比赛一等奖课件
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总体模型检验
(1)样本期模型检验
将样本期外生变量值带入模型，计算各内生变量旳估计值，将它们与内
生变量旳实际观察值比较，以检验模型对样本观察值旳拟合优度。常用旳检
验统计量为“均方百分比误差”，用RMS表达。在多种拟合优度检验统计量中
第 章 联立方程模型
7.1 联立方程旳辨认 7.2 联立方程旳估计措施及比较 7.3 联立方程旳检验 7.4 习题（略）
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7.1：联立方程旳辨认
构造式方程旳辨认
假设联立方程系统旳构造式 BY+ΓZ=μ 中旳第i个方程中涉及ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中旳内生变量先决变量旳数目仍用k和g比奥斯 ，矩阵（B0 , Γ0）表达第i个方程中未涉及旳变量（涉及内生变量和先决变 量）在其他k-1个方程中相应旳系统所构成旳矩阵。于是，判断第i个构造 方程辨认状态旳构造式辨认条件为
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7.2: 联立方程旳估计措施及比较
试验目旳：经过此次试验，掌握方程2SLS 估计旳操作措施和估计环节；掌握利用 2SLS估计措施处理实际问题，对方程估计 成果进行合理旳解释阐明。
试验数据：1991-2023年我国旳全国居民 消费(CSt)、国民生产总值(Yt)、投资（It ）、政府消费(Gt)（有关数据在文件夹 ““Material/Chapter 7/Data和 Material/Chapter 7/Workfile””） 。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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用Eviews分析计量经济学问题
一、问题背景高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。
随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。
“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。
为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。
二、模型设定本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。
就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。
按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。
从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面：资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。
这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为：u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。
数据选用的是截面数据。
从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据：三、模型估计用Eviews 软件进行回归分析，得到如下结果：Dependent Variable: Y Method: Least SquaresDate: 13/12/11 Time: 19:31 Sample: 1 53C 0.664556 0.644854 1.030553 0.3078 LNK 0.478131 0.171585 2.786560 0.0076 LNL 0.367855 0.174496 2.108104 0.0402 R-squared0.740558 Mean dependent var6.280427Adjusted R-squared 0.724674 S.D. dependent var 0.440805 S.E. of regression 0.231297 Akaike info criterion -0.017755Sum squared resid 2.621421 Schwarz criterion 0.130946 Log likelihood4.470508 F-statistic 46.62236从表可以看出，回归方程为：TL K Y ln 140542.0ln 367855.0ln 478131.0664556.0ln +++=T= (1.030553) (2.786560) (2.109104) (1.520604)740558.02=R 724674.02=R（1） 经济意义检验从回归结果可以看出，模型估计的γβα,,的参数值都为正、且小于1，与生产函数理论中γβα,,各数值的意义相符。
用计量经济学Eviews软件对各个国家足球排名的原因模型分析
半对数模型:ln Y=β0+β1M+β2N+β3S+β4T+β5L+μ
双对数模型：lnY= β0+β1*lnM+β2*lnN+β3*lnS+β4*lnT+β5*lnL+μ
双对数一个因变量为对数的模型：lnY= β0+β1*lnM+β2*N+β3*S+β*4T+β5*L+μ
从上两个模型来看，只有一个因变量为对数的模型显然优于因变量全 部为对数的模型，因为第一个模型里N、S参数估计值小于0为负数， 而且DW值也小于第二个模型，因此最终的双对数模型选择为
线性图
散点图
残差图
异方差检验
异方差性（heteroscedasticity ）是为了保证 回归参数估计量具有良好的统计性质，经典 线性回归模型的一个重要假定是：总体回归 函数中的随机误差项满足同方差性，即它们 都有相同的方差。如果这一假定不满足，则 称线性回归模型存在异方差性。异方差检验 主要有三种方法： 1、图形分析检验 2、White检验 3、Park检验 4、Gleiser检验 下面我们采用图形分析法和White检验进行 异方差检验。
P=(0.0000)(0.0536)(0.2634)(0.0071)(0.0000)
F-Statistic: 850.3439 DW: 1.590097 R-Squared: 0.992704 Adjusted R-Squared: 0.991536
启示与应用
从中可以得出结论，一个先进的符合足球发展 的体育制度是能提高足球水平的，欧洲给我们 一个很好的解释，其次，我们还应该认识到足 球人口对足球水平也有很大影响，因为踢球的 人越多选材面越广，还有足球水平的提高与社 会的参与和政府的支持是密不可分，中国足球 落后应该从中学习经验，走出一条符合足球规 律的从结果来看，欧洲的国家球队排名高且所 占比重大，发展道路，大力普及足球率及获得 社会政府支持，成功的一天会到来的，我们坚 信从未放弃！欧洲杯和奥运会马上来临大家好 好享受足球和体育带来的欢乐吧！！！
计量经济学 案例分析 Eviews
一、研究课题：通过对1984——2003年某国GDP和出口的分析，研究GDP和出口量的相关关系并对参数估计值进行检验。
二、模型及数据来源：GDP为因变量，出口量为自变量。
选择模型是一元线性回归模型y=c0+c1x+u〔y代表GDP，x代表出口量，u表示残差项〕数据来自?计量经济学软件——。
提取其进口和国内生产总值两列数据：annual export gdp1984 7171198519861987 147019881989 195619901991199219931994199519961997199819992000200120022003三、作业1、根据表格得到曲线图、散点图、X-Y曲线图：1200001000008000060000400002000084868890929496980002曲线图05000010000015000010000200003000040000EXPORTG D P散点图20000400006000080000100000120000100002000030000EXPORTG D PX-Y 曲线图2、数据描述统计分析024681001234563、简单的回归估计Dependent Variable: GDP Method: Least Squares Date: 06/14/09 Time: 16:38 Sample: 1984 2003C 11772.77R-squaredMean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterionSum squared resid1.36E+09 Schwarz criterionLog likelihood F-statisticDurbin-Watson stat Prob(F-statistic)y t=-+x t R2= df=18检验回归系数显著性的原假设和备择假设是〔给定α = 0.05〕H0：c1= 0；H1：c1≠ 0。