高铁梅老师的EVIEWS教学课件第十五章 定义和诊断检验

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诊断试验-PPT

诊断试验-PPT
现相应结果的概率之比 该指标全面反映了诊断试验的诊断价值,非常
稳定
似然比
诊断试验
阳性 阴性 合计
金标准 实际有病 a(真阳性) c(假阴性) a+c
实际无病
合计
b(假阳性) a+b
d(真阴性) c+d
b+d
a+b+c+d
阳性似然比(positive likelihood ratio, +LR) 阴性似然比(negative likelihood ratio, -LR)
影像诊断 长期随访的结果 公认地综合临床诊断标准
选择研究对象
病例组 用金标准确诊‘有病’的病例,应包含典型的、
不典型病例,早、中、晚期病例,轻、中、重病例、 有和无并发症的患者 对照组
用金标准证实没有目标疾病的其他病例,特别 是与该病容易混淆的病例 正常人一般不宜纳入对照组
诊断试验的评价
先确定适宜的“金标准”,接着用它诊断适量的 目标疾病患者(病例组)和非患者(对照组),同时用待 评价诊断试验再对他们检测一次,最后将所获结果与 金标准诊断结果进行比较,并用一系列指标来评价诊 断试验对某病的诊断标准价值。
似然比
诊断试验
阳性 阴性 合计
金标准 实际有病 a(真阳性) c(假阴性) a+c
实际无病 b(假阳性) d(真阴性) b+d
合计
a+b c+d a+b+c+d
阳性似然比(+LR)=真阳性率/假阳性率 即病人中出现阳性结果的机会是非病人的多少倍 说明正确判断阳性的可能性是错判阳性可能性的倍数 表明试验结果呈阳性时患病与不患病机会的比例 +LR≥10,预示试验有较高的诊断价值

高铁梅老师的EVIEWS教学课件第二十二章状态空间模型和卡尔曼滤波

高铁梅老师的EVIEWS教学课件第二十二章状态空间模型和卡尔曼滤波

(22.19)
上面的两个方程称为预测方程(Prediction Equations)。
当得到新的观测值 yt,就能够修正 t 的估计a t t1,更新方程(Updating
Equations)是:
a t a t t1 Pt t1ZtFt1 ( yt Zt a t t1 ct ) Pt Pt t1 Pt t1ZtFt1Zt Pt t1 Ft Zt Pt t1Zt Ht
t
t
式中 Zt Zt B 1 。
(22.7) (22.8)
[例2] 对二阶自回归模型AR(2)
yt 1 yt1 2 yt2 t ,
t 1,,T
(22.9)
考虑两个可能的状态空间形式( k 1 , m 2)是
yt (1, 0)t
t
yt 2 yt
1
பைடு நூலகம்
12
1 0
t
1
10 t
换一种形式
a tn t Et (tn )
Ptn t Et [(tn a tn t )(tn a tn t )]
n 步向前预测:
~ytn t Et ( ytn ) ct Zt atn t
(22.29) (22.30)
(22.31)
相应的n 步向前预测的最小均方误差矩阵为:
Ftn t MSE(~ytn t ) Ztn Ptn t Ztn Ht
则对第 t +1期我们计算一步向前预测,对第t +2期计算2步向前预测,持续下去,
直到对第 t + n*期计算n*步向前预测。这表明对n步向前预测,我们只需初始化
时刻t +1的卡尔曼滤波,并且运用期内信息对期外进行滤波。然而对于动态预
测,要求计算所有的预测值,因为从预测期开始信息系统没有被更新。

eviews基本操作介绍

eviews基本操作介绍
6

此外,还可以利用EViews的强大的命令功能和它的大量的程序处理语
言,进入命令窗口修改命令,并可以将计算工作的一系列操作建立成相应
的计算程序,并存储,从而可以通过直接运行程序来完成复杂的计算工作。
7
Eviews 统计分析 从入门到精通
二、Eviews的主窗口
软件安装后,启动Eviews程序,进入主窗口。
基本对象操作
1.建立对象
在建立对象之前必须打开工作文件集合而且工作文件窗口必须是激活的。然后选择主菜 单或工作文件菜单上的“Objects/ New Object”,EViews将会出现下面的窗口:
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Eviews 统计分析 从入门到精通
对象名称 Equation Factor Graph Group LogL Matrix-Vector-Coef Model Pool Sample Series Series Link Series Alpha SSpace System Table Text ValMap VAR
可以用工作文件窗口菜单上的“Procs”或对象窗口工具栏上的“Procs”来选择过 程。
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。
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中文含义 方程 因子 图形 序列组 对数似然函数 矢量系数矩阵 模型 面板数据 样本 序列 序列连接 α序列 状态空间模型 系统 表格 文本 数值映射 向量自回归
2. 对象窗口 在“Type of Object”中选择新建对象的类型,如选择Series,在“Name for Object” 中输入对象名。单击“OK” 会出现下面的窗口:

Eviews操作教程_完整版

Eviews操作教程_完整版

Eviews操作教程_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 (106)9.1. ⾃回归分布滞后模型的估计 (106)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)10. 联⽴⽅程模型 (116)10.1. 联⽴⽅程模型的单⽅程估计⽅法 (116)10.2. 联⽴⽅程模型的系统估计⽅法 (120)2..1.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/doc/8e38170bbed126fff705cc1755270722192e59b1.html )开发的运⾏于Windows环境下的经济计量分析软件。

计量经济学经典eviews定义和诊断检验

计量经济学经典eviews定义和诊断检验

计量经济学经典eviews 定义和诊断检验本章描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。

检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值(p 值)。

p 值说明在原假设为真的情况下,样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。

这样,低的p 值就拒绝原假设。

对每一检验都有不同假设和分布结果。

方程对象菜单的View 中给出三种检验类型选择来检验方程定义。

包括系数检验、残差检验和稳定性检验。

其他检验,如单位根检验(13章)、Granger 因果检验(8章)和Johansen 协整检验(19章)。

§15.1 系数检验一、Wald 检验——系数约束条件检验Wald 检验没有把原假设定义的系数限制加入回归,通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。

Wald 统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。

如果约束为真,无约束估计量应接近于满足约束条件。

考虑一个线性回归模型:εβ+=X y 和一个线性约束:0:0=-r R H β,R 是一个已知的k q ⨯阶矩阵,r 是q 维向量。

Wald 统计量在0H 下服从渐近分布)(2q χ,可简写为: )())(()(112r Rb R X X R s r Rb W -'''-=--进一步假设误差ε独立同时服从正态分布,我们就有一确定的、有限的样本F-统计量q W k T u u q u u u u F /)/(/)~~(=-''-'= u~是约束回归的残差向量。

F 统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。

如果约束有效,这两个残差平方和差异很小,F 统计量值也应很小。

EViews 显示2χ和F 统计量以及相应的p 值。

假设Cobb-Douglas 生产函数估计形式如下:εβα+++=K L A Q log log log (1)Q 为产出增加量,K 为资本投入,L 为劳动力投入。

系数假设检验时,加入约束1=+βα。

eviews单位根检验解读

eviews单位根检验解读

中有一种模型旳检验成果拒绝了零假设,就可以为时间序列是平稳旳。
13
分析数据旳平稳性软 件 操 作
在Pool对象,View/Unit Root Test,输入相应旳Pool序列名
填写序列 名
选择检验 措施
填写秩序
右边 全部 栏目 软件
自动 填写 无需 更改
填写模式,先做 序列图再选择
14
例10.4中I?旳水平变量旳全部措施旳单位根检验成果:
序图做出模式选择)。
秩序:水平(level)、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。
备注:ADF检验是经过三个模型来完毕,首先从具有截距和趋势项旳模型开始,
再检验只含截距项旳模型,最终检验两者都不含旳模型。而且以为,只有三个模
型旳检验成果都不能拒绝原假设时,我们才以为时间序列是非平稳旳,而只要其
单位根检验
第一节 单序列单位根检验 第二节 面板数据单位根检验
1
第一节 单序列单位根检验
一 序列单位根检验在时间序列分析中旳地位 二 序列单位根检验软件有关操作
三 不同检验成果后续分析思绪
四 协整检验
2
一 序列单位根检验在时间序列分析中旳地位
时间序列总体分析思绪
时间序列
平稳性检验 原:不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
单序列 多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析 差分平稳I(d) 不平稳
单序列 多序列(同阶) 无规律分析终止
ARIMA
协整检验 原:不协整
协整 不协整
长久关系模型 分析终止
进一步考虑ECM(误差修正模型) 3
二 序列单位根检验软件有关操作
阐明 操作 成果
4

Eviews操作手册.

Eviews操作手册.

Eviews操作入门:输入数据,对数据进行描述统计和画图首先是打开Eviews软件,可以双击桌面上的图标,或者从windows开始菜单中寻找Eviews,打开Eviews后,可以看到下面的窗口如图F1-1。

图F1-1 Eviews窗口关于Eviews的操作可以点击F1-1的Help,进行自学。

打开Eviews后,第一项任务就是建立一个新Workfile或者打开一个已有的Workfile,单击File,然后光标放在New上,最后单击Workfile。

如图F1-2图F1-2图F1-2左上角点击向下的三角可以选则数据类型,如同F1-3。

数据类型分三类截面数据,时间序列数据和面板数据。

图F1-3图F1-2右上角可以选中时间序列数据的频率,见图F1-4。

图F1-4对话框中选择数据的频率:年、半年、季度、月度、周、天(5天一周或7天1周)或日内数据(用integer data)来表示。

对时间序列数据选择一个频率,填写开始日期和结束日期,日期格式:年:1997季度:1997:1月度:1997:01周和日:8:10:1997表示1997年8月10号,美式表达日期法。

8:10:1997表示1997年10月8号,欧式表达日期法。

如何选择欧式和美式日期格式呢?从Eviews窗口点击Options再点击dates and Frequency conversion,得到窗口F1-5。

F1-5的右上角可以选择日期格式。

图F1-5假设建立一个月度数据的workfile,填写完后点OK,一个新Workfile就建好了。

见图F1-6。

保存该workfile,单击Eviews窗口的save命令,选择保存位置即可。

图F1-6新建立的workfile之后,第二件事就是输入数据。

数据输入有多种方法。

1)直接输入数据,见F1-7在Eviews窗口下,单击Quick,再单击Empty group(edit series),直接输数值即可。

注意在该窗口中命令行有一个Edit+/-,可以点一下Edit+/-就可以变成如图所示的空白格,输完数据后,为了避免不小心改变数据,可以再点一下Edit+/-,这时数据就不能被修改了。

2024版艾梅乙教育课件

2024版艾梅乙教育课件

传播途径
艾滋病的传播途径主要包括性接触传播、 血液传播和母婴传播。其中,性接触传 播是最主要的传播途径,包括同性或异 性之间的无保护性行为。
2024/1/27
7
临床表现与诊断方法
临床表现
艾滋病病毒感染后,患者可能出现发热、头痛、乏力、淋巴结肿大等非特异性 症状。随着病情发展,患者可能出现机会性感染和恶性肿瘤等严重并发症。
艾梅乙教育课件
2024/1/27
1
contents
目录
2024/1/27
• 引言 • 艾滋病基本知识 • 梅毒基本知识 • 乙肝基本知识 • 艾梅乙在青少年中的影响 • 艾梅乙教育课件制作技巧 • 总结与展望
2
01
引言
2024/1/27
3
目的和背景
提高人们对艾梅乙的 认识和理解,增强防 范意识。
提供心理支持
针对感染艾梅乙的青少年提供心 理支持和辅导,帮助他们积极面 对疾病和治疗。
加强家庭和社会参与
鼓励家庭和社会积极参与青少年 艾梅乙感染的防治工作,共同为 青少年创造一个健康、安全的环
境。 19
06
艾梅乙教育课件制作技巧
2024/1/27
20
课件内容选择与组织
选择与艾梅乙相关的核心内容, 包括定义、症状、传播途径、 预防措施等。
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未来发展趋势预测
教育内容综合化
未来的艾梅乙教育将更加注重知识、技能和情感态度价值观 的综合培养,以满足学生全面发展的需要。
教育资源均衡化
政府和社会各界将加大对艾梅乙教育的投入,推动优质教育 资源的均衡分布,让更多人享受到优质的教育服务。
2024/1/27
教育方式多样化
随着互联网和人工智能等技术的发展,艾梅乙教育方式将更 加多样化,如在线教育、虚拟现实等,以提高教育的趣味性 和实效性。

Eviews_教程

Eviews_教程

Eviews 教程(案例介绍)一、单方程计量经济模型参数估计与统计检验例1 为了研究税收(T )发展状况,选择国内生产总值(GDP )、财政支出(GE )为影响因素,建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。

选取下表的有关统计数据,模型如下:t t t t GE GDP T μβββ+++=210税收收入等有关统计数据 单位:亿元借助该财政收入模型案例,采用Eviews6.0估计模型中参数,并进行相关的统计检验,确定最终模型。

Eviews软件模型分析过程如下:1.创建工作文件启动Eviews软件,在主菜单上依次单击File→New→Workfile,选择数据类型(时间序列或非时间序列),并输入样本区间和工作文件名,创建工作文件的子窗口如图1-1所示。

图1-1 创建工作文件2.建立变量组Eviews软件建立变量组可采用三种途径:(1)在主菜单上依次单击Quick→Empty Group,在数据编辑窗口中单击Edit+/-,并按上行健↑,这样可依次输入变量名;(2)在主菜单上依次单击Objects→New Objects,在对话框中选择“Group”并定义文件名,在数据编辑窗口中首先按上行健↑,这样可依次输入变量名;(3)在主菜单上Eviews命令框中直接输入命令:Data T GDP GT CPI(命令及变量名之间用空格分隔),将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。

图1-2 数据编辑窗口3.输入经济变量的样本数据在图1-2所示的数据编辑窗口中,在“NA”的位置可输入各经济变量的样本数据,输入样本数据后及时予以保存。

样本数据也可以从有关Office软件的各类表格中进行数据的复制;也可以通过Eviews 软件本身生产新的变量数据序列,如在主菜单上依次单击Quick→Generate Series、或者在工作文件(Workfile)窗口中单击Generate,在弹出窗口中输入方程式,如图1-3所示。

图1-3 生产新变量数据序列4.估计模型参数在主菜单上依次单击Quick→Estimate Equation,弹出对话框,在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量、常数项、解释变量序列,并选择估计方法及样本区间,如图1-4所示,估计结果如图1-5。

计量经济分析方法与建模Eviews应用与实例-高铁梅

计量经济分析方法与建模Eviews应用与实例-高铁梅
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§1.3.1 序列分布图
本节列出了三种描述序列经验分布特征的图。
1. CDF—Survivor—Quantile图
这个图描绘出带有加或减两个标准误差带的经验累积分布 函数,残存函数和分位数函数。在序列菜单中或组菜单中选择 View /Distribution/ CDF—Survivor—Quantile…时 ( 组菜单的 Multiple Graphs中),就会出现下面的对话框:
10
1. 均值检验
原假设是序列 x 的期望值 m ,备选假设是 ≠m ,即
H0 : m H1 : m
如果不指定序列 x 的标准差,EViews将在 t – 统计量中使 用该标准差的估计值 s 。
xm
t
,
sN
s
1 N
N 1 i1
xi x 2
x是 x 的样本估计值,N是x的观测值的个数。在原假设下,
图1 我国工业总产值的时间序列 Y 图形
1.16
图2 工业总产值的趋势·循环要素 TC 图形
1.11
1.06
1.06
0.96
1.00
0.86
0.95
0.76 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
图3 工业总产值的季节变动要素 S 图形
0.89 1981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997
进行中位数检验,在Median右边的框内输入中位数的值, 可以输入任何数字表达式。
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§1.3 分布函数
EViews提供了几种对数据进行初步分析的方法。在§1.1 我们已列出了几种图来描述序列分布特征。在本节,列出了 几种散点图且允许我们可以用有参数或无参数过程来做拟合 曲线图。

实验 Eviews的基本使用线性回归模型的估计和检验

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。

eviews使用指南与案例

eviews使用指南与案例

eviews使用指南与案例EViews是一款经济统计软件,广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析和建模工作。

本文将为大家介绍EViews的使用指南和一些实际案例,帮助读者更好地了解和应用EViews。

一、EViews的使用指南1. EViews的安装和启动:首先,用户需要下载并安装EViews软件。

安装完成后,双击桌面上的EViews图标即可启动软件。

2. 数据导入和处理:EViews支持导入多种数据格式,如Excel、CSV等。

用户可以使用“File”菜单中的“Import”选项将数据导入EViews中,并进行必要的数据清洗和处理。

3. 数据探索和描述统计分析:在导入数据后,用户可以使用EViews提供的数据探索功能进行数据分析,包括数据的描述统计分析、数据可视化等。

4. 模型建立和估计:EViews提供了多种经济学模型的建立和估计方法,如回归分析、时间序列分析等。

用户可以通过选择相应的命令和参数来进行模型建立和估计。

5. 模型诊断和检验:在模型建立和估计完成后,用户需要对模型进行诊断和检验。

EViews提供了多种模型诊断和检验的功能,如残差分析、异方差性检验等。

6. 模型预测和模拟:EViews可以基于已建立的模型进行预测和模拟。

用户可以输入新的自变量数据,通过模型预测因变量的值,或者进行模型的蒙特卡洛模拟分析。

7. 结果输出和报告生成:EViews可以将分析结果以表格、图形等形式输出,并支持生成报告和文档。

用户可以选择相应的输出选项和格式,方便结果的展示和分享。

二、EViews的应用案例1. 时间序列分析:使用EViews可以进行时间序列数据的建模和分析。

例如,可以通过ARIMA模型对股票价格进行预测,或者通过VAR模型分析宏观经济变量之间的关系。

2. 经济政策评估:EViews可以用于评估不同经济政策对经济变量的影响。

例如,可以建立一个VAR模型,通过冲击响应分析来评估货币政策对通胀和经济增长的影响。

ARDL边界协整检验(Eviews9)

ARDL边界协整检验(Eviews9)
一句话,检验方程是否该包含趋势项,与原 始序列是否含有趋势,根本不是一回事儿。
单位根检验的正确方法
用Eviews做单位根检验时,在单位根检验结 果窗口中,把右侧的滚动条向下滑动,如图:
单位根检验的正确方法
把滚动条拉到最下侧,会出现检验方程:
看@TREND那一项,这就是趋势项,看最 右一列的P值,本例中,P=0.0001,小于0.05, 拒绝原假设,表明检验方程中,应该包括 趋势项。
针对这一困扰实践界的问题,Pesaran(2001) 提出一种新的协整检验方法,即ARDL边界协 整检验。
该检验的优点是,突破了必须同阶单整的限 制。如果变量之间是I(0)或者I(1),虽然不同 阶,仍然可以进行协整检验。
限制条件:只能是I(0)或者I(1),不能有I(2)。
ARDL边界协整检验的Eviews操作
从图上看,存在趋势, 所以,单位根检验时应 该包含趋势项。 其实,这个错误不该犯。
单位根检验普遍的谬误
查阅计量经济学教材中的单位根检验的内容, 便不难发现,是否包括趋势项,不是说原始 序列是否有趋势,而是说检验方程是否该包 括趋势项。
检验方程中的因变量并不是水平序列y,而是 它的差分值。自变量也不是水平序列。
准备条件:安装软件Eviews9.0或更高版本。 数据文件:案例.wfl。如图,
Eviews ARDL边界协整检验步骤
第一步,平稳性检验 用常用的adf检验。 先检验因变量y的平稳性。 打开序列y,选择:unit root
test, 如图:
正确的单位根检验方法
先做水平序列 (level)的单位根检 验,在level左边打 勾,左下角,勾选 “Trend and intercept”,其它按默 认,点OK.

EViews基本操作指导

EViews基本操作指导

《计量经济学》E V i e w s上机基本操作前言《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。

多年的教学实践中,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、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。

在过去的教学中曾采用过多种版本的软件,包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。

从1998年以来,Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。

实践证明,Eviews具有自身的特色和优良的性能。

为此,西南财经大学统计学院数量经济教研室组织编写了《计量经济学》Eviews上机基本操作,主要介绍Eviews的基本功能和基本操作,以供读参考。

按照教材体系和各章教学的要求,对Eviews的具体操作已经在《计量经济学》教材各章中结合案例作了介绍,所以这里并未包括Eview的全部具体操作。

西南财经大学统计学院数量经济教研室Eviews基本操作第一部分预备知识一、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 软件是由经济学家开发,主要应用在经济学领域,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。

与其他统计软件(如EXCEL、SAS、SPSS)相比,Eviews功能优势是回归分析与预测,其功能框架见表 1.1。

从多方面的因素考虑,本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍,而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。

Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。

二、Eviews安装Eviews文件大小约11MB,可在网上下载。

EViews软件操作方法

EViews软件操作方法

数据导入(import)
1、命令方式:
data <序列名1> <序列名2>......<序列名n> 序列名 之间用空格隔开
多个序列名组成“组”。 建立空序列,在空序列 中手工输入数据。
可根据习惯点击Transpose改变数据按列或行的显 示形式。
精选ppt课件
26
输入和编辑数据
输入命令,回车 数据编辑窗口工具条
精选ppt课件
28
从Excel工作簿中导入数据
3、从Excel .xls中导入数据( import)
点击Procs/Import/Read Text-Lotus-Excel 选择Excel .xls文件(可能不能识别中文,包括目录) Excel .xls文件必须先关闭。
按列还是按行 读取数据。
❖ 使用 EViews软件包可以对时间序列和非时间序列 (截面数据、面版数据)的数据进行分析,建立序列 (变量)间的统计关系式-方程。
❖ 利用方程进行结构分析、预测、模拟等等。
❖ EViews的操作模式:交互处理与批处理(程序控制)
精选ppt课件
4
EViews的安装与启动
安装:
程序文件(英文) 帮助文件(英文)
命令方式:
Series 序列名 Genr 新序列名=已有序列,或公式 Group 组名 序列名 1序列名2 … 演示 Genr e=@abs(resid) 在Estimate之后立即保存! 复制对象: Objects / Copy Selected
精选ppt课件
23
Eviews中对象的过程
左上角 单元格
常给出Excel文件中连续的 序列的个数。 或者,序列名称(如果事先 没有创建序列,则按Excel中

高铁梅老师的EVIEWS教学课件第二十二章状态空间模型和卡尔曼滤波

高铁梅老师的EVIEWS教学课件第二十二章状态空间模型和卡尔曼滤波
优点:计算复杂度低,适合于实时应用。
缺点:只能处理线性系统,对于非线性系统需要线性化处理。
实际应用比较
状态空间模型:适 用于线性系统,能 够描述系统的动态 特性
卡尔曼滤波:适用 于非线性系统,能 够处理噪声和干扰
状态空间模型:在 机器人控制、自动 驾驶等领域有广泛 应用
卡尔曼滤波:在信 号处理、导航等领 域有广泛应用
卡尔曼滤波是一种用于 状态空间模型的估计方 法,它可以从观测数据 中估计系统的状态,并 预测未来的状态。
状态空间模型的建立
状态变量:描述系统状态 的变量
输出变量:描述系统输出 信号的变量
观测矩阵:描述系统输出 信号与状态变量的关系矩

状态空间模型:描述动 态系统的数学模型
输入变量:描述系统输 入信号的变量
卡尔曼滤波的定义
卡尔曼滤波是一种 线性最小方差估计 算法
主要用于解决动态 系统的状态估计问 题
基于状态空间模型 ,通过预测和更新 两个步骤实现状态 估计
具有稳定性、准确 性和实时性等特点
卡尔曼滤波的原理
状态空间模型:描述系统动态过程的数学模型 卡尔曼滤波:一种基于状态空间模型的最:根据系统模型和上一时刻的状态估计,预测下一时
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优缺点比较
状态空间模型: 优点:能够描述系统的动态特性, 适合于非线性系统。 缺点:计算复杂度高,需要 大量的计算资源。
优点:能够描述系统的动态特性,适合于非线性系统。
缺点:计算复杂度高,需要大量的计算资源。
卡尔曼滤波: 优点:计算复杂度低,适合于实时 应用。 缺点:只能处理线性系统,对于非线性系 统需要线性化处理。
系统方程描述了状态变量如何随时间变化,以及输入变量如何影响状态变量和输出变量

参数的稳定性检验计量经济学EVIEWS建模课件

参数的稳定性检验计量经济学EVIEWS建模课件
设Yt的预测值yt=xtTBt-1,其中xt为第t期观察值 的来向量;则预测误差为:yt-xtBt-1;预测误差的 方差为σ2[1+xtT(Xt-1TXt-1)-1xt];定义递归残差为:
根据此递归残差公式可以分别计算出t=k+1,…,T 期的递归残差。如果建立的模型有效,递归残差将
服从独立的均值为零、方差为常数的正态分布。软
CUSUM
5% Significance
⑶残差平方累积和分布曲线CST 程序给出了残差平方关于时间的分布图形,及 一对5%的上下两条临界线所构成的区域,如果平方 的残差累积和超出这个区域,则说明方程的参数不 具稳定性。下图所示一个比一个好:
1.6
1.6
1.6
1.2
1.2
1.2
0.8
0.8
0.8
0.4
⒈ 检验的模型处理
假设需要建立的模型为:
Y = β0 + β1 X1 + β2 X2 + … + βk Xk + εt 将原时序分为两个或多个连续的时间序列(1~n1) 与(n1+1~n1+n2)等,相应的各阶段模型分别为: Y1 = β10 + β11 X11 + β12 X12 + … + β1k X1k + ε1t Y2 = β20 + β21 X21 + β22 X22 + … + β2k X2k + ε2t 这里要注意为保证各阶段方程的可解,必须要n1 和n2等都大于k+1 ;则以矩阵形式表述各模型如下:
6000
1000
.06
4000
500
.04
2000 0

eviews教程

eviews教程

Eviews教程1. 介绍Eviews是一款被广泛应用于数据分析和经济建模的统计软件。

它提供了丰富的统计分析功能、高级计量经济学模型和强大的数据处理能力。

本教程将向您介绍Eviews的基本功能和操作,以帮助您快速上手使用Eviews进行数据分析和模型建立。

2. 安装和启动在开始之前,您需要先安装Eviews软件。

请根据官方网站提供的安装步骤下载和安装Eviews。

安装完成后,您可以通过以下步骤启动Eviews:1.双击桌面上的Eviews图标,或者在开始菜单中找到Eviews并点击打开。

2.Eviews启动后,您将看到一个欢迎界面。

您可以选择创建新工作文件或打开已有的文件。

3. Eviews界面介绍Eviews的界面由菜单栏、工具栏、项目管理器、文本窗口、对象浏览器和输出窗口等组成。

以下是对每个组件的简要介绍:•菜单栏:提供了各种菜单,包含Eviews的所有功能和选项。

•工具栏:包含一些常用的工具按钮,例如打开、保存、运行等。

•项目管理器:用于管理当前工作文件的对象和数据。

•文本窗口:用于编写Eviews命令和进行输出结果的展示。

•对象浏览器:显示当前工作文件中的对象列表,并提供了一些操作选项。

•输出窗口:显示Eviews的输出结果,例如数据统计、图表等。

4. 导入数据在Eviews中,您可以导入多种格式的数据,包括Excel、CSV、文本文件等。

以下是一些常用的数据导入方法:4.1 导入Excel数据要导入Excel数据,请按照以下步骤操作:1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。

2.浏览并选择要导入的Excel文件。

3.在导入向导中选择导入选项,例如数据范围、工作表等。

4.点击导入(Import)按钮完成导入过程。

4.2 导入CSV数据要导入CSV数据,请按照以下步骤操作:1.在菜单栏中选择文件(File) -> 导入(Import) -> 导入数据(Import Data)。

EVIEWS格兰杰检验解读

EVIEWS格兰杰检验解读

Eviews做单位根检验和格兰杰因果分析一,首先我根据ADF检验结果,来说明这两组数据对数情况下是否是同阶单整的(同阶单整即说明二者是协整的,这是一种协整检验的方法),我对你的两组数据分别作了单位根检验,结果如下:1.LNFDI水平下的ADF结果:Null Hypothesis: LNFDI has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on AIC, MAXLAG=3 Augmented Dickey-Fuller test statistict-Statistic Prob.*-1.45226403166189 0.526994561264069Test critical values:1% level -4.004424924017175% level -3.0988964053233710% level -2.69043949557234*MacKinnon (1996 one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20observations and may not be accurate for a sample size of 14从上面的t-Statistic对应的值可以看到, -1.45226403166189大于下面所有的临界值,因此LNFDI在水平情况下是非平稳的。

然后我对该数据作了二阶,再进行ADF检验结果如下:t-Statistic Prob.*- 2.8606168858628 0.0770552989049772Test critical values:1% level -4.057909684396635% level -3.1199095651240810% level -2.70110325490427看到t-Statistic的值小于10% level下的-2.70110325490427,因此可以认为它在二阶时,有90%的可能性,是平稳的。

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LR = 2(Lr Lu )
2 下,LR统计量服从渐近 χ 分布,自由度等于约束条件数,即加入变量数。
Lr 和 Lu是约束和无约束约束回归(Gaussion)对数似然函数的最大值。在H 0
注意: 1. 遗漏变量检验要求在原始方程中和检验方程中观测值数相等。如果要 加入变量的任一序列与原方程样本相比,含有缺失观测值(当加入滞后变量 时这种情况常见),检验统计量将无法建立。 2. 遗漏变量检验可应用于线性LS,TSLS,ARCH,Binary, Ordered, Censored, Truncated, Count模型估计方程。只有通过列表法列出回归因子定 义方程而不能通过公式,检验才可以进行。 2、如何进行遗漏变量检验 选择View/Coefficient Tests/Omitted Variables—Likelihood Ration,在打开 的对话框中,列出检验统计量名,用至少一个空格相互隔开。
2
归因子数。 本例中,检验结果不能拒绝原假设,即添加变量不显著。
三、冗余(Redundant Variables)变量 冗余(Redundant Variables)变量
1、冗余变量检验原理 冗余变量检验可以检验方程中一部分变量的统计显著性。更正式,可以 确定方程中一部分变量系数是否为0,从而可以从方程中剔出去。原假设: 被检验变量系数为0。冗余变量检验可以应用于线性LS,TSLS,ARCH(仅 均值方程),Binary, Ordered, Censored, Truncated, Count模型估计方程。只有 以列表法列出回归因子形式,而不是公式定义方程,检验才可以进行。 2、如何进行冗余变量检验 选择View/Coefficient Tests/Redundant Variable—likelihood Ratio,在对话 框中,输入每一检验的变量名,相互间至少用一空格隔开。
§15.1
情况的检验。
系数检验
系数检验对估计系数的约束进行评价,包括对遗漏变量和冗余变量特殊
一、Wald检验——系数约束条件检验 Wald检验 检验——系数约束条件检验
1、Wald检验原理 Wald检验原理 Wald检验没有把原假设定义的系数限制加入回归,通过估计这一无限制 回归来计算检验统计量。Wald统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的 约束。如果约束为真,无约束估计量应接近于满足约束条件。下面给出计算 Wald 检验统计量的一般公式。
log Q = A+α log L + β log K + ε
果如下:
(1)
利用美国主要金属工业企业的数据(27个企业的数据),C-D生产函数估计结
从结果看LogL和logK的系数和小于1,但为确定这种差异是统计相关的, 我们常进行有约束的Wald系数检验。选择View/Coefficient Tests/Wald-Coefficient Restrictions,在编辑对话框中输入约束条件。约束条件应表示为含有估计参数 和常数(不可以含有序列名)的方程,系数应表示为c(1),c(2)等等,除非在估 计中已使用过一个不同的系数向量。为检验 在对话框中输入下列约束: c(2) + c(3) = 1 单击ok,EViews显示Wald检验如下结果(原假设:约束条件有效 原假设:约束条件有效): 的规模报酬不变的假设, α + β =1
第十五章 定义和诊断检验
经验研究经常是一种相互影响的过程。这一过程从估计关系的定义开 始。选择定义常含有几个选择:变量,连接这些变量的函数,以及当数据 是时间序列时表示变量间关系的动态结构。 不可避免地,在初始定义的恰当性方面存在不确定性。一旦估计了方 程,EViews提供了评价方程定义质量的工具。随着改进,检验结果将影响 所选择的定义,这一过程将重复下去,直到方程定义恰当为止。 本章描述了在方程对象的View和Procs中关于定义检验统计量的多个菜 单。我们试图提供足够的统计方法来进行这些检验,但是实际考虑的许多 描述是不完全的,建议查阅标准统计和经济计量学参考资料。
log 2 L log 2 K log Q = β1 + β2 log L + β3 log K + β4 + β5 + β6 log Llog K + ε 2 2 β 检验约束条件: 4 = β5 = β6 = 0 。这个非线性模型的估计结果如下:
检验多个约束条件,应用逗号隔开约束条件。在方程对话框中选择 View/Coefficient tests/Wald Coefficient Restrictions。在Wald检验对话框中输入如 下约束条件:c(4)=0, c(5) = 0,c(6)=0,结果如下:
考虑一个一般非线性回归模型
y = f (β ) + ε
其中y和 是T 维向量, β是待估计参数的k维向量。对参数的任何约束可以 写为:
H0 : g(β) = 0
g是一个光滑函数 式计算:
g : Rk → Rq ,(对β 加入q个约束条件)。Wald统计量由下
1
g(b) g(b) W = Tg(b)′ V (b) g(b) b′ b T 为观测值个数,b是非限制参数估计向量。下式给出b的估计方差V:
下面描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。检验指令输出包 括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值(p值)。p值说明在原 假设为真的情况下,样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概 率。这样,低的p值就拒绝原假设。例如,如果p值在0.05和0.1之间,原假设 在5%被拒绝而不是在1%水平。切记:对每一检验都有不同假设和分布结果。 例如,有些检验统计量有确切的有限的样本分布(常为t或F分布)。其它是 服从近似分布的大样本检验统计量。每一检验的内容都不同,将分别描述。 方程对象菜单的View中给出三种检 验类型选择来检验方程定义。包括系数 检验、残差检验和稳定性检验: 其它检验在其它章节讨论。它们包括单位根检验(13章)、Granger因果 检验(8章)和Johansen协整检验(19章)。
出了C-D生产函数的改进型,即取消了 α + β = 1的假定,允许要素的产出弹性 之和大于1或小于1,即承认研究对象可以是规模报酬递增的,也可以是规模报 酬递减的,取决于参数的估计结果。 即当资本与劳动的数量同时增长λ 倍时,产出量也增长 λ倍。1937年,提
Cobb-Douglas生产函数估计形式如下:
α + β =1
EViews显示F统计量和 χ 统计量及相应的P值。χ 2统计量等于F 统计量乘以
2
检验约束条件数。本例中,仅有一个约束条件,所以这两个检验统计量等价。 它们的p值表明我们可以确定地接受规模报酬不变的原假设。
下面考虑检验多个约束条件的情况。例如,改变前面的C-D生产函数为非 线性形式,我们估计一个如下形式的生产函数
2
§15.4 残差检验
EViews提供了对估计方程残差的序列相关,正态性,异方差性和自回归 条件异方差性检验。这些检验不是对所有定义都适用。
§15.4.1 相关图和Q—统计量 相关图和Q
显示直到定义滞后阶数的残差自相关性和偏自相关性。如果残差不存在序 如果残差不存在序 列相关,在各阶滞后的自相关和偏自相关值都接近于零。所有的Q 列相关,在各阶滞后的自相关和偏自相关值都接近于零。所有的Q-统计量不显 著 , 并且有大的P 值 。 在计算Q-统计量的概率时,要调整自由度来解释估计 并且有大的 P ARMA项。在方程菜单中,选择View/Residual Tests/Correlogram-Q-Statistics,显 示相关图和Q-统计量。在滞后定义对话框中,定义计算相关图时所使用的滞后 数。
2 g(b) g(b) V = Ts b b′ 1
,
u′u s = T k
2
u是无约束残差向量,s2是无约束残差方差。进一步,在原假设下,Wald
统计量服从渐近 χ 2 分布。q是 H0 下的约束数。
Wald检验可以应用到LS,TSLS,非线性LS等模型和系统估计的方程。 Wald检验是本章描述的唯一可应用到系统方法估计的方程的检验方法。 对于一个线性回归模型 一个线性约束:
例如:原始回归为 ls log(q) c log(L) log(k) 。输入:K L EViews将显示含有这两个附加解释变量的无约束回归结果,而且显示原 原 假设:新添变量系数为0 假设:新添变量系数为0 的检验统计量。输出的结果如下:
如果误差独立且服从正态分布,在 H0下,F统计量将有确定样本F分布, 分子自由度为添加回归因子数。分母自由度为小于总回归因子的观测值数。对 数似数比统计量就是LR检验统计量且渐进服从于χ 分布,自由度等于添加回
Q = AKα Lβ
Q为产出增加量,K为资本投入,L为劳动力投入。很容易推出参数α, β 分别是资本和劳动的产出弹性。那么由产出弹性的经济意义,应该有
0 ≤ α ≤1 , 0 ≤ β ≤1
在最初提出的C-D生产函数中,假定参数满足 α + β = 1 ,也就是假定研 究对象满足规模报酬不变。
A(λK)α (λL)β = λα+β AKα Lβ = λAKα Lβ
§15.4.2
平方残差相关图
显示直到所定义的滞后阶数的平方残差的自相关性和偏自相关性,计算出 相应滞后阶数的Ljung-Box统计量。平方残差相关图可以用来检查残差自回归条 件异方差性(ARCH)。如果残差中不存在ARCH,在各阶滞后自相关和偏自相 如果残差中不存在ARCH, 关应为0 关应为0,且Q统计量应不显著。可适用于使用LS,TSLS,非线性LS估计方程。 统计量应不显著。 显示平方残差相关图和Q-统计量,选择View/Residual Tests/Correlogram Squared Residual,在打开的滞后定义对话框,定义计算相关图的滞后数。
§15.4.3 直方图和正态检验
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