计量经济学eviews实验报告
EViews计量经济学实验报告-简单线性回归模型分析
时间地点实验题目简单线性回归模型分析一、实验目的与要求：目的：影响财政收入的因素可能有很多，比如国内生产总值，经济增长，零售物价指数，居民收入，消费等。
为研究国内生产总值对财政收入是否有影响，二者有何关系。
要求：为研究国内生产总值变动与财政收入关系，需要做具体分析。
二、实验内容根据1978－1997年中国国内生产总值X和财政收入Y数据，运用EV软件，做简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用，得出回归结果。
三、实验过程：（实践过程、实践所有参数与指标、理论依据说明等）简单线性回归分析，包括模型设定，估计参数，模型检验，模型应用。
（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，如图1：1978－1997年中国国内生产总值和财政收入（单位：亿元）根据以上数据，作财政收入Y 和国内生产总值X 的散点图，如图2：从散点图可以看出，财政收入Y 和国内生产总值X 大体呈现为线性关系，所以建立的计量经济模型为以下线性模型：01i i i Y X u ββ=++（二）估计参数1、双击“Eviews ”，进入主页。
输入数据：点击主菜单中的File/Open /EV Workfile —Excel —GDP.xls;2、在EV 主页界面点击“Quick ”菜单，点击“Estimate Equation ”,出现“Equation Specification ”对话框，选择OLS 估计，输入“y c x ”,点击“OK ”。
即出现回归结果图3：图3. 回归结果Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/10/10 Time: 02:02 Sample: 1978 1997 Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 857.8375 67.12578 12.77955 0.0000 X0.1000360.00217246.049100.0000R-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-statistic 2120.520 Durbin-Watson stat0.864032 Prob(F-statistic)0.000000参数估计结果为：i Y = 857.8375 + 0.100036i X（67.12578） （0.002172）t =（12.77955） （46.04910）2r =0.991583 F=2120.520 S.E.=208.5553 DW=0.8640323、在“Equation ”框中，点击“Resids ”,出现回归结果的图形（图4）:剩余值（Residual ）、实际值（Actual ）、拟合值（Fitted ）.（三）模型检验1、 经济意义检验回归模型为：Y = 857.8375 + 0.100036*X （其中Y 为财政收入，i X 为国内生产总值；）所估计的参数2ˆ =0.100036，说明国内生产总值每增加1亿元，财政收入平均增加0.100036亿元。
《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。
计量经济学-eviews实验报告
计量经济学作业院系：商学院国贸三班教室：高辉姓名：***学号：************INDEX问题 (2)模型设定 (3)检验异方差 (4)图形检验 (4)Glejser检验 (5)White检验 (6)调整异方差 (6)习题5.8表5.13给出的是1998年我国重要制造业销售收入与销售利润的数据表5.13试完成以下问题：1）求销售利润与销售收入的样本回归函数，并对模型进行经济意义检验和统计检验；2）分别用图形法、Glejser方法、White方法检验模型是否存在异方差；3）如果模型存在异方差，选用适当的方法对异方差性进行修正。
1）假定销售利润与销售收入之间满足线性约束，则理论模型设定为Y i = β1 + β2X I + u i其中，Y i表示销售利润，表示销售收入。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/26/09 Time: 14:45Sample: 1 28Included observations: 28Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 12.03564 19.51779 0.616650 0.5428X 0.104393 0.008441 12.36670 0.0000R-squared 0.854696 Mean dependent var 213.4650Adjusted R-squared 0.849107 S.D. dependent var 146.4895S.E. of regression 56.90368 Akaike info criterion 10.98935Sum squared resid 84188.74 Schwarz criterion 11.08450Log likelihood -151.8508 Hannan-Quinn criter. 11.01844F-statistic 152.9353 Durbin-Watson stat 1.212795Prob(F-statistic) 0.000000图1估计结果为Yˆi = 12.03564 + 0.104393X i（0.61665）（12.3667）R2 = 0.8547，F = 152.94括号内为t统计量值。
eviews实验报告总结（范本）
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
EViews计量经济学实验报告
EViews 计量经济学实验报告实验一 EViews软件的基本操作小组成员: 【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】数据的输入、编辑与序列生成;实验内容以表1-1所列出的消费支出和可支配收入的统计资料为例进行操作。
表1-1 中国内地各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出单位:元地区消费支出Y 可分配收入 X 地区消费支出 Y 可支配收入 X北京 19977.52 14825.41 湖北 9802.65 7397.32天津 14283.09 10548.05 湖南 10504.67 8169.30河北 10304.56 7343.49 广东 16015.58 12432.22山西 10027.70 7170.94 广西 9898.75 6791.95 内蒙古 10357.99 7666.61 海南 9395.13 7126.78辽宁 10369.61 7987.49 重庆 11569.74 9398.69吉林 9775.07 7352.64 四川 9350.11 7524.81 黑龙江 9182.31 6655.43 贵州 9116.61 6848.39上海 20667.91 14761.75 云南 10069.89 7379.81江苏 14084.26 9628.59 西藏 8941.08 6192.57浙江 18265.10 13348.51 陕西 9267.70 7553.28安徽 9771.05 7294.73 甘肃 8920.59 6974.21福建 13753.28 9807.71 青海 9000.35 6530.11江西 9551.12 6645.54 宁夏 9177.26 7205.57山东 12192.24 8468.40 新疆 8871.27 6730.01河南 9810.26 6685.18资料来源:《中国统计年鉴》(2007)【实验步骤】一、创建工作文件启动EViews软件之后，进入EViews主窗口(如图1-1所示)。
计量经济学eviews实习报告.doc
计量经济学实验报告研究问题根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：),,,(εK L t f Y =。
其中，L 、K 分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t 反映技术进步的影响。
表1列出了我国1994-2009年期间国有独立核算工业企业的有关统计资料；其中产出Y 为工业总产值（可比价），L 、K 分别为年末职工人数和固定资产净值（可比价）。
实验要求建立我国国有独立核算工业企业生产函数。
实验步骤一、模型筛选(一)建立多元线性回归方程回归结果如下：图1因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：K L t Y 00998.171897.022674.90897.191+++-=∧（模型1）t ＝(-5.4) (0.862) (3.57) (40.44)999742.02=R 999677.02=R 57.15483=F模型的计算结果表明，我国国有独立核算工业企业的劳动力边际产出为0.71897，资金的边际产出为1.00998，技术进步的影响使工业总产值平均每年递增9.22674亿元。
回归系数的符号和数值是较为合理的。
999742.02=R ，说明模型有很高的拟合优度，F 检验也是高度显著的，说明职工人数L 、资金K 和时间变量t 对工业总产值的总影响是显著的。
从图1看出，解释变量资金K 的t 统计量值为40.44，表明资金对企业产出的影响是显著的。
但是，模型中时间变量T 的t 统计量值都较小，未通过检验。
因此，需要对以上三元线性回归模型做适当的调整，按照统计检验程序，一般应先剔除t 统计量较小的变量（即时间变量）而重新建立模型。
（二）建立剔除时间变量的二元线性回归模型回归结果如下：图2因此，我国国有独立工业企业的生产函数为：K L Y 026137.1669964.02778.176++-=∧（模型2）t ＝(-5.76) (3.5) (62.79)999726.02=R 999684.02=R 95.23692=F（三）建立非线性回归模型——C-D 生产函数C-D 生产函数为：εβαe K AL Y =。
计量经济学eviews实验报告
大连海事大学实验报告Array实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = 691.0225+0.352770* X其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
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。
eviews实验报告
eviews实验报告Eviews 实验报告摘要Eviews 是一个被广泛应用于经济学、金融学等领域的计量经济学软件。
本实验报告通过一个具体案例，介绍了如何运用 Eviews进行数据处理、模型建立和分析。
通过对此案例的完整实施流程，读者能够了解到 Eviews 的基本使用方法以及它在实际经济问题中的应用能力。
引言Eviews（Econometric Views）是一种功能强大的计量经济学软件工具，能够处理和分析经济与金融数据。
它不仅仅是一个数据处理工具，还可用于建立经济模型、估计经济关系、进行预测以及进行模型检验等。
本实验报告将通过一个案例，介绍如何利用Eviews 进行数据处理、模型建立和分析。
数据处理在使用 Eviews 进行数据处理之前，首先需要准备好待分析的数据。
这些数据可以是收集到的实际数据，也可以是从其他来源获取的公开数据。
无论数据来源如何，都需要通过 Eviews 的数据导入功能将其导入到软件中。
在导入数据之后，可以使用 Eviews 的数据处理功能对数据进行清洗和转换。
例如，可以通过计算某个变量的平均值、标准差等统计指标，快速了解数据的基本特征。
此外，还可以使用Eviews 的图表功能绘制各种统计图表，如折线图、散点图等，以便更好地理解数据。
模型建立在数据处理完成后，可以根据研究目的建立相应的经济模型。
Eviews 提供了丰富的模型建立功能，可以根据需要选择不同的模型类型。
例如，可以建立回归模型、时间序列模型等。
对于回归模型，可以通过 Eviews 的回归分析功能进行模型的估计和检验。
此功能可根据输入的自变量和因变量数据，自动估计出回归方程的参数，并计算出各种统计指标。
通过对模型的参数估计和假设检验，可以判断模型的有效性。
分析和预测在模型建立完成后，可以利用 Eviews 的分析功能对模型进行进一步的分析和预测。
Eviews 提供了丰富的统计方法和技术，如方差分析、协整分析等，可以帮助用户深入理解模型关系。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学e v i e w s实验报告标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]大连海事大学实验报告实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Errort-Statistic Prob.CAVGDPR-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1538032.Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = +* X其中斜率表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长元。
计量EVIEWS实验报告
计量EVIEWS实验报告CPI与M1的关系(1) 导⼊数据，建⽴⼯作组（2）⽣成cpi数据列对其进⾏ADF检验，⼀阶平稳，结果如下：同样⽅法⽣成m1数据列，并对其进⾏ADF检验，⼀阶平稳，结果如下：（3）以上实验说明CPI与M1是⼀阶单整序列，接着对DM1与DCPI进⾏协整检验，Quick→Group Statistics→Cointegration Test检验结果如下：说明存在2个协整关系。
（4）对其⼀阶差分序列进⾏格兰杰因果检验，Quick→Group Statistics→Granger Causality Test检验结果如下：说明M1是CPI变动的格兰杰原因，⽽CPI不是M1变动的格兰杰原因。
综上所述，CPI与M1存在协整关系，且M1的变动引起CPI的变动。
沪深股市收益率波动性分析⼀沪深股市收益率的波动性研究1、描述性统计图⼀上证收益率图⼆深证收益率从图⼀可以发现，样本期内沪市收益率均值为-0.000824，标准差为0.019323，偏度为-0.146983，峰度为5.707683，远⾼于正态分布的峰度值3，说明收益率r t具有尖峰和厚尾特征。
JB正态性检验也证实了这点，统计量为318.9724，说明在极⼩置信概率下，收益率显著异于正态分布；从图⼆可以发现，样本期内深市收益率均值为-0.00062，标准差为0.021601，偏度为-0.253026，峰度为4.838825，收益率同样具有尖峰厚尾特征。
深市收益率的标准差⼤于沪市，说明深圳股市的波动更⼤。
析。
3、均值⽅程的确定及残差序列⾃相关检验图三上证收益率⾃相关检验图四深证收益率⾃相关检验从图三和图四可以看出上证收益率和深证收益率都不存在⾃相关性，因此我们选择以下模型作为波动率模型的均值⽅程：it it it u r ε+= 2,1=i其中t r 1表⽰上证收益率，t r 2表⽰深证收益率。
对沪深市场收益率分别作如上模型的回归，结果如图五和图六所⽰：图五上证收益率回归分析图六深证收益率回归分析4、⽤Ljung-Box Q 统计量对均值⽅程拟和后的残差及残差平⽅做⾃相关检验图七上证收益率回归模型图⼋上证收益率回归模型残差残差的⾃相关检验平⽅的⾃相关检验图九深证收益率回归模型图⼗深证收益率回归模型残差残差的⾃相关检验平⽅的⾃相关检验从图七和图⼋可以发现，上证收益率回归模型的残差不存在⾃相关性，⽽上证收益率回归模型的残差平⽅存在很强的⾃相关，即模型残差存在条件异⽅差。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学eviews实验报告计量经济学Eviews实验报告引言：计量经济学是经济学中的一个重要分支，它通过运用统计学和数学方法来分析经济现象，并建立经济模型来预测和解释经济变量之间的关系。
Eviews是一种流行的计量经济学软件，它提供了丰富的数据分析和模型建立工具，被广泛应用于经济学研究和实证分析。
一、数据收集与处理在进行计量经济学实验之前，首先需要收集相关的经济数据。
这些数据可以来自于各种来源，如经济统计局、金融机构或者自行收集。
然后，我们需要对数据进行处理，包括数据清洗、转换和整理，以便于后续的分析和建模。
二、描述性统计分析描述性统计分析是计量经济学中的第一步，它通过计算数据的均值、方差、相关系数等统计量来描述数据的基本特征。
在Eviews中，我们可以使用各种命令和函数来进行描述性统计分析，比如mean、var、cor等。
通过描述性统计分析，我们可以对数据的分布和变化情况有一个初步的了解。
三、回归分析回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它用于研究一个或多个自变量对一个因变量的影响。
在Eviews中，我们可以使用OLS（Ordinary Least Squares）命令来进行回归分析。
首先，我们需要选择一个合适的回归模型，然后通过最小二乘法估计模型的参数。
通过回归分析，我们可以得到模型的拟合优度、参数估计值和统计显著性等信息，从而判断变量之间的关系和影响程度。
四、模型诊断与改进在进行回归分析之后，我们需要对模型进行诊断和改进。
模型诊断主要包括残差分析、异方差性检验和多重共线性检验等。
在Eviews中，我们可以使用DW （Durbin-Watson）统计量来检验残差的自相关性，使用Breusch-Godfrey检验来检验异方差性，使用VIF（Variance Inflation Factor）来检验多重共线性。
如果模型存在问题，我们可以通过引入其他变量、转换变量或者使用其他的回归方法来改进模型。
eviews实验报告
eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一款经济学和金融学领域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功能。
本实验报告将通过一个实例来展示EViews在经济分析中的应用。
实验目的：本实验旨在通过EViews软件对某国家的经济数据进行分析，以探索其经济发展的趋势和特点，并构建合适的经济模型，以期对未来的经济走势进行预测。
实验步骤：1. 数据收集与导入首先，我们需要收集某国家的经济数据，如GDP、通货膨胀率、失业率等。
这些数据可以从官方统计机构或相关研究机构获取。
然后，我们将这些数据导入EViews软件中，以便进行后续的数据分析和建模。
2. 数据预处理与可视化在进行数据分析之前，我们需要对数据进行预处理，包括处理缺失值、异常值和数据平滑等。
EViews提供了丰富的数据处理工具，如插值法、平滑算法等，可以帮助我们更好地处理数据。
同时，我们还可以利用EViews的可视化功能，绘制出各个经济指标的趋势图和相关性分析图，以便更好地理解数据。
3. 统计分析与模型建立在对数据进行预处理和可视化之后，我们可以进行统计分析，探索各个经济指标之间的关系。
EViews提供了多种统计方法，如相关性分析、回归分析等，可以帮助我们发现变量之间的关联性。
基于统计分析的结果，我们可以构建合适的经济模型，如VAR模型、ARIMA模型等，以期对未来的经济走势进行预测。
4. 模型评估与优化构建经济模型后，我们需要对模型进行评估和优化，以提高其预测准确性。
EViews提供了多种模型评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等，可以帮助我们评估模型的拟合效果。
如果模型的预测效果不理想，我们可以通过调整模型参数或选择不同的模型结构来优化模型。
5. 经济预测与政策建议在模型评估和优化之后，我们可以利用经济模型对未来的经济走势进行预测。
基于预测结果，我们可以提出相应的经济政策建议，以帮助决策者制定合理的经济政策。
计量经济学EViews软件实验报告
西安郵電大学计量经济学实验报告书系部名称：经济与管理学院学生姓名：学生学号：专业名称：班级：时间：2013年3月1日至2013年6月20日实验一 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：亿元资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件二、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，由用户选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。
其中， Annual——年度 Monthly——月度Semi-annual——半年 Weekly——周Quarterly——季度 Daily——日Undated or irregular——非时序数据工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数向量C（保存估计系数用），另一个是残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。
⒉命令方式(1)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 1985 1998(2)输入Y、X的数据在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列。
再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。
Eviews实验报告
农业大学经济贸易学院学生实验报告课程名称：计量经济学专业班级：经济1201班姓名：学号：指导教师：徐冬梅职称：讲师实验日期： 2014.12.11学生实验报告一、实验目的及要求1、目的会使用EVIEWS对计量经济模型进行分析2、容及要求（1）对经典线形回归模型进行参数估计、参数的检验与区间估计，对模型总体进行显著性检验；（2）异方差的检验及其处理；（3）自相关的检验及其处理；（4）多重共线性检验及其处理；二、仪器用具三、实验方法与步骤(一)数据的输入、描述及其图形处理；(二)方程的估计；(三)参数的检验、违背经典假定的检验；(四)模型的处理与预测四、实验结果与数据处理实验一：中国城镇居民人均消费支出模型数据散点图：通过Eviews估计参数方程回归方程：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/27/14 Time: 15:02Sample: 1 31Included observations: 31Std. Error t-Statistic Prob.Variable CoefficientX 1.359477 0.043302 31.39525 0.0000C -57.90655 377.7595 -0.153289 0.8792R-squared 0.971419 Mean dependent var 11363.69 Adjusted R-squared 0.970433 S.D. dependent var 3294.469S.E. of regression 566.4812 Akaike info15.57911criterionSum squared resid 9306127. Schwarz criterion 15.67162Log likelihood -239.4761 F-statistic 985.6616 Durbin-Watson stat 1.294974 Prob(F-statistic) 0.000000得出估计方程为：Y = 1.*X - 57.9065479515异方差检验1、图示检验法图形呈现离散趋势，大致判断存在异方差性。
eviews实验报告
eviews实验报告EViews实验报告引言：EViews是一种广泛应用于经济学和金融学领域的计量经济学软件，它提供了一套强大的数据分析和建模工具。
本实验报告将通过一个实际案例，展示EViews 在经济数据分析中的应用。
数据收集与导入：首先，我们需要收集与我们研究主题相关的数据。
在本实验中，我们将以中国GDP和失业率数据为例。
我们可以通过EViews的数据导入功能将这些数据导入到软件中。
这样，我们就可以在EViews中对这些数据进行分析。
数据描述与可视化：在导入数据后，我们可以使用EViews的数据描述和可视化功能来了解数据的基本特征。
我们可以查看数据的统计摘要，包括均值、标准差、最小值和最大值等。
此外，我们还可以通过绘制折线图、散点图和直方图等图表来更好地理解数据的分布和趋势。
时间序列分析：EViews在时间序列分析方面具有强大的功能。
我们可以使用EViews中的自回归移动平均模型（ARMA）来对时间序列数据进行建模和预测。
通过对中国GDP数据进行ARMA建模，我们可以获得一个模型，该模型可以用来预测未来的GDP值。
面板数据分析：除了时间序列分析，EViews还支持面板数据分析。
面板数据是一种同时包含多个个体和多个时间点观测的数据类型。
通过EViews的面板数据分析功能，我们可以对个体和时间的固定效应进行建模和分析。
例如，我们可以使用面板数据分析功能来研究不同城市之间的失业率差异，并探索与失业率相关的因素。
计量经济模型估计：EViews还提供了一系列计量经济模型的估计方法，包括最小二乘法、广义矩估计和极大似然估计等。
我们可以使用这些方法来估计经济模型的参数。
例如，我们可以使用EViews的OLS（Ordinary Least Squares）方法来估计一个简单的线性回归模型，以研究GDP与失业率之间的关系。
假设检验与模型诊断：在进行计量经济分析时，假设检验和模型诊断是非常重要的步骤。
EViews提供了一系列假设检验和模型诊断的工具。
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。
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的一个重要分支，它运用数学和统计学方法对经济现象进行定量分析和预测。
EViews是一种强大的计量经济学软件，它提供了丰富的数据处理、统计分析和模型建立功能，被广泛应用于学术研究和实际经济分析中。
本实验报告旨在通过使用EViews软件，对某一经济现象进行实证研究，从而展示EViews在计量经济学中的应用和价值。
数据收集与预处理：本实验选择了中国GDP和CPI数据作为研究对象，数据来源于国家统计局。
首先，我们从国家统计局的官方网站上下载了相应的数据集，并导入到EViews中。
然后，我们对数据进行了初步的预处理，包括缺失值处理、异常值处理和数据平滑等。
通过这些步骤，我们得到了一份完整、可靠的数据集，为后续的分析和建模打下了基础。
描述性统计与数据可视化：在进行进一步的分析之前，我们首先对数据进行了描述性统计和数据可视化。
通过EViews的统计功能，我们计算了GDP和CPI的均值、标准差、最大值和最小值等统计指标，以及相关系数和协方差等相关指标。
同时，我们还使用EViews的绘图功能，绘制了GDP和CPI的时间序列图、散点图和直方图等。
这些统计和图表可以直观地展示数据的分布和变化趋势，为后续的模型分析提供参考。
时间序列分析：在进行时间序列分析时，我们首先对GDP和CPI数据进行平稳性检验。
通过EViews的单位根检验和ADF检验，我们发现GDP和CPI序列都是非平稳的，即存在单位根。
为了消除非平稳性，我们对数据进行了差分处理。
通过一阶差分，我们得到了平稳的GDP和CPI序列。
接下来，我们对平稳序列进行了自相关和偏自相关分析，以确定合适的ARIMA模型。
通过EViews的自相关函数和偏自相关函数图，我们发现GDP序列可以拟合为ARIMA(1,1,0)模型，而CPI序列可以拟合为ARIMA(0,1,1)模型。
回归分析与模型评估：在进行回归分析时，我们选择了GDP作为因变量，CPI作为自变量，建立了线性回归模型。
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大连海事大学实验报告Array实验名称: 计量经济学软件应用专业班级:财务管理201３-1姓名: 安妮指导教师:赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件得基本功能，并将其应用在一元线性回归模型得分析中。
具体包括：Eviｅw得安装，样本数据基本统计量计算,一元线性回归模型得建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型得建立与分析,异方差、序列相关模型得检验与处理等。
二、实验环境ＷINＤOWSＸP或200０操作系统下,基于EVIEWS5、1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1９9５－2014年得人均国民生产总值与居民消费支出得统计资料（此资料来自中华人民共与国统计局网站)如表1所示,做回归分析。
表1我国1995—２０１4年人均国民生产总值与居民消费水平情况(1）做出散点图,建立居民消费水平随人均国内生产总值变化得一元线性回归方程，并解释斜率得经济意义；利用evｉｅwｓ软件输出结果报告如下: Depeｎdent Ｖarｉablｅ：ＣＯNSＵMPTIONMｅｔhod: Lｅast SqｕaｒｅsDａte：０6/11/16Tiｍｅ: 19：02Saｍｐle: 1995 2０14Incluｄｅd observａtｉoｎs:20Variａble Coeｆficiｅnt Stｄ、Ｅrrort—Ｓtaｔisｔic Prｏb、C 6９１、02２５113、3920 ６、094１0４0、0000ＡＶGDP 0、３5２7７0 ０、004908 71、88０54 0、0000Ｒ－squaｒｅd 0、９９6５28 Mean depeｎdent var 7351、300Ａdjｕsted R-squarｅd ０、99６３３5 Ｓ、D、dependent ｖar48２8、7６5S、Ｅ、of ｒegressioｎ292、３118 Ａkaike iｎfo criterion 1４、288１６Sum squａrｅｄresｉd 15３8０32、 Schwarz criterion14、3877３Log ｌiｋelihood -140、8８1６Hannan－Quｉnn cｒitｅr、14、３0760F－ｓｔａtｉstｉc 5166、81１Duｒbｉｎ－Ｗａｔsonstaｔ0、403709Proｂ(F—ｓtatistic）0、000０00由上表可知财政收入随国内生产总值变化得一元线性回归方程为:(令Ｙ=ＣＯNＳUMPTIOＮ,Ｘ=AVＧDＰ（此处代表人均GＤP)）Y = 6９１、０２２5+０、352７70* X其中斜率０、３527７0表示国内生产总值每增加一元，人均消费水平增长0、３５２７7元.检验结果Ｒ2=0、９96５28，说明９9、6５28%得样本可以被模型解释,只有0、3472%得样本未被解释,因此样本回归直线对样本点得拟合优度很高.（2)对所建立得回归方程进行检验：（５%显著性水平下，t(18)=2、10１）对于参数c假设： H0：ｃ=0、对立假设:Ｈ1：c≠0对于参数GDＰ假设： H0： GＤＰ=0、对立假设：Ｈ1: GDP≠0由上表知:对于ｃ,t=6、094104>t(n－2）=ｔ(18)=２、10１因此拒绝H0： c=0，接受对立假设：Ｈ1: c≠０对于ＧＤP, t=71、8８054﹥t（n—2）=t（１８）=2、101因此拒绝H０: ＧＤP=０，接受对立假设: Ｈ1： GDP≠０此外F统计量为51６6、811，数值很大，可以判定，人均国内生产总值对居民消费水平在5%得显著性水平下有显著性影响。
所以,回归系数显著不为零，常数项不为零,回归模型中应包括常数项。
综上,整体上瞧此模型就是比较好得.（3)序列相关问题由上图可知，DＷ统计量0、4037０9,经查表,当k=１，n=2０时,dl＝1、2,因此可判断此模型存在序列相关,且为序列正相关。
修正：广义差分法因为DＷ=0、403７０9,ρ=1-ＤW／2=0、79８１４55令X1=X—0、７98１４５5＊X（-1）Y1=Y-0、7981455＊Y（—１）修正结果如下：Deｐendｅnt Variaｂｌｅ: Y１Metｈod：ＬeasｔＳｑuaresDate:06/１１/16 Time：１9：56Ｓamｐle(ａdｊustｅd）：19９6２01４Incｌｕdｅｄoｂｓervatiｏns:19 after ａdｊｕstmeｎtｓCoefficieｎt Sｔd、Ｅrrｏrt—StatisｔiｃProｂ、X1 －1、1４Ｅ+08 7９70597、－14、3３887 ０、000０C －8、26E+１０5、4５E+10－１、５16402 ０、1478Ｒ-sqｕared 0、92３63１ Meaｎdeｐenｄent var—7、３4E+１1Adjusted R-squared 0、919139 S、D、ｄepｅnｄeｎt var 4、6１E+11S、Ｅ、oｆregresｓion １、３1E+１1Akａike inｆo cｒｉterｉoｎ54、１3５1６Sｕm ｓｑuareｄresid 2、９2E+2３ Schwarz criterｉon54、2345７Lｏg lｉkelihoｏd —512、284０Hannａn—Quinn criteｒ、54、1５１98F—statistｉc ２05、6031 Durbin-Watsｏn stat ０、953５95Prｏb(F-statiｓtic）0、0０0000经修正后,DW=0、９535９5＜dl＝1、２,说明随机扰动项仍存在序列正相关。
（4）根据2015年中国国民经济与社会发展统计公报，2015年人均国民生产总值为49351元，对该年得居民消费水平进行预测。
点预测:Y = 69１、02２5+0、35２７70＊X=18100、5748区间预测：计算出错误!（Y0)=S2（)=1４68、2０7，ｔ0、25(n-2)=２、1０,因此E(Y0)得预测区间为错误!0±ｔ０、２5(n-2）√错误!(Y0)=493５1±８０、4661。
利用Eviｅws输出预测结果如下：案例２：下面给出了我国1９9５-2０14年得居民消费水平（Y）与人均国内生产总值(X1）以及城镇居民人均可支配收入（X２)数据，对它们三者之间得关系进行研究.具体数据如表2所示。
表2：1995年到20１4年得统计资料单位：元指标居民消费水平（元）人均国内生产总值（元）城镇居民人均可支配收入（元) 1９9５年２33０5０74 42８3 1996年２７6５５87８4838、9 1997年2978 645７5160、３１998年３12６6８3５54２5、１1９99年3346 ７19９5854 200０年３721 7902 ６2８０２０01年398７867０6８5９、6 200２年4301 945０７70２、8（1）试建立二元线性回归方程利用Ｅｖｉｅws软件输出结果报告如下: Dｅpendent Variable：CONSUMPＴIONＭeｔhod: LeａｓｔSｑuarｅsDate: ０９/1１／1６Tiｍｅ：16:23Saｍｐle(aｄｊuｓｔed）：１995 2０14Incｌuded oｂsｅrｖatｉons：20Coefficieｎt Stｄ、Erｒｏrt-ＳｔaｔisｔiｃProｂ、AVＧDＰ0、160612 0、0６0３50 2、661３35 0、016４SＡVINＧ０、01８166 0、005693 3、1９1061 0、0０53Ｃ１0４0、1４3、324０7、263178 ０、0０00987R-squared 0、９９７82９ Mｅan dependeｎt var7３51、３０0AdｊusｔeｄR—squared 0、997５7３S、Ｄ、dｅpendent ｖａr 4828、7６5S、Ｅ、ｏf reｇress ｉｏn 237、867４Akａｉke iｎfo ｃrｉterion1３、918７９Sum squareｄreｓid ９６1875、６ Schwａrzｃｒiｔerion１4、０6815Lｏg likｅlihｏod -136、1879Ｈannａn-Quiｎn ｃritｅｒ、1３、９4794F—ｓtatistｉc 3９０6、44６Dｕｒbin-Waｔｓｏnstat０、９77467Ｐｒｏb（F－statisｔic) 0、0００000由上表可知,样本回归方程为:Y＝41７、4107+0、2６9124X1+0、145843X2（2)对检验结果得分析ＡＶGＤP与SAVING得Ｐ值均小于0、05,t值均大于ｔ（n—2）=t（18)=2、101，因此样本回归方程十分显著.修整后得R2为0、99７５73,说明有99、７６％得样本可以被样本回归方程所解释，拟合得很好.Ｆ统计量为3906、４46数值很大,可以判定，人均可支配收入以及城镇居民人均可支配收入对居民消费水平在5％得显著性水平下有显著性影响。
但就是,值得注意得就是DW统计量为０、977467〈ｄl＝1、1(当ｋ=２,n＝２0时)，因此方程可能存在序列相关问题，可利用广义差分法进行修正,如案例1,此处不再赘述。
案例3:表3 列出了2０１4年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入(ine）与消费性支出（exｐｅnse）得统计数据。
表3 ２０１4年统计数据河北省24１4１、00 1620４、00 山西省24０６9、00 1463７、00 山西省2４0６9、00 １4637、00 安徽省2４８39、00 16１07、00 内蒙古28350、00 2０８8５、0０甘肃省２080４、0０15５0７、00 吉林省23２17、80 1715６、０0 云南省2４２９９、００16268、00 江苏省３４3４6、00 ２3４76、０0 贵州省2２548、2１１５25４、64 浙江省40393、0０27２4２、00 四川省2４381、00 1802７、００江西省24３09、00 15142、00 青海省22３06、57 １749２、89 湖南省2６57０、０0 1833５、0０海南省２44８7、００１751４、00 河南省24391、4５１５726、１2 宁夏2328５、0０１7216、00 (1）试用OLS法建立居民消费支出对可支配收入得线性模型利用eviews软件输出结果报告如下：Dependeｎt Ｖariable：EXPEＮSEMethod：Lｅast SqｕaresDate：0９/1１/16 Tｉme:20:15Ｓaｍpｌｅ(aｄｊusted）：２００1２024Included obserｖations：24Ｃoｅfficｉent Std、Error t—Statｉｓtic Ｐrob、INE ０、６03０84 ０、0３6４35 16、55２19 0、００0０C 2０３1、226 １03３、2５1 １、9658６0 0、0621R—ｓquared ０、９25669Mｅan dｅｐｅndenｔvar18６2３、78Aｄjusｔｅd R—sqｕared ０、922291Ｓ、D、dependenｔvａr４４0１、３64S、E、ｏf reｇressiｏn １226、9４１Akaｉkｅｉnfo cｒiterion17、１4２09Sｕm sｑuａrｅd resid Schwａrｚcriterｉon 17、240２6Loｇlikelihood -２03、7051Hａnnan-Quiｎｎcｒiter、１7、16８１4F—statｉstic 273、9751 Durbｉn—Watson sｔａt 1、6０1642Prob（Ｆ-ｓtatistic）0、０0０0００因此建立模型（令Y=EXPＥNSE 人均消费性支出，X=INＥ人均可支配收入）:Y=2０31、2２6+０、60３084＊X当人均可支配收入增长1元，人均消费性支出增加0、60３084元。