拟合趋势分析 计量经济学 EVIEWS建模课件

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EVIEWSPPT课件

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– 菜单方式 – 简单命令方式 – 命令加参数方式 – 程序运行方式
• 采用后两种方式需要熟悉EViews指令及其 格式,这些内容可以从EViews手册或帮助 文件中获得。
使用EViews软件
• 一、创建工作文件 • 二、输入和编辑数据 • 三、观察数据特征 • 四、对数据做变换 • 五、估计模型参数 • 六、模型检验 • 七、预测
EViews窗口
• EViews窗口分为几个部分:
– 标题栏 – 主菜单栏 – 命令窗口 – 工作区(或主显示窗口) – 状态行
主窗口上方排列着按照功能划分的9个主菜单。
• File:有关文、读出、打印等。
• Edit:编辑功能。 • Object: 提供关于对象的基本操作 • View和Procs:二者的下拉菜单项目随当前窗口
工作文件创建——菜单方式:
初始工作文件
建立操作对象——如 变量
菜单方式:Object-series
未命名和未录入数据的一个数据序 列
命名为consp 和gdpp两个序列与数据
用consp 与gdpp做最小二乘回归
结束语
当你尽了自己的最大努力时,失败也是伟大的, 所以不要放弃,坚持就是正确的。
的不同而改变,功能也随之变化,主要涉及变量 的多种查看和运算过程。
• Quick:提供快速分析过程,包括常用的统计分析 方法、回归模型等。
• Options:系统参数设定选项。 • Window:提供多种在打开窗口中进行切换的方式。 • Help:帮助选项。
EViews的工作方式
• EViews有四种工作方式
EViews的主要功能
• (9)计算描述统计量:相关系数、协方差、自相关函数、互 相关函数和直方图。

2024版计量经济学(很好用的完整)ppt课件

2024版计量经济学(很好用的完整)ppt课件

贝叶斯计量经济学的定义
基于贝叶斯定理和概率分布理论进行计量分析的经济学分支。
贝叶斯先验分布的设定
根据历史数据、专家经验等因素设定参数的先验分布,作为后续推 断的基础。
贝叶斯计量模型的估计方法
包括马尔科夫链蒙特卡罗方法、变分贝叶斯方法等,用于估计模型 参数和进行统计推断。
机器学习在计量经济学中应用
机器学习算法在计量经济学中的应用场景
广义线性模型介绍
1
定义
广义线性模型是一类用于回归分析的统计 模型,它扩展了线性模型的框架,允许响 应变量遵循非正态分布,并且可以通过一 个链接函数与解释变量建立线性关系。
2
组成
广义线性模型由三部分组成——随机成分、 系统成分和链接函数。随机成分指定响应 变量的分布类型和参数,系统成分描述解 释变量与响应变量之间的线性关系,链接 函数则将随机成分和系统成分连接起来。
06
计量经济学软件应用
EViews软件介绍及操作指南
01
EViews软件概述
EViews是一款功能强大的计量 经济学软件,广泛应用于数据 分析、模型估计和预测等领域。
02
数据导入与预处理
介绍如何在EViews中导入数据、 进行数据清洗和预处理等操作。
03
模型估计与检验
详细讲解EViews中线性回归模 型、时间序列模型等模型的估 计方法,以及模型的检验和诊 断。
THANKS
包括变量选择、模型诊断、预测等。
监督学习在计量经济学中的应用
通过训练数据集学习模型,然后利用测试数据集评估模型性能。
非监督学习在计量经济学中的应用
通过聚类、降维等技术发现数据中的潜在结构和模式。
深度学习在计量经济学中的应用

拟合趋势分析计量经济学EVIEWS建模课件

拟合趋势分析计量经济学EVIEWS建模课件
拟合趋势分析
本节从时序的趋势模拟角进行分析,探索合理 的模拟形式、估计方法等技术处理问题:
一、趋势模型的形式判定 二、趋势的显著性估计 三、模型设定的计量检验
一、趋势形式的判定
设时间t为解释变量,以时序数列Yt为被解释变 量,建立回归方程,是更方便适用的。常用的模型 及其线性化处理如下:
⑴简单线性方程 当观察序列呈线性分布时,使用:
英国统计学家和数学家最初提出把该曲线作为
控制人口增长的一种数学模型,此模型可用来描述
一项新技术,一种新产品的发展过程。
当k给定时,线性化过程如下:
Yt e be at k
k ebe at Yt
ln
k Yt
be
at
Ln[Ln(k/Yt)] = Lnb - a t 令y*= Ln[Ln(k/yt)], b* = Lnb,则 :
人口(亿人, popu)
0.0550
0.1000
0.2000
0.1310
0.2500
公元前1046~公元
0.6300
0.7200 0.1900
2000年中国人口发展
0.2754
0.3479
曲线(中华民国元年
0.3228
0.4530
ห้องสมุดไป่ตู้
以前为推定数据)
0.9045
0.4598
1.2066
1.2480 1.6630
Residual
Actual
Fitted
⑶乘法模型的估计结果
.6
.4
.2
.0
.6
-.2
.4
-.4
.2
-.6
.0
-.2
-.4
-.6 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

趋势与季节调整分析案例 计量经济学 EVIEWS建模课件

趋势与季节调整分析案例 计量经济学 EVIEWS建模课件
趋势与季节调整分析案例 计量经济 学 EVIEWS建模课件
调整模型的形式初判
根据如下图示可以看出这十年间的CPI有明显的
趋势和三个长周期,由于是月份资料很可能存在着
季节波动的因素。同时因为图示的不平滑及波幅较
大,可以初步判断是一个乘法模型。
全国CPI
107 106 105 104 103 102 101 100
残差的单位根检验
通过残差的上述检验说明模型较好,基本符合 残差的最主要假设的要求。
残差的自相关图
该检验说明了静态模型的缺点。
YFT = 0.984 + 0.00045*T + C(i) + S(j) 其中:循环阶段i和j的确定,取决于如下两个函数:
i = T - 40*@FLOOR((T-1)/40); j = T - 12*@FLOOR((T-1)/12); 其中@FL00R(X)为X的取整函数。如: 当T=85时:CPIF120 = 0.984 + 0.00045×85 + C(5) + S(1)
31~40 1.006653 1.005229 1.005072 1.004243 1.014944 1.020676 1.020225 1.018706 1.023185 1.024111
短周期季节性波动的测量
⑴计算的基础数据 以YCSI/YC = YSI的数据,它只含有季节因素和随机 波动,如图所示:
循环比率数据表
11~20 0.992458 0.989409 0.987656 0.988845 0.986716 0.986565 0.987099 0.983423 0.985342 0.987524
21~30 0.992047 0.991942 0.991182 0.991706 0.993605 0.994539 0.993358 0.996803 0.995763 1.001225

计量经济学多元线性回归分析eviews操作PPT课件

计量经济学多元线性回归分析eviews操作PPT课件

人均GDP GDPP 1602.3 1727.2 1949.8 2187.9 2436.1 2663.7 2889.1 3111.9 3323.1 3529.3 3789.7
该两组数据是1978~2000年的时间序列数据 (time series data)
1、建立模型 拟建立如下一元回归模型
CONSP C GDPP 采用Eviews软件进行回归分析的结果见下表
μ~ N(0, 2I) 同一元回归一样,多元回归还具有如下两个重要假设:
假设7,样本容量趋于无穷时,各解释变量的方差趋于有 界常数,即n∞时,
1
n
x
2 ji
1 n
( X ji X j )2 Q j

1 xx Q n
其中:Q为一非奇异固定矩阵,矩阵x是由各解释变量 的离差为元素组成的nk阶矩阵
nk nk
第15页/共63页
四、参数估计量的性质
在满足基本假设的情况下,其结构参数的普
通最小二乘估计、最大或然估计及矩估计仍具 有:
同时,随线着性样性本、容无量偏增性加、,有参效数性估。计量具有: 渐近无偏性、渐近有效性、一致性。
1、线性性
βˆ (XX)1 XY CY
其中,C=(X’X)-1 X’ 为一仅与固定的X有关的行向量
2 ki
ki
ˆ 0 ˆ1
ˆ k
1 X 11
X k1
1 X 12
X k2
1 Y1 X 1n Y2 X kn Yn

(XX)βˆ XY
由于X’X满秩,故有 βˆ (XX)1 XY
第11页/共63页
将上述过程用矩阵表示如下:
即求解方程组:
βˆ (Y
Xβˆ )(Y

《EViews软件基础》课件

《EViews软件基础》课件

图表展示
EViews支持将图表导出为图片格 式或嵌入到PPT、Word等文档中, 方便用户进行学术报告和结果展 示。
案例分析
1
实证研究
EViews的案例分析将结合实际数据和经济学理论,帮助用户掌握如何运用EViews 进行真实世界的经济学研究。
2
策略评估
利用EViews进行案例分析,用户可以评估各种经济政策和策略的效果,为决策者 提供科学依据。
对象浏览器
通过对象浏览器,用户可以查看和管理EViews中的各 种对象,如数据对象、系数对象和方程对象等。
命令窗口
EViews的命令窗口提供了一种脚本编写和批处理的方
数据导入和导出
导入数据
EViews支持导入多种数据格式,如Excel、CSV和数 据库等,方便用户将外部数据导入到EViews中进行 分析。
2 友好的用户界面
EViews的用户界面简洁直观,易于操作,使得使用者能够快速上手。
3 广泛的应用领域
EViews广泛应用于经济学研究、金融分析、市场预测等领域,为用户提供了丰富的实证分 析和决策支持。
基本界面
主界面
EViews的主界面清晰简洁,提供了各种功能选项和工 具栏,使用户能够快速访问所需功能。
述性统计分析、相关性分析和回归分析等,
帮助用户深入分析数据。
3
模型估计
通过EViews的模型估计功能,用户可以根据 数据建立各种经济学模型,如ARMA模型、 VAR模型等,并进行参数估计和检验。
模型建立与预测
方程编辑器
EViews的方程编辑器是模型建立和预测的核心工具,用 户可以根据需要创建自定义方程并进行参数设定。
模型预测
利用EViews的模型预测功能,用户可以根据已有模型进 行未来情景预测,评估各种决策和政策的效果。

面板数据模型计量经济学EVIEWS建模课件

面板数据模型计量经济学EVIEWS建模课件
02
下载EViews安装程序后,按照提示进行安装,选择 合适的安装路径和组件。
03
安装完成后,需要配置EViews的环境变量和启动选 项。
EViews软件界面与操作
EViews的界面包括菜单栏、工具栏、工作区、状态栏等部分,用户可以通 过菜单栏选择需要的命令和功能。
工作区是用户进行数据分析和模型估计的主要区域,可以显示数据表格、 图形、方程等。
固定效应模型
在固定效应模型中,个体固定效应被包括在内,这意 味着模型将考虑每个个体特有的不随时间变化的特征 对因变量的影响。在EViews中,可以通过在`xtreg`命 令后加上`fe`来指定固定效应模型。解读固定效应模型 的估计结果时,应注意观察固定效应的系数和显著性 水平,以了解不同个体的固定效应对因变量的影响程 度和显著性。
提高估计精度
相对于单一时间序列或横截面数据模型,面板数据模型能够利用更多的信息,提高估计 的精度。
面板数据模型在经济学研究中的挑战与展望
数据质量和可获得性
高质量的面板数据是进行面板数据分 析的前提,但获取高质量的面板数据 存在一定的难度。
动态面板数据分析
模型选择和设定
在应用面板数据模型时,需要合理选 择和设定模型,以避免模型误设导致 的估计偏误。
社会学研究 面板数据模型在社会学研究中用 于分析社会现象和趋势,如人口 变化、教育发展、犯罪率等。
医学研究 面板数据模型在医学研究中用于 分析疾病发病率、流行趋势、治 疗效果等,为医学研究和公共卫 生政策提供依据。
02
EViews软件介绍
EViews软件概述
EViews是一款专门用于计量经济学和时 间序列分析的软件,提供了一系列强大 的统计分析工具和图形化界面,方便用 户进行数据分析和模型估计。

计量经济学ppt课件(完整版)

计量经济学ppt课件(完整版)
注意事项
在进行模型选择与比较时,需要注意避免过拟合和欠拟合问题,以及确保模型的稳定性和可靠性。此外 ,还需要关注模型的异方差性、共线性等问题,以确保模型的准确性和有效性。
04
时间序列分析及应用
时间序列基本概念及性质
01
时间序列定义
按时间顺序排列的一组数据,反映 现象随时间变化的发展过程。
时间序列类型
03
广义线性模型与非线性模型
广义线性模型介绍
定义
广义线性模型是一类用于描述响 应变量与一组预测变量之间关系 的统计模型,其特点在于响应变 量的期望值通过一个连接函数与 预测变量的线性组合相关联。
连接函数
连接函数是广义线性模型中一个 关键组成部分,它将响应变量的 期望值与预测变量的线性组合连 接起来。常见的连接函数包括恒 等连接、对数连接、逆连接等。
模型的统计性质
深入探讨多元线性回归模型的统计性质,包括无偏性、有效性和一致性等,并解释这些 性质在多元回归分析中的重要性。
多重共线性问题
详细讲解多重共线性的概念、产生原因、后果以及诊断和处理方法,如逐步回归、岭回 归等。
回归模型检验与诊断
模型的拟合优度 介绍衡量模型拟合优度的指标, 如可决系数、调整可决系数等, 并解释这些指标在实际应用中的 意义。
微观计量经济学在因果推断和政策评 估方面发挥着重要作用。目前,研究 者们关注于如何运用实验设计、工具 变量、双重差分等方法识别和处理内 生性问题,以更准确地估计因果关系 和评估政策效果。
高维数据处理与机器 学习
随着大数据时代的到来,高维数据处 理成为微观计量经济学面临的新挑战 。目前,研究者们正在探索如何将机 器学习等先进的数据分析技术应用于 微观计量经济学中,以处理高维数据 和挖掘更多的有用信息。

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

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
(1)样本期模拟检验 (2)预测检验 (3)关键途径检验 (4)滚动预测最终检验
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30
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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1
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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3
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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10
变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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经济模型的参数估计计量经济学EVIEWS建模课件

经济模型的参数估计计量经济学EVIEWS建模课件
B
Y' Y - 2B' X'Y B' X'XB 0
B
即:-2X’Y+2X’XB=0;X’XB=X’Y; ∴B=(X’X)-1X’Y
实例1的方程参数计算如下:
b1= ˆ1
xi yi 5769300 0.777 xi2 7425000
b0= ˆ0 Y ˆ0 X 1567 0.777 2150 103.172
594 638 1122 1155 1408 1595 1969 2078 2585 2530 15674 1567
-1350 -1050
-750 -450 -150
150 450 750 1050 1350
yi
xi yi
xi2
yi2
X
2 i
Yi 2
-973 1314090 1822500 947508
Xk
X1 X12
XkX1
Xk b0 1
X1X
X
2 k
k
b1 bk
X11
X1k
1 X21
X2k
1 Y1
Xn1 Y2
X nk
Yn
矩阵方程的求解证明
∂∑e2 ∂B
=
∂e'e ∂B
=
∂∂B (Y
-
XB)'(Y
- XB)=
0
Y' Y - Y' XB- B' X'Y B' X'XB 0
Yi X i1
(b0 b1 X ik b2 X i2 bk X ik ) X ik YiXik
计算(k+1)个方程组成的线性代数方程组,就可得到
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⑷双倒数模型 当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
1/Yt=β0+β1/t+εt 经线性化后有:
yt=β0+β1t1+εt
⑸单倒数模型 当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
Yt=β0+β1/t+εt 经线性化后有:
Yt=β0+β1t1+εt
⑹对数函数模型 当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
人口(亿人, popu)
在随后出现的方程说明对话框中说明要建立的 方程,说明的方法有两种:
列表法简单但是只能用于不严格的线性说明; 公式法更为一般,可用于说明非线性模型或带 有参数约束的模型。 现以蒙特卡罗数据为例进行线性估计如下:
㈠线性显著性估计
⑵加法模型估计的结果
80
70
60
.8
50
40
.4 30
.0
-.4
-.8 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Residual
Actual
Fitted
⑶乘法模型的估计结果
.6
.4
.2
.0
.6
-.2
.4
-.4
.2
-.6
.0-.2Fra bibliotek-.4-.6 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100
Residual
Actual
Fitted
可见乘法模型中随机和周期因素的作用使趋势
反映不明显了。所以在趋势判断前,要先剔除周期
拟合趋势分析 计量经济学 EVIEWS建 模课件
一、趋势形式的判定
设时间t为解释变量,以时序数列Yt为被解释变 量,建立回归方程,是更方便适用的。常用的模型 及其线性化处理如下:
⑴简单线性方程 当观察序列呈线性分布时,使用:
Yt=β0+β1t+εt 来模拟其长期趋势。其中:ε是期望值为0,方差为 固定常数的纯随机过程。
和随机因素的影响。
⒉ 显著性检验
对上述加法和乘法两个模拟数据模型的趋势估 计进行显著性检验如下:
⑴加法模型的估计 是显著成立的
⑵乘法模型的 估计不成立
可见由于周期因素的影响使得趋势作用不显著 的可能性已高达16%了。
中国纪年 武王克商(西周建国) 周平王元年(东周始)
秦始皇称帝 汉高祖5年(西汉建国)
yt=β0+b t+εt
⑼生长曲线 (logistic) 模型
当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
Yt=K÷(1+ef(t)+ε)
一般:f(t)=a0+a1t+a2t2+…+an tn;而常被使用的形式
为:
f(t)=a0-at;则有:
Yt
1
k e(a0 at )uu
k 1 beatut
这是美国人口统计学家Pearl和Reed广泛研究了
⑵二次曲线模型 当数据的散点分布呈抛物线时,可以使用:
Yt=β0+β1t+β2t2+εt 经线性化后有:
Yt=β0+β1t1+β2t2+εt
⑶三次曲线模型 当数据的散点分布累积分布时,可以使用:
Yt=β0+β1t+β2t2+β3t3+εt 经线性化后有:
Yt=β0+β1t1+β2t2+β3t3+εt
汉文帝23年 汉平帝2年 汉桓帝11年 魏文帝(曹丕)元年 晋武帝(司马炎)元年 晋惠帝10年 晋安帝10年 隋文帝(杨坚)10年 唐玄宗(李隆基)44年 宋太祖(赵匡胤)元年 北宋徽宗10年 南宋丁宗28年 明嘉靖45年 清顺治18年 清道光14年 中华民国元年(内政年鉴) 中华民国8年(申报年鉴) 中华民国18年(内政年鉴) 中华民国26年 中华民国35年(户政导报)
中华人民共和国(统计局) 中华人民共和国(统计局) 中华人民共和国(统计局) 中华人民共和国(统计局)
公元 -1046 -771 -221 -202 -157
2 157 220 265 300 407 581 755 960 1110 1223 1566 1661 1834 1911 1919 1928 1936 1945 1949 1964 1981 2001
Yt=β0+β1ln(t)+εt 经线性化后有:
Yt=β0+β1t1+εt
⑺幂函数模型 当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
Yt=a tb eεt 经两边取对数的线性化后有:
yt=β0+β1t+εt
⑻指数函数模型 当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
Yt=a ebt+ε 经两边取对数的线性化后有:
t
LimYt 0
t
为能运用最小二乘法估计参数a, b,必须事先 估计出生长上极限值k。线性化过程如下。当k给出 时,作如下变换:
K / Y 1 beatut
移项有,K/Y-1= be atut
取自然对数有:
Ln ( K/Yt - 1) = Lnb - a t + ut 令yt* = Ln ( k/yt - 1), b* = Lnb, 则:
yt* = b* - a t + ut 此时可用最小二乘法估计b*和a。
⑽龚伯斯(Gompertz)曲线模型 当数据的散点分布如下图所示时,可以使用:
Yt ke be at
曲线的上限和下限分别为k和0。a, b 为待估参数。 曲线有拐点,坐标为[(lnb)/a,k/e],但曲线不对称 于拐点。一般情形,上限值k可事先估计,有了k值, 才能估计参数。
y* = b* - a t 上式可用最小二乘法估计b* 和 a。
二、趋势的显著性估计
EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完 成的。为了创建一个方程对象: 从主菜单选择 Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation …,或者在命令窗口中输入关键词equation。
英国统计学家和数学家最初提出把该曲线作为
控制人口增长的一种数学模型,此模型可用来描述
一项新技术,一种新产品的发展过程。
当k给定时,线性化过程如下:
Yt e be at k
k ebe at Yt
ln
k Yt
be
at
Ln[Ln(k/Yt)] = Lnb - a t 令y*= Ln[Ln(k/yt)], b* = Lnb,则 :
有机体的生长,得到了生长模型(或称逻辑斯谛曲
线、Pearl-Reed曲线)。该模型常用于描述有机体生
长发育过程。其中:a, b 为待估参数;曲线有拐点
坐标为[(lnb)/a,K/2],曲线的上下两部分对称于拐
点;k和0分别为Yt的生长上限和下限。其极限式如
下:
k Yt 1 beatut
LimYt K
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