eviews模型诊断
固定效应变截距模型eviews
《固定效应变截距模型eviews》在统计学中，固定效应变截距模型是一种多元回归分析方法，通常用于研究面板数据中的固定效应和变截距。
而EViews作为一款强大的计量经济学软件，可以帮助研究者进行各种计量分析，包括固定效应变截距模型的估计和推断。
在本文中，我们将深入探讨固定效应变截距模型在EViews中的应用，以及个人对这一主题的理解和观点。
一、固定效应变截距模型的基本概念1.1 什么是固定效应变截距模型固定效应变截距模型是一种用于分析面板数据的统计模型，它包括了固定效应和变截距。
固定效应指的是个体特定的不变因素，而变截距则是个体特定的斜率。
这种模型能够更准确地捕捉面板数据中个体间的差异，因此在实证研究中得到了广泛的应用。
1.2 模型的基本假设在使用固定效应变截距模型进行分析时，需要满足一些基本假设，比如个体效应与解释变量之间不能存在内生性，个体效应是固定的等等。
只有在这些基本假设成立的情况下，才能够对模型进行有效的估计和推断。
二、EViews中固定效应变截距模型的应用2.1 数据准备在EViews中进行固定效应变截距模型分析之前，首先需要对面板数据进行准备。
这包括导入数据、设定面板数据格式、检查面板数据的平稳性和异方差性等步骤。
2.2 模型估计通过EViews的面板数据估计功能，可以轻松地对固定效应变截距模型进行估计。
在进行模型估计时，需要设定固定效应和变截距，并进行相应的推断。
2.3 结果解读EViews将模型估计的结果以表格和图形的形式呈现出来，研究者可以通过这些结果来判断模型的拟合程度和各个变量的显著性。
EViews还提供了对估计结果进行进一步分析的功能，比如残差分析、模型诊断等。
三、个人观点和理解作为一名计量经济学研究者，我深刻理解固定效应变截距模型在面板数据分析中的重要性。
这种模型能够更好地控制面板数据中的个体特异性，提高了分析的准确性和可信度。
而EViews作为一款优秀的计量经济学软件，为研究者提供了便捷、高效的分析工具，使得固定效应变截距模型的应用变得更加简单和灵活。
计量经济学EVIEWS自相关检验与修正
一、数据来源
数据：国家统计局（1981~2010年国内生产总值与固定资产投资）软件版本：EVIEWS7.2
二、回归结果
1、一元线性回归：
三、模型诊断与修正
DW检验：相关系数δ=0.8546，查表得，
1.35
1.49
L
U
d
d
=
=
经检验，DW<1.35,自变量呈一阶正自
相关
四、广义差分法修正后的结果
对E 进行滞后一期的自回归，可得回归方程：E=0.9337E(-1)
对原模型进行广义差分，输出结果为：
**ˆˆ6981.723 1.002749t t y x =+
由于使用广义差分数据，样本容量减少了1个，为29个。
查5%的显著性水平的DW
统计表可知， 1.341.48
L U d d ==，模型中的4-DU>DW>DU ，所以广义差分模型已无序列相关。
根据()1ˆˆ16981.723βρ-=，可得1
ˆ=105305.023β。
因此，原回归模型应为 105305.023 1.002749t t y x =+
采用普莱斯-文斯滕变换后第一个观测值变为211y δ-为1750.7019和211x δ-为344.1377，变换后普通最小二乘结果为**ˆˆ7555.503 1.0611t t y
x =+，根据()1ˆˆ17555.503βρ-=，得1
ˆ=113959.321β，由此，最终模型是 ˆ113959.321 1.0611t t y
x =+。
运用Eviews软件进行ARIMA模型的识别、诊断、估计和预测
实验五 ARIMA 模型的概念和构造一、实验目的了解AR ，MA 以及ARIMA 模型的特点，了解三者之间的区别联系，以及AR 与MA 的转换，掌握如何利用自相关系数和偏自相关系数对ARIMA 模型进行识别，利用最小二乘法等方法对ARIMA 模型进行估计，利用信息准则对估计的ARIMA 模型进行诊断，以及如何利用ARIMA 模型进行预测。
掌握在实证研究如何运用Eviews 软件进行ARIMA 模型的识别、诊断、估计和预测。
二、基本概念所谓ARIMA 模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。
ARIMA 模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程（MA ）、自回归过程（AR ）、自回归移动平均过程（ARMA ）以及ARIMA 过程。
在ARIMA 模型的识别过程中，我们主要用到两个工具：自相关函数(简称ACF ），偏自相关函数(简称PACF)以及它们各自的相关图（即ACF 、PACF 相对于滞后长度描图）。
对于一个序列 来说，它的第j 阶自相关系数(记作 )定义为它的j 阶自协方差除以它的方差，即 j ρ＝ j 0γ ，它是关于j 的函数，因此我们也称之为自相关函数，通常记ACF(j)。
偏自相关函数PACF(j)度量了消除中间滞后项影响后两滞后变量之间的相关关系。
三、实验内容及要求 1、实验内容：根据1991年1月～2005年1月我国货币供应量（广义货币M2）的月度时间数据来说明在Eviews3.1 软件中如何利用B-J 方法论建立合适的ARIMA （p,d,q ）模型，并利用此模型进行数据的预测。
2、实验要求：（1）深刻理解上述基本概念；（2）思考：如何通过观察自相关，偏自相关系数及其图形，利用最小二乘法，以及信息准则建立合适的ARIMA 模型；如何利用ARIMA 模型进行预测； （3）熟练掌握相关Eviews 操作。
计量经济学eviews表解读
计量经济学eviews表解读Eviews 是一种广泛使用的计量经济学软件，可用于数据分析和模型构建。
在 Eviews 中，用户可以通过输出表来查看分析结果。
下面将介绍 Eviews 输出表的解读方法。
1. 参数估计表参数估计表是 Eviews 输出表中最基本的表之一。
它包含了模型中所有参数的估计值、标准误差以及置信区间。
参数估计表可以帮助我们了解模型的参数估计情况，判断模型是否成立。
2. 估计误差表估计误差表是 Eviews 输出表中另一个重要的表。
它包含了模型中所有估计误差的值和标准误差。
估计误差表可以帮助我们了解模型的估计误差情况，判断模型是否准确。
3. 统计量表统计量表是 Eviews 输出表中用于描述模型结果的表。
它包含了模型中所有统计量的估计值、标准误差以及置信区间。
统计量表可以帮助我们了解模型的结果，判断模型是否显著。
4. 模型诊断表模型诊断表是 Eviews 输出表中用于诊断模型的表。
它包含了模型中所有变量的显著性、相关性、缺失值等因素的诊断结果。
模型诊断表可以帮助我们诊断模型的问题，从而优化模型。
5. 估计方程表估计方程表是 Eviews 输出表中用于估计方程的表。
它包含了模型中所有方程的估计值、标准误差以及置信区间。
估计方程表可以帮助我们了解模型的估计方程情况，判断模型是否成立。
6. 方差分析表方差分析表是 Eviews 输出表中用于方差分析的表。
它包含了模型中所有变量的方差分析结果，包括总体方差、组间方差和组内方差等。
方差分析表可以帮助我们了解模型的方差分析情况，判断模型是否显著。
Eviews 输出表的解读可以帮助我们了解模型的结果和问题，从而优化模型并得出结论。
EViews计量经济学实验报告-多重共线性的诊断与修正
时间 地点 实验题目 多重共线性的诊断与修正一、实验目的与要求：要求目的：1、对多元线性回归模型的多重共线性的诊断；2、对多元线性回归模型的多重共线性的修正。
二、实验内容根据书上第四章引子“农业的发展反而会减少财政收入”，1978－2007年的财政收入，农业增加值，工业增加值，建筑业增加值等数据，运用EV 软件，做回归分析，判断是否存在多重共线性，以及修正。
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）（一）模型设定及其估计经分析，影响财政收入的主要因素，除了农业增加值，工业增加值，建筑业增加值以外，还可能与总人口等因素有关。
研究“农业的发展反而会减少财政收入”这个问题。
设定如下形式的计量经济模型：i Y =1β+2β2X +3β3X +4β4X +5β5X +6β6X +7β7X +i μ其中，i Y 为财政收入CS/亿元；2X 为农业增加值NZ/亿元；3X 为工业增加值GZ/亿元；4X 为建筑业增加值JZZ/亿元；5X 为总人口TPOP/万人；6X 为最终消费CUM/亿元；7X 为受灾面积SZM/千公顷。
图1： 1978～2007年财政收入及其影响因素数据年份财政收入CS/亿元 农业增加值NZ/亿元 工业增加值GZ/亿元 建筑业增加值JZZ/亿元总人口TPOP/万人最终消费CUM/亿元受灾面积SZM/千公顷 1978 1132.3 1027.5 1607 138.2 96259 2239.1 50790 1979 1146.4 1270.2 1769.7 143.8 97542 2633.7 39370 1980 1159.9 1371.6 1996.5 195.5 98705 3007.9 44526 1981 1175.8 1559.5 2048.4 207.1 100072 3361.5 39790 1982 1212.3 1777.4 2162.3 220.7 101654 3714.8 33130 1983 1367 1978.4 2375.6 270.6 103008 4126.4 34710 1984 1642.9 2316.1 2789 316.7 104357 4846.3 31890 1985 2004.8 2564.4 3448.7 417.9 105851 5986.3 44365 1986 2122 2788.7 3967 525.7 107507 6821.8 47140 1987 2199.4 3233 4585.8 665.8 109300 7804.6 42090 1988 2357.2 3865.4 5777.2 810 111026 9839.5 50870 1989 2664.9 4265.9 6484 794 112704 11164.2 46991 1990 2937.1 5062 6858 859.4 114333 12090.5 38474 1991 3149.48 5342.2 8087.1 1015.1 115823 14091.9 55472 1992 3483.37 5866.6 10284.5 1415 117171 17203.3 51333 1993 4348.95 6963.8 14188 2266.5 118517 21899.9 48829 19945218.1 9572.7 19480.7 2964.7 11985029242.2550431995 6242.2 12135.8 24950.6 3728.8 121121 36748.2 45821 1996 7407.99 14015.4 29447.6 4387.4 122389 43919.5 46989 1997 8651.14 14441.9 32921.4 4621.6 123626 48140.6 53429 1998 9875.95 14817.6 34018.4 4985.8 124761 51588.2 50145 1999 11444.08 14770 35861.5 5172.1 125786 55636.9 49981 2000 13395.23 14944.7 40036 5522.3 126743 61516 54688 2001 16386.04 15781.3 43580.6 5931.7 127627 66878.3 52215 2002 18903.64 16537 47431.3 6465.5 128453 71691.2 47119 2003 21715.25 17381.7 54945.5 7490.8 129227 77449.5 54506 2004 26396.47 21412.7 65210 8694.3 129988 87032.9 37106 2005 31649.29 22420 76912.9 10133.8 130756 96918.1 38818 2006 38760.2 24040 91310.9 11851.1 131448 110595.3 41091 2007 51321.78 28095 107367.2 14014.1 132129 128444.6 48992利用EV 软件，生成i Y 、2X 、3X 、4X 、5X 、6X 、7X 等数据，采用这些数据对模型进行OLS 回归。
线性回归模型结构稳定性的Eviews诊断
《 计量经济等 的教学 实验 ，根据 Ｃ ｏ 验的方法步骤 ，介 绍 ｈｗ检 运用 Ｅ ｉ ｓ ｖ ｗ 软件实施线性回归模型结构稳定性 的检验方法。 ｅ
一
模 型结构稳定性 的 Ｃ ｏ ｈｗ检验 的步骤如下 ：
第 一 步 ：对 模 型 （ ） 行 参 数 估 计 ，求 得 残 差 平 方 和 １进
的 ，是一种特殊的Ｆ 检验 ，它通过将时间序列数据分段 ，然后分
别 回归 ，通过构造一个Ｆ 统计量来 比较各段的残差平方和与总体 残差平方和的差异来得到是否存在结构变化的结论 。
Ｃｏ ｈｗ检验的基本假设是 ：ＵｔＮ０盯 ） ２ Ｎ ０ ‘ ｕｔ ｌ （ ‘、Ｕｔ （， ） — ， — 叮 和ｕ ２
立 以下 两 个 回归模 型 ： 统
第 三 步 ：对 模 型 （ ） 行 参 数 估 计 ，求 得 残 差 平 方 和 ３进
Ｓ Ｅ ＝ ，其 自由度 为 Ｉ 一 － ； Ｓ ∑ ｌ ｋ １ ’
第 四步 ：根据 以上得 出的各残 差平方 和 ，构 造 Ｃ ｏ ｈｗ的 Ｆ
ｒ ＝
ＹＩ ０ ＋ ｌ １ ０ ｘｔ…＋ ｋ ｋ ｕｆ （ ｌ ， ｎ） Ｉ 【 ｄ Ｘ 【 ２ ＝ｏ ＋ ２ ＋ Ｘｔ １ ＋ ｔ ， …，１ ＝２
、
线性回归模型结构稳定性描述
对某一经济问题的时间序列数据进行分析 ，建立 了以下线
性 回 归模 型 ：
Ｙ＝ ｏ１ ｌ ｂ Ｘｔ…＋ ｋ ｈ ｕ ｂｈＸ。 ２ ２ ＋ ＋ ｂＸ ＋ 。 （ ｌ ，…， ｔ ，２ ＝ ｎ ） （） １
Ｓ Ｅ ∑ｅ ，其 自由度 为 ｎ ｋ １ Ｓ＝ —一；
（ ２ ）
eviews协整检验协整方程
在EViews中进行协整检验和估计协整方程可以按照以下步骤进行：1. 导入数据：-打开EViews软件，选择"File" -> "Open"，导入需要进行协整检验的时间序列数据。
2. 创建VAR（向量自回归）模型：-选择"Quick/Estimation"或"Object/New Object"，然后选择"VAR"，创建一个新的VAR对象。
-在VAR对话框中，选择要包含在模型中的所有变量，并指定滞后阶数(lags)和其他选项。
-点击"OK"以创建VAR模型。
3. 进行协整检验：-在VAR对象上右键单击，选择"View/Residual Diagnostics"，打开模型诊断窗口。
-在模型诊断窗口中，选择"Tests"选项卡，在下拉菜单中选择"Engle-Granger Cointegration Test"。
-确定要检验的变量组合，点击"OK"进行协整检验。
结果将显示在输出窗口中。
4. 估计协整方程：-如果协整检验结果表明存在协整关系，可以进行协整向量估计。
-在VAR对象上右键单击，选择"View/Cointegrating Vectors"，打开协整向量窗口。
-在协整向量窗口中，选择所需的变量组合，并点击"OK"进行估计。
结果将显示在输出窗口中。
需要注意的是，以上步骤仅为一般性指导，具体操作可能因数据和研究目的而有所调整。
在使用EViews进行协整检验和估计协整方程时，建议参考EViews用户手册或相关教程以获取更详细的操作指导。
eviews回归分析结果解读
eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读：一、模型验证1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。
EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。
2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。
EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。
3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。
异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。
二、系数验证1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。
系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。
2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。
EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。
3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。
F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。
三、模型优度1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。
它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。
2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。
拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。
3.解释力：这是一个衡量模型效果的比率，主要反映模型对数据集中变量对解释能力，一般要在0.7以上才有一定的参考价值。
四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数，如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。
这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。
VAR模型基本操作指引(Eviews)
VAR模型基本操作指引（Eviews）1、ADF检验双击序列——打开序列数据窗口——View——Unit Root Test——单位根检验对话框（1st difference，即检验△X；intercept：包含截距项；trend：包含趋势项）临界值判断：如果ADF检验值小于某一显著性水平下的临界值，则序列在此显著性水平下平稳。
2、根据SIC和AC值确定VAR的滞后期单位根检验操作的输出结果中3、建立VAR模型在workfile里——Quick——Estimate VAR…——对话窗缺省的是非约束VAR，另一选择是向量误差修正模型。
给出内生变量的滞后期间。
给出用于运算的样本范围。
Endogenous要求给出VAR模型中所包括的内生变量。
Exogenous要求给出外生变量（一般包含常数项）。
结果显示中，回归系数下第一个括号中的为标准差，第二个括号中的为t值。
4、脉冲响应分析/方差分解在进行脉冲响应函数诊断之前，需要先检验VAR模型的平稳性，用AR根图(Inverse Roots of AR Characteristic polunomial)进行检验。
AR根图中，如果点都落在单位圆里，才可以做脉冲分析。
如果模型不平稳，则要重新修改变量，去掉不显著变量。
VAR模型估计结果窗口中——View——impulse response——table5、协整关系检验前提条件：序列同阶单整打开序列组数据窗口——View——Cointegration Test…——6、误差修正模型Quick——Estimate VAR…——对话窗——选择VEC——相比较VAR的设置中要多填入误差修正项个数（Number of CE’s），且此时的外生变量设置中不需要再另外设置常数项。
—OK7、格兰杰因果检验前提条件：序列间存在协整关系Eviews可以直接给出两个变量间的双向格兰杰因果检验结果。
打开数据组窗口——View——Granger Causality…——选择最大滞后长度—OK8、建立协整回归方程建立回归模型后，如果模型存在自相关，则建立广义差分模型欢迎您的下载，资料仅供参考！致力为企业和个人提供合同协议，策划案计划书，学习资料等等打造全网一站式需求。
eviews实验心得与体会
eviews实验心得与体会在进行eviews实验的过程中，我获得了许多宝贵的经验和深刻的体会。
通过这次实验，我不仅对eviews软件有了更深入的了解，还学到了许多实证分析的方法和技巧。
接下来，我将分享我在eviews实验中的心得和体会。
一、实验前的准备在开始实验之前，充分的准备工作是非常重要的。
首先，需要了解eviews软件的基本操作和功能，熟悉主要的菜单和工具栏等界面元素。
其次，需要掌握实证研究的基本步骤和方法，如数据收集、数据处理和模型建立等。
最后，要对所要研究的课题有充分的理解和背景知识，这有助于更好地进行实证分析。
二、数据处理与分析在eviews实验中，数据处理和分析是非常关键的步骤。
首先，需要对收集到的原始数据进行处理和清洗，去除异常值和缺失值，并进行数据转换和变量定义等操作。
然后，根据研究的目的和假设，选择合适的模型进行建立和分析。
在建立模型时，要注意变量的选择和处理，合理设置模型的形式和参数。
在进行模型分析时，要注意对结果的解读和推断，切勿随意得出结论，应该根据实际情况进行合理的解释和评价。
三、模型诊断与改进在进行eviews实验中，模型诊断和改进是不可忽视的环节。
通过模型的诊断，可以评估模型的拟合程度和可靠性，进而判断模型的有效性和适用性。
常用的模型诊断方法包括残差分析、异方差性检验和模型稳定性检验等。
根据模型诊断的结果，可以对模型进行相应的改进和优化，进一步提高模型的准确性和可靠性。
在进行模型改进时，要注意避免过度拟合和过度修正的问题，应该保持适度和合理的修正。
四、结果分析与报告撰写在完成实验后，要对结果进行充分的分析和总结。
首先，要对实验的结果进行详细的描述和解释，包括模型的参数估计和显著性检验等。
其次，要根据实验的结果，对研究的目的和假设进行深入的讨论和分析，阐述实验的结论和发现。
最后，要将实验的结果整理成报告的形式，并进行适当的图表展示，使得报告更加直观和易于理解。
在撰写报告时，要注意语言表达的准确性和条理性，合理组织内容结构，使得报告具有一定的逻辑性和可读性。
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。
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。
给人做的一个回归分析(EVIEWS)
4.1数据的处理（1）数据的处理，由于本文的数据都比较大属于数据的范畴了，为了减少数据的波动对结果造成的影响，我们采取的是进行正态化检验，以确定数据可以进行回归分析。
表1：变量说明与数据来源变量变量解释数据来源单位DE 需求自己注明数据局来源EX 出口自己注明数据局来源IM 进口自己注明数据局来源BEN 纯苯自己注明数据局来源PINDEX 价格自己注明数据局来源STOCK 库存指数自己注明数据局来源PPI PPI 自己注明数据局来源PRICE 消费价格指数自己注明数据局来源4.2描述性统计表2：数据的描述性统计PRICE EX IM BEN STOCK PPI PINDEX Mean 15829.71 15321.21 21054.19 7251.958 48.19792 101.1083 14303.51 Median 15805 14728.5 19589.5 7612.5 48.05 101.695 13840 21748 27309 39313 10601 53.1 107.54 33669 MaximumMinimum 11170 6933 7374 3053 43.4 91.8 9317.6 Std. Dev. 2009.701 4584.097 8273.062 1689.999 2.358009 5.245435 4018.6360.205897 0.375484 0.388384 -0.54697 -0.00674 -0.320725 2.308279 SkewnessKurtosis 4.517713 2.449013 2.381869 3.284273 2.256354 1.667094 12.2686248 48 48 48 48 48 48 Observations表2为各变量的描述性统计分析，显示出各变量的最小值、最大值、平均值和标准差。
4.3 回归关系回归分析的目的是通过对大量的样本数据进行分析，以寻找变量之间的相互作用关系，并确定变量之间的数学关系式。
Eviews中的ARMA模型操作
数据导入
在Eviews中，可以通过"File" -> "Open" -> "Foreign Data as Workfile"导入外部数据，支持多 种格式如Excel、CSV等。
数据预处理
对数据进行平稳性检验，如ADF 检验，确保数据满足ARMA模型 的前提假设。如果不平稳，则需 要进行差分或其他变换。
模型优化
如果模型检验不通过，可能需要调整模型阶数或加入其他 变量进行优化，然后重新进行参数估计和检验。
模型检验
对估计得到的模型进行残差诊断，包括残差的自相关性检 验（如Ljung-Box Q检验）、异方差性检验（如ARCH效 应检验）以及正态性检验等。
预测与应用
利用通过检验的模型进行预测，分析预测结果并应用于实 际问题中。
案例分析与实践
通过具体案例，演示了如何在Eviews中应用ARMA模型进行时间序列分析和预测，包 括模型的选择、参数的估计和模型的评估等。
学员心得体会分享
01
加深了对ARMA模型 的理解
通过本次课程，学员们对ARMA模型 的基本原理和应用有了更深入的理解 ，能够更好地应用该模型进行时间序 列分析和预测。
适用于平稳时间序列： ARMA模型适用于平稳时间 序列的建模和预测，即时间 序列的统计特性不随时间变 化。
线性模型：ARMA模型是一 种线性模型，可以用线性方 程来表示。
参数化方法：ARMA模型采 用参数化方法，通过估计模 型参数来描述数据的动态特 性。
适用范围与局限性
• 适用范围：ARMA模型适用于具有平稳性、线性和参数化特性的时间序列数 据。它广泛应用于经济、金融、社会科学等领域的时间序列分析和预测。
精选EVIEWS中的模型操作
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系数不显著，（用Variance时系数一样不显著），说明不存在ARCH-M过程。
模型验证
对建立的EARCH(1，1)模型进行残差ARCH效应检验，点击EARCH(1，1)结果输出窗口View /Residual Test /ARCH LM TestLag=滞后阶数，可以分别取1，4，8，12；以lag=4为例，输出结果如下所示：
Eviews主要功能：
（7）对联立方程进行线性和非线性的估计； （8）估计和分析向量自回归系统； （9）多项式分布滞后模型的估计； （10）回归方程的预测； （11）模型的求解和模拟； （12）数据库管理； （13）与外部软件进行数据交换。
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时间序列建模步骤
实例操作
实例操作
3
Eviews简介
Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”，称为计量经济学软件包。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。
Eviews简介
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然后在视图中点击view-descriptive statistics—histogram and stats就得到了对数收益率的柱形统计图，如下：
由图可知，上证能源指数对数收益率序列均值（Mean）为0.000256，标准差（Std. Dev.）为0.001426，偏度（Skewness）为-0.141，小于0，说明序列分布有长的左拖尾。峰度（Kurtosis）为4.596，高于于正态分布的峰度值3，说明收益率序列具有尖峰和厚尾的特征。Jarque－Bera统计量为59.85，P值为0.00000，拒绝该对数收益率序列服从正态分布的假设。
在Eviews中验证VAR模型的方法
在Eviews中验证VAR模型的方法稻草人颖一、平稳性检验（一）背景知识数据变量的平稳性是传统的计量经济分析的基本要求之一。
只有模型中的变量满足平稳性要求时，传统的计量经济分析方法才是有效的。
而在模型中含有非平稳时间序列式，基于传统的计量经济分析方法的估计和检验统计计量将失去通常的性质，从而推断得出的结论可能是错误的。
因此，在建立模型之前有必要检验数据的平稳性。
这就是平稳性检验。
常见的数据类型•时间序列数据（time-series data)；•截面数据(cross-sectional data)；•平行/面板数据（panel data/time-series cross-section data)；经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的；数据非平稳，往往导致出现“虚假回归”。
故：时间序列首先遇到的问题就是平稳性的问题。
（二）操作步骤注：进行操作的数首先需要进行取对数的处理。
(1)File——New——Workfile。
(2)选择Ustructured/Undated，在Observations里输入数据量数——OK。
(3)Quick——Empty Group——复制并粘贴数据——关闭。
Test——Augmented Dickey-Fuller——OK。
(5)查看结果。
如果Prob的值大于0.05（或者0.1），或者1%、5%、10%水平下的临界值小于假设的Augmented Dickey-Fuller的值，则说明不能拒绝原假设，说明不平稳。
反之，则拒绝原假设，说明平稳。
为了得到的平稳的结果，如果第一次检验不平稳，可以尝试使用一阶差分，如若再不平稳，使用二阶差分，以此类推，直到得到平稳的结果为止。
二、协整性检验（一）背景知识协整即存在共同的随机性趋势。
协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系，伪回归的一种特殊情况即是两个时间序列的趋势成分相同，此时可能利用这种共同趋势修正回归使之可靠。
关于模型诊断与检验
关于模型诊断与检验1．动态分布滞后模型与一般到特殊建模法最常见的动态分布滞后模型是ADL (1, 1) 和ADL (2, 2) ，y= α0 + α1 y t-1 + β0 x t + β1 x t-1+ u t, u t~ IID (0, σ 2 ),t(5.9)和y= α0 + α1 y t-1 + α2 y t-2 + β0 x t + β1 x t-1+ β2 x t-2+ u t, u t~ IIDt(0, σ 2 )通过对α0 , β0 和β1施加约束条件，从ADL模型（5.9）可以得到许多特殊的经济模型。
下面以9种约束条件为例，给出特定模型如下：（1）当α1 = β1 = 0 成立，摸型（5.9）变为y= α0 +β0 x t + u t .t(5.11)这是一个静态回归模型。
（2）当β0= β1= 0时，由模型（5.9）得y= α0 + α1 y t-1 + u t .t(5.12)这是一阶自回归模型。
（3）当α1 =β0 = 0 时，则有y= α0 + β1 x t-1 + u t .t(5.13)x是y t的超前指示变量。
此模型称为前导模型。
t-1（4）当约束条件是α1 =1，β1 = - β0时，（5.9）式变为∆ y= α0 + β0 ∆ x t+ u t .t(5.14)这是一个一阶差分模型。
当x t与y t为对数形式时，上述模型为增长率模型。
（5）若α1 = 0成立，模型（5.9）则变为一阶分布滞后模型。
y= α0 + β0 x t+β1 x t - 1 + u t.t(5.15)(6) 取β1 = 0，则模型（5.9）变为标准的局部调整模型（偏调整模型）。
y= α0 + α1 y t -1 + β0x t+ u t.t(5.16)(7) 当β0 = 0 时，由模型（5.9）得y= α0 + α1 y t -1 + β1 x t -1 + u t .t(5.17)模型中只有变量的滞后值作解释变量，y t的值仅依靠滞后信息。
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检验时，考察的方程应分别拟合于每个子样
本。加总每个子样本的残差平方和从而得到 无约束的残差平方和，然后再用方程拟合于 所有样本观测值，得到有约束的残差平方和。 F统计量是有约束和无约束的残差平方和之比， 而LR统计量是通过有约束和无约束条件下的 方程的极大似然值计算得到。输出结果再次 显示F统计量、LR统计量和相应的概率值。
邹模型稳定性检验
在邹预测检验中，利用T1时期的观测值估计
方程并预测余下T2时期的因变量的值。这样， 会存在一个预测值和真实值之间差异的向量。 若差异较小，则对估计方程毋庸置疑；若差 异较大，则方程参数的稳定性值得怀疑。 H0：模型是稳定的
注意:
Chow预测检验适用于由最小二乘法和 两阶段最小二乘法估计的回归方程。 做Chow预测检验时，选择Equation 工具栏 中的View/Stability Tests/Chow Forecast Test功能。在对话框中，设定预测开始的日 期，且该日期必须在现有的样本观测值之内。
第四章 模型诊断
邹突变点检验(检验是否存在突变点）
邹模型稳定性检验（检验模型是否可以进行
预测） 似然比检验（检验模型是否存在缺失变量或 存在冗余变量） Wald检验（检验模型的约束条件是否有效）
两个邹检验用来检查不同时期或不同截面数
据子样本相互关系的稳定性。 该检验中最重要的步骤是将数据集合T分为 T1和T2两个部分，T1用于估计，剩下的T2用 于检验。 若利用所有可得到的样本观测值对方程进行 估计，则可以寻找到最适合给定数据集合的 方程，但是这样就无法检验该模型的预测能 力，也不能检验参数是否稳定，变量间的关 系是否稳健。
例4.1
1985-2002年中国家用汽车拥有量（y）与城
镇居民家庭人均可支配收入(x)，数据见 case6。画散点图后发现1996年应该是一个 突变点。当城镇居民家庭人均可收入突破 4838.9元之后，城镇居民家庭购买家用汽车 的能力大大提高。现在用邹突变点检验法检 验1996年是不是一个突变点。
仍以表case6为例用1985
~ 1999年数据建立 的模型基础上，检验当把2000 ~2002年数据 加入样本后，模型的回归参数是否出现显著 性变化。 因为已经知道1996年为结构突变点，所以设 定虚拟变量，
以区别两个不同时期。
用1985
~2002年数据按以下命令回归， y c x d1 x*d1
构变化的点（如一条法规的出现、固定汇率 向浮动汇率的转变或者是石油价格的冲击 等），则选择该点来分割T。 在没有什么特殊原因来观测结构变化时，粗 略的经验是用85%-90%的观测值来进行估计， 余下的用于检验。
邹突变点检验
邹突变点检验由邹至庄1960年提出，用于检
验模型参数在样本范围内某一点是否发生变 化。 注意，每个子集中的观测值数目必须超过待 估方程中系数的个数。分割的目的是为了检 验系数向量在不同的子集中是否可以视为常 数。 H0：不存在突变点
注意：该检验适合于由最小二乘法和两阶段
最小二乘法做的回归。 做邹突变检验时，选择Equation工具中的 View/stability tests/chow Breakpoint test功能。 在对话框中，输入突变的日期（相对于时间 序列样本）或观测数目（相对于截面样本）。 例如，若方程由1950-1994年数据估计得到， 在对话框中，键入1960，则设定了两个子样 本，一个从1950-1959,另一个从1960-1994。
例4.2
粮食产量（Y）通常由粮食生产劳动力（L）、
化肥施用量（K）等因素决定，利用线性化方 法估计Cobb-Douglas生产函数模型并检验参 。（ case4) 1 数是否满足约束条件
遗漏变量检验(testadd检验)
遗漏(Omitted)变量检验用以查看对现有模型
添加某些变量后，新变量是否对因变量的解 释有显著贡献。检验的原假设是新变量都是 不显著的。检验统计量
在时间序列样本中，通常利用T1时期的观测
值进行了估计，余下的T2时期的观测值进行 检验。 对于截面数据，可以先根据关键变量，例如 家庭收入或公司销售额的大小，对数据进行 了排序，然后再将数据集合分成两个部分。 这里没有硬性的、快速的方法来确定T1、T2 的相对大小。
某些情况下，会出现一些明显的已经发生结
Wald检验
Wald检验处理有关解释变量系数约束的假设。
例如，假设一个Cobb-Douglas生产函数已经
估计为以下形式: 其中Q、K和已分别代表产出、资本与劳动的 投入量。规摸报酬不变的假设由以下约束检 验表示:
Wald检验原假设的参数限制以及检验方程可
以是线性的，也可以是非线性的，并且可以 同时检验一个或多个约束。 Wald检验的输出结果依赖于约束的线性性。 在线性约束下，输出结果是F统计量、x2统计 量和相应的p值。 如果约束是有效的，那么F统计量应该很小， p值很大，并且约束不会被拒绝。 在大多数应用中，p值和相应的F统计量应该 被认为是近似值，也就是说只有当F值远大于 临界值时结论才是可靠的。
如果是非线性约束，则不论方程形式如何，
检验结果只能是卡方统计量的近似结果和相 应的近似既率。 事实上， Wald检验对二阶段最小二乘法、非 线性最小二乘法等建立的模型均有效，只是 检验统计量有所不同 EViews中，方程结果输出窗口点击View按钮， 然后在下拉菜单中选择Coefficient Tests/Wald-Coefficient Restrictions
例4.3
续例4.2。若考虑粮食播种面积(M)对粮食产
量的影响，现检验该因素是否显著。
冗余变量检验(testdrop检验)
冗余(Redundant)检验用以确定现有模型一个
变量子集的统计显著性，即考察子集内变量 的参数估计值是否与0没有显著差异，可以从 方程中剔除。 H0:检验对应变量的回归系数等于0 在EViews中操作方法,在方程结果输出窗口中 选择View/Coefficient Tests, Redundant Variables-Likelihood Ratio，
注意
: 计算时都要求原模型与检验模型的观测量相 同，即新变量不能在原来的样本期内含有缺 失值，因此，像加入滞后变量等情况，检验 是失效的。 EViews中，方程结果输出窗口中选择 View/Coefficient Tests/Omitted VariablesLikelihood Ratio．