回归分析实验1-Eviews基本操作及一元线性回归
计量经济学实验一 一元回归模型
实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型【实验步骤】【例1】建立我国税收预测模型。
表1列出了我国1985-1998年间税收收入Y和国内生产总值(GDP)x的时间序列数据,请利用统计软件Eviews建立一元线性回归模型。
一、建立工作文件⒈菜单方式在录入和分析数据之前,应先创建一个工作文件(Workfile)。
启动Eviews软件之后,在主菜单上依次点击File\New\Workfile(菜单选择方式如图1所示),将弹出一个对话框(如图2所示)。
用户可以选择数据的时间频率(Frequency)、起始期和终止期。
图1 Eviews菜单方式创建工作文件示意图图2 工作文件定义对话框本例中选择时间频率为Annual(年度数据),在起始栏和终止栏分别输入相应的日期85和98。
然后点击OK,在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口(如图3所示)。
图3 Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内只有2个对象(Object),分别为c(系数向量)和resid(残差)。
它们当前的取值分别是0和NA(空值)。
可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据,也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。
⒉命令方式还可以用输入命令的方式建立工作文件。
在Eviews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令,其格式为:CREATE 时间频率类型起始期终止期本例应为:CREATE A 85 98二、输入数据在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令:DA TA Y X此时将显示一个数组窗口(如图4所示),即可以输入每个变量的数值图4 Eviews数组窗口三、图形分析借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系,以便合理地确定模型的数学形式。
⒈趋势图分析命令格式:PLOT 变量1 变量2 ……变量K作用:⑴分析经济变量的发展变化趋势⑵观察是否存在异常值本例为:PLOT Y X⒉相关图分析命令格式:SCAT 变量1 变量2作用:⑴观察变量之间的相关程度⑵观察变量之间的相关类型,即为线性相关还是曲线相关,曲线相关时大致是哪种类型的曲线说明:⑴SCAT命令中,第一个变量为横轴变量,一般取为解释变量;第二个变量为纵轴变量,一般取为被解释变量⑵SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图,若模型中含有多个解释变量,可以逐个进行分析⑶通过改变图形的类型,可以将趋势图转变为相关图本例为:SCA T Y X图5 税收与GDP趋势图图5、图6分别是我国税收与GDP时间序列趋势图和相关图分析结果。
用eviews进行一元线性回归分析
用eviews进行一元线性回归分析LT目录一、引言 (1)(一)研究背景 (1)(二)研究意义 (1)二、研究综述 (2)(一)模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)(二)作散点图 (3)三、估计参数 (4)(一)操作步骤 (4)(二)回归结果 (4)四、模型检验 (5)(一)经济意义检验 (5)(二)拟合优度和统计检验 (5)(三)回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献: (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言(一)研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体,居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化,2011年中国大陆城镇人口为69079万人,城镇人口占总人口比重达到51.27%。
因此城镇居民作为消费主体,研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系,可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况,因此能更好的的带动我国GDP的飙升,改善居民的生活水平。
(二)研究意义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,而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭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,2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出,最高的是上海市达人均20667.91元,最低的则是新疆,人均只有8871.27元,上海是新疆的2.33倍。
为了研究全国居民消费水平及其变动的原因,需要做具体的分析。
影响各地区居民消费指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、零售业物价指数、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。
《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一元线性回归模型实验指导
第二章 一元线性回归模型一、 实验目的掌握EViews 软件的基本功能,理解一元线性回归模型及最小二乘估计的基本原理。
二、 基本知识点:样本回归方程与总体回归方程的联系与区别;满足古典假设的前提,一元线性回归模型的最小二乘法参数估计,一元线性回归模型的检验以及均值与个值预测。
三、 实验内容及要求:依据经济学理论,以实际数据为基础,建立经济数学模型,分析经济变量之间的数量关系。
以本章所学内容,研究2012年中国各地区农村家庭人均生活消费支出与人均纯收入之间关系,数据来源于《2013年中国统计年鉴》。
要求:在认真理解本章内容的基础上,通过实验掌握一元线性回归模型的实际应用方法,并熟悉EViews 软件的基本使用方法。
四、 实验指导:由经济学理论知,收入是影响消费的主要因素,二者之间有密切关系。
二者之间关系的散点图如图2.4.1图2.4.1 RD —CD 散点图故假设二者之间关系设定为一元线性回归模型:i i i rd cd μββ++=10,其中cd i 各地区农村居民家庭人均生活消费支出,rd i 为各地区农村居民家庭人均纯收入,μi 为随机误差项,即除人均收入外,影响农村居民家庭人均生活消费支出的其他因素。
假设该模型满足古典假设,可运用OLS 方法估计模型的参数。
利用计量经济学软件EViews5.0。
建立工作文件STEP1:进入EViews 目录,然后双击EViews 程序图标,进入EViews 主页见图2.4.2。
图2.4.2 EViews 工作界面STEP2:点击Eviews 主页面菜单File\New\Workfile 见图2.4.3,弹出workfile Create 对话框(图2.4.4)。
在workfile structure type 中选择Unsteuctured/Undated 【由于本例是截面数据】,并在observation 中输入观察值得个数,本例为31(图2.4.4),点击OK 出现数据编辑窗口(图2.4.5)。
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一:一元线性回归模型实验目的:EViews软件的基本操作实验内容:对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤:中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一.建立工作文件:1.在主菜单上点击File\New\Workfile;2.选择时间频率,A3.键入起始期和终止期,然后点击OK;二.输入数据:1.键入命令:DATA Y X2.输入每个变量的统计数据;3.关闭数组窗口(回答Yes);三.图形分析:1.趋势图:键入命令PLOT Y X2.相关图:键入命令 SCAT Y X 散点图:趋势图:上机结果:Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二:多元线性回归模型实验目的:多元回归模型的建立、比较与筛选,掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容:对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤:商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图:散点图:上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三:非线性回归模型实验目的:EViews软件的基本操作实验内容:对线性回归模型进行参上机步骤:我国国有独立核算工业企业统计资料一.建立工作文件:1.在主菜单上点击File\New\Workfile;2.选择时间频率,A3.键入起始期和终止期,然后点击OK;二.输入数据:1.键入命令:DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据;3.关闭数组窗口(回答Yes);三.图形分析:1.趋势图:键入命令PLOT Y K L2.相关图:键入命令 SCAT Y K L四.估计回归模型:键入命令LS Y C K L上机结果:Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四:异方差实验目的::掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容:我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤:一.检验异方差性1.图形分析检验:1) 观察Y、X相关图:SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮;2. Goldfeld-Quant检验:SORT XSMPL 1 10LS Y C X(计算第一组残差平方和)SMPL 19 28LS Y C X(计算第二组残差平方和)计算F统计量,判断异方差性3.White检验:SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击:View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
一元线性回归实验报告
⼀元线性回归实验报告实验⼀⼀元线性回归⼀实验⽬的:掌握⼀元线性回归的估计与应⽤,熟悉EViews的基本操作。
⼆实验要求:应⽤教材P61第12题做⼀元线性回归分析并做预测。
三实验原理:普通最⼩⼆乘法。
四预备知识:最⼩⼆乘法的原理、t检验、拟合优度检验、点预测和区间预测。
五实验内容:第2章练习12下表是中国2007年各地区税收Y和国内⽣产总值GDP的统计资料。
单位:亿元(1)作出散点图,建⽴税收随国内⽣产总值GDP变化的⼀元线性回归⽅程,并解释斜率的经济意义;(2)对所建⽴的回归⽅程进⾏检验;(3)若2008年某地区国内⽣产总值为8500亿元,求该地区税收收⼊的预测值及预测区间。
六实验步骤1.建⽴⼯作⽂件并录⼊数据:(1)双击桌⾯快速启动图标,启动Microsoft Office Excel, 如图1,将题⽬的数据输⼊到excel表格中并保存。
(2)双击桌⾯快速启动图标,启动EViews6程序。
(3)点击File/New/ Workfile…,弹出Workfile Create对话框。
在WorkfileCreate对话框左侧Workfile structure type栏中选择Unstructured/Undated 选项,在右侧Data Range中填⼊样本个数31.在右下⽅输⼊Workfile的名称P53.如图2所⽰。
图 1 图 2(4)下⾯录⼊数据,点击File/Import/Read Text-Lotus-Excel...选中第(1)步保存的excel表格,弹出Excel Spreadsheet Import对话框,在Upper-left data cell栏输⼊数据的起始单元格B2,在Excel 5+sheet name栏中输⼊数据所在的⼯作表sheet1,在Names for series or Number if named in file栏中输⼊变量名Y GDP,如图3所⽰,点击OK,得到如图4所⽰界⾯。
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》实验指导书
XX实验指导书《计量经济学》编写人:XX实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】通过上机试验,了解EViews软件特点、工作窗口的组成、充分掌握EViews软件的基本操作、熟悉数据处理、统计分析(图形分析)【实验内容】EViews是专门用于从事数据分析、回归分析和预测的工具,使用EViews可以迅速从数据中找出统计关系,并用得到的关系去预测数据的未来值。
最小二乘估计是估计变量间线形关系中相互作用与影响的有效方法,在数据分析中有很重要的作用。
本次试验内容包括:进行EViews的一些基本操作来熟悉这个软件。
实验内容以表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、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。
然后点击OK按钮,将在EViews软件的主显示窗口显示相应的工作文件窗口。
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 1998㈡输入Y、X的数据⒈DATA命令方式在EViews软件的命令窗口键入DATA命令,命令格式为:DATA <序列名1> <序列名2>…<序列名n>本例中可在命令窗口键入如下命令:DATA Y X将显示一个数组窗口,此时可以按全屏幕编辑方式输入每个变量的统计资料。
经验分享,使用eviews做回归分析
[经验分享] 使用eviews做线性回归分析Glossary:ls(least squares)最小二乘法R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1,越接近1表示拟合越好,>0.8认为可以接受,但是R2随因变量的增多而增大,解决这个问题使用来调整Adjust R-seqaured()S.E of regression回归标准误差Log likelihood对数似然比:残差越小,L值越大,越大说明模型越正确Durbin-Watson stat:DW统计量,0-4之间Mean dependent var因变量的均值S.D. dependent var因变量的标准差Akaike info criterion赤池信息量(AIC)(越小说明模型越精确)Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量(SC)(越小说明模型越精确)Prob(F-statistic)相伴概率fitted(拟合值)线性回归的基本假设:1.自变量之间不相关2.随机误差相互独立,且服从期望为0,标准差为σ的正态分布3.样本个数多于参数个数建模方法:ls y c x1 x2 x3 ...x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算,选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。
模型的实际业务含义也有指导意义,比如m1同gdp肯定是相关的。
模型的建立是简单的,复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。
模型检验:1)方程显著性检验(F检验):模型拟合样本的效果,即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。
Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p 值,若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设,即认为方程显著性明显。
2)回归系数显著性检验(t检验):检验每一个自变量的合理性|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设,即系数合理。
实验课课件eviews基本操作与一元线性回归
目录
• EViews软件介绍 • EViews基本操作 • 一元线性回归模型 • EViews中进行一元线性回归分析 • 实验结果分析 • 实验总结与展望
EViews软件介绍
01
软件特点
强大的数据处理能力
EViews提供了丰富的数据处理 功能,包括数据导入、清洗、
数据转换
根据需要,可以对数据进 行转换,如对数转换、标 准化等,以适应回归分析 的要求。
建立一元线性回归模型
设定模型
选择一元线性回归模型,并确定 自变量和因变量。
模型诊断
在建立模型之前,需要进行必要的 诊断,如残差图、散点图等,以确 定是否满足线性回归的前提假设。
模型参数估计
使用最小二乘法或其他估计方法, 对模型参数进行估计。
02
输入数据时,需要确保数据的格 式和单位与实际相符,并注意数 据的完整性和准确性。
生成序列
在EViews中,可以通过多种方式生 成序列,如通过数学公式、通过已有 的序列运算、通过其他软件的数据转 换等。
生成序列时,需要确保生成的序列与 实际需求相符,并注意序列的命名和 格式。
数据的图形化表示
在EViews中,可以通过多种方式将数据图形化表示,如绘制散点图、折线图、柱 状图等。
转换和统计分析等。
多种回归分析方法
EViews支持多种回归分析方法 ,如最小二乘法、广义最小二 乘法、最大似然估计法等。
图形化界面
EViews采用图形化界面,操作 简单直观,方便用户进行数据 分析。
灵活的自定义功能
EViews支持用户自定义函数和 程序,扩展性良好。
软件界面
01
02
实验3计量经济学实验一元线性回归模型
ˆ1 ~N(1,,
2
) (Xi X)2
三、知识点回顾
n 4、最小二乘估计量的性质及分布
随机干扰项 i 的方差 2 的估计 ˆ 0 和 ˆ 1 的方差表达式中都包含随机干扰项 i 的方差 2
,由于随机干扰项 i 实际上是无法观察测量的,因此其
量 Y 的平均值。
三、知识点回顾
1、四种重要的关系式
(2)总体回归函数(方程): E(YXi)01Xi
其中总体回归参数真值 0 , 1 是未知的;总体回归方程也是 未知的。
(3)样本回归函数(方程): Yˆi ˆ0 ˆ1Xi
在实际应用中,从总体中抽取一个样本,进行参数估计,从 而获得估计的回归方程,系数 ˆ 0 , ˆ1 为估计的回归系数;用 这个估计的回归方程近似替代总体回归方程,其中估计的回 归系数 ˆ 0 , ˆ1 是总体参数真值 0 , 1 的估计值;基于估计方程 计算的 Y ˆ i 就为 E (Y X i ) 的估计值; 由于我们从来就无法知道真实的回归方程,因此计量经济学 分析注重的是这个估计的回归方程和估计的回归系数;
据;普通最小二乘法给出的判断拟合程度的标准是:残差平
方和最小,即:m in Q ne i2n(Y i Y ˆi)2n Y i (ˆ0ˆ1 X i) 2
i 1
i 1
i 1
最小二乘法就是:在使上述残差平方和Q 达到最小时,确定
模型中的参数 ˆ 0 和 ˆ 1 的值,或者说在给定观测值之下,选
择出 ˆ 0 , ˆ1 的值,使残差平方和Q 达到最小。
接近,这也说明OLS估计值是非常有价值的。
三、知识点回顾
n 4、最小二乘估计量的性质及分布
EViews的基本操作(可编辑)
EViews的基本操作EViews 的基本操作实验目的:初步了解EViews 软件,掌握EViews 的基本操作1. EViews 主窗口EViews 是基于Windows 操作系统的计量分析软件,它的前身是1981 年发布的MicroTSP 。
EViews 大部分的数据处理是面对经济时间序列数据,但是这并不妨碍它对大量的截面数据处理同样表现出卓越的功能。
EViews 利用了现代软件开发中的可视化技术,可以使用鼠标,通过点击 Windows 命令、修改对话框选项等完成相关数据处理过程,同时也可以利用 EViews的命令行窗口和批处理程序完成同样的数据处理过程。
正确安装并运行EViews 后,我们将会看到EViews 窗口(如图 1 EViews 窗口所示)。
标题栏主菜单命令窗口下拉式菜单工作区域默认数据库消息区当前工作文件默认路径图 1 EViews 窗口2. 工作文件基础EViews 的大部分操作都是在工作文件的基础上完成的,因此工作文件构成了EViews 的基础。
对EViews 的基本操作离不开对工作文件的操作,以下部分介绍如何新建、保存、读取、修改一个工作文件。
2.1 新建一个工作文件(Creating a Workfile )使用EViews 的第一步通常就是新建一个工作文件。
建立一个工作文件可以按下列顺序点击EViews 的主菜单:File→New →Workfile 。
此时打开下列对话框。
图 2 新建一个工作文件在图 2 新建一个工作文件所示的对话框中,用户需要根据实际数据的特点,指定工作文件的数据频率(workfile frequency ),以及工作文件的范围,即开始日期(start date )和结束日期(end date )。
关于数据频率,对话框中提供了八种不同的选择,其含义和输入格式如下Annual ,即年度数据Semi-annual,即半年度数据,具体表示为年份跟着一个冒号或句点,和一个半年数。
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。
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行有关检验的实验报告
用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行相关检验的实验报告1.数据表1列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。
2.建立模型应用EViews软件,以表1的数据可绘出可支配收入X与消费性支出Y的散点图(图2-1)。
从该三点图可以看出,随着可支配收入的增加,消费性支出也在增加,大致程线性关系。
据此,我们可以建立一元线性回归模型:Y=β0+β1·X+μ图2-1对模型作普通最小二乘法估计,在Eviews软件下,OLS的估计结果如图(2-2)所示。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/07/11 Time: 21:00Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.755368 0.023274 32.45486 0.0000C 271.1197 159.3800 1.701090 0.1061R-squared 0.983198 Mean dependent var 5199.515Adjusted R-squared 0.982265 S.D. dependent var 1625.275S.E. of regression 216.4435 Akaike info criterion 13.68718Sum squared resid 843260.4 Schwarz criterion 13.78675Log likelihood -134.8718 Hannan-Quinn criter. 13.70661F-statistic 1053.318 Durbin-Watson stat 1.302512Prob(F-statistic) 0.000000图2-2OLS估计结果为^Y=271.12+0.76X(1.70) (32.45)R2=0.9832 D.W. =1.3025 F=1053.3183.模型检验从回归估计的结果看,模型拟合较好。
金融计量学实验指导书Eviews操作指导书
金融计量学实验指导书金融工程教研室编广东商学院金融学院二00六年十一月目录实验项目一:一元线性回归模型分析 (1)实验项目二:多元线性回归模型(一) (11)实验项目三:多元线性回归模型(二) (15)实验项目四:放宽基本假定的线性回归模型(一) (20)实验项目五:放宽基本假定的线性回归模型(二) (26)实验项目六:虚拟变量模型与Granger因果检验 (30)实验项目七:平稳性检验与ARMA模型估计 (34)实验项目八:协整关系检验与误差修正模型(ECM) (40)实验项目九:GARCH模型的估计 (48)参考文献 (54)实验项目一:一元线性回归模型分析一、实验目的通过上机实验,使学生充分理解Eviews软件系统管理和基本原理,掌握基本运用的技能。
二、预备知识(1)Windows操作系统的常用操作;(2)数据库的基础知识;(3)Excel软件的基本操作;(4)一元线性回归模型的理论知识。
三、实验内容EViews软件启动,新建文件,数据录入,一元线性回归模型分析。
四、实验步骤(一)、启动软件包1、EViews 的启动步骤:进入Windows /双击Eviews 快捷方式,进入EViews 窗口;或点击开始/程序/Eviews3/ Eviews3.1,进入E Views 窗口。
2、EViews 窗口介绍(图1-1)标题栏:窗口的顶部是标题栏,标题栏的右端有三个按钮:最小化、最大化(或复原)和关闭,点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。
菜单栏:标题栏下是主菜单栏。
主菜单栏上共有 7 个选项: File ,Edit ,Objects , View ,Procs ,Quick ,Options ,Window ,Help 。
用鼠标点击可打开下拉式菜单(或再下一 级菜单,如果有的话),点击某个选项电脑就执行对应的操作响应(File ,Edit 的编辑功能与 W ord, Excel 中的相应功能相似)。
计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告
实验一:简单线性回归模型的建立与分析应用【实验目的】1、熟悉计量经济学软件包EViews的界面和基本操作;2、掌握计量经济学分析实际经济问题的具体步骤;3、掌握简单线性回归模型的参数估计、统计检验、预测的基本操作方法;4、理解简单线性回归模型中参数估计值的经济意义。
【实验类型】综合型【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机【实验内容】为研究深圳市地方预算内财政收入(Y)与地区生产总值(X)的关系,建立简单线性回归模型,现根据深圳市统计局网站的相关信息,得到统计数据如下表:请按照下列步骤完成实验一,每个步骤要写出操作过程:(1)打开EViews,新建适当的工作文件夹;打开Eviews后,依次点击File-New-Workfile,新建一个时间序列数据(Dated-regular frequencied)类型的文件,频率选择年度(Annual),键入起止日期1990-2008(如图一),点击ok,新建工作文件夹完成(如图二)(图一)(图二)(2)在工作文件夹中新建变量X和Y,并输入数据;依次点击Objects-New Object,对象类型选择序列(Series),并输入序列名Y(如图三),点击OK,重复以上操作,新建系列对象X。
新建系列对象完成后如(图四)按住ctrl并同时选定X和Y,用鼠标右击选择open—as group,点击Edit +/-开始编辑,输入数据,数据输入完毕再点击Edit+/-一次。
数据输入后如(图五)。
(图三)(图四)(图五)(3)生成X和Y的自然对数序列,保存在工作文件夹中,命名为lnX和lnY;依次点击Objects-Generate Sereies,出现Generate Series by Equation 窗口,在Enter equation窗口中输入公式:lnY=log(Y)点击ok,重复以上操作,输入:lnX=log(X) 创建序列lnX。
(如图六)(图六)(4)求X和Y的描述统计量的值,写出操作过程并画出相应表格;依次点击Quick-Group Statistics—Descriptive Statistics-Common sample,打开Series List窗口,输入x y,点击ok,输出结果(如图七)(图七)(5)作出X和Y的散点图,写出操作过程并画出相应图像,并判断模型是否接近于线性形式;依次点击Quick-Graph,打开Graph Options窗口,在Specific 中选择Scatter(散点图) (如图八)点击OK,得到散点图(如图九)(图八)由散点图可以看出模型接近线性形式(图九)(6) 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=21ββ做参数估计,将估计结果保存在工作文件夹中,命名为eq01,写出操作过程和回归分析报告,并解释斜率的经济含义;在窗口空白处输入:ls y c x ,回车,得到结果如图回归分析报告:根据输出结果可得Ŷi = 26.02096 + 0.088820Xi (14.80278) (0.004356) t= (1.757843) (20.38986) R 2 = 0.960716 F=415.7464 D.W=0.626334 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.088820,表示地区生产总值每增加1亿元,地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元(7) 用OLS 法对模型i i i u X Y ++=ln ln 21ββ做参数估计,将估计结果保存在工作文件夹中,命名为eq02,写出操作过程和回归分析报告,并解释斜率 的经济含义;在主窗口空白处输入:ls lny c lnx ,回车,结果如图回归分析报告:根据输出结果可得lny = -1.272730 + 0.873867lnx(0.238775) (0.032394) t= (-5.330249) (26.9761) R 2 = 0.977172 F=727.7097 D.W= 0.811127 n=19 斜率的经济含义:斜率为0.873867,表示地区生产总值每增加1亿元,地方预算内财政收入平均来说增加0.0873867亿元(8) 将保存工作文件夹保存在桌面,文件名为test1.wfl ;依次点击File-Save As 将文件保存在桌面,命名为test1.wfl (9) 对eq01的估计结果做经济意义检验和统计检验(05.0=α),估计的效果如何?经济意义检验:x 的系数β2的估计值为0.088820,说明地区生产总值每增加1亿元,地方预算内财政收入平均来说增加0.088820亿元,该值处于(0,1)符合预期。
EViews数据分析基础和简单线性回归分析
《计量经济学》上机指导手册一目录§1.1 实验介绍 (2)1.1.1 上机实验名称 (2)1.1.2 实验目的 (2)1.1.3 实验要求 (2)1.1.4 数据资料 (2)§1.2 EViews基本操作 (3)1.2.1 建立工作文件和对象 (3)1.2.2 数据基本处理 (4)1.2.3 绘制图形 (5)§1.3 简单线性回归分析 (6)1.3.1 建立Eviews文件 (6)1.3.2 进行相关性分析 (6)1.3.3 模型建立和参数估计 (7)1.3.4 模型预测 (8)§1.1 实验介绍1.1.1 上机实验名称EViews数据分析基础1.1.2 实验目的通过实例操作了解(1)EViews窗口介绍(2)工作文件基础(3)工作对象基础(4)数据处理(5)绘制图形1.1.3 实验要求根据实验数据,完成实验报告。
对于已经完成的工作,请自我测评。
将完成要求的标题标成蓝色,未完成的标成红色。
例如:1.1.4 数据资料(1)1995年至2005年我国某地区的GDP和固定资产投资额K,见《14-15-1 EViews 上机数据 1.xls》中《GDP and K》。
(2)美国1959年第一季度到1996年第一季度的人均消费支出(CS)和人均可支配收入(INC)有关数据见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》中《CS and INC》。
§1.2 EViews基本操作1995年至2005年我国某地区的GDP和固定资产投资额K,见《14-15-1 EViews上机数据 1.xls》中《GDP and K》。
根据数据资料完成下列任务。
1.2.1 建立工作文件和对象(1)创建一个新的工作文件主菜单file/new/workfile ,选择数据类型Dated-regular frequency 。
在Dated-regular frequency 下选择时间频率为年,start:1995,end:2005。
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第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、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具有现代Windows软件可视化操作的优良性。
可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。
EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。
在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。
在程序文件中建立和存储命令,以便在后续的研究项目中使用这些程序。
EViews是Econometrics Views的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包,是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具,在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。
应用领域■ 应用经济计量学■ 总体经济的研究和预测■ 销售预测■ 财务分析■ 成本分析和预测■ 蒙特卡罗模拟■ 经济模型的估计和仿真■ 利率与外汇预测EViews引入了流行的对象概念,操作灵活简便,可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析,数据管理简单方便。
其主要功能有:(1)采用统一的方式管理数据,通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作;(2)输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据,依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列;(3)计算描述统计量:相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图;(4)进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验;(5)执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等;(6)对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 估计;(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EViews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1.1.1。
本手册以EViews5.1版本为蓝本介绍该软件的使用。
表1.1.1 EViews功能框架Descriptive statistics描述统计Correlogram View(相关分析)主要有:Autocorrelations(自相关)、Partial Autocorrelations(偏自相关)、Cross Correlation(交叉相关)、Q-Statistics(Q统计量)等Regression回归Standard Regression Output标准回归输出Regression Coefficients(回归系数)t-Statistic s(T统计量)2R(判定系数)等Actual and Fitted Values and Residuals实际值、拟合值、残差Actual Value s(实际值)、Fitted Values(拟合值)、Residuals(残差)Collinearity(共线性)、Heteroskedasticity(异方差性)、Weighted Least Square s(加权最小二乘法)、Two-Stage Least Squares(二段最小二乘法)、Polynomial Distributed Lags(多项式分布滞后)、Nonlinear Least Squares(非线性最小二乘法)、Logit and Probit Models(对数概率单位模型)、Granger Causality(葛兰杰因果检验)、Forecast Variances(预测方差)、Exponential Smoothing(指数平滑)等Histogram and Statistics View of a Single Series Multiple Series一个变量或多个变量的统计与图形主要有:图形包括线型图、条形图、多种散点图等;指标有均值、方差、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、Jarque-Bera Statistic(雅克-贝拉统计量)Serial Correlation序列相关Durbin-Watson Statistic(德宾-沃森统计量)ARIMA Models(自回归求积移动平均模型)Unit Root Tests(单位根检验)Estimation of Difference Models(差分模型的估计)Two-Stage Least Squares With Serial Correlation(有自相关的二段最小二乘Systems 系统方法System Estimation(系统估计法)Vector Autoregression(V AR向量自回归)Vector Error Correction Models and Cointegration Tests(向量误差校正模型与协整检验)等Specification and Diagnostic Tests模型设定与诊断检验Test on Coefficient(对系数的检验)Wald Test of Coefficient Restriction(Wald检验)Omitted Variable(遗漏变量的检验)Redundant Variable(冗余的检验)等Tests on Residuals(对残差的检验)Histogram and Normality Test(相关图与正态性检验)、Series Correlation LM Test(拉格朗日乘数检验)、White Hereoskedasticity Test(怀特检验)等Specification and Stability Tests (模型设定与稳定性检验)如Chow`s Breakpoint Test(邹氏检验)Ramsey`s RESET Test(拉姆齐RESETJ检验)Recursive Least Squares(递归最小二乘)二、EViews 安装打开EViews5.1文件所在文件夹,点击Setup 安装,安装过程与其他软件安装类似。
安装完毕后,电脑桌面和文件安装位置都有EViews5图标。
双击EViews5图标即可启动该软件,如下图(图1.1.1)。
图1.1.1三、EViews 工作特点(一) EViews 软件的具体操作是在Workfile 中进行。
如果想用EViews 进行某项具体 的操作,必须先新建一个Workfile 或打开一个已经存在硬盘(或软盘)上的Workfile ,然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作;(二) EViews 处理的对象及运行结果都称之为Object (对象),如序列(Series )、方程(Equation)、如表格(Spreadsheet )、图(Graph )、描述统计(Descriptive Statistics )、模型(Models )、系数(Coefficients )等Object ,可以用不同形式查看(View )Object ,比如表格(Spreadsheet )、图(Graph )、描述统计(Descriptive Statistics )等,但这些查看(View )结果不是独立的Object ,他们随原变量序列的改变而改变。
如果想将某个查看(View )结果转换成一个独立的Object ,可使用Freeze 命令将该结果“冻结”,从而形成一个独立的Object ,然后可对其进行编辑或存储。
(三)EViews 中建立的Object 的命名不区分大小写,其中c 、resid 为参数向量和残差序列两Object 的专用名称,不能用来对其他对象命名。
四、一个示例在这里,我们通过一个简单的回归分析例子来显示一个EViews 过程,不对EViews 的详细功能展开讨论,目的是使读者先对EViews 有个概括了解。
该例子是四川省人均可支配收入与人均年消费支出的数量关系分析(数据见下表1.1.2),共分九步。
表1.1.2年份 人均年消费支出Y人均可支配收入X1978 314 338 1979 340 369 1980 364 391 1981 396 412 1982407445命令窗口主显示窗口菜单栏1983 457 493 1984 517 581 1985 680 695 1986 787 849 1987 889 948 1988 1086 1130 1989 1184 1349 1990 1281 1490 1991 1488 1691 1992 1651 1989 1993 2034 2408 1994 2806 3297 1995 3429 4003 1996 3733 4406 1997 4093 4763 1998 4383 5127设定模型为 t t tY X u αβ=++STEP1 启动程序。
双击桌面上EViews 快捷图标,打开EViews (参见在图1.1.1)。
STEP2 建立Workfile 。
点击EViews 主窗口顶部命令菜单file\new\Workfile (如图1.1.2),弹出Workfile Create 对话框(图1.1.3)。
在右边frequency 下拉菜单中可选数据类型,Annual 为默认的数据类型。
因为这次数据是年度时间序列数据(1978年~1998年的年度数据),故不需做调整(若是别的数据类型则需另选相应选项)。
在Start 和End 的文本框中分别输入1978和1998,在右下角文本框中输入新建的这个Workfile 的名字,例如shili 。
点击OK ,出现图1.1.4画面,Workfile 建立完毕。
此时可以看到Workfile 中有两个默认的对象,名称分别为c 、resid ,分别为参数估计值向量和残差序列。
在没做回归估计之前,向量c 的每个元素的值都为0,残差序列的每个值为NA ,表示还没有赋值。
以后每做一次回归估计,c 和resid 就会被重新赋值(被分别赋予最新回归估计的参数估计值向量和残差序列)。
图1.1.2 图1.1.3图1.1.4STEP3 新建Object ,用以录入数据。