wald约束检验 Logistic生长曲线模型的Eviews实现
Eviews的logistic回归分析
预测应用
利用建立的模型进行预测，比较预测结果与 实际观测值的差异。
06
结论与展望
研究结论
01
Logistic回归分析在eviews中 的实现方法已经得到了验证， 并且具有较高的预测精度和稳 定性。
02
通过eviews进行Logistic回归 分析可以有效地解决分类问题 ，尤其在二分类问题中表现优 异。
03
EViews软件介绍
软件概述
EViews是一款专门用于经济学、金融 学、统计学等领域的数据分析和预测 软件，具有强大的数据处理、回归分 析和时间序列分析功能。
EViews具有友好的用户界面和灵活的 操作方式，使得用户可以轻松地进行 数据处理、模型建立和预测分析。
EViews提供了丰富的数据接口，支持 多种数据格式，可以方便地导入各种 数据源，如Excel、CSV、数据库等。
变量选择
根据研究目的和理论背景，选择与购买行为相关 的自变量。
3
模型估计
使用EViews软件进行模型参数估计，得到回归 系数、置信区间等。
结果解读与讨论
结果解读
根据回归结果，解释各个自变量对因变量的 影响程度和方向。
模型评估
使用似然比检验、AIC等统计量评估模型的 拟合优度。
结果讨论
根据回归结果，探讨自变量之间的交互作用 和模型假设的合理性。
03
在实际应用中，Logistic回归 分析可以帮助我们更好地理解 数据之间的关系，为决策提供 有力支持。
研究不足与展望
目前的研究主要集中在Logistic回归 分析的算法实现和预测精度方面，对 于其理论基础和应用场景的研究还不 够深入。
在实际应用中，Logistic回归分析对 于异常值的敏感度较高，需要进一步 研究如何降低其对模型稳定性的影响 。
使用eviews做线性回归方程
Glossa ry:ls(leastsquare s)最小二乘法R-sequar ed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-seqaur ed()S.E of regres sion回归标准误差Log likeli hood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 depend ent var因变量的均值S.D. depend ent var因变量的标准差Akaike info criter ion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确）Schwar z ctiter ion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确）Prob(F-statis tic)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g d p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。
Eviews 统计分析教程 (11)
Eviews 统计分析 从入门到精通
例15.7：打开数据working1，试用Eviews命令操作普通最小二乘法估计gdp对常数项c和r 的回归。
我们在Eviews的命令窗口中首先输入 equation eq1 （建立方程eq1） 单击键盘上的“enter”键，完成对eq1的定义，然后再在命令窗口中输 入 do eq1.ls gdp c r （使用普通最小二乘法对方程eq1进行估计） 即成功的完成了题目的要求，双击“eq1”即可看到结果 。 D:\working1.wf1
F:\EViews6\EViews6.exe
Eviews 统计分析 从入门到精通
例15.2： 试用Eviews命令的方法建立一个名为working的工作文件，并在该文件中建 立名为p2的工作页，数据为季度时间序列数据，区间为1960年第一季度至2008年第四 季度。
按照前面讲述的时间序列数据命令格式，我们在Eviews的命令窗口中 输入 wfcreate (wf=working ,page=p2) q 1960q1 2008q4 F:\EViews6\EViews6.exe
F:\EViews6\EViews6.exe
Eviews 统计分析 从入门到精通
2. 工作文件的保存 新建工作文件的保存命令格式： wfsave 保存位置\ 保存文件名
例15.4：承接例15.3，试用Eviews命令的方法将工作文件working 保存在d盘。
按照前面讲述的新建工作文件的保存命令格式，我们在Eviews的命令窗 口中输入 wfsave d:\working D:\working.wf1
Eviews 统计分析 从入门到精通
15.1.3 数据的导入与导出 所谓数据的导入是指把其他数据文件中的数据读入到工作文件中，数据的导出是指把工作文件中的 数据导出到其他数据文件中。 1. 数据的导入 从其他文件中读入数据到工作文件中，可以用read命令来完成。 数据导入的命令格式： read （选项） 路径\文件名 序列1 序列2 „ 选项包括： t=xls<读取excel/xls格式的文件>； t=dat/txt<ASCII纯文本文件>； t=wkl/wk3<Lotus文件>。 其中，对于Excel和Lotus文件的选项有： t=按照行读入数据，否则安列读取数据； s=数表名称<比如：s=sheet2>。 对于纯文本文件的选项有： t=按照行读入数据，否则安列读取数据； d=t/c/s/a <t/c/s/a分别表示将Tab/逗号/空格/字母视作分隔符>； mult =将多个分隔符视作一个； name=文件中的序列名； label=整数<标题名与数据相隔的行数>。
EVIEWS中的模型操作
Page 46
EGARCH(1,1)模型的参数均显著，说明序列 具有杠杆性，可以进一步加入“ARCH-M” 检验：
Page 47
系数不显著，（用Variance时系数一样不显著 ），说明不存在ARCH-M过程。
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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：
时间序列建模步骤
1
• 序列描述性分析 • 序列相关性分析 • 回归模型的建立
• 残差的ARCH效应检验 • ARCH模型的建立 • 模型验证
2 3
4 5 6
3
实例操作
实例操作
上证180指数收益率波动率分析
本次选取了上证180指数于2008年8月1日到 2010年11月3日的收盘价，共548个观测值。并 以此建立序列{p}，进而构建其对数收益率序列 {r}，对序列{r}建立条件异方差模型，并研究 其收益波动率。
建立新的工作文件 选择菜单File/New/workfile，则出现数据的频率 对话框。如图
Page 13
可在 "Workfilefrequency"中选择数据的频率，可 选的频率包括年度、半年、季度、月度、星期、天 （每周5天、每周7天）以及非时间序列或不规则数 据。 可在"Start date"文本框中输入起始日期，"End date"文本框中输入终止日期，年度与后面的数字 用"："分隔。
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。
eviews进行logit模型分析
eviews进行logit模型分析安装好Eviews以后1.导入数据File>>>new>>>workfile>>>unstructured/undatedObservations: 填入观测值个数，如382Ok>>>进入了一个工作界面再file>>>import>>>readtext-lotus-excel此时出现open窗口，就可以把事先准备好要导入的excel文件导入了，我的excel文件一般是第一行为标题行，下面是对应的数据列。
如下图：Y X1 X20 11.51293 0.01490 11.67844 0.17820 11.67844 0.17070 11.91839 0.21840 0 0.01490 0 0.02981 0 0.0111 12.27074 0.008451 11.88656 0.00338选好要导入的文件后，数据是从哪一个单元格开始的，在upper-leftdatacell 填入’A2’引入的是excel 文件中的哪一个表，在excel5+sheet name 中填入’sheet1’Namesforseriesornumberifnamedinfile: 说的是数据系列的名称，按照自己的数据系列输入yx1x2，然后点击ok。
原始数据就成功导入了。
2.logit模型处理数据object>>>ne w object>>>equation>>>ok在method 中选择需要的计算方法:binary-binarychoic e (logit,probit,extremevalue) ，在binaryextimation中选择logit,在equationspecificat ion 中输入公式如y=c(1)+c(2)*x1+c(2)*x2在eviews中系数用c(1),c(2)来表示，这是我从错误输入后得到的提示中知道的。
实验八道格拉斯生产函数的估计与Wald检验
实验八 道格拉斯生产函数的估计与Wald 检验一、实验目的练习模型选择及非线性回归模型的估计方法。
用NLS 法估计成本函数、C-D 生产函数，利用C-D 函数测定宏观经济技术进步率，用NLS 法估计CES 生产函数，并掌握参数约束的Wald 检验。
二、实验要求运用给定的数据，依据相应的经济学理论，完成模型估计、选优、检验和应用等，掌握相应的EViews 操作方法。
三、实验内容1．选择成本函数的数学形式结合经济学中成本理论的有关知识，调用虚拟资料2.1CF 。
考虑三个备选模型：（1）双曲线：X b b Y 10+= ；（2）对数曲线：X b b Y ln 10+=；（3）幂函数曲线：10b X b Y =具体做法：（1）调入数据2.1CF（2）打出散点图，观察数据是否适宜采用线性形式？（3）分别用上述三个模型对数据进行拟合估计，有两种做法：A.线性化后运用回归命令进行OLS 法估计（运用genr 命令生成新变量）；B.直接对模型进行非线性模型估计（NLS 法，直接输入模型表达式）。
请比较分别用两种方式估计后的输出结果有无异同？（4）比较三种模型估计输出结果：可决系数R 2的变化；t 、F 检验的结论；AIC 、SC 准则的表现等，决定哪一个模型为最优？2．C-D 生产函数的估计和应用——测定宏观经济技术进步率及要素贡献率基本原理：反映技术进步的生产函数的一般形式为：)),(),((t t K t K f Y =。
这种生产函数分为三类：Hicks 中性技术进步、Harrod 中性技术进步和Solow 中性技术进步。
当技术进步类型为Hicks 中性时，理论形式写为： βαL K e A Y m t 0= （1）对（1）式两边取对数得：mt L K A Y +++=ln ln ln ln 0βα （2）对（2）式两边微分得：m dtdL L dt dK K dt dY Y dt Y d ++==111)(ln βα （3） 将（3）式对应表示为： m l k y++= βα （4） （4）式中α、β分别是劳动弹性和资本弹性，m 为技术进步率，l k y m - βα-=，即著名的索罗增长速度方程。
Eviews 基本操作学习( 图示版)
目录目录 (1)1、EViews简介 (3)1.1 什么是EViews (3)1.2 启动和运行EViews (3)1.3 EViews窗口 (3)1.4关闭EViews (4)2、EViews基本操作 (5)2.1工作文件与对象 (5)2.1.1工作文件 (5)2.1.2对象 (7)2.2数据处理 (10)2.2.1数据对象与样本 (10)2.2.2数据的输入和输出 (12)2.3图形与表格 (14)2.3.1图的创建 (14)2.3.2图的修改 (14)2.3.3多个图 (16)2.3.4图的打印和输出 (17)2.3.5表格对象 (18)2.3.6表的输出 (18)2.3.7文本对象 (19)3、基本回归模型 (19)3.1估计和方程对象 (19)3.1.1方程对象 (19)3.1.2在EViews中对方程进行说明 (20)3.1.3在EViews中估计方程 (20)3.2方程输出 (20)3.3方程操作 (22)3.3.1方程视图 (22)3.3.2方程过程 (24)3.3.3缺省方程 (24)4、基本检验 (24)4.1多重共线性的检验 (24)4.2异方差的检验 (25)4.3 自相关的检验 (26)5、时间序列模型 (27)5.1时间序列平稳性的单位根检验 (27)5.1.1单位根的ADF检验 (27)5.1.2Phillips-Perron(PP)检验 (27)5.2协整 (28)6、案例分析 (29)6.1多元线性回归及多重共线性的检验 (29)6.2异方差的检验 (31)6.3自相关的检验 (34)6.4时间序列的单位根和协整检验 (36)1、EViews简介1.1什么是EViewsEViews 是在大型计算机的TSP (Time Series Processor)软件包基础上发展起来的新版本，是一组处理时间序列数据的有效工具，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。
1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EViews 并投入使用。
Eviews简介
2011秋季
3. Regression(回归) 准回归输出(Standard Regression Output)，主要有: 回归系数（Regression Coefficients）、T统计量 （t-Statistics）、可决（判定）系数（）等； 实际值、拟合值、残差（Actual and Fitted Values and Residuals），包括实际值（Actual Values）、 拟合值（Fitted Values）、残差（Residuals）等； 共线性（Collinearity）、异方差性 （Heteroskedasticity）、加权最小二乘法 （Weighted Least Squares）、二段最小二乘法 （Two-Stage Least Squares）、多项式分布滞后 （Polynomial Distributed Lags）、非线性最小二 乘法（Nonlinear Least Squares）、对数概率单位 模型（Logit and Probit Models）、葛兰杰因果检 验（Granger Causality）、预测方差（Forecast )
2011秋季 经济学院计划统计系slz 14
SORT SERIES（序列排序）：功能是 对序列排序
2011秋季
IMPORT（外部导入数据）：功能是从其他软件中 （如EXCEL）导入数据。例如我们将EXCEL中的数 据导入当前workfile中。操作如下：点击 proc/import/Read-Text-lotus-Excel/OK，弹出对话框 （图2.1.7）。选择文件类型为.xls，选择所要导入的 EXCEL文件所在目录，选中要导入文件Book1，点 击OK。又弹出新的对话框（图2.1.8）。如果EXCEL 中的数据是以列的形式存在，则在“order of data” 下选择“by observation”； EXCEL中的数据是以行 的形式存在，则在“order of data”下选择“by series”，在“Upper-left data cell”下的空白处，键入 EXCEL中的第一个数据所在的单元格B2，在 “ Excel5+sheet name”下的空白处键入表格名 sheet1，在“ Name of series”下的空白处给导入的 数据一个名字shai点击OK，一个名为P的object出现 在workfile中。
第三讲eviews多元线性回归模型ppt课件
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
3.2 多元线性回归模型的检验
3.2.1 拟合优度检验
拟合优度是指样本回归直线与观测值之间的拟合程度。 1．多重决定系数
总离差平方和=残差平方和+ 回归平方和 自由度: （n-1）= （n-k-1）+ k ESS：由回归直线（即解释变量）所解释的部分，表示x对y的线性影响。 RSS：是未被回归直线解释的部分，由解释变量x对y影响以外的因素而造成的。
507.7
613.9
563.4
501.5
781.5
541.8
611.1
1222.1
793.2
660.8
792.7580.8Fra bibliotek612.7
890.8
1121.0
1094.2
1253.0
家庭收入 x 1027.2 1045.2 1225.8 1312.2 1316.4 1442.4 1641.0 1768.8 1981.2 1998.6 2196.0 2105.4 2147.4 2154.0 2231.4 2611.8 3143.4 3624.6
“雪亮工程"是以区（县）、乡（镇） 、村（ 社区） 三级综 治中心 为指挥 平台、 以综治 信息化 为支撑 、以网 格化管 理为基 础、以 公共安 全视频 监控联 网应用 为重点 的“群 众性治 安防控 工程” 。
多重决定系数或决定系数是指解释变差占总变差的比重，用来表述解 释变量对被解释变量的解释程度：
三大检验LM-WALD-LR
（第3版279页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
（第3版280页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
通过EViews计算的Granger因果性检验的两个F统计量的值见图。SHt 和SZt之间存在单向因果关系。即SZt是SHt变化的Granger原因，但SHt 不是SZt变化的Granger原因。 （第3版280页） 11.9 格兰杰（Granger）因果性检验（不讲）
（第3版255页）
例11.1：建立中国国债发行额模型
用19802001年数据得输出结果如下； DEBTt = 4.31 +0.35 GDPt +1.00 DEFt +0.88 REPAYt (0.2) (2.2) (31.5) (17.8) R2 = 0.999, DW=2.12, T =22, SSEu= 48460.78, (1980-2001) 是否可以从模型中删掉DEFt和REPAYt呢？可以用F统计量完成上述检验。原假设H0是3 = 4 = 0（约束DEFt和REPAYt的系数为零）。给出约束模型估计结果如下， DEBTt = -388.40 +4.49 GDPt (-3.1) (17.2) R2 = 0.94, DW=0.25, T =22, SSEr= 2942679, (1980-2001) 已知约束条件个数m = 2，T- k-1 = 18。SSEu= 48460.78，SSEr= 2942679。 因为F=537.5 >>F( 2, 18) =3.55，所以拒绝原假设。不能从模型中删除解释变量DEFt和REPAYt。
（第3版263页）
6 拉格朗日乘子（LM）检验
拉格朗日（Lagrange）乘子（LM）检验只需估计约束模型。所以当施加约束条件后模型形式变得简单时，更适用于这种检验。 LM乘子检验可以检验线性约束也可以检验非线性约束条件的原假设。 对于线性回归模型，通常并不是拉格朗日乘子统计量（LM）原理计算统计量的值，而是通过一个辅助回归式计算LM统计量的值。
eviews基本操作介绍
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
32
基本对象操作
30
3 对象过程PROC
许多EViews对象还包括过程Procedure 与视图一样的是;过 程通常以图表或坐标的形式显示在对象窗口中；与视图不同的 是;过程改变数据;无论对象本身中的还是其他对象中的
很多过程还创建新的对象 比如说序列对象含有进行平滑与 季节调整的过程;该过程可以创建一个新的含有平滑以及调整 后的数据的序列 方程对象的过程可以建立新的序列来包含残差 拟合值 以及预测
Eviews 统计分析 从入门到精通
第一章 Eviews简介
Eviews简介 Eviews的主窗口 工作文件的建立与工作文件窗口 对象的建立和对象窗口
Eviews简介
EViews的用途：统计 计量分析和预测 除菜单操作外;EViews还提供命令语言;矩阵语言和程序 设计 Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法 解释如何使 用EViews来管理数据 第一部分：数据分析基础 —— 描述使用EViews来完成数 据的基本分析
Eviews 全称 Econometrics Views ; 是美 国 QMS 公司 推 出 的 基于 Windows平台的专门从事数据分析 回归分析和预测的 计算机软件;Eviews是当今世界上最优秀的计量经济软件之一 ;其具有操作简便 界面友好 功能强大等特点;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具有 广泛的影响 虽然EViews是由经济学家开发的并大多在经济 领域应用;但它的适用范围不应只局限于经济领域
Eviews的logistic回归分析(共39张PPT)
在排序选择模型中，同样要设定一个指标变量yt﹡，设变量yt有0，1，2，…，m供
m+1个取值ຫໍສະໝຸດ 类。yt﹡=β1x1t +β2x2t +…+βkxkt+μt﹡ （t=1，2，…，n）
其中，μt﹡是独立同分布的随机变量，yt是可以用yt﹡表示的，如下：
0， 当yt﹡≤c1
1， 当c1 < yt﹡≤c2
一类是审查回归模型， 一类是截断回归模型。
EViews统计分析基础教程
三、受限因变量模型
1、审查回归模型（Censored Regression Model）
考虑下面的指标变量回归模型， yt﹡=β1x1t +β2x2t +…+βkxkt +μt
其中，为比例系数，可以用它表示出y的似然函数，并作为参数与
EViews统计分析基础教程
三、受限因变量模型
受限因变量是指因变量的观测值是连续的，但不能完全反应
总体的实际特征，受到某种限制，因而因变量的观测值是总体特 征的一个受到限制的子集。用受限因变量建立的模型被称为受限 因变量模型（Limited Dependent Variable Model）。
本节主要分析两类受限因变量模型：
待预测的方程对象的名称 ; “Series to forecast”中选择要预测 的对象，在默认情况下，预测 对象是概率值 ； “Output”中可以选择输出形式 ；
“Series names”中显示的是生成
的预测名称。
EViews统计分析基础教程
一、二元选择模型
二元选择模型的回归结果分析包括： 产生残差序列
EViews统计分析基础教程
一、二元选择模型
eviews模型诊断教案资料
❖ 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4.1
❖ 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。
❖ 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
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
❖ 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。
微观经济学实验三：估计柯布-道格拉斯生产函数
= ΔQ/ΔK
· /Q K
β-1
= (Q)'K · / Q K = β A Lα K =β
· K / ALαKβ
6
3.实验原理
★ 规模报酬理论
规模报酬理论：规模报酬分析涉及的是企业的生产规 模变化与所引起的产量变化之间的关系。在生产理论中， 通常是以全部的生产要素都以相同的比例发生变化来定义 企业的生产规模的变化。相应地，规模报酬变化是指在其 它条件不变的情况下，企业内部各种要素按相同比例变化 时所带来的产量变化。 企业的规模报酬变化分为规模报酬递增、规模报酬不 变和规模报酬递减三种情况。 • 规模报酬递增是指产量增加的比例大于各种生产要 素增加的比例； • 规模报酬不变试纸产量增加的比例等于各种生产要 素增加的比例； • 规模报酬递减是指产量增加的比例小于各种生产要 素增加的比例。
8
4.实验步骤
1)设计回归模型
对柯布- 道格拉斯生产函数取其对数形式，因而设计回 归模型如下： ln Q = C+ αln l + βln k + u 其中，Q代表总产出，l代表劳动投入量，k代表资本投 入量， α、β分别代表回归系数。
9
4.实验步骤
2) 利用EViews软件进行回归分析,得到回归方程:
2
2.实验内容
选取美国27家主要金属行业SIC33的观 测值，利用Eviews软件估计其柯布-道格拉 斯生产函数，并在此基础上分析美国金属 行业生产中的规模报酬状况。
3
3.实验原理
★ 柯布-道格拉斯生产函数
柯布-道格拉斯生产函数是由数学家C.柯布与经济学家 P.道格拉斯于20世纪30年代初一起提出来的。他们根据美 国1899—1922年的工业生产统计资料，得出这一时期美 国的生产函数。柯布-道格拉斯生产函数的表达式为： Q = ALαKβ 式中Q代表总产量，L代表劳动投入量，K代表资本投 入量 。A、α、β为常数，且 0＜α＜1 ，0＜β＜1 。
Eviews操作步骤详解
Eviews3.1操作步骤详解1. 打开软件。
鼠标左键双击桌面上的Eviews图标，打开软件：2. 建立新文件。
鼠标点击File菜单项，并选择New子菜单中的Workfile…，以建立一个新的工作文件。
3. 选择数据类型。
步骤2完成后直接将出现如下选择输入数据频率的画面：根据你将使用的数据本身频率来做相应选择。
例如，如果你要研究1980－1990年度之间的数据，那么可以选择“Annual”选项，并在Start data对应文本框内填写“1980”，以及在End data对应文本框内填写“1990”，然后点击OK按钮，完成本步骤。
4. 输入数据。
完成步骤3后，将出现如下画面：现在已经初步建立了一个新的工作文件。
接下来，需要输入需要研究的数据。
首先，将鼠标点击File菜单下面的空白处，然后给出指令“Series x”（注：单词Series 与字母x之间存在一个空格，以及你可以给变量任意你想要的名字而不一定是x），并按回车键Enter，以建立一个变量名为x的时间序列数据，显然该数据序列包含1980－1990年之间的年度数据：同样，给出指令“Series y可以建立一个变量名为y的时间序列数据。
这样，文件中就建立了变量名分别为x和y的两个时间序列型数据序列。
接下来，首先鼠标左键双击数据序列x，打开如下x数据的输入界面，然后鼠标左键点击Edit+/-选择按钮：数据输入界面被激活，出现如下画面：这表明可以直接输入数据了。
有多种方式输入数据，这里只给出最简单的方式——直接输入。
将鼠标移至NA位置，逐一输入相应年度的x数据，输入完最后一个数据后，再次点击Edit+/-按钮，确认数据输入完毕。
然后，点击关闭键，关闭整个数据输入界面：同样，对y数据序列也输入数据，这样文件中的两个数据序列都已经完成数据输入工作。
5. 一元线性回归。
点击Objects菜单：选择New Object…选项：接下来，选择Equation选项，并点击OK按钮：然后出现如下界面：在闪动的光标后输入指令：“y c x”，注意，每个字母后都是一个空格，该指令的含义是：以y为被解释变量（或应变量），以x为解释变量（或自变量），建立一个一元线性回归模型，其中字母c表示一元线性回归模型的常数项（注意，c字母被Eviews固定作为常数项的表示符号，不能任意作为他用）。
Eviews统计分析软件的基本使用方法
Eviews统计分析软件的基本使用方法一、介绍Eviews是一款专为经济学家和金融学家设计的统计分析软件，它提供了丰富的数据分析和计量经济模型建立功能。
本文将介绍Eviews的基本使用方法，包括数据导入、数据处理、计量经济模型建立和结果分析等方面。
二、数据导入使用Eviews进行统计分析的第一步是将数据导入软件中。
Eviews支持多种数据格式，包括Excel、CSV和SPSS等。
用户可以选择“File”菜单下的“New”选项来创建新的数据文件，然后选择“Import”选项将数据文件导入。
在导入数据时，用户需要指定数据的类型、路径和文件名等信息。
三、数据处理导入数据后，用户可以对数据进行处理和清洗，以准备后续的分析工作。
Eviews提供了多种数据处理功能，包括数据排序、变量选择、缺失值处理和数据转换等。
用户可以通过简单的拖放操作或者使用命令来完成这些处理任务。
四、计量经济模型建立Eviews的核心功能之一是计量经济模型的建立和估计。
用户可以通过Eviews提供的拖放界面来构建模型，也可以使用Eviews的命令语言进行模型编写。
Eviews支持多种计量经济模型，包括线性回归模型、时间序列模型和面板数据模型等。
用户可以根据自己的需求选择适合的模型进行建立。
五、模型估计建立模型后，用户需要对模型进行估计和检验。
Eviews提供了多种估计方法，包括最小二乘法、广义最小二乘法和面板数据估计等。
用户可以选择合适的估计方法，并根据需要进行参数估计和假设检验。
Eviews会根据用户的选择自动进行结果计算，并提供相应的输出。
六、结果分析完成模型估计后，用户需要对结果进行分析和解释。
Eviews提供了丰富的结果分析工具，包括参数估计的显著性检验、残差分析、模型拟合度检验和模型比较等。
用户可以通过简单的图表和统计量来展示和解释模型的结果。
七、时间序列分析除了建立和估计计量经济模型，Eviews还提供了强大的时间序列分析功能。
eviews做logistic回归分析
请问怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的啊,
点击菜单 quick——>estimate equation,弹出估计方程对话框
在大片空白的区域输入方程,就像普通回归一样
点击方法method下拉菜单,选择二值Binary
然后就会多出Binary estimation,有Probit,Logit,Extreme value三个单选按钮
选Logit,最后点击确定,大功告成!
用eviews 做logistic回归的结果分析
结果如下
拜请高手帮我看下各种检验的意思,还有一般要大于或小于多少这个检验才算通过呢?我这个哪里通不过,真的很着急
关键是下边第二栏的这些检验,上边显著性的我明白
EY FA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个变量也考虑剔除掉.
没有什么检验,都是一些统计量,回归标准误残差平方和赤池信息准则施瓦茨信息准则对数似然值似然比只有一个似然比检验LR统计量它对应的概率值是0,说明模型可以接受.LR统计量类似于F统计量,是说明模型整体优度.。
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操作各种模型学习
章、图形基础与回归原始数据UR URIR UR URIR 1978 0.15 2.97 1997 0.31 2.22 1979 0.16 2.32 1998 0.32 2.22 1980 0.17 2.43 1999 0.34 2.35 1981 0.17 2.09 2000 0.40 2.43 1982 0.18 1.68 2001 0.41 2.48 1983 0.18 1.70 2002 0.41 2.77 1984 0.18 1.50 2003 0.42 2.85 1985 0.23 1.67 2004 0.43 2.771986 0.24 1.91 2005 0.43 2.83 1987 0.25 2.06 2006 0.44 2.86 1988 0.27 2.26 2007 0.44 2.871989 0.28 2.20 2008 0.45 2.82 1990 0.29 2.12 2009 0.46 2.851991 0.26 2.54 2010 0.50 2.89 1992 0.29 2.76 2011 0.52 2.84 1993 0.31 3.11 2012 0.54 2.911994 0.28 2.85 2013 0.55 2.91 1995 0.31 3.48 2014 0.55 2.83 1996 0.34 2.33:、分布图：JB 〉3判断为正太分布S 是偏度 K 是峰度5-tSeries: UR Sample 1 37 Observati ons 37Mea n Media n Maximum Minimum Std. Dev. Skew ness Kurtosis0.336145 0.312400 0.547000 0.15087- 0.120626 0.143256 1.887565Jarque-Bera 2.034384 Probability 0.361609UR-r a ESZ一os①三76543210PULION jo SQsuenoURIR4-3-2-0.2 0.3 0.4 0.5三、UR的单因素联表Tabulation of URDate: 09/05/15 Time: 21:25Sample: 1 37In eluded observations: 37Number of categories: 5Value Count Perce nt CumulativeCountCumulativePerce nt[0.1,0.2) 7 18.92 7 18.92[0.2, 0.3) 9 24.32 16 43.24[0.3, 0.4) 6 16.22 22 59.46[0.4, 0.5) 11 29.73 33 89.19[0.5, 0.6) 4 10.81 37 100.00Total 37 100.00 37 100.00四、协方差与相矢丫生Covarianee Analysis: OrdinaryDate: 09/05/15 Time: 21:40Sample: 1 37In eluded observations: 37Covaria neeCorrelati on UR URIRUR 0.0141571.000000URIR 0.033170 0.2048520.6159341.000000Date: 09/05/15 Time: 21:44Sample: 1 37In eluded observati ons: 37Correlations are asymptotically consistent approximationsURrURIR(-i) UR,URIR(+i>OiO i □ i匚匸匚匚匸匚匚lag lead0 0.6159 0.&1591 0.5767 0.65492 0.4997 0.65153 0.4282 0.63844 0.3795 0.57555 0.3621 0.49906 0.3267 0.41597 0.3292 0.29188 0.2983 0.17329 0.2585 0.079510 0.1997 0.012411 0.1420 -0.055612 □ 0809-0.099813 0.0097 -0.153814 -0.0231 ■0.174015 -0.033B-0.179016 -0.0565 *0.140117 -0.0433 -0.123818 -0.0316 -0.053219 -0.0395 -0.093920 -0.1629 -0.1381五、CDF经验分布图URIRUR 1.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.01.0 0.8 0.6 0.4 0.2 0.0七、回归散点图UR邻近拟合散点图：（分布回归的结果）图QQ-URQuantiles of URURIR6I.2■.3I.4I .5.6Qua ntiles of URIR8 42 2o 2626342 23o21—1-3.6"T .3 "T .5$ O八、实际值、拟合值、残差值折线图九、回归模型预测Forecast: URF8Actual: URForecast sample: 1 37In eluded observati ons: 37Root Mea n Squared Error 0.093736Mea n Absolute Error 0.072711Mea n Abs. Perce nt Error 25.93140Theil In equality Coefficie ntO.133790Bias Proportio n 0.000000Varia nee Proportio n 0.237674Covaria nee Proportion 0.762326URF —±2 S.E十、两回归系数的联合检验置信区间是一个椭圆区域!八一、Wald 系数约束条件检验Wald Test: Equati on: Un titledTest StatisticValue df ProbabilityF-statistic Chi-square272.1503 (1.35)0.0000 272.150310.0000Null Hypothesis Summary:Normalized Restriction [= Q)Value Std. Err,-.3-.4.04.28Restrictions are linear in CGE AI 匚 ients.08 .20 .24Chow分割点检验结果Chow Breakpoint Test 1991Null Hypothesis: No breaks at specified breakpointsVarying regressors: All equation variables Equation Sample: 1978 2014F'Statistic11.00551Prob. F(2r33)0.0002Log likelihood ratio18.90797Prob J Chi-Square(2)0.0001Wald Statistic22.01103Prob.Chi-Squa(e(2)0.0000F、LR的P值显著，表示：模型无显著的结构变化十二、Chow稳定性检验(p75)Chow预测结果：Chow Forecast Test: Forecast from 1991 to 2014R-squaredAdjusted R-squared S.E of regressionSum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)0.013853*0.0757970.0510240.02863721.320730.1545230.701762Lie an dependent varS.D dependent var .Akaikeinfo criterionSchwarz criterion Hannan-Ouinn criter.Durbin-Watson stat0.2108270.0491932972421 ・2.885505 ・29902860.127458十三、零均值附近的递归残差曲线图★注：红线为5%的临界值线，在1991年后的CUSUM 曲线变得十分陡哨，说明：回归方程系数并不是稳定的。
计量经济学软件eviews的使用方法 第十五章 定义和诊断检验
第十五章 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。
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（3）在框中输入C(2)+C(3)=1，单击“OK”，得到Wald检验结果。
请将你得到的Wald系数约束条件检验结果贴图在下方。
（4）Wald检验结果的原假设是C(2)+C(3)=1。请根据F-statistic结果判断检验的结果是否应该拒绝原假设。这说明了什么经济学意义？
图（1）a>0图（2）a<0
资料2中的数据描述了在冬季土埋活体钉螺的研究记录。研究中，先将一批活体钉螺埋入土中，以后每隔一个月取出一部分钉螺，检测存货个数，计算存活 率，得到的数据记录在《14-15-1 EViews上机数据2.xls》中《Logistic》中。其中Y表示存活率，t表示土埋月数。
请根据数据完成下列任务。
§
经济学中，Cobb-Douglas生产函数有重要的应用。当生产要素投入达到一定水平时，将会产生生产要素规模报酬不变的现象。本实验首先建立对数式的Cobb-Douglas函数，然后检验资本投入弹性和劳动投入弹性的系数之和是否为1。
美国某年25家主要金属行业观测值，见《14-15-1 EViews上机数据2.xls》中《Cobb-Douglas》，其中的序列Y、序列K、序列L分别表示美国25家主要金属行业的产出、资本投入和劳动力投入。
《计量经济学》上机指导手册二
§
2
柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数模型的Wald约束检验
生产曲线模型（Logistic）Eviews实现
2
通过对用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型的Eviews练习，进行多元回归和非线性回归的练习；同时，对函数线形约束的Wald检验。
答：
将t=10.5带入上式，得到Y=2.37895
2
理论上说，Logistic模型中的k值代表渐进上限，大于所有y值就可以。如果在上述钉螺试验的Logistic模型中，将k值设为130，对估计结果有什么影响？这说明k的取值有什么样的要求？
估计结果会超过最大观察值100
（3）请解释LOG(K)和LOG(L)前面的系数的经济学意义，并观察两者系数之和是否为1。
答：α代表资本产出弹性系数，β代表劳动产出弹性系数。两者系数之和几乎为1，这种柯布道格拉斯函数称为不变报酬型，表明生产效率并不会随着生产规模的扩大而提高，只有提高技术水平，才会提高经济效益。
2
（1）在方程对象窗口工具栏中，点击View功能键，选择coefficient tests子菜单，再选择Wald-Coefficient Restrictions...命令。
Cobb-Douglas生产函数的对数形式为：
请根据数据资料完成下列任务。
2
（1）创建一个新的工作文件，建立工作对象文件，完成准备工作。
（2）在方程定义会话框的Equation specification编辑框中输入“Log(y) c log(K) Log(L)”，单击“OK”，得到方程估计结果。请将输出结果贴图在下方。
其中，@trend(1)表示时间变量t，且从零开始。
将参数估计结果贴图在下方。
LOG(101/Y-1) = -141.295364619 + 0.765276988881*@TREND(1)
（2）根据估计结果，写出方程的生长曲线函数形式。类似：
答：
（3）根据已知模型预测当t=10.5时，钉螺的存活率为多高。
2
（1）创建一个新的工作文件，建立工作对象文件，完成准备工作。
（2）绘制钉螺存活率序列图，贴如在下方，设定上渐进极限值k=101（大于最大观测值100）。
2
（1）在工作文件窗口点击Quick键，选Estimate Equation功能，在随后打开的对话窗口填写估计命令：
log(101/y-1) c@trend(1)或者log(101/y-1) c t
2
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：
2
（1）美国某年25家主要金属行业观测值，见《14-15-1 EViews上机数据2.xls》பைடு நூலகம்《Cobb-Douglas》。
（2）钉螺存活率实验数据，见《14-15-1 EViews上机数据2.xls》中《Logistic》。
答：F小于默认临界值0.05，不能拒绝原假设，认为在显著性水平下，Y对自变量没有显著的线性关系，回归方程不显著。
§
生长曲线模型，又称为Logistic模型，是美国人口统计学家玻尔和利德在1923年提出的，用来描述生命有机体生长发育的过程。模型通常表述为：
其中k和0分别表示有机体生长的上限和下限。在a>0和a<0时，分别由类似于下图（1）和图（2）的图形。