非线性回归的迭代估计方法的eviews上机步骤150406

我国国有独立核算工业企业统计资料

年份 时间t

工业总产值 Y（亿元） 职工人数

L（万人）

固定资产

K（亿元） 1978 1 3289.18 3139 2225.70 1979 2 3581.26 3208 2376.34 1980 3 3782.17 3334 2522.81 1981 4 3877.86 3488 2700.90 1982 5 4151.25 3582 2902.19 1983 6 4541.05 3632 3141.76 1984 7 4946.11 3669 3350.95 1985 8 5586.14 3815 3835.79 1986 9 5931.36 3955 4302.25 1987 10 6601.60 4086 4786.05 1988 11 7434.06 4229 5251.90 1989 12 7721.01 4273 5808.71 1990 13 7949.55 4364 6365.79 1991 14 8634.80 4472 7071.35 1992 15 9705.52 4521 7757.25 1993 16 10261.65 4498 8628.77 1994 17 10928.66 4545

9374.34

资料来源：根据《中国统计年鉴－1995》和《中国工业经济年鉴-1995》计算整理

建立非线性回归模型C-D 生产函数。

C-D 生产函数为：ε

β

α

e K AL Y =，对于此类非线性函数，可以采用以下两种方式建立模型。 方式1：转化成线性模型进行估计； 在模型两端同时取对数，得：

εβα+++=K L A y ln ln ln ln

在EViews 软件的命令窗口中依次键入以下命令：

GENR LNY=log（Y） GENR LNL=log（L） GENR LNK=log（K） LS LNY C LNL LNK 则估计结果如图3-3所示。

图3-3 线性变换后的C-D 生产函数估计结果

即可得到C-D 生产函数的估计式为：

K L y

ln 6737.0ln 6045.09513.1?ln ++?= （模型3） t ＝ (-1.172) (2.217) (9.310)

9958.02=R 9951.02=R 407.1641=F 即：6737.06045

.01424.0?K L y

=

从模型3中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，而且拟合优度较模型2还略有提高，解释变量都通过了显著性检验。

方式2：迭代估计非线性模型，迭代过程中可以作如下控制： ⑴在工作文件窗口中双击序列C，输入参数的初始值； ⑵在方程描述框中点击Options，输入精度控制值。 控制过程：

①参数初值：0，0，0；迭代精度：10－3

； 则生产函数的估计结果如图3-4所示。

图3-4 生产函数估计结果

此时，函数表达式为：

0317.101161.197.4721?K L y

?= （模型4）

t ＝(0.313)(－2.023)(8.647) 9840.02=R 9817.02=R

可以看出，模型4中劳动力弹性α＝-1.01161，资金的产出弹性β＝1.0317，很显然模型的经济意义不合理，因此，该模型不能用来描述经济变量间的关系。而且模型的拟合优度也有所下降，解释变量L 的显著性检验也未通过，所以应舍弃该模型。

②参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5

；

图3-5 生产函数估计结果

从图3-5看出，将收敛的误差精度改为10－5

后，迭代100次后仍报告不收敛，说明在使用迭代估计法时参数的初始值与误差精度或迭代次数设置不当，会直接影响模型的估计结果。

③参数初值：0，0，0；迭代精度：10－5

，迭代次数1000；

图3-6 生产函数估计结果

此时，迭代953次后收敛，函数表达式为：

6649.06110.01450.0?K L y

= （模型5） t ＝(0.581)(2.267)(10.486) 9957.02=R 9950.02=R

从模型5中看出，资本与劳动的产出弹性都是在0到1之间，模型的经济意义合理，

9957.02=R ，具有很高的拟合优度，解释变量都通过了显著性检验。将模型5与通过方式1所估

计的模型3比较，可见两者是相当接近的。

④参数初值：1，1，1；迭代精度：10－5

，迭代次数100；

图3-7 生产函数估计结果

此时，迭代14次后收敛，估计结果与模型5相同。

比较方式2的不同控制过程可见，迭代估计过程的收敛性及收敛速度与参数初始值的选取密切相关。若选取的初始值与参数真值比较接近，则收敛速度快；反之，则收敛速度慢甚至发散。因此，估计模型时最好依据参数的经济意义和有关先验信息，设定好参数的初始值。

eviews多元线性回归案例分析

中国税收增长的分析 一、研究的目的要求 改革开放以来，随着经济体制的改革深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生了很大的变化，中央和地方的税收收入1978年为519.28亿元到2002年已增长到17636.45亿元25年间增长了33倍。为了研究中国税收收入增长的主要原因，分析中央和地方税收收入的增长规律，预测中国税收未来的增长趋势，需要建立计量经济学模型。 影响中国税收收入增长的因素很多，但据分析主要的因素可能有：（1）从宏观经济看，经济整体增长是税收增长的基本源泉。（2）公共财政的需求，税收收入是财政的主体，社会经济的发展和社会保障的完善等都对公共财政提出要求，因此对预算指出所表现的公共财政的需求对当年的税收收入可能有一定的影响。（3）物价水平。我国的税制结构以流转税为主，以现行价格计算的DGP等指标和和经营者收入水平都与物价水平有关。（4）税收政策因素。我国自1978年以来经历了两次大的税制改革，一次是1984—1985年的国有企业利改税，另一次是1994年的全国范围内的新税制改革。税制改革对税收会产生影响，特别是1985年税收陡增215.42%。但是第二次税制改革对税收的增长速度的影响不是非常大。因此可以从以上几个方面，分析各种因素对中国税收增长的具体影响。 二、模型设定 为了反映中国税收增长的全貌，选择包括中央和地方税收的‘国家财政收入’中的“各项税收”（简称“税收收入”）作为被解释变量，以放映国家税收的增长；选择“国内生产总值（GDP）”作为经济整体增长水平的代表；选择中央和地方“财政支出”作为公共财政需求的代表；选择“商品零售物价指数”作为物价水平的代表。由于税制改革难以量化，而且1985年以后财税体制改革对税收增长影响不是很大，可暂不考虑。所以解释变量设定为可观测“国内生产总值（GDP）”、“财政支出”、“商品零售物价指数” 从《中国统计年鉴》收集到以下数据 财政收入（亿元） Y 国内生产总值(亿 元） X2 财政支出（亿 元） X3 商品零售价格指 数（%) X4 1978519.283624.11122.09100.7 1979537.824038.21281.79102 1980571.74517.81228.83106

利用Eviews软件进行最小二乘法回归实例

例题中国居民人均消费支出与人均GDP（1978-2000），数据（例题1-2），预测，2001年人均GDP为4033.1元，求点预测、区间预测。（李子奈，p50）解答： 一、打开Eviews软件，点击主界面File按钮，从下拉菜单中选择Workfile。 在弹出的对话框中，先在工作文件结构类型栏（Workfile structure type）选择固定频率标注日期（Dated – regular frequency），然后在日期标注说明栏中（Date specification）将频率（Frequency）选为年度（Annual），再依次填入起止日期，如果希望给文件命名（可选项），可以在命名栏（Names - optional）的WF项填入自己选择的名称，然后点击确定。 此时建立好的工作文件如下图所示：

在主界面点击快捷方式（Quick）按钮，从下拉菜单中选空白数据组（Empty Group）选项。 此时空白数据组出现，可以在其中通过键盘输入数据或者将数据粘贴过来。 在Excel文件（例题1-2）中选定要粘贴的数据，然后在主界面中点击编辑（Edit）按钮，从下拉菜单中选择粘贴（Paste），数据将被导入Eviews软件。

将右侧的滚动条拖至最上方，可以在最上方的单元格中给变量命名。 二、估计参数 在主界面中点击快捷方式（Quick）按钮，从下拉菜单中选择估计方程（Estimate Equation） 在弹出的对话框中设定回归方程的形式。

在方程表示式栏中（Equation specification ），按照被解释变量（Consp ）、常数项（c ）、解释变量（Gdpp ）的顺序填入变量名，在估计设置（Estimation settings ）栏中选择估计方法（Method ）为最小二乘法（LS – Least Squares ），样本（Sample ）栏中选择全部样本（本例中即为1978－2000），然后点击确定，即可得到回归结果。 以上得到的回归结果可以表示为： 201.1190.3862(13.51)(53.47)Consp GDPP =+? 如果你试图关闭回归方程页面（或Eviews 主程序），这时将会弹出一个对话框，询问是否删除未命名的回归方程，如下图所示

Eviews处理多元回归分析操作步骤

Eviews处理多元回归分析操作步骤操作步骤 1. 建立工作文件 (1) 建立数据的exel电子表格 (2)将电子表格数据导入eviews File-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2. 计算变量间的相关系数 在窗口中输入命令:cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。

3.时间序列的平稳性检验 (1)观察coilfuture序列趋势图 在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。图形表明序列随时间变化存在上升趋势。 (2)对原序列进行ADF平稳性检验 quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。 (3)时间序列数据的一阶差分的ADF检验

quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。 得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值

Eviews使用教程总结

计量经济学软件包Eviews 使用说明 一、启动软件包 假定用户有Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对EViews 的应用有一些感性认识，达到速成的目的。 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/Econometric Views/ Eviews ，进入EViews 窗口。 ２、EViews 窗口介绍 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Word, Excel 中的相应功能相似）。 命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过键盘输入EViews （TSP 风格）命令。如果熟悉MacroTSP （DOS ）版的命令可以直接在此键入，如同DOS 版一样地使用EViews 。按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。 命令窗口 信息栏 路径 主显示窗口 （图一）

主显示窗口：命令窗口之下是Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均在此范围之内，不能移出主窗口之外。 状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例如有无工作文件等。 Eviews有四种工作方式：（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。用户可以选择自己喜欢的方式进行操作。 二、创建工作文件 工作文件是用户与EViews对话期间保存在RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与Eviews对话。工作文件好比你工作时的桌面一样，放置了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允许将工作文件保存到磁盘上。如果不对工作文件进行保存，工作文件中的任何东西，关闭机器时将被丢失。 进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有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：点击File/New/Workfile。选择数据类型和起止日期，并在出现的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）；确定起止日期或最大处理个数（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，非时间序列提供最大观察个数，以后还可以对这些设置进行更改）。 下面我们通过研究我国城镇居民消费与可支配收入的关系来学习Eviews的应用。数据如下： 表一 下面的图片说明了具体操作过程。 1、打开新建对象类型对话框，选择工作文件Workfile，见图二。

超详细的eviews操作手册

EViews 操作手册 目录 第一章序论 第二章EViews 简介 第三章EViews 基础 第四章基本数据处理 第五章数据操作 第六章EViews 数据库 第七章序列 第八章组 第九章应用于序列和组的统计图 第十章图、表和文本对象 第十一章基本回归模型 第十二章其他回归方法 第十三章时间序列回归 第十四章方程预测 第十五章定义和诊断检验 第十六章ARCH和GARCH估计 第十七章离散和受限因变量模型 第十八章对数极大似然估计 第十九章系统估计 第二十章向量自回归和误差修正模型

第一章绪论 EViews 为我们提供了基于WINDOWS平台的复杂的数据分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速从数据中得到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。EViews在系统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。操作手册共分五部分： 第一部分：EViews 基础 介绍EViews 的基本用法。另外对基本的Windows 操作系统进行讨论，解释如何使用EViews来管理数据。 第二部分：基本的数据分析 描述使用EViews 来完成数据的基本分析及利用EViews 画图和造表来描述数据。 第三部分：基本的单方程分析 讨论标准回归分析：普通最小二乘法、加权最小二乘法、二阶最小二乘法、非线性最小二乘法、时间序列分析、方程检验及预测。 第四部分：扩展的单方程分析 介绍自回归条件异方差（ARCH）模型、离散和受限因变量模型、和对数极大似然估计。第五部分：多方程分析 描述利用方程组来估计和预测、向量自回归、误差修正模型、状态空间模型、截面数据/ 时间序列数据、及模型求解。 第二章EViews 简介 §2.1 什么是EViews EViews 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。1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EV iews 并投入使用。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得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结果。此外，还可以利用EViews 的强大的命令功能和它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程序，并存储，则可以通过直接运行程序来完成你的工作。§2.2 启动和运行EViews EViews 4提供了一张光盘。插入光驱既可直接安装，并直接在桌面上建立图标。但是在第一次使用前，EViews 4要求你在网上注册。在WINDOWS下，有下列几种启动EViews 的办法：单击任务栏中的开始按钮，然后选择程序中的EViews 4进入EViews 程序组，再选择EViews 4程序符号；双击桌面上的EV iews 图标；双击EViews的workfile 或database 文件名称。 §2.3 EViews 窗口 EViews 窗口由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状态线、工作区。 标题栏：它位于主窗口的最上方。你可以单击EViews 窗口的任何位置使EViews 窗口处于活动状态。 主菜单：点击主菜单会出现一个下拉菜单，在下拉菜单中可以单击选择显现项。 命令窗口：菜单栏下面是命令窗口。把EViews 命令输入该窗口，按回车键即执行该命令。 状态线：窗口的最底端是状态线，它被分成几个部分。左边部分有时提供EViews 发送的状态信息；往右接下来的部分是EViews寻找数据和程序的预设目录；最后两部分显示预设数

Eviews5.0上机步骤

Eviews5.0基本操作 一、启动软件包 （ 双击“Eviews ”，进入Eviews 主页） 二、建立工作文件 点击file →new →workfile,在弹出的对话框中有三个选项区： （1）workfile structure type(工作文件结构类型) （2）data specification(日期设定) （3）name (名) workfile structure type 选项区中有3种：unstructured/undataed(非结构/非日期)、data-regular frequency(日期-规则频率)、balanced panel(平衡面板)，其中默认状态是data-regular frequency 。 在默认状态data-regular frequency 下，右上角选项区data specification 中有年度的、半年度的、季度的等8中选择。 注意：输入季度、月度、周度数据时，在年度后要相应家Q 、M 、W 和数字。比如数据范围是1990年1月到2007年12月，应输入1990M1和2007M12。 如果选择unstructured/undataed ，则右上角会变成data range 选择区，其中输入样本容量。 如果选择balanced panel ，右上角变成panel specification 选择框，其中有4个选择框，分别要求输入频率、开始期、终止期、个体个数（面板数据中所包含的个体个数）。 相应设定完成之后点击OK 键。 出现“Workfile 对话框（子窗口）”中已有两个变量： c-----常数项 resid----模型将产生的残差项 三、输入（编辑）数据： 法1：在命令框键入：“data y x ”（ 一元）或“data y 1x 2x …”（多元）/回车；出现数据编辑框，按顺序键入数据/存盘（或最小化）。 法2：用鼠标单击“Quick ”，在出现的下拉菜单中单击“EMPTY GROUP ， 输入数据，默认的变量名是SER01、SER02等等。输入完毕，关闭GROUP 窗口，回到Workfile 窗口，对变量点击右键选rename 可以对变量名重命名如y 、x ；双击变量名可以浏览相应数据。 注：存盘时，点“File/save ”，删除原文件名，输入文件名/ok 。 注：读取文件 点“File/open ”，选文件名/ok 。 注：如数据资料已经作为Eviews 的永久工作文件存盘，则二、三步省去，用File/open 命令打开文件即可。 四、作图 单击“Quick/Graph/line graph ”输入y x →ok 五、计算描述统计量 1、点击“Quick/Group statistics/Descriptive statistics/Common Sample ； 2、键入y x （或y 1x 2x ）/ok 。 第一章 简单线性回归模型；第二章 多元线性回归模型 一、回归分析（用OLS 估计未知参数） 法1：点击“Quick/Estimate Equation ”；2、在出现的估计对话框中，键入y c x/ok 法2、在命令框键入ls y c x 或ls y c 1x 2x /回车。

用eviews进行一元线性回归分析实施报告

天津外国语大学国际商学院本科生课程论文（设计） 题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名： 学号： 专业： 年级： 班级： 任课教师： 2014 年 4 月

内容摘要 随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国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进行分析。利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。 关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析

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

使用eviews做线性回归分析

使用eviews做线性回归分析 关键字: linear regression 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。t分布的自由度为 n-p-1,n为样本数，p为系数位置

上机实验10：Eviews作图操作

上机实验10：Eviews7中的图形操作area area graph. band area band graph. bar bar graph. boxplot boxplot graph. distplot distribution graph. dot dot plot graph. errbar error bar graph. hilo high-low(-open-close) graph. line line-symbol graph. pie pie chart. qqplot quantile-quantile graph . scat scatterplot. scatmat matrix of scatterplots. scatpair scatterplot pairs graph. seasplot seasonal line graph. spike spike graph. xyarea XY area graph. xybar XY bar graph. xyline XY line graph. xypair XY pairs graph. 一、图形的分类 1.线条图，如errbar、hile、line、spike

2.填充图，如area、bar、pie 3.XY图，如xy、xyline、xypair、scat 4.统计图，如boxplot、cdfplot、hist、distplot kernel、qqplot 5.其他对象的特有图形，如方程对象的置信椭圆cellipse 图形能方便地实现数据和计量分析结果的可视化。图形对象包含对象的图形视图和图形对象。可以把图象视图定格成图形对象再进行修改。 二、创建图形对象 打开Eviews7，打开demo.wf1文件。 图形可以用graph命令创建，也可以从其他对象的图形视图定格而来。 如graph gf.line gdp （或graph gf gdp，默认为线条图） 用freeze命令把其他对象的图形视图定格成图形对象。 如freeze(gf) gdp.line merge命令是合并已有的图形对象 freeze(g1) gdp.line show g1 graph g2.bar m1 show g2 graph g3.merge gf gg show g3 多个子图，用align命令设置排列方式，例如 Graph gfan.line(m) log(gdp) log(m1) rs Gfan.align(2,1.5,1)

EVIEWS 操作流程1

EVIEWS 操作流程 实证目的：以美国1929～2009年的GDP数据为例，探讨时间序列GDP的数据动态规律 操作流程如下： （1）建立工作文档:file——new——workfile （2）输入数据区间，如图： （3）确定数据类型：object——new object，确定数据类型和变量名称，如图：

（4）录入数据：点开序列rgdp，点击“Edit+/-”即可录入或者复制数据 （5）由于一次差分后才是平稳时间序列，所以数据为一阶单整。原始数据非平稳，不能直接做动态分析，要生成一次差分后的新序列，才能做动态分析：命令窗口输入“”，然后回车键。如图new series rgdp1=d(rgdp)

（6）点开新序列rgdp1，做相关图分析，以判断动态序列的ar阶数和ma阶数，操作如下：view——correlogram。 结果如下： 由该自相关图和偏相关图可判断动态模型为ARMA(1,2). (7)构建模型：quick——equation estimation。在模型窗口输入：rgdp1 c ar(1) ma(1) ma(2).结果如图：

由结果图可确定模型为：rgdp1=161.60+Ut Ut=0.8379Ut-1-0.267ma(1)-0.299ma(2)+e rgdp1=161.6+0.8379*[rgdp1(-1)-161.6]-0.267ma(1)-0.299ma(2) （10）模型诊断：在模型估计结果的基础上：view——residual diagnostics——。结果如图：Correlogram-Q-statistics

Eviews处理多元回归分析操作步骤

操作步骤 1.建立工作文件 (1)建立数据的exel电子表格 （2）将电子表格数据导入eviews File-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数 在窗口中输入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。 3.时间序列的平稳性检验 （1）观察coilfuture序列趋势图 在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

（2）对原序列进行ADF平稳性检验 quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。 （3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验 quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。

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)

Eviews操作教程完整

Eviews操作教程-完整版

————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2

1.EVIEWS基础 (5) 1.1.E VIEWS简介 (5) 1.2.E VIEWS的启动、主界面和退出 (5) 1.3.E VIEWS的操作方式 (8) 1.4.E VIEWS应用入门 (8) 1.5.E VIEWS常用的数据操作 (17) 2.一元线性回归模型 (26) 2.1.用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (26) 2.2.模型的预测 (32) 2.3.结构稳定性的C HOW检验 (36) 3. 多元线性回归 (41) 3.1.用OLS建立多元线性回归模型 (41) 3.2.函数形式误设的RESET检验 (47) 4. 非线性回归 (50) 4.1.用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (50) 4.2.用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (52) 4.3.用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (55) 4.4.NLS对可线性化的非线性模型的估计 (57) 4.5.NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (60) 4.6.二元选择模型 (64) 5. 异方差 (70) 5.1.异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (70) 5.2.异方差的WHITE检验 (74) 5.3.异方差的处理 (77) 6. 自相关 (81) 6.1.自相关的判别 (81) 6.2.自相关的修正 (85) 7. 多重共线性 (89) 7.1.多重共线性的检验 (89) 7.2.多重共线性的处理 (94) 8. 虚拟变量 (96) 8.1.虚拟自变量的应用 (96) 8.2.虚拟变量的交互作用 (101) 8.3.二值因变量：线性概率模型 (103) 9. 滞后变量模型 (108) 9.1.自回归分布滞后模型的估计 (108) 9.2.多项式分布滞后模型的参数估计 (113)

EVIEWS上机实验指导书

计量经济学上机指导及练习 第一部分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https://www.wendangku.net/doc/1415638175.html, ）开发的运行于Windows 环境下的经济计量分析软件。Eviews 是应用较为广泛的经济计量分析软件——MicroTSP 的Windows 版本，它引入了全新的面向对象概念，通过操作对象实现各种计量分析功能。 Eviews 软件功能很强，能够处理以时间序列为主的多种类型数据，进行包括描述统计、回归分析、传统时间序列分析等基本数据分析以及建立条件异方差、向量自回归等复杂的计量经济模型。 1.2. Eviews 的启动、主界面和退出 1.2.1. Eviews 的启动 单击Windows 的【开始】按钮，选择【程序】选项中的【Eviews 5】，单击其中的【Eviews5】；或者在相应目录下用鼠标双击 启动Eviews 5程序，进入主窗口。如图1.1所示： 图1.1Eviews 窗口 1.2.2. Eviews 的主界面 1.2.2.1. 标题栏 Eviews 窗口的顶部是标题栏，标题栏左边是控制框；右边是控制按钮，有【最小化】、 【最大化菜单栏 命令窗口 工作区 状态栏

（或还原）】、【关闭】三个按钮。 1.2.2.2. 菜单栏 标题栏下面是菜单栏。菜单栏中排列着按照功能划分的9个主菜单选项，用鼠标单击任意选项会出现不同的下拉菜单，显示该部分的具体功能。9个主菜单选项提供的主要功能如下： 【File】有关文件（工作文件、数据库、Eviews程序等）的常规操作，如文件的建立（New）、打开（Open）、保存（Save/Save As）、关闭（Close）、导入（Import）、导出（Export）、打印（Print）、运行程序（Run）等；选择下拉菜单中的Exit将退出Eviews软件。 【Edit】通常情况下只提供复制功能（下拉菜单中只有Cut、Copy项被激活），应与粘贴（Paste）配合使用；对某些特定窗口，如查看模型估计结果的表达式时，可对窗口中的内容进行剪切（Cut）、删除（Delete）、查找（Find）、替换（Replace）等操作，选择Undo表示撤销上步操作。 【Objects】提供关于对象的基本操作。包括建立新对象（New Objects）、从数据库获取/更新对象（Fetch/Update from DB）、重命名（Rename）、删除（Delete）。 【View】和【Procs】二者的下拉菜单项目随当前窗口不同而改变，功能也随之变化，主要涉及变量的多种查看方式和运算过程。我们将在以后的实验中针对具体问题进行具体介绍。 【Quick】下拉菜单主要提供一些简单常规用法的快速进入方式。如改变样本范围（Sample）、生成新序列（Generate Series）、显示对象（Show）、作图（Graph）、生成新组（Empty Group）以及序列和组的描述统计量、新建方程和V AR。 【Options】系统参数设定选项。与一般应用软件相同，Eviews运行过程中的各种状态，如窗口的显示模式、字体、图像、电子表格等都有默认的格式，用户可以根据需要选择Options下拉菜单中的项目对一些默认格式进行修改。 【Windows】提供多种在打开窗口种进行切换的方式，以及关闭所有对象（Close All Objects）或关闭所有窗口（Close All）。 【Help】Eviews的帮助选项。选择Eviews Help Topics按照索引或目录方式在所有帮助信息种查找所需项目。下拉菜单还提供分类查询方式，包括对象（Object）、命令（Command）、函数（Function）、矩阵与字符串（Matrix&String）、程序（Programming）等五个方面。 1.2.2.3. 命令窗口 菜单栏下面是命令窗口（Command Windows），窗口内闪烁的“︱”是光标。用户可在光标位置用键盘输入各种Eviews命名，并按回车键执行该命令。 1.2.2.4. 工作区窗口 命令窗口下面是Eviews的工作区窗口。操作过程中打开的各子窗口将在工作区内显示。

联立方程计量经济学模型——Eviews操作具体过程

联立方程模型_Eviews 案例操作 1.下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型，已经判断消费方程式恰好识别的，投资方程是过度识别的。对模型进行估计。样本观测值见表6.1 01211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ?=+++?? =++??=++? 表6.1 中国宏观经济数据 单位：亿元年份Y I C G 年份Y I C G 1978360613781759469199121280751710316344719794074147420055951992258649636124603768198045511590231764419933450114998156823821198149011581260471619944669119261208106620198254891760286886119955851123877269457689198360762005318388819966833026867321529311198471642469367510201997748942845834855115811985879233864589817199879003295463692112536198610133384651751112199982673307023933412637198711784432259611501200089341325004289613945198814704549576331576200198593 37461 45898152341989164666095852418472001 10751442355 48535 16624 1990 18320 6444 9113 2763 （1）用狭义的工具变量法估计消费方程 选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量，过程如下：

Panel Data模型EViews操作过程(2013)

Panel Data模型的EViews操作过程 两种模式： Ⅰ. 关于Panel工作文件； Ⅱ. 关于Pool对象。 数据的预处理 1.在EXCEL文件中，将每个变量各年的原始数据按照年份顺序排成一列，称之为堆积数据（见表“汇总0”）。 2．输入截面单元的标识（表示地区的符号，前面加_；如：_HB、_NMG等）。 3．将数据表按照时间分类（即排序，见表“汇总”）。 Ⅰ. 关于Panel工作文件的操作过程 案例1：我国农村居民消费函数（2000-2010年，27个省市数据，工作文件：NXF） 一、输入数据 1、创建Panel工作文件 选择File / New / Workfile，在出现的创建工作文件对话框中： （1）在文件结构类型中，选择“平衡面板（Balanced Panel）”； （2）输入起始、终止期，截面单元个数。

2．更改截面标识（可以省略） 序列crossid 中是以数字1、2、…标记截面标识，为了便于区分，可以重新定义一个字符串序列。 （1）点击object / New object ，选择series Alpha 并输入序列名（设为dq ）； （2）双击dq 序列，在打开的序列窗口中粘贴截面标识的字符串序列； （3）双击工作文件窗口中的Range ，在弹出的对话框中，将截面标识的的ID 序列改成新的标识序列： dq 3．输入数据 键入命令：DATA Y X ，然后用复制+粘贴方式从Excel 文件中将各个变量的堆积数据（注意：数据事先要按照截面单元堆积，本例中是按照“地区”）复制到工作文件之中；此时工作文件中各个变量都是堆积数据。 工作文件中将生成分别表示截面标识和时期标识的两个序列： Crossid — 截面标识 dateid — 时期标识

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: Y Method: Least Squares Date: 12/07/11 Time: 21:00 Sample: 1 20 Included observations: 20

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.755368 0.023274 32.45486 0.0000 C 271.1197 159.3800 1.701090 0.1061 R-squared 0.983198 Mean dependent var 5199.515 Adjusted R-squared 0.982265 S.D. dependent var 1625.275 S.E. of regression 216.4435 Akaike info criterion 13.68718 Sum squared resid 843260.4 Schwarz criterion 13.78675 Log likelihood -134.8718 Hannan-Quinn criter. 13.70661 F-statistic 1053.318 Durbin-Watson stat 1.302512 Prob(F-statistic) 0.000000 图2-2 OLS估计结果为 ^ Y=271.12+0.76X (1.70) (32.45) R2=0.9832 D.W. =1.3025 F=1053.318 3.模型检验 从回归估计的结果看，模型拟合较好。可绝系数R2=0.983198，表明城镇居民每个家庭平均全年消费性支出变化的98.3198%可由可支配收的变化来解释。从斜率项β1的t检验看，大于5%显著性水平下自由度为n-2=18的临界值t0.025(18)=2.101，且该斜率值满足0<0.755368<1，符合经济理论中边际消费倾向在0与之间的绝对收入假说，表明中国城镇居民平均全年可支配收入每增加1元，消费性支出增加0.755368元。 4.预测 假设我们需要关注2012年平均年可支配收入在20000元这一水平下的中国城镇居民平均年消费支出问题。由上述回归方程可得该类家庭人均消费支出的预测值： ^ Y0=271.1197+0.755368×20000=15378.4797 下面给出该类居民平均年消费支出95%置信度的预测区间。

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。t分布的自由度为n-p-1,n为样本数，p为系数位置 3）DW检验：检验残差序列的自相关性，检验基本假设2（随机误差相互独立） 残差：模型计算值与资料实测值之差为残差 0<=dw<=dl 残差序列正相关，du