计量经济软件eviews使用指导及示例演示(收藏精品)

第一部分 Eviews简介

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。

1、Eviews是什么

Eviews是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。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的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。

Eviews是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。目前最新的版本是Eviews4.0。我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。

Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。

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。此外，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。

2、运行Eviews

在Windows 2000中运行Eviews的方法有：

（1）单击任务栏上的“开始”→“程序”→“Eviews”程序组→“Eviews”图标。

（2）使用Windows浏览器或从桌面上“我的电脑”定位Eviews目录，双击“Eviews”程序图标。

（3）双击Eviews的工作文件和数据文件。

3、Eviews的窗口

Eviews的窗口分为几个部分：标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作区（如图1-1所示）。

图1-1 Eviews窗口

（1）标题栏

标题栏位于主窗口的顶部，标记有Eviews字样。当Eviews窗口处于激活时，标题栏颜色加深，否则变暗。单击Eviews窗口的任意区域将使它处于激活状态。标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭。标题栏左边是控制框，控制框也有上述三个按钮的功能且双击它关闭该窗口。

（2）主菜单

主菜单位于标题栏之下。将指针移至主菜单上的某个项目并用鼠标左键单击，打开一个下拉式菜单，通过单击下拉菜单中的项目，就可以对它们进行访问。菜单中黑色的是可执行的，灰色的是不可执行的无效项目。

主菜单栏上共有7个选项：“File”, “Edit”, “Objects”, “View”,“Procs”,“Quick”,“Options”,“Windows”,“Help”。

（3）命令窗口

主菜单下的区域称作命令窗口。在命令窗口输入命令，按“ENTER”后命令立即执行。命令窗口中的竖条称为插入点（或提示符），它指示键盘输入字符的位置。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Micro TSP(DOS)版的命令，可以直接在此输入，如同DOS版一样使用Eviews。按F1键（或移动箭头），输入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。

将插入点移至从前已经执行过的命令行，编辑已经存在的命令，按ENTER，立即执行原命令的编辑版本。

命令窗口支持cut-and-paste功能，命令窗口、其他Eviews文本窗口和其他Windows 程序窗口间可方便地进行文本的移动。命令窗口的内容可以直接保存到文本文件中备用，为此必须保持命令窗口处于激活状态，并从主菜单上选择“File”→“Save as”。

若输入的命令超过了命令窗口显示的大小，窗口中就自动出现滚动条，通过上下或左右

调节，可浏览已执行命令的各个部分。将指针移至命令窗口下部，按着鼠标左键向下向上拖动，来调整默认命令窗口的大小。

（4）状态栏

窗口最底部是状态行。状态行分为4栏。左栏有时给出Eviews送出的状态信息，单击状态行左端的边框可以清楚这些信息。第二栏是Eviews默认的读取数据和程序的路径。最后两栏分别显示默认的数据库和默认的工作文件。

（5）工作区（或主显示窗口）

命令窗口下是Eviews的工作区或主显示窗口，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。Eviews在此显示它建立的各种对象的窗口。工作区中的这些窗口类似于用户在办公桌上使用的各种纸张。出现在最上面的窗口正处于焦点，即处于激活状态。状态栏颜色加深的窗口是激活窗口。单击部分处于下面窗口的标题栏或任何可见部分，都可以使该窗口移至顶部。也可以按压F6或CTRL-TAB，循环地激活各个窗口。

此外，单击窗口中菜单项目，选择关注的文件名，可直接选择某个窗口。还可以移动窗口、改变窗口的大小等。

4、Eviews的主要功能

（1）输入、扩大和修改时间序列数据。

（2）依据已有序列按照任意复杂的公式生成新的序列。

（3）在屏幕上和用打字机输出序列的趋势图、散点图、柱形图和饼图。

（4）执行普通最小二乘法（多元回归），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。

（5）执行非线性最小二乘法。

（6）对二择一决策模型进行Probit和Logit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）计算描述统计量：相关系数、斜方差、自相关系数、互相关函数和直方图

（10）残差自回归和移动平均过程。

（11）多项式分布滞后。

（12）基于回归方程的预测。

（13）求解（模拟）模型。

（14）管理时间序列数据库。

（15）与外部软件（如Excel和Lotus软件）进行数据交换。

5、保存文件

主菜单：File→Save

次菜单：Freeze→Proc→save *** to disk （保存当前视图的表格与图形）

注：图形、图象文件保存为 .emf 格式, 表格文件保存为 .csv格式。txt文件可点右键，复制，再粘贴到windows写字板保存下来。

关闭Eviews的方法很多：选择主菜单上的“File”→“Close”;按ALT-F4键；单击Eviews窗口右上角的关闭按钮；双击Eviews窗口左上角等。

Eviews关闭总是警告和给予机会将那些还没有保存的工作保存到磁盘文件中。

第二部分单方程计量经济模型Eviews操作案例：

建立我国最终消费支出与国内生产总值（单位：亿元）之间的回归模型，并进行变量和方程整体的显著性检验。当显著性水平为0.05， 2004年国内生产总值为38000亿元时，对2004年我国最终消费支出和平均最终消费支出进行点预测和区间预测。

一、创建工作文件

建立工作文件的方法有以下几种。

1.用Execl 将上例表格分两列记录，并保存。然后点“复制”。

2. 在主菜单上依次单击File→New→Workfile（见图2-1），本例中在Start Data里输入1978，在End data 里输入2003，见图2-3。单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图2-4所示。

图2-1

这时屏幕上出现Workfile Range对话框，如图2-2所示。

图2-2

图2-3

图2-4

二、输入和编辑数据

建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。

1.主菜单：Quick → Empty Group 出现Group工作表（见图2-5；图2-6），

图2-5

2.从Excel中直接将数据复制到空组。

3.然后为每个时间序列取序列名。将表格右边框的推条推到头，出现两个“Obs”。在第

二行的Obs中的第1,2格中分别命名X,Y（见图2-10）。数据输入操作完成。

图2-6

图2-7 修改序列名

图2-8 修改序列名

图2-9 修改序列名

图2-10 数据输入

4. 数据输入完毕，将数据保存入磁盘（见保存文件）。

三、图形分析

在估计计量经济模型之前，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，以便合理的确定模型的数学形式。图形分析中最常用的是趋势图和相关图。

1．在数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Graph--- Line。（见图2-11）

给出了最终消费支出与国内生产总值的趋势图。

功能：

（1）分析经济变量的发展变化趋势；

（2）观察经济变量是否存在异常值。

2. 在数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Graph---Scatter—Simple Scatter

（见图2-13）。给出散点图。

功能：

（1）观察经济变量之间的相关程度；

（2）观察经济变量之间的相关类型，判断是线性相关，还是曲线相关；曲线相关时，大致是哪种类型的曲线。

3. 在数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Graph---Scatter—Scatter with Regression

给出带有回归直线的散点图。

图2-11 数组窗口趋势图

10000

20000

30000

40000

78808284868890929496980002

图2-12 最终消费支出与国内生产总值的趋势图

图2-13 数组窗口相关图

05000

10000

15000

20000

10000

2000030000

40000

X

Y

图2-14 最终消费支出与国内生产总值的相关图

四、OLS 估计参数

图2-15

1.在主菜单上选：Quick-- Estimate Equation项，屏幕出现Equation Specification 估计对话框，在Estimation Settings中选OLS估计，即Least Squares，输入：Y C X （其中C为Eviews固定的截距项系数，要大写，每字空一格）。然后OK，出现方程窗口（见

图2-16），输出结果如表2-1所示。

表2-1 回归结果

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Sample: 1978 2003 Included observations: 26

Variable Coeffic

ient

Std.

Error

t-Statistic Prob.

C 245.352

2

153.9605 1.593605 0.1241

X 0.55151

4

0.009135 60.37623 0.0000

R-squared 0.99345

9

Mean dependent var 8042.748

Adjusted R-squared 0.99318

7

S.D. dependent var 5177.609

S.E. of regression 427.374

2 Akaike info

criterion

15.02700

Sum squared resid 4383569

.

Schwarz criterion 15.12378

Log likelihood -193.35

10

F-statistic 3645.290

Durbin-Watson stat 0.24401

1

Prob(F-statistic) 0.000000

方程窗口的上半部分为参数估计结果如表2-2所示，其中第1列分别为解释变量名（包括常数项），第2列为相应的参数估计值，第3列为参数的标准误差，第4列为t统计值，第5列为t检验的双侧概率值p，即P（| t |> ti）= p。

表2-2 参数估计结果

常数和解释变量

参数估

计值

参数标准

误差

t统计

量

双侧

概率245.3522 153.9605

1.59360

5

0.1241

X

0.551514 0.009135 60.3762

3

0.0000

表2-3 统计检验值

可决系数 0.993459 被解释变量均值 8042.748 调整的可决系数 0.993187 被解释变量标准差 5177.609 回归方程标准差σ? 427.3742 赤池信息准则 15.02700 残差平方和2i e ∑ 4383569. 施瓦兹信息准则 15.12378 似然函数的对数 -193.3510 F 统计量 3645.290 DW 统计量

0.244011

F 统计量的概率

0.000000

2. 单击Equation 窗口中的Resid 按钮，将显示模型的拟合图和残差图。

-1000

-5000500

1000

5000

10000

150002000078

80

82

84

86

88

90

9294

96

98

00

02

图2-17 拟合图和残差图

单击Equation 窗口中的View → Actual, Fitted, Resid → Table 按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果。

图2-18

五、预测

内推预测：

1. 在Equation 框中选：Forecast---Forecast 对话框，Eviews 自动计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值，拟合变量记为YF ，其拟合值与实际值的对比图如图2-19所示。

5000

10000

15000

20000

25000

78808284868890929496980002

图2-19

2. 在Equation 框中选：View --- Representation ，可显示：回归方程。 外推预测：

下面预测2004年我国最终消费支出。

1．首先将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年。即单击工作文件框中Pros

中的Structure/Resize Current Page ，如图2-20所示，并将1978-2003改为1978-2004，如图2-21所示。

图2-20

2．在Group数据框中输入变量X的2004年数据38000.00。（见图2-22）

图2-22

3．点预测。在前面Equation对话框中选Forecast，将时间Sample定义在1978-2004，

如图2-23所示.

图2-23

3. 点主档中yf 文件, 得预测值 2004

?Y =21202.8727955，如图2-24所示。

图2-24

4．区间预测。在Group 数据框中单击View ，选Descriptive Stats 里的Common Sample Eviews ，计算出有关X 和Y 的描述统计结果，如图2-25所示。

计量经济学eviews详解

作业： 2．自己设计一个一元线性回归模型，并查阅2012年统计年鉴，用1985-2011年数据完成下列要求： （1） 作散点图； （2） 拟合样本回归函数； （3） 对所建立的模型进行经济意义检验； （4） 对所建立的模型进行统计检验，并详细解释检验结果； （5） 作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差： % 100?11?-=∑=n i i i i Y Y Y n MAPE （6） 用2011年数据对模型作外推检验； （7） 预测2012年、2013年被解释变量的值，并给出总体均值的95%预测区间。 （注：用Eviews 完成）

解： 由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因 此，我们设定居民消费水平i Y （绝对数（元））与国内生产总值i X （亿元） 的关系为： 011,1,2,...,27 i i Y X i ββμ=++= 数据来源：中国统计年鉴2012 (1) 散点图： 在Eviews 中，通过Quick →Gragh →Scatter Diagram ，得到如下散点图：

(2)拟合样本回归函数：通过Quick estimation equation，在如下窗口中输 入： 得到：

由此可得样本回归函数： ^ =665.6063+0.02534i i Y X ， （7.398） （50.495） 2 R =0.9903 (3) 其中^ 1β=0.02534是回归方程的斜率，它表示1985-2011年期间，GDP 每增加1亿元，居民消费水平平均增加0.02534元；^ 0β=665.6065是回 归方程的截距,她表示不受GDP 影响的居民消费水平的起始值。 ^ 1β，^ 0β的符号大小均符合经济理论及实际情况。 (4) 统计检验。2R =0.9903，说明总离差平方和的99.03%被样本回归直线 所解释，只有0.97%未被解释，因此样本回归对样本点的拟合优度很高。给出显著性水平，α=0.05，查自由度n-2=25的t 分布表，得临界值0.05(25) 2.060t =，^ t β=7.398 > 0.05(25) 2.060t =， ^ 1 t β=50.495 > 0.05(25) 2.060t =， 拒绝回归系数为零的原假设，说明X 变量显著地影响Y 变量。 (5)作历史模拟图，并计算平均绝对百分比误差：

计量经济学论文(eviews分析)计量经济作业.(精选)

我国旅游收入的计量分析 一、经济理论陈述 在研读了大量统计和计量资料的基础上，选择了三个大方面进行研究，既包括旅游人数，人均旅游花费和基本交通建设。其中，在旅游人数这个解释变量的划分上，我们考虑到随着全球经济一体化的发展，越来越多的外国游客来中国旅游消费。中国旅游的国际市场是个有发展潜力的新兴市场，尽管外国游客前来旅游的方式包罗万象而且消费能力也不尽相同，但从国际服务贸易的角度出发，我们在做变量选择时，运用国际营销的知识进行市场细分，划分了国际和国内两个市场。这样，在旅游人数这个解释变量的最终确定上，我们选择了2X国内旅游人数，3X入境旅游人数。这点选择除了理论支持外，在现实旅游业发展中我们也看到很多景区包括成都的近郊也有不少外国游客的身影。所以，我们选取这两个解释变量等待下一步进行模型设计和检验。 另外，对于人均旅游花费，我们在进行市场细分时，没有延续前两个变量的选择模式，有几个原因。首先，外国游客前来旅游的形式和消费方式各异且很难统计。我们在花大力气收集数据后，仍然没有比较权威的统计数据资料。其次，随着国家对农业的不断重视和扶持，我国农业有了长足发展。农村居民纯收入增加，用于旅游的花费也有所上升。而且鉴于农村人口较多，前面的市场细分也不够细化，在这个解释变量的确定上，我们选择农村人均旅游花费，既是从我国基本国情出发，也是对第一步研究分析的补充。所以我们确定了4X城镇居民人均旅游花费和5X农村居民人均旅游花费。 旅游发展除了对消费者市场的划分研究，还应考虑到该产业的基础硬件设施。

在众多可选择对象中我们经分析研究结合大量文献资料决定从交通建设着手。在我国，交通一般分布为公路，铁路，航班，航船等。由于考虑到我国一般大众的旅游交通方式集中在公路和铁路上，为了避免解释变量的过多过繁以及可能带来的多重共线形等问题，我们只选取了前二者。即确定了6X公路长度和7X铁路长度这两个解释变量。其中，考虑到我国旅游业不断发展过程中，高速公路的修建也不断增多，在6X的确定过程中，我们已经将其拟合，尽量保证解释变量的完整和真实。 二、相关数据 三、计量经济模型的建立 Ｙ＝ｃ（１）＋ｃ（２）＊Ｘ２＋ｃ（３）＊Ｘ３＋ｃ（４）＊Ｘ４＋ｃ（５）＊Ｘ５＋ｃ（６）＊Ｘ６＋Ｕ 我们建立了下述的一般模型：

计量经济学Eviews多重共线性实验报告

计量经济学E v i e w s多重共线性实验报告 Company Document number：WUUT-WUUY-WBBGB-BWYTT-1982GT

实验报告课程名称计量经济学 实验项目名称多重共线性 班级与班级代码 专业 任课教师 学号： 姓名： 实验日期： 2014 年 05 月 11日 广东商学院教务处制 姓名实验报告成绩 评语： 指导教师（签名） 年月日 说明：指导教师评分后，实验报告交院（系）办公室保存。 计量经济学实验报告 一、实验目的：掌握多元线性回归模型的估计方法、掌握多重共线性模型的识别和修正。 二、实验要求：应用教材第127页案例做多元线性回归模型，并识别和修正多重共线性。 三、实验原理：普通最小二乘法、简单相关系数检验法、综合判断法、逐步回归法。

四、预备知识：最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、2R值。 五、实验步骤 1、选择数据 理论上认为影响能源消费需求总量的因素主要有经济发展水平、收入水平、产业发展、人民生活水平提高、能源转换技术等因素。为此，收集了中国能源消费标准煤总量、国民总收入、国内生产总值GDP、工业增加值、建筑业增加值、交通运输邮电业增加值、人均生活电力消费、能源加工转换效率等1985——2007年的统计数据。本题旨在通过建立这些经济变量的线性模型来说明影响能源消费需求总量的原因。主要数据如下： 1985~2007年统计数据

资料来源：《中国统计年鉴》，中国统计出版社2000、2008年版。 为分析Y 与X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7之间的关系，做如下折线图： 能源消费Y 在1986到1996年间缓慢增长，在96至98年有短暂的下跌，但是98至02年开始缓慢回升，02年到06年开始快速增长。 国民总收入X1和国内生产总值X2以相同的趋势逐年缓慢增长。 工业增加值X3在1985年-1999年期间一直是缓慢增长，但在2000年出现了急剧下降的现象，2001年又急剧增长，达到下降前的水平，2001年以后开始缓慢增长。建筑业增长值x4、交通运输邮电业增加值x5、人均生活电力消费x6、能源加工转换效率x7数值较低，但都以较平缓的方式增长。 2、设定并估计多元线性回归模型 t t t t t t t u X X X X X Y ++++++=66554433221ββββββ （） 录入数据，得到图。 2.2.1）采用OLS 估计参数 在主界面命令框栏中输入 ls y c x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7回车，即可得到参数的估计结果。 由此可见，该模型的可决系数为，修正的可决系数为，模型拟和很好，F 统计量为，回归方程整体上显着。 可是其中的lnX3、lnX4、lnX6对lnY 影响不显着,不仅如此，lnX2、lnX5的参数为负值，在经济意义上不合理。所以这样的回归结果并不理想。 3、多重共线性模型的识别

计量经济学Eviews操作攻略

计量经济学Ｅvｉews操作攻略 考试重点：绪论——第六章(第七~十章了解即可） 考试形式:开卷 考试题型:１、问答题（资料整理ing） ２、计算题(要体现5大步骤,预测之后要进行异方差与自相关检验） 3、分析题（资料整理iｎg） 说明:由于前三章操作简单，在此不做赘述.从第四章开始结合课后题写下软件操作步骤。本操作攻略就是文字型得,大家瞧不懂得地方尽管问，我可以在线演示。文字数据及操作纯手工打上去得,难免有纰漏，希望大家在复习中发现错误及时联系我，方便我及时改正并给大家纠错，谢谢,么么哒! 题4、1 建立工作文件创建一个范围在1９90—１９9８年得时间序列工作文件.接下来创建变量序列t与Y,并输入数据。 对变量进行代换菜单栏【Ｑuick】——【Genｅratｅｓeｒies】输入“y1=loｇ(y)”,生成一个新变量y1。 建立模型用y1对x进行回归.得出结果如图４、３所示. 将模型方程还原根据现有得方程将原有得方程形式表示出来。 进行预测操作方法同一元与多元。 题5、2

创建工作文件创建一个序号在1-29得工作文件，创建变量，并输入数据。 图示法检验 绘制x－y图:【Ｑuick】—【Graph】-输入“x y”—下拉菜单选择Ｓcattｅr Diａgrａm —点击OK即可。 绘制x－e图：【Quiｃk】-【Graph】-输入“ｘreｓiｄ”-下拉菜单选择Scatter Diａｇｒam—点击OK即可。 G—Q检验 将X得样本观测值按升序排序,Ｙ与原先得Ｘ对应:按住Ｃｔｒl双选x与y,【Ｐｒocs】—【Sort serieｓ】—输入“x”—点击OK即可。 对第一个子样估计模型:主窗口菜单【Quick】—【EstimatｅEｑuatｉｏn】—输入“y c ｘ"—在Samｐｌe输入框输入“１１1”(第二个字样模型此处输入“１929”）-点击OK即可。

计量经济学论文(eviews分析)-房价的计量经济分析

房价的计量经济分析 引言：近改革开放20多年来，从来没有哪一个行业像房地产业这样盛产亿万富翁，各种富豪排行榜上，房地产富豪连年占据半壁江山；“中国十大暴利行业”中，房地产业每年都是“第一名”。是什么造就了这样的状况。房地产的问题，在开发商，政府，购房者三者来看，就是一场完完全全的博弈。而这场博弈的焦点则是房价问题。如果说开发商与政府之间的博弈是围绕“土地”这个关键词，那么整个房地产市场则在价格上开展了新一轮的对峙。先是开发商与购房者在房价涨跌上僵持不下；再有开发商与政府之间的土地成本论；最后则是关于房地产是否归为暴利行业的争执，“价格”成了市场关注的焦点。而对于房价的构成因素，至今仍然是不透明的。公布房价成本成为另政府极为头疼的一件事。房价成本是一个非常复杂的集合体，并且项目间差异性较大，同时还有软资产、品牌等组成部分，特别是现在的商品房，追求品质、功能完善以及个性化成本构成越来越难衡量。 写作目的：通过对一系列影响房价的基本因素的分析，了解对其主要因素和次要因素。并对这些因素进行统计推断和经济意义上的检验。选择拟和效果最好的最为结论。在一定层面上分析房地产如此暴利的因素。当然笔者的能力有限，并不能全面的分析这一问题。仅仅就几个因素进行分析。 写作方法：理论分析及计量分析方法，将会用到Eviews软件进行帮助分析。 关键词：房价成本计量假设检验最小二乘法拟合优度 现在我们以2003年的数据，选取30个省市的数据为例进行分析。在Eviews软件中选择建立截面数据。现在我们以2003年的数据，选取31个省市的数据为例进行分析。令Y=各地区建筑业总产值。（万元）X1=各地区房屋竣工面积。（万平方米）X2=各地区建筑业企业从业人员。（人）X3=各地区建筑业劳动生产率。（元/人）X4=各地区人均住宅面积。（平方米）X5=各地区人均可支配收入。（元） 数据如下： Y X1 X3 X2 X4 X5 12698521 4254.800 569767.0 129961.0 24.77140 13882.62 5208402. 1465.800 238957.0 147063.0 23.09570 10312.91 7799313. 4748.300 989317.0 70048.00 23.16710 7239.060 5401279. 1313.300 591276.0 89151.00 22.99680 7005.030 2576575. 1450.700 265953.0 61074.00 20.05310 7012.900 10170794 3957.100 966790.0 82496.00 20.23510 7240.580 3469281. 1626.800 303837.0 77486.00 20.70590 7005.170 4401878. 2181.300 441518.0 68033.00 20.49200 6678.900 11958034 3609.200 505185.0 153910.0 29.34530 14867.49

计量经济学案例分析汇总

计量经济学案例分析1 一、研究的目的要求 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，而且这也是人民生活水平的具体体现。改革开放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，2002年全国城市居民家庭平均每人每年消费支出为元, 最低的黑龙江省仅为人均元，最高的上海市达人均10464元，上海是黑龙江的倍。为了研究全国居民消费水平及其变动的原因，需要作具体的分析。影响各地区居民消费支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。 二、模型设定 我们研究的对象是各地区居民消费的差异。居民消费可分为城市居民消费和农村居民消费，由于各地区的城市与农村人口比例及经济结构有较大差异，最具有直接对比可比性的是城市居民消费。而且，由于各地区人口和经济总量不同，只能用“城市居民每人每年的平均消费支出”来比较，而这正是可从统计年鉴中获得数据的变量。所以模型的被解释变量Y选定为“城市居民每人每年的平均消费支出”。 因为研究的目的是各地区城市居民消费的差异，并不是城市居民消费在不同时间的变动，所以应选择同一时期各地区城市居民的消费支出来建立模型。因此建立的是2002年截面数据模型。 影响各地区城市居民人均消费支出有明显差异的因素有多种，但从理论和经验分析，最主要的影响因素应是居民收入，其他因素虽然对居民消费也有影响，但有的不易取得数据，如“居民财产”和“购物环境”；有的与居民收入可能高度相关，如“就业状况”、“居民财产”；还有的因素在运用截面数据时在地区间的差异并不大，如“零售物价指数”、“利率”。因此这些其他因素可以不列入模型，即便它们对居民消费有某些影响也可归入随即扰动项中。为了与“城市居民人均消费支出”相对应，选择在统计年鉴中可以获得的“城市居民每人每年可支配收入”作为解释变量X。 从2002年《中国统计年鉴》中得到表的数据: 表 2002年中国各地区城市居民人均年消费支出和可支配收入

计量经济学eviews实验报告

大连海事大学 实验报告 实验名称：计量经济学软件应用 专业班级：财务管理2013-1 姓名：安妮 指导教师：赵冰茹 交通运输管理学院 二○一六年十一月 一、实验目标 学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。二、实验环境 WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。 三、实验模型建立与分析 案例1：

我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。 表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况

（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: CONSUMPTION Method: Least Squares Date: 06/11/16 Time: 19:02 Sample: 1995 2014 Included observations: 20

Variable Coeffici ent Std. Error t-Statisti c Prob.?? C691.0225113.3920 6.0941040.0000 AVGDP0.3527700.00490871.880540.0000 R-squared0.996528????Mean dependent var7351.300 Adjusted R-squared0.996335????S.D. dependent var4828.765 S.E. of regression292.3118????Akaike info criterion14.28816 Sum squared resid1538032.????Schwarz criterion14.38773 Log likelihood -140.881 6 ????Hannan-Quinn criter.14.30760 F-statistic5166.811????Durbin-Watson stat0.403709 Prob(F-statistic)0.000000 由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:

计量经济学Eviews操作攻略

计量经济学Eviews操作攻略 考试重点：绪论——第六章（第七~十章了解即可） 考试形式：开卷 考试题型：1、问答题（资料整理ing） 2、计算题（要体现5大步骤，预测之后要进行异方差和自相关检验） 3、分析题（资料整理ing） 说明：由于前三章操作简单，在此不做赘述。从第四章开始结合课后题写下软件操作步骤。本操作攻略是文字型的，大家看不懂的地方尽管问，我可以在线演示。文字数据及操作纯手工打上去的，难免有纰漏，希望大家在复习中发现错误及时联系我，方便我及时改正并给大家纠错，谢谢，么么哒！ 题4.1 建立工作文件创建一个范围在1990—1998年的时间序列工作文件。接下来创建变量序列t和Y，并输入数据。 对变量进行代换菜单栏【Quick】——【Generate series】输入“y1=log(y)”，生成一个新变量y1。 建立模型用y1对x进行回归。得出结果如图4.3所示。 将模型方程还原根据现有的方程将原有的方程形式表示出来。 进行预测操作方法同一元和多元。

题5.2 创建工作文件创建一个序号在1—29的工作文件，创建变量，并输入数据。 图示法检验 绘制x-y图：【Quick】—【Graph】—输入“x y”—下拉菜单选择Scatter Diagram—点击OK即可。 绘制x-e图：【Quick】—【Graph】—输入“x resid”—下拉菜单选择Scatter Diagram—点击OK即可。 G-Q检验 将X的样本观测值按升序排序，Y与原先的X对应：按住Ctrl双选x和y，【Procs】—【Sort series】—输入“x”—点击OK即可。

对第一个子样估计模型：主窗口菜单【Quick】—【Estimate Equation】—输入“y c x”—在Sample输入框输入“1 11”（第二个字样模型此处输入“19 29”）—点击OK即可。 White检验 在回归报告窗口下，【View】—【Residual Tests】—【White Heteroskedasticity】(no cross terms即是否选择交叉项)。 克服异方差 在进行过White检验的工作窗口中点击【Procs】—【Specify/Estimate】—【Option】，再在Option对话框中在【Weighted LS/TSLS】前打√，在Weight框中填入适当的权重，如图所示。然后点击OK即可。 确定以后，退回到方程对话框中，点击【OK】，得到结果，如图所示。

计量经济学论文(eviews分析)

我国限额以上餐饮企业营业额的 影响因素分析 班级： 姓名： 学号： 指导老师：

我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素分析 摘要：本文收集了1999—2009共11年的相关数据，选取餐饮企业的数量、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数以及公路里程数作为解释变量构建模型，对我国限额以上餐饮企业营业额的影响因素进行分析。并利用Eviews软件对模型进行参数估计和检验，且加以修正，最后根据模型的最终结果进行经济意义分析，然后提出自己的看法。 关键词：餐饮企业营业额、影响因素、计量分析 一、研究背景 近十年来，投资者进入餐饮企业的数量一直持递增趋势。在他们进入一个行业之前，势必要对该行业的营业额、营业利润等进行估计，当这些因素的估计值能够达到他们的预期的时候，他们才会对其进行投资。由于餐饮企业的营业额是影响投资者是否进入餐饮业的一个重要因素，那么对于我国餐饮企业的营业额问题的深入研究就相当的有必要，这有助于投资者作出合理的决策。下面即进行了对我国限额以上餐饮企业营业额的计量模型研究。 二、变量的选取 影响餐饮企业营业额的因素有很多，包括餐饮企业的数量、营业面积、从业人员、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、餐饮企业的平均价格水平及公路里程数（表示交通状况），但综合考虑后，选取了其中的一部分变量（企业数、城镇居民人均年消费性支出、全国城镇人口数、公路里程数）进行研究，并对各个变量对餐饮企业营业额的影响进行预测。 1.企业数

本文认为餐饮企业营业额与餐饮企业的数量有关，并预测两者之间呈正相关2. 城镇居民人均年消费性支出 本文认为餐饮企业营业额与城镇居民人均年消费性支出有关，并预测两者之间呈正相关 3. 全国城镇人口数 本文认为餐饮企业营业额与全国城镇人口数有关，并预测两者之间呈正相关4. 公路里程数 本文认为餐饮企业营业额与公路里程数有关，并预测两者之间呈正相关三、相关数据：其中营业额（单位：亿元），企业数（单位：个），人均年消费性 支出（单位：元），全国城镇人口数（单位：万人），公路里程数（单位：万公里） 年度 营业额 （Y）企业数（x1） 人均年消费性 支出(x2) 全国城镇人口 数（x3） 公路里程 数（x4） 1999351955932664615.9143748135.2 200040524453508499845906140.3 2001489894341325309.0148064169.8 2002624247150216029.8850212176.5 2003747000059356510.9452376181 200411605000100677182.154283187.1 20051260200099227942.8856212334.5

计量经济学eviews应用习题

（单位：亿元） 年份 国民总收 入X 最终消费 年份 国民总收入 最终消费 Y X Y 1978 3645.217 2239.1 1993 35260.02 21899.9 1979 4062.579 2633.7 1994 48108.46 29242.2 1980 4545.624 3007.9 1995 59810.53 36748.2 1981 4889.461 3361.5 1996 70142.49 43919.5 1982 5330.451 3714.8 1997 78060.83 48140.6 1983 5985.552 4126.4 1998 83024.28 51588.2 1984 7243.752 4846.3 1999 88479.15 55636.9 1985 9040.737 5986.3 2000 98000.45 61516 1986 10274.38 6821.8 2001 108068.2 66878.3 1987 12050.62 7804.6 2002 119095.7 71691.2 1988 15036.82 9839.5 2003 135174 77449.5 1989 17000.92 11164.2 2004 159586.7 87032.9 1990 18718.32 12090.5 2005 184088.6 97822.7 1991 21826.2 14091.9 2006 213131.7 110595.3 1992 26937.28 17203.3 2007 251483.2 128444.6 （1）以分析国民总收入对消费的推动作用为目的，建立线性回归方案，并估计其参数。 根据散点图可以建立如下简单线性回归模型： t Y =1β+t X 2β+t u 利用EViews 可得回归结果：

用Eviews分析计量经济学问题

计量经济学案例分析 一、问题背景 高新区自开始设立至今短短十多年的时间，以其惊人的经济发展速度为世人所关注。随着我国经济发展模式的逐步转变，高新区已经成为我国依靠科技进步和技术创新推动经济社会发展、走中国特色自主创新道路的一面旗帜。“十二五”时期，面对新的机遇和挑战，国家高新区应注重提升五种能力，努力成为加快转变经济发展方式的排头兵。为了探索高新经济发展的内在规律性，本文采用截面数据对高新区的投入产出进行分析，力求能够增进对高新区经济发展的了解，对高新区的进一步发展有所帮助。 二、模型设定 本文研究的是高新区投入对产出的影响，所以本模型的被解释变量Y 即为高新区的产出。就目前对高新区数据的统计来看，反映高新区产出的主要有“工业总产值”、“工业增加值”、“技工贸总收入”、“利润”和“上缴税额”几个总量指标。按照生产函数理论，产出利用增加值，所以模型中我们将使用“工业增加值”指标数据来估计各高新区的总产出。 从高新区的投入来看，对产出有重要影响的因素主要包括以下几个方面： 资本K ，劳动力L ，技术投入T ，此外，体制改革，管理模式创新也可以看作是投入的要素，但因其不可量化，因此归入模型的扰动项中。 这样，按照科布道格拉斯形式的生产函数，我们设定函数形式为： u T L AK Y γβα= 两边取自然对数得：u T L K A Y ln ln ln ln ln ln ++++=γβα 其中，资本数据K 我们利用的是当年的年末净资产来进行估计，即当年年末资产减去当年年末负债后得到的数据；用当年年末从业人员来估计劳动力L ；用当年技术研发投入来估计技术投入T 。数据选用的是截面数据。 从《国家高新技术产业开发区十年发展报告（1991－2000年）》得到1999年全国53个高新区各项指标统计数据： 园区 工业增加值(千 元)Y 净资产（千元）K 年末从业人员（人） L 技术开发费（千 元）T 北京 246422 天津 4138312 106970 1004739 石家庄 1428436 8427194 40404 437677 保定 1320169 5564045 35743 78798 太原 1261311 4755833 39469 254922 包头 877062 3798540 19793 56816 沈阳 3835694 21547 525425 大连 2099833 9922822 61713 328710

计量经济学Eviews操作案例集.

案例分析一关于计量经济学方法论的讨论 问题：利用计量经济学建模的步骤，根据相关的消费理论，刻画我国改革开放以来的边际消费倾向。 第一步：相关经济理论。首先了解经济理论在这一问题上的阐述，宏观经济学中，关于消费函数的理论有以下几种：①凯恩斯的绝对收入理论，认为家庭消费在收入中所占的比例取决于收入的绝对水平。②相对收入理论，是由美国经济学家杜森贝提出的，认为人们的消费具有惯性，前期消费水平高，会影响下一期的消费水平，这告诉我们，除了当期收入外，前期消费也很可能是建立消费函数时应该考虑的因素。关于消费函数的理论还有持久收入理论、生命周期理论，有兴趣的同学可以参考相应的参考书。毋庸置疑，收入和消费之间是正相关的。 第二步：数据获得。在这个例子中，被解释变量选择消费，用cs表示；解释变量为实际可支配收入，用inc表示（用GDP减去税收来近似，单位：亿元）；变量均为剔除了价格因素的实际年度数据，样本区间为1978～2002年。 第三步：理论数学模型的设定。为了讨论的方便，我们可以建立下面简单的线性模型： 第四步：理论计量经济模型的设定。根据第三步数学模型的形式，可得 式中：cs=CS/P，inc=(1-t)*GDP/P，其中GDP是当年价格的国内生产总值，CS代表当年价格的居民消费值，P代表1978年为1的价格指数，t=TAX/GDP代表宏观税率，TAX是税收总额。u t表示除收入以外其它影响消费的因素。 第五步：计量经济模型的参数估计 根据最小二乘法，可得如下的估计结果： 常数项为正说明，若inc为0，消费为414.88，也就是自发消费。总收入变量的系数 为边际消费倾向，可以解释为城镇居民总收入增加1亿元导致居民消费平均增加0.51亿元。 另外，根据相对收入理论，我们可以得到下面的估计结果：

(完整word版)计量经济学EVIEWS软件学习

实验一Eviews的基本操作与一元线性回归模型的最小二乘估计实验目的： 1、熟悉Eviews的窗口与界面 2、掌握Eviews的命令与菜单的操作 3、掌握用Eviews估计与检验一元线性回归模型 实验内容： 1、启动Eviews 双击Eviews图标，出现Eviews窗口，它由以下部分组成：标题栏“Eviews”、主菜单“File，Edit，…，Help”、命令窗口（空白处）和工作区域。 命令窗口 工作区域 图1-1 2、产生文件 Eviews的操作在工作文件中进行，故首先要有工作文件，然后进行数据输入、分析等等操作。 （1）读已存在文件：File→Open→Workfile。 （2）新建文件：File→New→Workfile，出现对话框“工作文件范围”，选取或填上数据类型、起止时间。OK后，得到一个无名字的工作文件，其中有：时间范围、当前工作文件样本范围、filter 、默认方程、系数向量C、序列RESID。 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（如图所示），由用户选择数据的时间频率（frequency）、

起始期和终止期。 图1-2工作文件对话框 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（如图所示）。 图1-3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）。 （3）命令方式新建文件 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。

计量经济学eviews软件案例分析

计量经济学课程案例分析论文 本小组案例：影响税收收入的因素 摘要：我国经济增长与税收增长之间是正相关的，经济增长是税收增长的源泉，而税收又是国家财政收入的主要来源，国家把税收收入用于经济建设，发展科学、教育、文化、卫生等事业，反过来又促进经济的进一步增长。 关键字：税收国内生产总值财政支出商品零售价格指数 一、引言：改革开放以来，随着经济体制的改革的深化和经济的快速增长，中国的财政收支状况发生很大的变化，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。 二、经济理论分析：影响中国税收收入增长的主要因素可能有： 【1】从宏观经济上看经济增长是税收增长的基本源泉 【2】社会经济的发展和社会保障等对公共财政提出要求，公共财政的需求可能对当年的税收入可能会有一定的影响。 【3】物价水平。中国的税制结构以“流转税”为主，以现行价格计算的GDP和经营者的收入水平都与物价水平有关。 【4】税收政策因素 三、建立模型：以各项税收收入Y作为解释变量 以GDP表示经济增长水平 以财政支出表示公共财政的需求 以商品零售价格指数表示物价水平 税收政策因素较难用数量表示，暂时不予考虑 模型设定为Y=β1X1+β2X3+β3X3+C 其中：Y—各项税收收入（亿元）

X1—国内生产总值（亿元） X2—财政支出（亿元） X3—商品零售价格指数（%） 四、数据收集： 年份x1 x2 x3 y 1978 3645.20 1122.09 100.70 519.28 1979 4062.60 1281.79 102.00 537.82 1980 4545.60 1228.83 106.00 571.70 1981 4891.60 1138.41 102.40 629.89 1982 5323.40 1229.98 101.90 700.02 1983 5962.70 1409.53 101.50 775.59 1984 7208.10 1701.02 102.80 947.35 1985 9016.00 2004.25 108.80 2040.79 1986 10275.20 2204.91 106.00 2090.73 1987 12058.60 2262.18 107.30 2140.36 1988 15042.80 2491.21 118.50 2390.47 1989 16992.30 2823.78 117.80 2727.40 1990 18667.80 3083.59 102.10 2821.86 1991 21781.50 3386.62 102.90 2990.17 1992 26923.50 3742.20 105.40 3296.91 1993 35333.90 4642.30 113.20 4255.30 1994 48197.90 5792.62 121.70 5126.88 1995 60793.70 6823.72 114.80 6038.04 1996 71176.60 7937.55 106.10 6909.82 1997 78973.00 9233.56 100.80 8234.04 1998 84402.30 10798.18 97.40 9262.80 1999 89677.10 13187.67 97.00 10682.58 2000 99214.60 15886.50 98.50 12581.51 2001 109655.20 18902.58 99.20 15301.38 2002 120332.70 22053.15 99.70 17636.45 2003 135822.80 24649.95 99.90 20017.31 2004 159878.30 28486.89 102.80 24165.68 2005 184937.40 33930.28 100.80 28778.54 2006 216314.40 40422.73 101.00 34809.72 2007 265810.30 49781.35 103.80 45621.97 2008 314045.40 62592.66 105.90 54223.79 2009 340902.80 76299.90 98.80 59521.59 2010 401202.00 89874.16 103.10 73210.79 回归分析： 相关分析

计量经济学应用软件eviews使用方法

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。

计量经济学EViews操作

计量经济学作业操作过程详解 1.进入Eviews软件 2.主菜单-->File--->Workfile 3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。点击完成。 4.数据输入： 方法一：导入excel文件中的数据 1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框

中选择已建立的excel文件 4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。此时工作文件中出现变量图标。 方法二：手工数据输入 主菜单--->Quick----->Empty Group 分别输入变量Y、GDP的数据。点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。

（方法一：一个一个输入 方法二：在Excel中输入完再复制粘贴） 5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation 打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。得出Eviews的估计结果： β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。 其中12596.27为0 第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果

6.一元线性回归模型的预测 1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK 2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进 入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式 3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果

计量经济学论文(eviews分析)《消费状况的影响因素研究》

计量经济学论文及作业 姓名：陈敏捷 学号：2011012475

消费状况的影响因素研究 摘要：本文选取的是现已充分掌握数据资料的2013年全国31个省市的城镇居民的人均全年可支配收入和人均全年消费支出，以及各地区的失业率。通过建模分析，找出三者之间的量化关系，进一步分析得出现实指导意义。 关键词：消费支出可支配收入失业率(%) 具体数据如下： 消费支出(元/每人全年) Y 可支配收入 (元/每人全年) X1 失业率 (%) X2 北京11123.84 13882.62 1.4 天津7867.53 10312.91 3.8 河北5439.77 7239.06 3.9 山西5105.38 7005.03 3 内蒙5419.14 7012.9 4.5 辽林6077.92 7240.58 6.5 吉林5492.1 7005.17 4.3 黑龙江5015.19 6678.9 4.2 上海11040.34 14867.49 4.9 江苏6708.58 9262.46 4.1 浙江9712.89 13179.53 4.2 安徽5064.34 6778.03 4.1 福建7356.26 9999.54 4.1 江西4914.55 6901.42 3.6 山东6069.35 8399.91 3.6 河南4941.6 6926.21 3.1 湖北5963.25 7321.98 4.3 湖南6082.62 7674.2 3.8 广东9636.27 12380.43 2.9 广西5763.5 7785.04 3.6 海南5502.43 7259.25 3.4 重庆7118.06 8093.67 4.1 四川5759.21 7041.87 4.4

eviews的相关计量经济学操作

E v i e w s运用于计量经济学的三个举证 一、异方差 检验：首先做出相应的ls模型， White检验：在 HeteroskedasticityTest ：White 中检验p值，如果值小于则表示有异方差，反之没有异方差。 G—Q检验 20对数据中在上方输入 *排序 *选出1~7 *做回归 得出Sum squared resid 同样再输入smpl 14 20/ls y c x 得出第二个rss

用rss(1)/rss(2)做f检验 其他检验方式中用genr 定义变量进行回归分析 确定最大的r2等值来确定其异方差形式 ? 修正方法 加权最小2 定义e1为相应的resid (e) 在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1) 进行来说规划即可这时会去掉其异方差性 二、多重共线性 对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性 求其相关系数矩阵“Quick\Group Statistics\Correlations”得出后和比较，如果大于说明两者之间有激情。 修正方法： 逐步回归 先对每一个进行ls分析建模 然后取出对y影响最大的做为基础 然后更具其相关系数大小排序，用 做出先关的检验，选择加入的元素 如上图就是加入了x3 三、序列相关性 同样的ls对其做出分析，如果接近2 则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性

其他次的相关性可以由lm检验得到(小于即有序列相关性)。 自相关的检验还有view/residual/con-----Q---- 做出如图所示的表 修正方法 杜宾两步法：进行如下的ls估计 可得： 将p 的值带入查分模型 如下输入： 结果如下： 含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。 用b(贝塔)0/（1-p）p=之前的或者是第一次的2 最小二乘法 输入如下 结果如下 Lm检验： 可用。 差分法 直接输入： 同样也可知取出了其序列相关性 ----made by .