计量经济学Eviews上机指导Word格式文档下载.docx
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2989.25
1994
16283.08
8638.30
1982
4823.68
3225.09
1995
17993.66
9445.38
1983
5349.17
3511.35
1996
19718.73
10588.64
1984
6160.97
3988.53
1997
21461.92
11444.17
1985
6990.89
4506.64
1998
23139.88
12511.70
1986
7610.61
4817.38
1999
24792.47
13819.54
1987
8491.27
5114.07
2000
26774.85
15406.57
1988
9448.03
5419.86
2001
28782.60
16759.78
1989
9832.18
5190.02
2002
31170.88
18097.55
1990
10209.09
5471.93
2003
34070.16
19452.70
一、创建工作文件
建立工作文件的方法有以下几种。
1．菜单方式
在主菜单上依次单击File→New→Workfile（见图2-1），选择数据类型和起止日期。
时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。
本例中在StartData里输入1978，在Enddata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。
2．命令方式
在命令窗口直接输入建立工作文件的命令CREATE，
命令格式：
CREATE数据频率起始期终止期
其中，数据频率类型分别为A（年）、Q（季）、M（月）、U（非时间序列数据）。
输入Eviews命令时，命令字与命令参数之间只能用空格分隔。
如本例可输入命令：
CREATEA19782003
工作文件创立后，需将工作文件保存到磁盘，单击工具条中Save→输入文件名、路径→保存，或单击菜单兰中File→Save或Saveas→输入文件名、路径→保存。
图2-1
这时屏幕上出现WorkfileRange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。
输入数据有两种基本方法：
命令方式和菜单方式。
data〈序列名1〉〈序列名2〉…〈序列名n〉
功能：
输入新变量的数据，或编辑工作文件中现有变量的数据。
在本例中，在命令窗口直接输入：
DataYX
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。
在数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Graph。
（见图2-11）
趋势图：
PlotYX
（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。
图给出了最终消费支出与国内生产总值的趋势图。
相关图：
ScatYX（见图2-13）
（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。
图2-11数组窗口趋势图
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
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
1．命令方式
在主菜单命令行键入
LSYCX（如图2-15）
图2-15
2．菜单方式
在主菜单上选Quick菜单，单击EstimateEquation项，屏幕出现EquationSpecification估计对话框，在EstimationSettings中选OLS估计，即LeastSquares，输入：
YCX（其中C为Eviews固定的截距项系数）。
然后OK，出现方程窗口（见图2-16），输出结果如表2-1所示。
图2-16方程窗口
表2-1回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Sample:
19782003
Includedobservations:
26
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
245.3522
153.9605
1.593605
0.1241
X
0.551514
0.009135
60.37623
0.0000
R-squared
0.993459
Meandependentvar
8042.748
AdjustedR-squared
0.993187
S.D.dependentvar
5177.609
S.E.ofregression
427.3742
Akaikeinfocriterion
15.02700
Sumsquaredresid
4383569.
Schwarzcriterion
15.12378
Loglikelihood
-193.3510
F-statistic
3645.290
Durbin-Watsonstat
0.244011
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
方程窗口的下半部分主要是一些统计检验值，其中各统计量的含义如表2-3所示。
表2-3统计检验值
可决系数
被解释变量均值
调整的可决系数
被解释变量标准差
回归方程标准差
赤池信息准则
残差平方和
施瓦兹信息准则
似然函数的对数
F统计量
DW统计量
F统计量的概率
单击Equation窗口中的Resid按钮，将显示模型的拟合图和残差图。
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
在Equation框中选Forecast项后，弹出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。
图2-19
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Procs中的structure/resizecurrentpage，如图2-20所示，并将1978-2003改为1978-2004，如图2-21所示。
图2-20
图2-21
2．然后编辑解释变量X。
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，这时Eviews自动计算出=21202.8727955，如图2-24所示。
图2-23
图2-24
4．区间预测。
在Group数据框中单击View，选DescriptiveStats里的CommonSampleEviews，计算出有关X和Y的描述统计结果，如图2-25所示。
图2-25
图2-26X和Y的描述统计结果
根据图2-26可计算出如下结果：
ＧＤＰ的标准差
2188950850
569386930.9
给定显著性水平0.05，查表得，由
可得的预测区间为：
回归方程的标准差
21202.87279552.056427.374221202.87279551001.30364
即的95%预测区间为（20201.56915，22204.17643）。
六、非线性回归模型的估计
1．倒数模型：
在命令窗口直接依次键入
GENRX1=1/X
LSYCX1
2．多项式模型：
GENRX1=X
GENRX2=X^2
LSYCX1X2
3．准对数模型：
GENRlnX=LOG（X）
LSYClnX
4．双对数模型：
GENRlnY=LOG（Y）
LSlogYClogX
七、异方差检验与解决办法
1．相关图检验法
LSYCX对模型进行参数估计
GENRE=RESID求出残差序列
GENRE2=E^2求出残差的平方序列
SORTX对解释变量X排序
SCATXE2画出残差平方与解释变量X的散点图
2．戈德菲尔德——匡特检验
已知样本容量n=26，因GDP已经按升序排列，直接去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。
SORTX将样本数据关于X排序
SMPL110确定子样本1
LSYCX求出子样本1的回归平方和RSS1
SMPL1726确定子样本2
LSYCX求出子样本2的回归平方和RSS2
计算F统计量并做出判断。
（White检验）
3．加权最小二乘法
LSYCX最小二乘法估计，得到残差序列
GRNRE1=ABS（RESID）生成残差绝对值序列
LS（W=1/E1）YCX以E1为权数进行加权最小二成估计
八、自相关检验与解决办法
1．图示法检验
LSYCX最小二乘法估计，得到残差序列
GENRE=RESID生成残差序列
SCATE（-1）Eet—et-1的散点图
PLOT
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