计量经济学EVIEWS教程.docx

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计量经济学EVIEWS教程

计量经济学软件包Eviews教程

二、创建工作文件

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。

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

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。

（图二）

2、打开工作文件新建对话框，要求在WorkfileStructureType对话框中选择数据结构类型：

（1）Dated—regularfrequency（默认），见（图三）a；

（图三）a

（2）Unstructed/Undated，见（图三）b；

（图三）b

（3）BalancedPanel，见（图三）c。

（图三）c

3、点击OK确认，得新建工作文件窗口，见图四。

（图四）

工作文件窗口：

它有标题栏、控制按钮和工具条。

标题栏指明窗口的类型workfile、工作文件名。

工具条按钮:

Views观察按钮，Procs过程按钮，Object对象按钮，Print打印选项按钮，Save（保存）工作文件，Details+/-显示/不显示对象的相关信息，Show用来生成对象的一个显示窗口，Fetch（从磁盘上读取数据），Store（将数据存储到磁盘），Delete（删除）对象，Gener（利用已有的序列生成新的序列），Sample（设置观察值的样本区间）。

4、保存工作成果：

将工作成果保存到磁盘，点击工具条中save\输入文件名、路径\保存，或点击菜单栏中File\Save或Saveas\输入文件名、路径\保存。

5、打开工作文件：

我们可以打开一个已有的工作文件继续以前的工作，点击主菜单中的File\Open\Workfile\选定文件\打开。

三、输入和编辑数据

输入数据有两种基本方法：

data命令方式和鼠标图形界面方式

1、data命令方式：

命令格式为：

data<序列名1><序列名2>......<序列名n>，序列名之间用空格隔开，输入全部序列后回车就进入数据编辑窗口，如图五所示。

用户可以按照Excel的数据输入习惯输入数据。

数据输入完毕，可以关闭数据输入窗口，点击工作文件窗口工具条的Save或点击菜单栏的File\Save将数据存入磁盘。

（图五）

4、编辑工作文件中已有的序列：

可以按照操作Windows的习惯在工作文件主显示窗口选定一个或多个序列，点击鼠标右健打开一个或多个序列，进入数据编辑状态，可以修改数据。

四、由组的观察查看组内序列的数据特征

按下数组窗口（也可以成为数组或数据编辑窗口）工具条上Views按钮，可以得到组内数据的特征，见图六。

具体介绍如下：

（图六）

GroupMembers可用于增加组中的序列；SpreadSheet以电子数据表的形式显示数据；DatedDataTable将使时序数据以表的形式显示；Graph以各种图形的形式显示数据的；MultiGraph以多图的形式显示组中数据；DescriptiveStats给出组中数据的描述统计量，如均值、方差、偏度、峰度、J-B统计量（用于正态性检验）等；Testsofequality…给出检验组中序列是否具有同方差、同均值或相同中位数的假设检验结果；N-way/One-wayTabulation…给出数组中序列观测值在某一区间的频数、频率和某一序列是否与组中其他序列独立的假设检验结果；Correlations给出数组中序列的相关系数矩阵；Covariances给出数组中序列的斜方差矩阵；PrincipalComponentsiewofthegroupdisplaystheEugene-decompositionofthesamplesecondmomentofagroupofseriesCorrelogram

（1）给出组内第1序列的水平序列及其差分序列的自相关函数和偏自相关函数；CrossCorrelation

（2）给出组内第1和第2序列的超前几期和滞后几期值之间的互相关函数；CointegrationTest执行Johansencointegration协整（或称为共积）检验；UnitRootTest...执行单位根检验；GrangerCausality检验组内各个配对间的Granger因果关系；Lable给出数组的名称及修改时间等信息。

五、回归分析--估计消费函数

1．在经济理论指导下，利用软件包的“观察（View）”功能对数据进行“火力侦察”，观察消费性支出与可支配收入的散点图（见图七）。

（图七）

依据凯恩斯理论，设定理论模型：

rconsumer=C+（rgdp）

２．作普通最小二乘法估计：

在主菜单选Quick\EstimateEquations，进入输入估计方程对话框,输入待估计方程，选择估计方法—普通最小二乘法，如图八所示。

点击OK进行估计，得到估计方程

（1）及其统计检验结果，如图九所示。

（图八）

（图九）

3．利用图九中给出的统计检验结果对模型的可靠性进行统计学检验，由统计结果可以看出该模型拟合优良，误差项不存在一阶正自相关。

4、利用图九中估计方程显示窗口中工具条View，可以显示估计方程、估计方程的统计结果、以图或表的形式显示数据的实际值、预测值和残差。

七、异方差检验及修正（课本P101的案例）

零假设：

原回归方程的误差同方差。

备择假设：

原回归方程的误差异方差

我们利用第四章第一节的实例数据进行分析。

具体步骤：

1．OLS拟合：

在工作文件主显示窗口选定需要分析的回归方程\打开估计方程及其统计检验结果输出窗口（见图十五）。

（图十五）

2．图示法：

点击图十五工具栏中的View\Actual,Fitted,Residual\Actual,Fitted,ResidualGraph得到残差变化图（图十六）。

（图十六）

3．White检验：

View\ResidualTests\WhiteHeteroskedasticity（nocrossterms）或WhiteHeteroskedasticity（crossterms），可得到辅助回归方程和怀特检验统计量－即F统计量、

统计量的值及其对应的p值（图十七）。

由显示结果可以看出：

在5％显著水平下我们拒绝原假设（p值小于给定的显著水平），回归方程的误差项是异方差的。

值得重申的是：

虽然图十五中的信息告诉我们回归方程拟和优度，但我们还应该对其进行经济计量学检验，以确定其是否满足古典假设。

注意：

WhiteHeteroskedasticity（nocrossterms）与WhiteHeteroskedasticity（crossterms）选项的区别在于：

在nocrossterms选项下得到的辅助回归方程中不包含原回归方程左手变量的交叉乘积项作为解释变量；而crossterms选项下得到的辅助回归方程中包含原回归方程左手变量的交叉乘积项作为解释变量。

在我们使用的一元回归例子中，这两个选项的作用没有区别。

当我们分析多元回归模型的异方差问题时，因为所选辅助回归方程的解释变量不同，这两个选项的作用就不同了。

（图十七）

4．White异方差校正功能和加权最小二乘法

（1）White异方差校正功能：

我们使用案例ch4-1的数据，点工具栏上点Proc\makeEquations，选择估计方法—普通最小二乘法，点击Options按钮进入方程估计选择对话框，在LS\TSLSOptions选项框中选择HeteroskedasticityConsistentCovariance\White\OK，回到估计方程对话框，点击OK得到校正后的回归方程（见图十八）。

同学们可以比较图十八中的方程与普通最小二乘法得到的方程（图十五）。

（图十八）

（2）加权最小二乘法：

我们使用案例ch4-1的数据，点工具栏上点Proc\makeEquations，选择估计方法—普通最小二乘法，点击Options按钮进入方程估计选择对话框，在LS\TSLSOptions选项框中选择WeightedLS/TSLS\在对话框内输入权重resid^（-1/2）\OK应用，回到估计方程对话框，点击OK得到加权最小二乘法回归方程（见图十九，并与图十五中的方程比较）。

（图十九）

Eviews中进行加权最小二乘估计的过程为：

选定一个与残差标准差的倒数成比例的序列作为权数，然后将权数序列除以该序列的均值进行标准化处理，将经过标准化处理的序列作为权数进行加权作最小二乘估计，这种做法不影响回归结果。

但应该注意，Eviews的这种标准化处理过程对频率数据不适用。

2．序列相关检验（残差图），点View\Actual,Fitted,Residual\ResidualGraph得到（见图二十一）：

（图二十一）

3．G-B检验（拉格朗日乘数检验），点View\Actual,Fitted,Residual\ResidualTest\SerialCorrelationLMTest，Lag取2，得到（见图二十二）：

（图二十二）

之后再重复一次，Lag取3，得到（见图二十三），可以发现残差项滞后三期的系数影响不显著，说明不存在着3阶序列相关。

（图二十三）