上海数据分析与Eviews应用.docx

1、上海数据分析与Eviews应用例1.3序列T和H分别表示某地区1997年1月至2000年12月的气温和绝对湿度的月平均值序列，数据见表1.2。要求绘制序列H的经验累计分布函数图和它与序列T的QQ图。表1.2（0102） 某地区气温和绝对湿度月平均值月1997199819992000HTHTHTHT15.425.42.86.73.65.3226.244.71.86.22.67.1639.18.78.58.88.36.87.16413.313.611.813.713.714.211.813.1519.119.317.918.71819.618.118.7625.324.322.322.621.22

2、2.422.522.77312829.126.730.126.73027.1831.924.929.427.5312830.628.1922.72423.623.726.724.92724.61015.118.415.117.414.91817.218.51112.112.512.313.39.210.310.811.8124.4110.69.564.986.9例2.1表2.1是19501987年间美国机动车汽油消费量和影响消费量的变量数值。其中各变量表示：qmg机动车汽油消费量（单位：千加仑）；car汽车保有量；pmg机动汽油零售价格；pop人口数；rgnp按1982年美圆计算的gnp（单位

3、：十亿美圆）；pgnpgnp指数（以1982年为100）。以汽油量为因变量，其他变量为自变量，建立一个回归模型。表2.1（0201） 19501987年间美国机动车汽油消费量数据年份QMGCARPMGPOPRGNPPGNP195040617285491952120.2721522711090.426.143896887519487960.2761548781179.227.946428148533013290.2871575531226.128.349374047563132810.291601841282.128.551107135586225470.2911630261252.129543

4、33255626887920.2991659311356.729.356022406651538100.311689031383.530.357415622671249040.3041719841410.231.459154330682965940.3051748821384.732.161596548713544200.311177830148132.6196062811854738686820.3081806711517.233.263978489759582150.3061836911547.933.662531373791733290.3041865381647.93464779104

5、827137170.3041892421711.634.567663848863012070.3121918891806.93570337126903607210.3211943031918.535.773638812939620300.3321965602048.936.676139326969309490.3371987122100.337.8807726571010391130.3482007062195.439.4854160841035620180.3572026772260.741.21970886840501068076290.3642050522250.743.49219462

6、01112974590.361207661233245.6953489041170516380.3882098962465.547.5998046001238117410.5242119092602.850.21002122101279512540.5722138542564.255.11023277501309189180.5952159732530.960.41069727401363339340.6312180352680.563.51100234101415231970.6572202392822.467.31136259601464843360.6782225853115.272.2

7、1078312201494222050.8572250553192.478.619801008560701533578761.1912277573187.185.71009940401559074731.3112301383248.8941002428701569936941.22223252031661001015152601610179261.1572347993279.1103.91026036901634329441.1292370013489.9107.91047192301687438171.1152392793585.2111.519861078312201732558500.8

8、572416133676.5114.519871104679801779220000.8972439153847117.719881789220000.8772459153947119.719891799220000.8572479154047121.719901809220000.8372499154147123.7例2.2为研究采取某项保险革新措施的速度y与保险公司的规模x1和保险公司类型的关系，选取下列数据：y一个公司提出该项革新直至革新被采纳间隔的月数，x1公司的资产总额（单位：百万元），x2定性变量，表示公司类型：其中1表示股份制公司，0表示互助公司。数据资料见表2.5。表2.5 （

9、0205） 保险公司革新数据yX1X2yX1X2171510281641269201527212117501129513031038681221040318510277021224112210020166119120013305142900301241162380142461要建立的模型：得到模型为y=33.87407-0.101742*x1+8.055469*x2差分回归方程：即即消除自相关的模型： qmg=75541509.38+1.4390*car-10354749*pmg-503.50*pop-5290.80*rgnp-565089.4*pgnp某市楼盘销售价格及相关情况的抽样调查表，

10、其中建筑类别分别用1、2、3、4表示多层、多层别墅、小高层、高层；交通状况综合分、物业管理综合分、周边配套等级是通过对居民用户的问卷调查平均而得。楼盘名均价Y建筑类别X1交通状况X2物业管理综合分X3绿化率X4（%）周边配套等级X5121502773362260038830732400377406418001663065300039843863000399458723003773368210026630793000388401010375041095010112800398408122450356346132100256307求：1. Y关于X1、X2、X3、X4和X5的回归方程；2. 对回归

11、方程和解释变量做显著性检验；3. 当X1=4，X2=8，X3=7，X4=36%，X5=8时，对楼盘的均价进行预测。例3.1表3.3是某企业在16个月度的产品产量和单位成本资料，研究二者关系。表3.3 （0301） 某企业某产品产量和单位成本资料月度序号obs产量（台）x单机位成本（元/台）y14300346.2324004343.3434300327.4645016313.2755511310.7565648307.6175876314.5686651305.7296024310.82106194306.83117558305.11127381300.71136950306.841464713

12、03.44156354298.03168000296.21为了明确产量和单机成本是何种关系，先绘制散点图。双曲线模型： y=a+b/x对数曲线模型：y=a+blnx双对数曲线模型： lny=a+lnx在自变量个数K=1，样本量n=16，在显著性水平=0.01下，dL=0.84，du=1.00，此时有DW=1.151568DW=1.115981DW=1.156127均有du=1.0DW=1.1515684- du=3说明三种模型来描述x与y的关系都比较好。 例3.2 根据例3.1中数据，用非线性最小二乘法建立成本函数模型例3.3粮食产量通常由粮食生产劳动力（L）、化肥施用量（K）等因素决定。表3

13、.8是我国粮食生产的有关数据（由于粮食生产劳动力不易统计，假定它在农业劳动力中的比例是一定的，故用农业劳动力的数据代替），研究其间关系，建立CobbDouglas生产函数模型。生产的产出量与投入要素之间并不简单地满足线性关系，通常讨论的生产函数，都是以非线性的形式出现。CobbDouglas生产函数模型为Y=aLbK1-b （3.2.4）表3.8（0308） 我国19752000年粮食产量、农业劳动力、播种面积和化肥使用量年份粮食产量（Y）（万吨）农业劳动力（L）（万人）粮食播种面积（M）（万公顷）化肥使用量（K）（万公斤）1975284522756112106.255000019762863

14、12796512074.35970001977282732812412040.06790001978304772837312058.78840001979332122869211926.310800001980320562918111723.412690001981325022983611495.813350001982354503091711346.315130001983387283120911404.716600001984407313092711288.417400001985379113035210884.517760001986391513131111093.31931000198

15、7402983087011126.8199900019883940831455.711012.3214150019894075532440.511220.5235740019904462433336.411346.6259030019914352934186.311231.428051001992442663403711056.0293020019934564933258.211050.9315190019944451032690.310954.4331790019954666232334.511006.0359370019965045432260.411254.838279001997494

16、1732433.911291.2398070019985123032626.411378.7408370019995038932911.811316.1412430020004621832797.510846.34146400例4.1我国轿车保有量资料见表4.1表4.1（0401）19711992年我国轿车保有量年份obs时间（T）保有量（辆，Y）19711479942595193719934862215105456611741171420148162844919394519801020094711243227122857191331933514363733154848061661015317

17、87621518106063719115626519902013401532115005571992221844184根据表绘制时间序列曲线趋势图。例4.6我国民航客运量数据的季节调整。有关数据见表4.6表4.6（0406） 我国1993年10月至1998年3月民航客运量数据年、月民航客运量年、月民航客运量1993年10328.001996年1月369.00263.00403.00251.00436.001994年1月241.00447.00249.00483.00316.00439.00344.00514.00360.00550.00321.00489.00344.00534.00384.0

18、0498.00368.00402.00401.001997年1月397.00363.00416.00336.00451.001995年1月366.00486.20331.00507.00390.00458.99401.00493.00439.00562.00397.31474.00463.00528.00509.00436.13474.00398.00508.001998年1月442.00458.94404.551995年12月412.001998年3月428.00 例5.4序列Pt是某国1960年至1993年GNP平减指数的季度时间序列。表5.4（0504）某国1960年至1993年GNP平

19、减指数的季度时间序列年/季GNP指数年/季GNP指数年/季GNP指数年/季GNP指数1960.156.041969.167.041978.181.151987.1136.8056.2167.5582.14139.0156.4167.8182.84141.0356.6768.0083.99143.241961.156.771970.168.441979.184.971988.1145.1257.0168.5686.10148.8956.9968.8687.49152.0257.5868.9688.62155.381962.157.581971.168.881980.189.891989.1158

20、.6057.5769.2291.07161.8557.9269.5491.79165.1258.5869.6593.03168.051963.158.761972.170.231981.194.401990.1171.9458.8070.4895.70176.4659.0070.6296.52180.2458.7471.0897.39185.131964.159.381973.171.411982.198.721991.1190.0159.5871.4699.42193.0359.4571.66100.25197.7059.7772.17101.54201.691965.160.271974.

21、172.361983.1102.951992.1203.9860.6572.57104.75206.7761.0372.97106.53208.5361.4073.16108.74210.271966.161.911975.173.771984.1110.721993.1212.8762.4374.13113.48214.2563.1374.56116.42215.8963.6974.96119.79218.211967.164.401976.175.711985.1122.8864.6576.58124.4465.2876.99126.6865.3777.75128.991968.165.6

22、31977.178.271986.1130.1265.7978.53131.3066.1779.28132.8966.4780.13134.99例5.6表5.4是我国1990年1月至1997年12月工业总产值的月度资料（1990年不变价格），记作IPt，共有96个观测值，对序列IPt建立ARMA模型。表5.4 1990年1月至1997年12月我国工业总产值 单位：亿元月/年1990199119921993199419951996199711421.41757.81984.22179.12903.32996.73476.63843.8421367.41485.71812.42408.72513.

23、82740.32970.33181.2631719.71893.92274.72869.434093580.93942.64404.4941759.61969.82328.92916.73499.53746.34067.64520.1851795.72033.72373.13022.13642.63817.94746.8994638.9961748.121032515.83274.53871.44046.64417.2994969.9371637.31836.322882862.933733483.93806.84146.89981670.91914.723212864.23463.43510.63746.34198.791760.12022.22441.129083663.743703.14011.14536.839101789.52045.12502.62911.83753.383810.74129.64718.91111888.62069.22608.83101.33973.174091