常见计量经济软件的回归分析方法研究

常见计量经济软件的回归分析方法研究

Eviews是当今世界上最流行的计量经济学软件之一，下面是为大家搜集的一篇探究计量经济软件回归分析方法研究的论文范文，欢迎阅读借鉴。

内容摘要：回归分析方法是数量统计中常用的一种方法。本文首先简要介绍了Eviews、Excel、spss这三种计量经济软件，然后通过实例，分别用这三种软件进行回归并进行分析比较。

关键词：计量经济软件;回归分析

1 Eviews、Excel、spss的简介

1.1 Eviews简介

Eviews是美国QMS公司于1981年发行的第1版的MicroTSP的Windows版本，通常称为计量经济学软件包，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。它的本意是对 * 关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。Eviews是完成上述任务得力的必不可少的工具。Eviews 拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大类功能，可应用于科学计算中的数据分析与评估、财务分析、宏观经济分析与预测、模拟、销售预测和成本分析等。正是由于Eviews 等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为实用与严谨的经济学科。 Eviews 除了可以应用于经济领域，还可以应用于金融、保险、管理、商务等领域。Eviews中的数据处理、

作图、统计分析功能以及伯克斯3杰廷斯的时间序列建模方法等则可以适用于自然科学、社会科学、人文科学中的各个领域。所以，Eviews 软件适用范围广泛。

1.2 Spss简介

Spss———社会科学统计软件包是世界最着名的统计分析软件

之一。该软件包理论严谨，各种统计分析功能齐全，其内容覆盖了从描述统计、探索性数据分析到多元分析的几乎所有统计分析功能，目前已经在国内逐渐流行起来。Spss的基本功能包括数据管理、统计

分析、图表分析、输出管理等等。Spss统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、probit 回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。Spss也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各

种图形。

Spss for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经

济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。

1.3 EXCEL简介

EXCEL是微软公司OFFICE软件产品的一个很重要的组成部分，是一个性能优越的电子制表软件，并且支持较强的数据分析、图表绘制、宏命令、VBA 编程及决策支持分析功能。EXCEL能够绘制出多种样式的平面图形和立体图形，曲线平滑质量较高，并能实现图、文、表混排，排出图文并茂，艳丽多彩的数据分析报表。同时，EXCEL, 提供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可以节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数,该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应

的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。要使用这些工具，用户必须熟悉需要进行分析的统计学或工程学的特定领域。“回归分析”分析工具是“分析工具库”的一部分。此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合，进行线性回归分析。此工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。

Spss, SAS ,EVIEWS这些软件都是针对专业统计从业人员或是

经济学研究工作者编写的，要能够比较熟练的掌握使用这些软件，需要专门的训练和较长时间的摸索。对非统计专业的人员来说，这是比较困难的。而EXCEL具有简便易学的优点，又有统计中数据分析的功能，所以，人们在使用EXCEL进行计量经济学分析时，能够较快的掌握，举一反三，达到学以致用的效果。EXCEL 作为一个基本的管理软

件，已在财务管理、投资学、会计学、审计学、市场学、运作管理、微观经济学、宏观经济学等领域中应用，同时也在管理界得到了广泛的使用。

2 案例分析

下面分别用这三种软件对以下案例进行回归分析。例子：我国1988年——1998年的城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均全年可支配收入以及耐用消费品价格指数的统计资料如表1 所示。试建立城镇居民人均全年耐用消费品支出Y关于人均全年可支配收入X1和耐用消费品价格指数X2的回归模型，并进行回归分析【表1】

2.1 用EXCEL 对案例进行线性回归分析

2.1.1 操作步骤 (1)选择“工具”菜单的“数据分析”子菜单，双击“回归”选项，弹出回归分析对话框。其中主要选项的含义如下：Y值输入区域，在此输入对因变量数据区域，该区域必须由单列数据组成;X值输入区域，在此输入对自变量数据区域，Excel将对此区域中的自变量从左到右按升序排列，自变量的个数最多为16;置信度，如果需要在汇总输出表中包含附加的置信度信息，则选中此复选框，然后在右侧的框中，输入所要使用的置信度，95%为默认值;常数为零，如果要强制回归线通过原点，则选中此复选框;输出区域，在此输入对输出表左上角单元格的引用。汇总输出表至少需要有七列的宽度，包含的内容有anova表、系数、Y、估计值的标准误差、r2 值、观察值个数，以及系数的标准误差;新工作表，单击此选项，可在当前工作簿中插入新工作表，并由新工作表的A1单元格开始粘贴计算

结果，如果需要给新工作表命名，则在右侧的框中键入名称;新工作簿，单击此选项，可创建一新工作簿，并在新工作簿中的新工作表中粘贴计算结果;残差，如果需要以残差输出表的形式查看残差，则选中此复选框;标准残差，如果需要在残差输出表中包含标准残差，则选中此复选框;残差图，如果需要生成一张图表，绘制每个自变量及其残差，则选中此复选框;线形拟合图，如果需要为预测值和观察值生成一个图表，则选中此复选框;正态概率图，如果需要绘制正态概率图，则选中此复选框。 (2)按如下方式填写对话框：X值输入区域为$B$1:$C$12，Y值输入区域为$A$1：$A$12，并选择“标志”复选择，输出区域为$A$13：$C$28，然后单击“确定“按钮即可。

2.1.2 结果分析按照如上的操作步骤即可得到以下的回归结果。结果可以分为四个部分：第一部分是回归统计的结果包括多元相关系数、可决系数R^、调整之后的相关系数、回归标准差以及样本个数，见表2. 第二部分是方差分析的结果包括可解释的离差、残差、总离差和它们的自由度以及由此计算出的F统计量和相应的显着水平，见表3。第三部分是回归方程的截距和斜率的估计值以及它们的估计标准误差、t 统计量大小双边拖尾概率值、以及估计值的上下界，根据这几部分的结果可知回归方程

Y=158.5398355+0.049403797X1-0.911684216X2,校正的R^为

0.934985967，标明模型中的变量共同解释了Y中93.4985967%的变动，这是一个比较好的结果，F=72.906>F0.05(2,8)=19.37,表示总体

回归方程是显着的。 t1=10.5478563>t0.025,8=2.306,认为X1对Y

有显着 * ;∣t2∣=∣-0.9213157∣=0.9213157

2.2 用EVIEWS对案例进行线性回归分析【图1】

2.2.1 操作步骤 (1)首先建立一个工作文件，点击

File\new\workfile，在弹出的对话框workfile Range中的workfile Frequency中选择Annual，在start date与end date中分别键入1988与1998，点“ok”按钮，则出现workfile 窗口。 (2)建立一

个Group子窗口。具体步骤为：点击主菜单中quick\empty group(edit series)，则建立了一个group子窗口，然后在这个窗口中进行数据

的录入，与EXCEL 中数据的录入方式相似。 (3)建立equation specification子窗口。具体步骤为：点击主菜单中 quick\estimate equation specification窗口得以建立。在其中的equation specification中空白处键入回归方程：Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2，在estimation settings的method 中选择LS(最小二乘法)，点击“ok”确定。则出现图1 所示的回归结果。

2.2.2 结果分析根据如上的操作步骤可得到图1所示的回归

结果。其中coefficient一列是系数序列，得到回归方程为

Y=158.5398+0.049404X1-0.911684X2;t-statistic一列是t 统计量，t1=10.54786,t2=-0.921316,，结论与excel分析时一样。Adjusted r-squared是校正的R^为0.934986，表明模型中的变量共同解释了Y 中93.4986%的变动，这是一个比较好的结果。F-statistic为F统

计量=72.90647>F0.05(2,8)=19.37,表示总体回归方程是显着的。

S.E.of regression是回归标准误差。Sum squared resid是残差平

方和。Log likelihood是对数似然函数值。Durbin-watson stat是

德宾X沃森统计量，用于判定扰动项是否存在一阶自相关。在此案例中，Durbin-watson stat=1.035840∈(0,2),表示u1有某种程度的正自相关。Mean dependent var是因变量的均值。S.D.dependent var 是因变量的标准差。Akaike info criterion和Schwarz criterion

均用于模型选择，此案例中分别为9.077982 和9.186499。标准统计值较低的模型是我们想要的模型。

2.3 用SPSS对案例进行线性回归分析

3.3.1 操作步骤 (1)新建一个数据文件：File\new\data，打开一个新的Data editor; (2)单击窗口左下角的variable 标签，切换到全屏变量定义界面，从第一行的name 列开始，按行(同数据的输入)依次输入或打开对话框定义变量的各个特征值，直到所有变量Y、X1、X2定义完毕; (3)单击窗口左下角的data view 标签，切换到数据界面开始输入数据，直到所有的1988-1998年的数据全部输入完毕;

(4)进行线性回归分析，选择analyze\regression\linear，打开linear对话框，将Y键入dependent 框中，将Y键入Independent 框中，在method框中选择enter(全部引入法，即所选择的自变量全

部引入方程);单击statistics按钮，在statistics(线性回归统计

量子对话框)中，选择estimate、model fit，单击continue，回到linear主窗口，选择include constant in equation，单击continue，

回到linear regression主窗口，然后点击“ok”按钮，得到线性回归结果。

2.3.2 结果分析根据如上的操作步骤可以得到所示的回归结果。【表6】

表7显示了相关系数R=0.974,可决系数R^=0.948，调整可决系数R^=0.935，估计标准误差=20.2176。【表7】

表8 是方差分析表，回归平方和SRR=59601.061，残差平方和SEE=3270.001，总偏差平方和SST=62871.062，对应的自由度分别为2,8,10，回归均方MSR=29800.53，残差均方MSE=408.750，回归方程的显着性检验统计量F=72.906，检验P=0.000

表9 显示了回归分析中的系数。常数项Constant=158.540,X1的系数0.04940,X2的系数=- 0.912，回归系数的标准差(std.Error)分别为121.807、0.005、0.990，x1与x2标准化回归系数bate分别为1.020和-0.089，回归系数的T 检验值分别为10.548和-0.921，分析结果为X1对Y 有显着 * ，X2对Y 没有显着 * 。【表9】

2.4 总结

在运用上面三个软件进行回归分析之后，我们可以发现：尽管总体回归是显着的，但除了EVIEWS 软件没有给出X1,X2各自对Y 的显着性影响分析，其余两个软件都得到了“X1对Y 有显着 * ，X2对Y没有显着 * ”的结论。根据凯恩斯的“绝对收入假说”消费是实际可支配收入的函数，可见我们的分析结果是与理论一致的。

3 结论与思考

(1)EXCEL 的功能比较简单，线性回归之后得到的输出中没有常用的模型选择标准。但是，对非统计专业人员来说，学习起来比较简单，而且也能得到基本的线性回归分析结果。所以，对非统计专业人员来说，用EXCEL来进行线性回归分析不失为一种好的选择。(2)EVIEWS是专业的计量经济学软件，线性回归的输出结果要更为完整，但是模型选择标准也不全。但其输出形式是比较整齐，比较美观的。 (3)SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，数据的输入方式与EXCEL类似，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件。但是它很难与一般办公软件如OFFICE或WPS2000直接兼容，在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关图表。

总之，应用计量经济软件进行回归分析，取代了传统的方法，将复杂的计算过程交给了计算机处理，这给回归分析的应用带来了广阔的应用前景。同时，了解各种计量经济软件的特点以及他们之间的区别，有助于我们更好的选择软件进行计量分析，将会提高我们分析的效率。因此，熟悉掌握这些软件是进行良好分析的关键。

*

[1]张晓峒.计量经济学基础[M]天津:南开大学出版社,xx.

[2]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南[M]天津:南开大学出版社,xx.

[3]薛薇等.统计分析与SPSS 的应用[M]北京:中国人民大学出版社,xx.

内容仅供参考

常见计量经济软件的回归分析方法研究

常见计量经济软件的回归分析方法研究 Eviews是当今世界上最流行的计量经济学软件之一，下面是为大家搜集的一篇探究计量经济软件回归分析方法研究的论文范文，欢迎阅读借鉴。 内容摘要：回归分析方法是数量统计中常用的一种方法。本文首先简要介绍了Eviews、Excel、spss这三种计量经济软件，然后通过实例，分别用这三种软件进行回归并进行分析比较。 关键词：计量经济软件;回归分析 1 Eviews、Excel、spss的简介 1.1 Eviews简介 Eviews是美国QMS公司于1981年发行的第1版的MicroTSP的Windows版本，通常称为计量经济学软件包，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。它的本意是对 * 关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。Eviews是完成上述任务得力的必不可少的工具。Eviews 拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大类功能，可应用于科学计算中的数据分析与评估、财务分析、宏观经济分析与预测、模拟、销售预测和成本分析等。正是由于Eviews 等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为实用与严谨的经济学科。 Eviews 除了可以应用于经济领域，还可以应用于金融、保险、管理、商务等领域。Eviews中的数据处理、

作图、统计分析功能以及伯克斯3杰廷斯的时间序列建模方法等则可以适用于自然科学、社会科学、人文科学中的各个领域。所以，Eviews 软件适用范围广泛。 1.2 Spss简介 Spss———社会科学统计软件包是世界最着名的统计分析软件 之一。该软件包理论严谨，各种统计分析功能齐全，其内容覆盖了从描述统计、探索性数据分析到多元分析的几乎所有统计分析功能，目前已经在国内逐渐流行起来。Spss的基本功能包括数据管理、统计 分析、图表分析、输出管理等等。Spss统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、probit 回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。Spss也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各 种图形。 Spss for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经

计量经济学软件应用实验报告

计量经济学软件应用实验报告Array 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：Eviews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 WINDOWS 7 操作系统下，基于EVIEWS 6.0平台。 三、实验模型建立与分析 案例1：一元线性回归模型的建立与分析 为了研究某市城镇每年鲜蛋的需求量，首先考察消费者年人均可支配收入对年人均鲜蛋需求量的影响。由经济理论知，当人均可支配收入提高时，鲜蛋需求量也相应增加。但是，鲜蛋需求量除受消费者可支配收入影响外，还要受到其自身价格、人们的消费习惯及其他一些随机因素的影响。为了表示鲜蛋需求量与消费者可支配收入之间非确定的依赖关系，我们将影响鲜蛋需求量的其他因素归并到随机变量u中，建立这两个变量之间的数学模型。 表1：中给出Y为某市城镇居民人均鲜蛋需求量（公斤），X为年人均可支配 收入（元，1980年不变价），通过抽样，得到1988-1998年的样本观测值。

（1）做出散点图，建立人均鲜蛋需求量随人均可支配收入变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义； 从x与y的散点图可以看出，人均鲜蛋需求量与人均可支配收入之间近似呈线性关系。所以选取模型Y i=C+?1X i+u i。 利用eviews软件输出结果报告如下： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/13/11 Time: 15:37 Sample: 1988 1998 Included observations: 11 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 10.76616 1.396736 7.708087 0.0000 X 0.005069 0.001183 4.283328 0.0020 R-squared 0.670895 Mean dependent var 16.57273 Adjusted R-squared 0.634328 S.D. dependent var 1.845042

计量经济学Eviews简单线性回归模型的建立与分析应用实验报告

实验一：简单线性回归模型的建立与分析应用 【实验目的】 1、熟悉计量经济学软件包EViews的界面和基本操作； 2、掌握计量经济学分析实际经济问题的具体步骤； 3、掌握简单线性回归模型的参数估计、统计检验、预测的基本操作方法； 4、理解简单线性回归模型中参数估计值的经济意义。 【实验类型】综合型 【实验软硬件要求】计量经济学软件包EViews、微型计算机 【实验内容】 为研究深圳市地方预算内财政收入（Y）与地区生产总值（X）的关系，建立简单线性回归模型，现根据深圳市统计局网站的相关信息，得到统计数据如下表： 请按照下列步骤完成实验一，每个步骤要写出操作过程： （1）打开EViews，新建适当的工作文件夹； 打开Eviews后，依次点击File－New－Workfile，新建一个时间序列数据（Dated-regular frequencied）类型的文件，频率选择年度（Annual），键入起止日期1990-2008（如图一），点击ok，新建工作文件夹完成（如图二）

（图一） （图二） （2）在工作文件夹中新建变量X和Y，并输入数据； 依次点击Objects－New Object，对象类型选择序列（Series），并输入序列名Y（如图三），点击OK，重复以上操作，新建系列对象X。新建系列对象完成后如（图四） 按住ctrl并同时选定X和Y，用鼠标右击选择open—as group，点击Edit ＋/－开始编辑，输入数据，数据输入完毕再点击Edit＋/－一次。数据输入后如（图五）。

（图三） （图四）

（图五） （3）生成X和Y的自然对数序列，保存在工作文件夹中，命名为lnX和lnY； 依次点击Objects－Generate Sereies，出现Generate Series by Equation 窗口，在Enter equation窗口中输入公式：lnY=log(Y)点击ok，重复以上操作，输入：lnX=log(X) 创建序列lnX。（如图六） （图六） （4）求X和Y的描述统计量的值，写出操作过程并画出相应表格； 依次点击Quick－Group Statistics—Descriptive Statistics－Common sample，打开Series List窗口，输入x y，点击ok，输出结果（如图七）

计量经济学及stata例子

计量经济学及stata例子 计量经济学是经济学的一个分支，旨在使用统计方法和数学模型来分析经济现象。而Stata是一款流行的计量经济学软件，被广泛应用于经济学研究和数据分析。本文将以计量经济学及Stata为题，列举一些相关的例子，帮助读者更好地理解和运用这一领域的知识。 一、回归分析 回归分析是计量经济学中最常见的分析方法之一，用于研究因变量与自变量之间的关系。例如，我们可以使用Stata对一个国家的GDP进行回归分析，以研究GDP与其他因素（如人均收入、劳动力市场情况等）之间的关系。 二、面板数据分析 面板数据是指在时间上对同一组个体进行观察的数据，也称为纵向数据或追踪数据。面板数据分析可以帮助我们研究个体的变动和趋势。例如，我们可以使用Stata对一组企业的销售额进行面板数据分析，以探究不同企业之间的差异和影响因素。 三、时间序列分析 时间序列分析是研究时间相关数据的一种方法，用于分析数据的趋势、季节性和周期性。例如，我们可以使用Stata对某个国家的股票市场指数进行时间序列分析，以预测未来的股价走势。 四、计量经济模型

计量经济模型是用数学和统计方法描述经济现象的一种工具。例如，我们可以使用Stata建立一个消费函数模型，用来研究消费者支出与收入、价格等因素之间的关系。 五、计量经济学中的假设检验 假设检验是计量经济学中常用的一种方法，用于验证关于经济参数的假设。例如，我们可以使用Stata对一组数据进行假设检验，以判断某个变量对另一个变量的影响是否显著。 六、计量经济学中的因果推断 因果推断是计量经济学中的一个重要问题，用于确定变量之间的因果关系。例如，我们可以使用Stata对一组实验数据进行因果推断，以确定某个政策措施对经济变量的影响。 七、计量经济学中的面临的挑战 计量经济学研究面临许多挑战，如数据质量、样本选择偏误等。例如，在使用Stata进行计量经济学分析时，我们需要注意数据的可靠性和有效性，以及样本选择是否具有代表性。 八、计量经济学中的异方差问题 异方差是计量经济学中常见的一个问题，即误差项的方差在不同的观测值上不一致。例如，在使用Stata进行回归分析时，我们需要对异方差进行修正，以确保结果的准确性和可靠性。

经济学计量方法回归分析与时间序列

经济学计量方法回归分析与时间序列计量经济学是运用数理统计学方法研究经济现象的一门学科。在计 量经济学中，回归分析和时间序列分析是两种常用的方法。回归分析 用于研究变量之间的关系，而时间序列分析则主要用于分析时间上的 变动和趋势。本文将介绍经济学计量方法中的回归分析与时间序列分析，并说明它们的应用和意义。 一、回归分析 回归分析是研究因变量与自变量之间函数关系的一种方法。在经济 学中，回归分析常常用于分析经济变量之间的关系。回归分析的基本 模型可以表示为： Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε 其中，Y表示因变量，X1、X2、...、Xk表示自变量，ε表示误差项。β0、β1、β2、...、βk分别表示回归方程的截距和斜率系数。 回归分析中的关键问题是如何确定回归方程的系数。常用的方法包 括最小二乘估计法和最大似然估计法。最小二乘估计法是指通过最小 化残差平方和来确定回归方程的系数。最大似然估计法则是通过找到 最大化似然函数的方法来确定回归方程的系数。 回归分析的应用非常广泛。它可以用于预测变量的取值，评估政策 的效果，解释变量之间的关系等。例如，在经济学中，回归分析常用 于研究收入与教育程度之间的关系、通胀与利率之间的关系等。 二、时间序列分析

时间序列分析是研究时间上的变动和趋势的一种方法。在经济学中，时间序列分析常用于分析经济变量随时间变化的规律。时间序列数据 是按照时间顺序排列的一组数据，例如某个经济变量在不同时间点的 取值。 时间序列分析的基本模型可以表示为： Yt = μ + αt + β1Yt-1 + β2Yt-2 + ... + βkYt-k + εt 其中，Yt表示时间t的观测值，μ表示整体的平均水平，αt表示时 间t的随机波动，Yt-1、Yt-2、...、Yt-k表示时间t之前的观测值，β1、β2、...、βk表示滞后系数，εt表示误差项。 时间序列分析中的关键问题是如何确定滞后阶数和滞后系数。确定 滞后阶数可以使用自相关函数和偏自相关函数来进行判断。确定滞后 系数则可以使用最小二乘估计法或最大似然估计法来进行估计。 时间序列分析的应用非常广泛。它可以用于预测经济变量的未来走势，研究经济变量的季节性和周期性规律，分析经济政策的效果等。 例如，在经济学中，时间序列分析常用于预测股票价格的未来走势、 分析季节性销售变动等。 总结： 经济学计量方法中的回归分析和时间序列分析是两种常用的方法。 回归分析用于研究变量之间的关系，时间序列分析用于分析时间上的 变动和趋势。它们在经济学的研究中扮演着重要的角色，可以用于预测、评估政策效果、解释变量之间的关系等。通过运用合适的计量经

经济计量学中的回归分析

经济计量学中的回归分析 在经济学领域中，回归分析是一种常用的统计分析方法，它通过对相关变量之间的关系进行建模和预测，为经济计量学的研究提供了重要的工具。回归分析主要用于探索和解释变量之间的因果关系，并在实践应用中被广泛运用于经济预测、政策评估和决策支持等领域。 一、回归分析的基本原理 回归分析的基本原理是建立一个数学模型，以解释或预测因变量与一个或多个自变量之间的关系。在回归分析中，因变量是我们希望解释或预测的变量，而自变量则是我们认为可能对因变量产生影响的变量。通过收集足够的样本数据，可以利用统计方法来估计模型中的参数，并对其进行推断和预测。 在回归分析中，最常见的模型是线性回归模型。线性回归模型假设因变量与自变量之间存在线性关系，即因变量的期望值能够通过自变量的线性组合来解释。线性回归模型可以表示为： Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + ... + βn*Xn + ε 其中，Y表示因变量，Xi表示自变量，βi表示模型的参数，ε表示误差项。模型的目标是通过最小化误差项来寻找最佳的参数估计，以使得模型对样本数据的拟合最优。 二、回归分析的应用领域 回归分析作为经济计量学中的核心方法之一，被广泛应用于多个领域。以下是一些常见的回归分析应用：

1. 经济预测：回归分析可以通过分析历史数据和相关变量之间的关系，进行经济趋势的预测。例如，通过建立GDP与消费支出、投资、 出口等指标的回归模型，可以对未来经济增长进行预测和预测。 2. 政策评估：回归分析可以用于评估政策的效果和影响。例如，政 府实施一项新的税收政策，可以通过回归分析来评估该政策对经济增长、就业率等指标的影响。 3. 市场分析：回归分析可以用于分析市场需求和供给之间的关系， 为企业的定价和营销策略提供决策支持。例如，通过回归分析可以估 计价格对产品需求的弹性，以确定最佳的价格策略。 4. 金融风险管理：回归分析在金融领域具有重要的应用价值。例如，通过回归分析可以预测证券价格的变动、评估投资组合的风险、分析 利率对股票市场的影响等。 三、回归分析的局限性与改进 虽然回归分析在经济计量学中具有重要地位和广泛的应用，但其也 存在一些局限性。其中一些局限性包括： 1. 假设限制：线性回归模型对于因变量与自变量之间的关系做了线 性假设，限制了模型的灵活性和适应性。 2. 多重共线性：当自变量之间存在高度相关性时，回归模型会受到 多重共线性的影响，导致参数估计不准确。 3. 遗漏变量：回归模型对于遗漏变量的处理比较敏感。如果模型中 未考虑到所有相关的自变量，将会导致模型的失效。

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解 在经济学和统计学中，回归分析是一种常用的方法，用于研究变量 之间的关系。EVIEWS是一款常用的计量经济学软件，通过进行回归 分析，可以得到一系列统计结果。本文将介绍EVIEWS回归结果的理解，并解释这些结果对研究的意义和解释。 一、回归方程 在进行回归分析后，EVIEWS将给出一个回归方程。回归方程表示 了自变量与因变量之间的关系。通常，回归方程的形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε 其中，Y代表因变量，X1、X2、...、Xk代表自变量，β0、β1、 β2、...、βk代表回归系数，ε代表误差项。回归系数可以理解为自变量 对因变量的影响程度，而误差项表示了模型无法解释的部分。 二、回归系数的解释 EVIEWS给出的回归结果中，包含了回归方程中自变量的回归系数。这些回归系数可以帮助我们理解自变量对因变量的影响。回归系数的 正负值表示变量间的正相关或负相关关系，绝对值大小表示相关关系 的强弱程度。 需要注意的是，回归系数的统计显著性非常重要。EVIEWS会给出 回归系数的t值和p值，用于判断回归系数是否显著。如果p值小于设 定的显著性水平（通常为0.05），则认为回归系数是显著的，即表明 自变量对因变量的影响是存在的。

三、决定系数（R-squared） 在EVIEWS回归结果中，还会给出一个被称为决定系数的统计量，用于衡量回归模型对因变量的解释程度。决定系数的取值范围在0到1 之间，越接近1表示回归模型对因变量的解释能力越强。 需要注意的是，决定系数并不代表回归模型的好坏。一个决定系数 较高的回归模型并不一定是更好的模型，因为决定系数受到样本大小、变量选择等多个因素的影响。因此，在解读决定系数时，需要结合实 际问题和模型的适用性进行综合评估。 四、残差分析 在EVIEWS回归结果中，还会给出一系列统计指标，用于评估回归模型的拟合优度和模型的合理性。其中，残差是一项重要指标。 残差表示实际观测值与回归模型预测值之间的差异。通过分析残差，可以评估模型是否存在问题，例如是否存在异方差性或者自相关等。 同时，残差图和残差分布图也是分析模型合理性的有效工具。 五、假设检验 EVIEWS回归结果中还会给出一系列假设检验的结果。这些假设检 验用于验证统计模型的有效性和假设的成立。 常见的假设检验包括回归系数的显著性检验、DW检验、异方差性 检验等。这些检验结果可以帮助我们判断回归模型的可靠性，并对研 究结果的解释提供支持。

实证研究中五大最重要的计量模型工具

实证研究中五大最重要的计量模型工具 在实证研究中，计量模型工具是非常重要的，它们可以帮助研究者分析数据、检验假设、预测结果。本文将介绍实证研究中最重要的五大计量模型工具，并讨论它们的应用及优缺点。 一、回归分析 回归分析是实证研究中最常用的计量模型工具之一。它用于研究变量之间的关系，并进行因果关系的分析。回归分析可以帮助研究者了解自变量对因变量的影响程度，以及预测因变量的数值。回归分析广泛应用于经济学、社会学、心理学等领域，例如分析收入和教育水平之间的关系、预测销售额等。 优点：回归分析简单易懂，计算过程清晰，结果直观易解释。 缺点：回归分析对数据的要求较高，容易受到异常值的影响，同时需要满足一些假设条件。 二、时间序列分析 时间序列分析是一种专门用于研究时间序列数据的方法。它可以帮助研究者发现数据的趋势、季节性变动以及周期性波动，预测未来数据的走势。时间序列分析在经济学、金融学等领域有着广泛的应用，例如股票价格走势分析、经济增长趋势预测等。

优点：时间序列分析可以揭示数据的内在规律和趋势，对未来数据具 有一定的预测能力。 缺点：时间序列分析需要数据的连续性和稳定性，对数据的要求相对 较高。 三、因子分析 因子分析是一种用于研究变量之间关系的多元统计方法。它可以帮助 研究者发现变量之间的内在结构和模式，降低数据的维度，并挖掘出 隐藏的因素。因子分析广泛应用于心理学、管理学、市场营销等领域，例如研究用户偏好、评估企业绩效等。 优点：因子分析可以找出变量之间的潜在关系，简化数据的分析和解释。 缺点：因子分析对数据的要求较高，需要满足一些假设条件，并且结 果的解释比较主观。 四、生存分析 生存分析是一种用于研究个体生存时间和生存概率的统计方法。它可 以帮助研究者分析人口统计动态、医学研究、工程可靠性等领域，例 如分析疾病的生存率、评估产品的可靠性等。 优点：生存分析适用于研究个体生存时间和生存概率，能够处理有censored数据的情况。

掌握常用计量软件实证分析方法介绍

掌握常用计量软件实证分析方法介绍 常用计量软件： 1. Stata：Stata是社会科学研究中最常用的统计分析软件之一、它 提供了丰富的统计和图表功能，并支持多种数据分析方法，包括回归分析、面板数据分析、生存分析、聚类分析等。Stata通过命令行和菜单两种方 式进行操作，用户可以根据自己的需求选择适合的方式进行分析。 2.R：R是一种开源的统计软件，广泛应用于各个领域的数据分析和 建模。它提供了丰富的函数和包，用户可以使用这些函数和包进行各种统 计分析和可视化操作。R的优势在于其灵活性和开放性，用户可以根据自 己的需求自定义函数和包，满足特定分析要求。 3. Python：Python是一种通用编程语言，也可以用于数据分析和建模。Python通过各种包提供了丰富的数据处理、统计分析和可视化功能。其中，NumPy和Pandas是用于数据处理的重要包，SciPy可以用于数值计 算和统计分析，Matplotlib和Seaborn可以用于数据可视化。 实证分析方法介绍： 1.回归分析：回归分析是一种常用的实证分析方法，用于研究自变量 与因变量之间的关系。它通过建立数学模型，通过拟合模型中自变量的值 来预测因变量的值。回归分析可以分为一元回归和多元回归，在多元回归中，可以考虑多个自变量对因变量的影响。 2.面板数据分析：面板数据是指在一段时间内对同一组体进行多次观 测得到的数据。面板数据分析可以用于研究时间序列和横截面数据的关系，以及时间序列和横截面的混合数据。常用的面板数据分析方法包括固定效 应模型和随机效应模型。

3.差异法：差异法是一种常用的实证研究方法，用于比较不同组之间的差异。差异法可以用来研究不同地区、不同时间段、不同处理组和对照组之间的差异，并评估因果关系。常用的差异法包括配对差异法、断点回归设计和差分法。 4. 生存分析：生存分析是一种用于研究时间尺度下事件发生的概率和时间的分析方法。它广泛应用于医学、社会科学和经济学等领域。生存分析可以用于研究生存时间、失业时间、流失时间等。常用的生存分析方法包括Kaplan-Meier生存曲线、Cox比例风险模型等。 5.聚类分析：聚类分析是一种将相似个体聚集在一起的方法，用于研究样本之间的相似性和群组。聚类分析可以通过测量个体之间的距离或相似性来确定聚类结构。常用的聚类分析方法包括层次聚类和K均值聚类。 以上介绍了常用的计量软件和实证分析方法。这些软件和方法在社会科学、医学、经济学等领域中起到了重要作用，可以帮助研究人员进行数据分析和模型建立，从而得出科学的结论。

线性回归的研究及应用

线性回归的研究及应用 线性回归是一种常见的统计分析方法，用于研究变量之间的线性关系。它的基本思想是通过建立一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系，并利用已知数据对模型进行参数估计，从而进行预测和分析。 线性回归的研究可以分为两个方面：理论研究和实际应用。 在理论研究方面，线性回归主要关注以下几个问题： 1. 模型设定：线性回归模型通常假设自变量与因变量之间具有线性关系，即因变量的期望值是自变量的线性函数。然而，在实际问题中，往往需要根据具体情况选择适当的模型形式，如多项式回归、岭回归、Lasso回归等。 2. 参数估计：线性回归通过最小二乘法来估计模型参数，即寻找一组参数使得观测数据的残差平方和最小。而最小二乘估计具有良好的性质，如无偏性、有效性和一致性。 3. 参数检验：线性回归参数的显著性检验是判断模型的拟合程度和自变量的影响是否显著的一种方法。常用的检验方法包括t检验、F检验和残差分析等。 4. 模型评估：线性回归模型的评估常用的指标包括决定系数（R^2）、调整决定系数、残差平方和等。这些指标可以用来衡量模型的拟合优度和解释力度。

在实际应用方面，线性回归可广泛应用于各个领域，如经济学、金融学、医学、社会科学等。以下是一些实际应用的例子： 1. 经济学中的应用：线性回归常被用于经济学研究中，如预测GDP增长率、分析劳动力市场的供求关系、测算价格弹性等。 2. 金融学中的应用：线性回归可用于金融市场的预测和风险管理，如预测股票收益率、建立资产定价模型、优化投资组合等。 3. 医学中的应用：线性回归可用于医学研究中，如探究疾病与环境因素之间的关系、预测患者病情的发展等。 4. 社会科学中的应用：线性回归可通过分析调查数据来研究社会问题，如教育回报率与教育投资之间的关系、犯罪率与社会经济因素之间的关系等。 此外，线性回归还可以与其他研究方法相结合，如主成分分析、因子分析等，以提高模型的拟合效果和预测准确性。 总之，线性回归作为一种常见的统计分析方法，在理论研究和实际应用中发挥着重要作用。通过建立线性模型，我们可以揭示变量之间的关系并进行预测和分析，

常见计量经济软件的回归分析方法研究

2.1.2 结果分析按照如上的操作步骤即可件，点击\workfi ｌe,在弹出的对话框work中的woｒk中选择Annuaｌ,在ｓtａrt date与ｅnd datｅ中分别键入1９8８与1998，点 ok 按钮，则出现workfｉle窗口. (2）建立一个Gｒoup子窗口。具体步骤为：点击主菜单中uick\empty groｕp(eｄit seｒｉes）,则建立了一个ｇrouｐ子窗口,然后在这个窗口中进行数据的录入，与ＥXＣＥL中数据的录入方式相似。(3）建立ｅuatｉｏｎｓｐecificaｔion子窗口。具体步骤为：点击主菜单中ｕicｋ＼estimate ｅｕation speciｆｉcatioｎ窗口得以建立。在其中的eu ａtioｎspｅｃification中空白处键入回归方程:Y=C(1）C（2）*Ｘ1C(３）＊X２，在estimａｔiｏｎseｔｔｉｎｇｓ的mｅtｈod中选择ＬS（最小二乘法）,点击 ok确定.则出现图１所示的回归结果.ﻭ ﻭ 2．2．２结果分析根据如上的操作步骤可得到图1所示,表示总体回归方程是显着的。S。E.of regressioｎ是回归标准误差。Ｓum sｕared ｒｅsｉd是残差平方和。Lｏg ｌiｋeｌih ｏoｄ是对数似然函数值。Durｂin-watsoｎsｔaｔ是德宾X沃森统计量，用于判定扰动项是否存在一阶自相关。在此案例中,Durbiｎ—watsｏn stat=1.03５840 （0，2),表示u1有某种程度的正自相关。Ｍean deｐeｎｄenｔvａr是因变量的均值.S．D.depeｎdent vaｒ是因变量的标准差。Ａkaiｋe infｏcｒiterion和Schwarz ｃriｔeriｏn均用于模型选择,此案例中分别为9．0７798２和9．１８6499.标准统计值较低的模型是我们想要的模型.

常见计量经济软件的回归分析方法研究

常见计量经济软件的回归分析方法研究 一、标题：计量经济学软件回归分析方法的优劣比较 在计量经济学中，回归分析是一个重要的数据分析方法。这个方法通常被用来研究自变量和因变量之间的关系，以及自变量对因变量的影响程度。计量经济学软件可以用来对回归分析进行有效的实现，我们可以比较多种计量经济学软件在回归分析上的优劣，以找到使用最优软件的方法。 1. Stata Stata是一款广泛使用的计量经济学软件，它提供了很多功能强大的回归分析工具，如线性回归、广义线性模型、多项式回归和面板数据。其中，Stata的像素面板数据有很好的效果，支持处理多级因子变量和嵌套嵌套因子变量，可提高回归分析的准确性。 2. SPSS SPSS是一款完成度很高的统计分析工具，它的回归分析能力也很强大。它提供了多元回归、广义线性模型、多项式回归和面板数据等分析工具。此外，它的图形化界面非常直观，使得研究者可以使用相对轻松地执行回归分析。 3. EVIEWS EVIEWS是面向时间序列数据的一种分析软件，它支持一般线性回归、广义线性模型和多项式回归。它的强项是在时间序列分析方面，可提供ARIMA、ARCH、GARCH等模型工具，解决时序数据的模型拟合问题。

4. R R语言是一款免费且开放源码的计量经济学软件。它提供了很 多回归分析工具，如一般线性回归、广义线性模型、广义线性混合效应模型和面板数据分析等。此外，它还有丰富的第三方包和库，用来处理更复杂的功能和模型，使得R成为一个十 分强大的计量经济学软件。 5. SAS SAS是一个包含数据管理、统计分析和数据可视化等功能的 大型软件套件。它支持多元回归、广义线性模型和面板数据分析。此外，SAS提供了灵活的可视化和报告功能，使其在数 据可视化方面表现十分优秀。 其中，不同的软件有各自的优点和适用范围，研究者可以根据具体的需求和研究方向选择适合自己的软件。 二、标题：回归分析在中国房地产市场的应用研究 房地产市场是一个具有重要经济价值的行业，在中国举足轻重。对于房地产市场的研究可以对政策制定和市场发展起到积极的作用。本研究将回归分析方法应用于中国房地产市场，研究影响房价和销售的主要因素。 分析方法： 收集了2009年到2019年中国房地产市场的销售量、房价、土地出让金及人口等数据，并用Stata进行回归分析。结果显示，人口数量和土地出让金对房价和销售有显著影响，且二手房市

stata 双重差分法 导出回归结果

双重差分法（Double Difference, DID）是一种常见的计量经济学方法，常用于评估政策变革对个体、企业或地区经济行为的影响。而Stata是一个常用的统计分析软件，提供了丰富的数据处理和回归分析功能，因此在Stata中进行双重差分法分析并导出回归结果是许多研究者的需求。 下面将依次介绍在Stata中进行双重差分法分析并导出回归结果的步骤： 1. 数据准备 在进行双重差分法分析之前，首先需要确保数据的质量和完整性。将需要分析的数据导入Stata软件中，并对数据进行清洗和整理，包括缺失值处理、异常值处理、变量筛选等工作。 2. 双重差分法模型建立 在数据准备工作完成后，需要建立双重差分法模型。假设有两组实验对象（实验组和对照组），在某个时间点前后分别进行了政策变革，我们希望评估政策变革对实验组与对照组的影响。双重差分法模型可以通过以下方程表示： Y_it = α + β_1*Post_t + β_2*Treat_i + β_3*(Post_t*Treat_i)+ ε_it 其中，Y_it表示个体i在时间点t的观测值，Post_t表示时间变量，Treat_i表示实验组变量，ε_it为误差项。β_3即为我们所关心的政策效应参数。

3. 双重差分法回归分析 建立好双重差分法模型后，可以使用Stata中的回归命令进行估计。 在Stata中，可以使用regress或者xtreg等命令进行双重差分法回 归的估计。在进行回归分析时，需要注意控制其他可能影响因变量的 因素，以确保政策效应的准确估计。 4. 导出回归结果 在进行双重差分法回归估计后，可以使用Stata中的estout或者outreg2等命令将回归结果导出为表格形式。这些命令可以将回归系数、标准误、t值、p值等统计量整理成表格，并输出为Excel、Word 或者Latex等格式，以便于进一步的结果展示和分析。 通过以上几个步骤，我们可以在Stata中进行双重差分法分析并导出 回归结果。双重差分法作为一种强大的政策评估工具，可以帮助研究 者评估政策变革对个体、企业或地区经济行为的影响，而Stata作为 一个功能强大的统计分析软件，为我们提供了便捷的分析工具和结果 展示方式，使得双重差分法分析更加简便和高效。希望本文可以帮助 到有需要的读者，使他们能够更好地运用Stata进行双重差分法分析。在进行双重差分法分析时，除了以上所述的基本步骤外，还有一些需 要注意的细节和技巧，下面将进一步扩展介绍。 5. 检验平行趋势假设

常用多因素回归分析

常用多因素回归分析 多因素回归分析是一种常用的统计方法，用于探究多个自变量对因变量的影响程度。与简单线性回归分析相比，多因素回归分析可以更准确地解释因变量的变化，并可以考虑多个自变量之间的相互作用。本文将详细介绍多因素回归分析的原理、步骤和常见应用。 一、多因素回归分析的原理 多因素回归分析基于最小二乘法，通过拟合一条或多条直线来描述自变量和因变量之间的关系。多因素回归分析的公式可以表示为：Y=β0+β1X1+β2X2+...+βnXn+ε 其中，Y表示因变量，X1、X2、..、Xn表示自变量，β0、β1、 β2、..、βn表示回归系数，ε表示误差项。 多因素回归分析的目标是估计回归系数的值，即确定自变量对因变量的影响程度。回归系数可以表示线性关系的方向和程度，正系数表明因变量随着自变量的增加而增加，负系数则相反。回归系数的显著性检验可以帮助判断自变量是否对因变量产生显著影响。 二、多因素回归分析的步骤 1.数据收集和准备：收集所有自变量和因变量的相关数据，并进行初步的数据清洗和处理。 2.模型选择：根据研究目的和理论背景选择适当的自变量，并确定需要考虑的相关因素。同时，还要考虑变量之间的线性关系以及可能的非线性关系。

3. 模型拟合和参数估计：通过最小二乘法拟合模型，估计回归系数 的值。通常使用计量经济学软件进行参数估计，比如SPSS、Stata或R等。 4.模型分析和解释：分析回归方程的方差分析表，判断回归系数的显 著性以及模型的拟合优度。通过显著性检验和可决系数等指标评估模型的 适用性。 5.假设检验和置信区间：分析每个回归系数的显著性，并计算置信区间，以确定该系数的区间估计。 6.模型诊断：通过检查残差图、离群点和异常值等来评估模型的可靠 性和稳定性，并进行可能的模型修正。 三、多因素回归分析的常见应用 多因素回归分析广泛应用于各个领域，例如经济学、社会学、医学、 市场营销等。以下是多因素回归分析的一些常见应用： 1.经济学研究：通过分析多个经济因素对GDP、失业率、通胀率等宏 观经济指标的影响，了解经济增长的趋势和关键因素。 2.社会学调查：通过调查不同因素对人们态度、意见、行为等的影响，了解社会现象、社会变迁及其驱动力。 3.医学研究：通过分析多个生物、环境因素对疾病发生率、治疗效果 等的影响，确定风险因素和治疗方案。 4.市场营销研究：通过分析多个市场因素对销售额、顾客满意度等的 影响，制定市场推广策略，提高产品销售。 总结：

计量经济学中的回归分析

计量经济学中的回归分析 计量经济学是经济学的一个重要分支，旨在通过运用数学和统计学的方法来研 究经济现象。其中，回归分析是计量经济学中最常用的方法之一，它被广泛应用于经济学研究、市场预测、政策制定等领域。 回归分析的基本思想是建立一个数学模型，通过对样本数据的分析来估计模型 中的参数，进而预测或解释变量之间的关系。在回归模型中，通常将一个或多个自变量与一个因变量相关联。自变量是能够影响因变量的因素，而因变量则是我们感兴趣的变量。 回归分析的核心是线性回归模型。线性回归模型假设自变量与因变量之间存在 线性关系，即因变量可以通过自变量的线性组合来解释。在这种模型中，我们通过最小二乘法来估计回归系数，使得模型的预测值与观测值之间的误差最小化。 然而，在实际应用中，线性回归模型并不总能完全满足我们的需求。这时，我 们可以引入非线性回归模型。非线性回归模型允许自变量与因变量之间存在非线性关系，通过引入额外的变量或者对自变量进行变换，我们可以更好地描述变量之间的复杂关系。 除了线性和非线性回归模型，还有许多其他类型的回归模型被广泛应用于计量 经济学中。例如，多元回归模型可以同时考虑多个自变量与一个因变量之间的关系；面板数据模型可以用于分析多个个体在不同时间点的数据；时间序列回归模型可以用于分析随时间变化的数据。 回归分析的一个重要应用是预测。通过建立合适的回归模型，我们可以利用已 有的数据来预测未来的变量值。这对于市场预测、经济政策制定等领域具有重要意义。例如，通过分析过去几年的销售数据，我们可以建立一个销售额与广告投入之间的回归模型，从而预测未来某个广告投入水平下的销售额。

此外，回归分析还可以用于解释变量之间的关系。通过分析回归系数的大小和 显著性，我们可以判断自变量对因变量的影响程度。例如，在教育经济学中，我们可以建立一个回归模型来研究教育水平与收入之间的关系，通过分析回归系数，我们可以得出教育对收入的影响程度。 然而，回归分析也存在一些限制和假设。首先，回归模型建立在一定的假设条 件下，如线性关系、正态分布等。如果这些假设条件不满足，回归分析的结果可能不准确。其次，回归分析只能表达变量之间的相关关系，不能确定因果关系。因此，在解释回归结果时，我们需要谨慎分析，避免错误地得出因果关系。 总之，回归分析是计量经济学中一种重要的方法，它可以帮助我们理解和解释 变量之间的关系，并用于预测和政策制定。通过合理选择回归模型和数据处理方法，我们可以得到准确和有意义的结果，为经济学研究和实践提供有力的支持。

计量经济学的回归分析法与企业财务结合探究

计量经济学的回归分析法与企业财 务结合探究 关于《计量经济学的回归分析法与企业财务结合探究》，是我们特意为大家整理的，希望对大家有所帮助。 计量经济学eviews论文经典范文8篇之第七篇：计-量经济学的回归分析法与企业财务结合探究 摘要：随着信息技术的发展及企业环境的变化，企业的财务管理也面临着更大的挑战，对数据的提取、使用和分析提出了更高的要求。文章将计量经济学的回归分析法与企业财务分析相结合，预测某管网企业在现有资产规模采取统购统销模式下盈亏平衡点的销售量数值及管输价格，为企业提供决策依据, 为企业提供决策依据。 关键词：计量经济学；回归分析；企业；财务预测; 应用;

随着现代经济、"互联网+"大数据时代的到来, 技术经济也逐渐应用到各自相关领域，而财务管理作为企业管理的重要组成部分，对数据挖掘的深度提出了更高的要求，要求财务分析要以财务报表和其他资料为依据，采用数据、模型及信息化工具相结合的方法，系统的分析和评价企业的经营成果、现金流量及财务状况，目的是了解过去、评价现在、预测未来，并将大量的报表数据转换成对企业特定决策有用的信息, 为企业管理层决策提供参考依据，减少决策的不确定性。 •、回归分析对财务预测的作用 回归分析法是计量经济学研究的-•种方法，所谓的计量经济学是以一定的经济理论和实际统计资料为依据，运用数学，定量分

析经济变量Z间的随机因果关系的一门学科，包括回归、投入产出分析方法等内容。本文将计量经济学的回归分析法与企业财务分析相结合，预测长输管网企业在现有资产规模下，盈亏平衡点的销售量数值及平均管输价格，为企业提供决策依据，对缩小理论与实务的差距、研究学科Z间的融合起到了重要作用。 二、回归分析的应用 (一)回归模型的设计及参数估计 第一步根据总成本Y二固定成本C (1) +可变成本C (2) *销气量X的回归分析，求解得出固定成本C (1)和可变成本C (2);第二步根据收入Z二单价C (3) 求解得出门站 及管输综合价格C (3);第三步根据盈亏平衡点的计算公式：盈亏平衡点的销售量2=固定成本C (1) / (单价C (3)・可变成本C (2));第四步由第一第二步计算结果计算出管输价格P二C （3） -C （2）;第五步将计算结果与企业相关数据进行检验并得出结论。

计量经济学应用研究的总体回归模型设定分析

计量经济学应用研究的总体回归模型设定分析 作者：王峥 来源：《经济视野》2015年第01期 【摘要】归根结底计量经济学模型就是回归分析，其最关键的工作便是总体回归模型的设定。只有这样才能统计推断出正确的结果。本文主要分析了计量经济学模型科学性，计量经济学总体回归模型设定，计量经济学总体回归模型设定原则。 【关键词】计量经济学总体回归模型设定 一、计量经济学模型分析 （一）计量经济学的哲学基础 广义或者完整的计量经济学模型并不是通常所说的仅能检验，无法发现，而是一个可以进行科学发现的研究整体过程；计量经济学模型并不是归纳的，其紧密结合了模型设定阶段的演绎和模型检验阶段的归纳，形成了全面的、辩证的计量经济学模型认识论；计量经济学模型在方法论上，并不是仅能证伪，无法证实，而是包含了二者，但是又没有完全发挥证伪与证实作用；要对一般和特殊关系正确处理；正确认识相对和绝对关系，这些对于实证研究计量经济学合理性与相对性来说是非常关键的。 （二）计量经济学模型的相对科学性 我们对计量经济学模型科学性进行讨论的同时，应当正确理解计量经济学模型的局限和功能、第一，计量经济学模型是实证的，却不是规范的；第二，计量经济学模型属于经验实证，而并不是理论实证。所以，我们仅能认为计量经济学模型是科学的经验实证经济方法，这样就决定了其拥有巨大的作用，也形成了一定的局限。 二、计量经济学总体回归模型设定 计量经济学总体回归模型设定，就是基于样本角度，提出有关总体的假设过程，并且利用计量经济学模型的形式实行表述。具体可以分为两种总体模型：一是静态总体模型，具体对经济因素之间不随时间变化的静态平衡结构进行描述，试图体现经济体系的平衡关系规则，相应的总体是不随时间改变的随机静态分布，一般利用截面数据对总体模型参数进行估计。二是动态的总体模型，具体是对不断演变的经济因素之间的动态平衡结构进行描述，试图体现经济体系变化规则，相应的总体是在时间维度上不断发生的随机过程，一般采用时间序列数据对整体

计量经济学实验报告---多元回归模型实验

2011－2012学年第1学期 计量经济学实验报告 实验（二）：多元回归模型实验 (1)估计参数利用EViews6估计模型的参数，方法是： 1、建立工作文件： 首先，双击EViews6图标，进入EViews6主页。在菜单一次点击File\New\Workfile，出现对话框“Workfile Create”。在“Workfile structure type ”中选择数据频率：Datad-regular frequency.在“Data specification”中Start data输入“1980”,在End data中输入“2002”点击“ok”出现“Workfile UNTITLED”工作框。其中已有变量：“c”—截距项“resid”—剩余项。 2、Eviews命令：data y x p1 p2 p3 回车，输入数据，得到如图： 图2-1 数据的输入

3.对数据进行回归分析，eviews命令：LS Y C X P1 P2 P3 图2-2 根据上图，模型的估计的结果为： lnY=3.616+0.001lnX-0.506lnP1+0.119lnP2+0.048lnP3 (0.450) (0) (0.162) (0.086) 0.051) t=(0.805) (4.652) (-3.115) (1.388) (0.942) R2=0.940 2 r=0.926 F=70.105 (2)作对家庭人均鸡肉年消费量Y与猪肉价格P2、牛肉价格P3的散点图，图2-3和图2-4 图2-3 图2-4 图2-3 家庭人均鸡肉年消费量Y与猪肉价格P2的散点图 图2-4 家庭人均鸡肉年消费量Y与牛肉价格P3的散点图

经济计量学中的回归分析与时间序列分析

经济计量学中的回归分析与时间序列分析经济计量学是经济学与数理统计学的交叉学科，其目的是通过利用统计模型和数学方法，对经济现象进行定量分析和预测。在经济计量学中，回归分析和时间序列分析是两个重要的分析工具。本文将对这两个方法进行详细介绍和比较。 一、回归分析 回归分析是经济计量学中最常用的方法之一，它用于研究因变量与一个或多个自变量之间的关系。回归分析的基本思想是，通过建立一个数学模型来描述因变量与自变量之间的关系，并利用样本数据对模型进行估计和推断。 回归分析可分为线性回归和非线性回归两种。线性回归是指因变量与自变量之间存在线性关系，而非线性回归是指二者之间存在非线性关系。根据样本数据的特点和研究目的，可以选择最小二乘法、最大似然法等方法进行回归参数的估计。 回归分析的应用广泛，可以用于解答很多经济问题。例如，可以通过回归分析来研究收入与消费之间的关系，衡量经济政策对就业的影响，以及预测股票价格等。 二、时间序列分析 时间序列分析是经济计量学中另一个重要的方法，它用于研究随时间变化的经济现象。时间序列数据是指在一段时间内观察到的一系列经济变量的取值。

时间序列分析的目标是揭示时间序列数据中所包含的规律和趋势， 以及对未来的变化进行预测。时间序列分析具有三个基本特征：趋势、周期和随机波动。通过对这些特征的分析，可以提取出数据中的基本 模式和规律。 常用的时间序列分析方法包括平稳性检验、白噪声检验、自相关函 数和偏自相关函数分析等。此外，还可以利用ARIMA模型、VAR模 型等对时间序列数据进行建模和预测。 时间序列分析在经济学中的应用广泛。例如，可以利用时间序列分 析来研究宏观经济变量之间的相互关系，分析季节性调整对销售额的 影响，以及预测通货膨胀率等。 三、回归分析与时间序列分析的比较 回归分析和时间序列分析在经济计量学中都有广泛的应用，但在方 法和目的上存在一些区别。 首先，回归分析主要用于研究因变量与自变量之间的关系，强调解 释和预测变量间的相关性。而时间序列分析则主要用于研究随时间变 化的经济现象，强调对未来的预测和规律的揭示。 其次，回归分析更注重样本数据对变量间关系的估计和推断，常采 用横截面数据进行分析。而时间序列分析更注重时间上的连续性和相 关性，需要使用时间序列数据进行建模和预测。