张晓峒Eviews使用教程简易版(清晰word版)

张晓峒Eviews使用教程简易版(清晰word版)

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 中的菜标命令

控制信息路状态

主显示窗

口 （图

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。

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。

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

1998年我国城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出单

位：元

地区可支

配收

入(inc)

消费

性支出

(consu

m)

地区可支

配收

入(inc)

消费

性支出

(consu

m)

北京8471.

98 6970.83 河南4219.

42

3415.6

5

天津7110.

54 5471.01 湖北4826.

36

4074.3

8

河北5084.3834.43 湖南5434.4370.9

64 26 5

山西4098.

73 3267.70 广东8839.

68

7054.0

9

内蒙古4353.

02

3105.74 广西5412.

24

4381.0

9

辽宁4617.

24 3890.74 海南4852.

87

3832.4

4

吉林4206.

64 3449.74 重庆5466.

57

4977.2

6

黑龙江4268.

50

3303.15 四川5127.

08

4382.5

9

上海8773.

10 6866.41 贵州4565.

39

3799.3

8

江苏6017.

85 4889.43 云南6042.

78

5032.6

7

浙江7836.

76 6217.93 陕西4220.

24

3538.5

2

安徽4770.

47 3777.41 甘肃4009.

61

3099.3

6

福建6485.

63 5181.45 青海4240.

13

3580.4

7

江西4251.

42 3266.81 宁夏4112.

41

3379.8

2

山东5380.

08 4143.96 新疆5000.

79

3714.1

（数据来源：中国统计年鉴-1999光盘J10、J11，中国统计

出版社）

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

2、打开工作文件时间频率和样本区间对话框，输入频率和样本区间，见图三。

（图

3、点击OK 确认，得新建工作文件窗口，见图四。

工作文件窗口：工作文件窗口是EViews 的子窗口。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。标题栏下是工作文件窗口的工具条，工具条上有一些按钮。Views 观察按钮、Procs 过程按钮、Save （保存）工作文件、Sample （设置观察值的样本区间）、Gener （利用已有的序列生成新的序列）、Fetch （从磁盘上读取数据）、Store （将数据存储到磁盘）、Delete （删除）对象。此外，可以从工作文件目录中选取并双击对象，用户就可以展示和分析工作文件内的任何数据。工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数序列C （保存估计系数用），另一个信标工控对小（图

残差序列RESID（实际值与拟合值之差）。小图标上标识出对象的类型，C是系数向量，曲线图是时间序列。用户选择Views 对象后双击鼠标左建或直接使用EViews主窗口顶部的菜单选项，可以对工作文件和其中的对象进行一些处理。

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Save as \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

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：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。

2、鼠标图形界面方式——数组方式：点击Quick \ Empty Group (Edit Series)，进入数据窗口编辑窗口，点击

obs 行没有数据的第一列（如图五中太阳标志处），然后输入序列名，并可以如此输入多个序列。输入数据名后，可以输入数据，方式同上。

3、鼠标图形界面方式——序列方式：点击Objects \ New object \ 选Series \ 输入序列名称\Ok,进入数据编辑窗口，点击Edit+/-打开数据编辑状态，（用户可以根据习惯点击Smpl+/-改变数据按行或列的显示形式,）然后输入数据，方式同上。

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。

输入

数据编辑序列输入

（图

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：

Group Members可用于增加组中的序列；SpreadSheet以电子数据表的形式显示数据；Dated Data

（图

图

Table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；Multi Graph以多图的形式显示组中数据；Descriptive Stats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；Tests of equality…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-way Tabulation…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；Correlogram (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；Cross Correlation (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；Cointegration Test执行Johansen cointegration协整（或称为共积）检验；Granger Causality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)。依据凯恩斯理论，设定理论模型：

consum= a + b (inc)

２、作普通最小二乘法估计：在主菜单选Quick\Estimate Equations，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，得到估计方程及其统计检验结果，如图九所示。

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。

六、单方程预测

预测是我们建立经济计量模型的目的之一, 其操作

图

如下：进入方程估计输出窗口（可以选定一个已有的方程建打开或估计一个新方程）如图九，点击其工具栏中的Forecast 打开对话框（图十），输入序列名（Forecast name），这名称通常与方程中被解释变量的名字不同，这样就不会混淆实际值和预测值；作为可选项，可给预测标准差随意命名[S.E(optional)]，命名后，指定的序列将存储于工作文件中；用户可以根据需要选择预测区间（sample range for forecast）；Dynamic 选项是利用滞后左手变量以前的预测只来计算当前样本区间的预测值，Static 选项是利用滞后左手变量的实际值来计算预测值（该选项只有在实际数值可以得到时使用），当方程中不含有滞后被解释变量或ARMA项时，这两种方法在第二步和以后各步都给出相同结果，当方程中含有滞后被解释变量或ARMA项时，这两种方法在第二步以后给出不同结果；用Output可选择用图形或数值来看预测值，或两者都用以及预测评价指标（平均绝对误差等）。将对话框的内容输入完毕，点击OK得到用户命名的预测值序列。

注意：在进行外推预测之前应给解释变量赋值。例如我们根据1980~1998年数据得到中国人均生活费支出与人均可支配收入关系的回归方程，希望预测1999、2000、2001年的人均生活费支出。为此，我们首先需要给出1999、2000、2001年人均收入可支配的数据，如果1999、2000、2001我们从历史数据中得不到1999、2000、2001年人均收入可支配的数据，就应利用其他方法估计出这些数据，把1999、2000、

2001年人均收入可支配的数据（可能是估计值）输入解释变量中就可以预测出这三年的人均生活费支出。

七、异方差检验

图

图十

古典线性回归模型的一个重要假设是总体回归方程的随机扰动项u i同方差，即他们具有相同的方差σ2。如果随机扰动项的方差随观察值不同而异，即ui的方差为σ i2，就是异方差。检验异方差的步骤是先在同方差假定下估计回归方程，然后再对得到的的回归方程的残差进行假设检验，判断是否存在异方差。Eviews提供了怀特(White)的一般异方差检验功能。

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

我们仍利用表一数据进行分析。

操作步骤：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(见图九) \点击工具栏中的View \选Residual Test s \ White Heteroskedasticity (no cross terms)或White Heteroskedasticity (cross terms)（图十一），可得到辅助回归方程和怀特检验统计量－即F统计量、2χ统计量的值及其对应的p值。由图十二中的显示结果可以看出：在１％显著水平下我们拒绝零假设，接受回归方程的误差项存在异方差的备择假设。值得重申的是：虽然图九中的信息告诉我们回归方程拟和优良，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。

一般地，只要图十二中给出的p 值小于给定的显著水平，我们就可以在该显著水平下拒绝零假设。

注意：White Heteroskedasticity (no cross terms) 与White Heteroskedasticity (cross terms)选项的区别在于：在no cross terms 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cross terms 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。

八、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：我们使用表二的数据，在主菜单选Quick \Estimate Equations

，进入输入估计方程对

图十

话框, 输入待估计方程(cum in )，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，选择Heteroskedasticity Consistent Covariance \ White \ OK应用（见图十三）1，回到估计方程对话框，点击OK得到校正后的回归方程（见图十四）。同学们可以比较图十四中的方程与普通最小二乘法得到的方程。

表二

中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通讯支出

单位：人民币元

项目变量名

地区可支

配收

入

交通和

通讯支

出

项目

变量名

地区

可支

配收

入

交通和

通讯支

出in cum in cum

甘肃4009.

61

159.6

0 新疆

5000.

79

212.3

山西4098.

73

137.1

1 河北

5084.

64

270.0

9

宁夏4112.231.5四川5127.212.4

1对这一方法的进一步了解可参考《经济计量分析》[美]威廉H格林著，中国社会科学出版社，1998年3月，p423-424，适用于普通最小二乘法的协方差矩阵的估计

41 1 08 6

吉林4206.

64

172.6

5 山东

5380.

08

255.5

3

河南4219.

42

193.6

5 广西

5412.

24

252.3

7

陕西4220.

24

191.7

6 湖南

5434.

26

255.7

9

青海4240.

13

197.0

4 重庆

5466.

57

337.8

3

江西4251.

42

176.3

9 江苏

6017.

85

255.6

5

黑龙江4268.

50

185.7

8 云南

6042.

78

266.4

8

内蒙古4353.

02

206.9

1 福建

6485.

63

346.7

5

贵州4565.

39

227.2

1 天津

7110.

54

258.5

6

辽宁4617.

24

201.8

7 浙江

7836.

76

388.7

9

安徽4770.

47

237.1

6 北京

8471.

98

369.5

4

湖北4826.

36

214.3

7 上海

8773.

10

384.4

9

eviews计量经济学下国内旅游收入影响因素分析-计量经济学论文-经济学论文

eviews计量经济学下国内旅游收入影响因素分析-计量经济学论文-经济学论文 ——文章均为WORD文档，下载后可直接编辑使用亦可打印——一、建立模型 设计量经济模型为： = + + + + + 式中，为第t年全国国内旅游收入（亿元）; 为国内旅游人数（万人/次）; 为城镇居民人均旅游支出（元）; 为农村居民人

均旅游支出（元）为铁路里程（万公里）,解释变量前的系数均为正。 为估计参数，收集旅游事业发展所处的1994 -2012年阶段的统计数据，如下所示资料来源： 二、分析模型中存在问题 利用EViews软件，生成Y、、、、等数据。利用OLS方法估计模型参数得

（一）估计模型参数 该模型的= 0. 9883,F检验值为296. 85,是显着的。、的符号与预期相反，表明可能存在严重的多重共线性。 利用EViews软件，计算出、、、的相关系数矩阵如下表： （二）相关系数矩阵表

从上可以看出：相关系数高达0. 974694,证明确实存在严重的多重共线性。 三、解决模型中存在的多重共线性 将各变量进行对数变换，再对以下模型进行估计。 = + + + + + 利用EViews软件，对、、、、分别对数，分别生成、、、、的数据，

采用OLS方法估计模型参数得： 估计模型参数 模型估计结果为 = - 8. 2995 + 0. 8628 + O. 3997 + 0. 2926 + 1. 2719（0. 5478）（0. 09 ）（0. 1217）（0. 0418）（0. 4104） t =（- 15. 15）（8. 98）（3. 29）（7. 00）（3. 10） = 0. 9984 DW = 1. 3581 F = 2224. 433

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

希沃白板5使用说明书希沃白板5教程word版[配件+备课端]

希沃白板 5 使用说明书

3.2配件 授课模式下，如果本机已安装希沃视频展台、反馈器和授课助手，则工具栏会出现视频展台、反馈器和授课助手按钮，如图3-4-1，用户可根据需要选用。 图3-4-1 配件区域 3.4.1视频展台 本机已安装希沃视频展台时，工具栏会出现视频展台按钮，点击视频展台按钮，弹出视频展台页面如图3-4-1-1，用户可根据需要对实物进行动态画面实时展示、批注、截图、扫描等操作。

3.4.1.1 移动 图 3-4-1-1 视频展台画面 在主界面点击 移动按钮，可使动态画面或图片处于选择模式，用户可通 过手势操作使动态图像或图片进行漫游、缩放等。 漫游。用户单点或者两点选中图像向一个方向拖动，可使得图像漫游。 缩放。用户两点选中图像，两点向相互远离的方向移动可使得图像放大， 两点向相互靠近的方向移动可使得图像缩小。 3.4.1.2 批注 在主界面点击 批注按钮进入批注模式，可对当前画面进行批注。 3.4.1.3 橡皮 点击主界面 橡皮擦按钮，鼠标移动到动态画面时就会变成橡皮擦，用户可以对动态画面或图片中批注的笔迹进行擦除，也可以直接使用手势擦除，即使用手势在触摸板上做擦除动作。 3.4.1.4 撤销 点击撤销按钮，可撤销上一步操作。单击一次，撤销一步。

3.4.1.5 截图到白板 点击工具栏 按钮，将拍摄的图片插入到希沃教学白板中。点击 返回 白板按钮，返回希沃白板授课端，可查看截图到白板效果，如图 3-4-1-5-1。 3.4.1.6 文档增强 图 3-4-1-5-1 插入到白板 点击 文档增强，扫描完成界面如图 3-4-1-6-1。 图 3-4-1-6-1 扫描界面 1) 扫描模式。有原图、彩图和文本三种模式，默认彩图模式。

(完整word版)计量经济学中级教程(潘省初 清华大学出版社)课后习题答案

计量经济学中级教程习题参考答案

第一章 绪论 1.1 一般说来，计量经济分析按照以下步骤进行： （1）陈述理论（或假说） （2）建立计量经济模型 （3）收集数据 （4）估计参数 （5）假设检验 （6）预测和政策分析 1.2 我们在计量经济模型中列出了影响因变量的解释变量，但它（它们）仅是影响因变量的主要因素，还有很多对因变量有影响的因素，它们相对而言不那么重要，因而未被包括在模型中。为了使模型更现实，我们有必要在模型中引进扰动项u 来代表所有影响因变量的其它因素，这些因素包括相对而言不重要因而未被引入模型的变量，以及纯粹的随机因素。 1.3 时间序列数据是按时间周期（即按固定的时间间隔）收集的数据，如年度或季度的国民生产总值、就业、货币供给、财政赤字或某人一生中每年的收入都是时间序列的例子。 横截面数据是在同一时点收集的不同个体（如个人、公司、国家等）的数据。如人口普查数据、世界各国2000年国民生产总值、全班学生计量经济学成绩等都是横截面数据的例子。 1.4 估计量是指一个公式或方法，它告诉人们怎样用手中样本所提供的信息去估计总体参数。在一项应用中，依据估计量算出的一个具体的数值，称为估计值。如Y 就是一个估计量，1 n i i Y Y n == ∑。现有一样本， 共4个数，100，104，96，130，则根据这个样本的数据运用均值估

计量得出的均值估计值为 5.1074 130 96104100=+++。 第二章 经典线性回归模型 2.1 判断题（说明对错；如果错误，则予以更正） （1）对 （2）对 （3）错 只要线性回归模型满足假设条件（1）～（4），OLS 估计量就是BLUE 。 （4）错 R 2 =ESS/TSS 。 （5）错。我们可以说的是，手头的数据不允许我们拒绝原假设。 （6）错。因为∑=2 2 )?(t x Var σβ ，只有当∑2 t x 保持恒定时，上述说法才正确。 2.2 应采用（1），因为由（2）和（3）的回归结果可知，除X 1外，其余解释变量的系数均不显著。（检验过程略） 2.3 (1) 斜率系数含义如下: 0.273: 年净收益的土地投入弹性, 即土地投入每上升1%, 资 金投入不变的情况下, 引起年净收益上升0.273%. 733: 年净收益的资金投入弹性, 即资金投入每上升1%, 土地投入不变的情况下, 引起年净收益上升0.733%. 拟合情况: 92.01 29)94.01(*811)1)(1(12 2 =----=----- =k n R n R ,表明

计量经济学 张晓峒 第三版 南开大学出版社

数量经济学复习试题 一．对于模型：n i X Y i i i ,,1 =++=εβα 从10个观测值中计算出； 20,200,26,40,822=====∑∑∑∑∑i i i i i i Y X X Y X Y ， 请回答以下问题： (1)求出模型中α和β的OLS 估计量； (2)当10=x 时，计算y 的预测值。 (3) 求出模型的2 R ，并作出解释； （4）对模型总体作出检验； （5）对模型系数进行显著性检验； 二．根据我国1978——2000年的财政收入Y 和国内生产总值X 的统计资料，可建立如下的计量经济模型： ?516.64770.0898t t Y X =+ （1） （2.5199） （0.005272） 2 R ＝0.9609，E S .＝731.2086，F ＝516.3338，W D .＝0.2174 1、 模型（1）斜率项是显著的吗？它有什么经济意义已知（048.2)28(025.0=t ） 2、检验该模型的误差项是否存在自相关。 （已知在23,1%,5===n k α条件下，489.1,352.1==U L d d ） 3、如果存在自相关，请您用广义差分法来消除自相关问题。 4、根据下面的信息，检验回归方程(1)的误差项是否存在异方差。如果存在异方差的话，请写出异方差的形式 。表1：此表为Eviews 输出结果。

RE 为模型(1)中残差的平方 5、我们通常用什么方法解决异方差问题，在这里，你建议使用什么方法修正模型？如何修正（要求写出修正后的模型）？ 三、设货币需求方程式的总体模型为 t t t t t RGDP r P M εβββ+++=)ln()ln()ln( 210 其中M 为广义货币需求量，P 为物价水平，r 为利率，RGDP 为实际国内生产总值。假定根据 容量为n ＝19的样本，用最小二乘法估计出如下样本回归模型； 1 .09 .0) 3() 13()ln(54.0)ln(26.003.0)ln( 2==++-=DW R e RGDP r P M t t t t t 其中括号内的数值为系数估计的t 统计值，t e 为残差。 (1)从经济意义上考察估计模型的合理性； (2)在5%显著性水平上．分别检验参数21,ββ的显著性； (3)在5%显著性水平上，检验模型的整体显著性。 四、计量经济学研究工作中的重要方面是研究对古典模型假定违背的经济计量问题，通常包括异方差性问题、序列相关问题、多重共线性问题、解释变量的随机性问题等等。请回答：（30分） 1）异方差性的含义是什么？产生异方差的原因是什么？ 2）模型产生异方差问题时将有什么危害？ 3）叙述戈德非尔特—夸特（Goldfeld —Quandt ）检验的过程 4）若异方差形式为i i X u E 22)(σ=，试写出解决此异方差问题的方法。 五、已知消费模型：t y ＝10αα+t x 1+2αt x 2+t μ 其中：t y ＝消费支出；t x 1＝个人可支配收入；t x 2＝消费者的流动资产； 0)(=t E μ； 212)(t t x V σμ=（其中2σ为常数） 。请进行适当变换以消除异方差，并给出消除异方差后模型参数估计量的表达式（10分）。

Eviews操作教程_完整版

1.EVIEWS基础 (3) 1.1. E VIEWS简介 (3) 1.2. E VIEWS的启动、主界面和退出 (3) 1.3. E VIEWS的操作方式 (6) 1.4. E VIEWS应用入门 (6) 1.5. E VIEWS常用的数据操作 (15) 2.一元线性回归模型 (24) 2.1. 用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (24) 2.2. 模型的预测 (30) 2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34) 3. 多元线性回归 (39) 3.1. 用OLS建立多元线性回归模型 (39) 3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45) 4. 非线性回归 (48) 4.1. 用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (48) 4.2. 用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (50) 4.3. 用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (53) 4.4. NLS对可线性化的非线性模型的估计 (55) 4.5. NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (58) 4.6. 二元选择模型 (62) 5. 异方差 (68) 5.1. 异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (68) 5.2. 异方差的WHITE检验 (72) 5.3. 异方差的处理 (75) 6. 自相关 (79) 6.1. 自相关的判别 (79) 6.2. 自相关的修正 (83) 7. 多重共线性 (87) 7.1. 多重共线性的检验 (87) 7.2. 多重共线性的处理 (92) 8. 虚拟变量 (94) 8.1. 虚拟自变量的应用 (94) 8.2. 虚拟变量的交互作用 (99) 8.3. 二值因变量：线性概率模型 (101) 9. 滞后变量模型 (106) 9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (106) 9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)

Eviews和stata处理panel data的简单比较

这两天来的小结，因为都是些皮毛，博大家一笑。 使用的案例是论坛里张晓峒老师的面板数据模型 https://www.sodocs.net/doc/1819289659.html,/bbs/dispbbs.asp?BoardID=5&ID=25393&replyID=&skin=1 这一讲义写的很不错，紧跟eviews的功能。应该是4.0版本，因为我的5.0版本没有其中的一些参数。 数据输入方面：强烈推荐stata，不管数据有没有缺失，拷进去就好，然后tsset一下，就可以开始了。eviews的操作比较麻烦，可以参看前边发的balanced＆unbalanced的文章。 处理过程方面，stata清楚直观，傻瓜性强。 我将张老师的模型用stata8.0实现。具体如下： 1.混合估计模型： reg cp ip 2.个体固定效应模型： tsset id year xtreg cp ip, fe 或者xtreg cp ip, fe i(id) F检验自动生成 3.时刻固定效应模型： . gen d1997=1 if year==1997 . replace d1997=0 if year!=1997 . gen d1998=1 if year==1998 . replace d1998=0 if year!=1998 . gen d1999=1 if year==1999 . replace d1999=0 if year!=1999 . gen d2000=1 if year==2000 . replace d2000=0 if year!=2000 . gen d2001=1 if year==2001 . replace d2001=0 if year!=2001 . gen d2002=1 if year==2002 . replace d2002=0 if year!=2002 . reg cp ip d1997 d1998 d1999 d2000 d2001 d2002 或者xi: reg cp ip i.year 4.时刻个体固定效应模型

EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用

EViews 6.0 beta在面板数据模型估计中的应用 来自免费的minixi 1、进入工作目录cd d:\nklx3，在指定的路径下工作是一个良好的习惯 2、建立面板数据工作文件workfile （1）最好不要选择EViews默认的blanaced panel 类型 Moren_panel （2）按照要求建立简单的满足时期周期和长度要求的时期型工作文件

3、建立pool对象 （1）新建对象 （2）选择新建对象类型并命名 （3）为新建pool对象设置截面单元的表示名称，在此提示下（Cross Section Identifiers: (Enter identifiers below this line )输入截面单元名称。，建议采用汉语拼音，例如29个省市区的汉语拼音，建议在拼音名前加一个下划线“_”，如图

关闭建立的pool对象，它就出现在当前工作文件中。 4、在pool对象中建立面板数据序列 双击pool对象，打开pool对象窗口，在菜单view的下拉项中选择spreedsheet （展开表） 在打开的序列列表窗口中输入你要建立的序列名称，如果是面板数据序列必须在序列名后添加“?”。例如，输入GDP?，在GDP后的?的作用是各个截面单元的占位符，生成了29个省市区的GDP的序列名，即GDP后接截面单元名，再在接时期，就表示出面板数据的3维数据结构（1变量2截面单元3时期）了。

请看工作文件窗口中的序列名。展开表（类似excel）中等待你输入、贴入数据。 5、贴入数据 （1）打开编辑（edit）窗口

（2）贴入数据 （3）关闭pool窗口，赶快存盘见好就收6、在pool窗口对各个序列进行单位根检验 选择单位根检验 设置单位根检验

计量经济学实验答案--第二版(张晓峒)

计量经济学张晓峒第二版实验第5章异方差 2.已知我国29个省、直辖市、自治区1994年城镇居民人均生活费支出Y，可支配收入X的截面数据见下表（表略）。 (1)用等级相关系数和戈德菲尔徳- 夸特方法检验支出模型的扰动项是否存在 异方差性。支出模型是 Y i =β0 +β 1 X i +u i (2)无论{u i}是否存在异方差性，用EViews练习加权最小二乘法估计模型，并 用模型进行预测。 解析： Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 11/12/13 Time: 12:38 Sample: 1 29 Included observations: 29 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. X 0.795570 0.018373 43.30193 0.0000 C 58.31791 49.04935 1.188964 0.2448 R-squared 0.985805 Mean dependent var 2111.931 Adjusted R-squared 0.985279 S.D. dependent var 555.5470 S.E. of regression 67.40436 Akaike info criterion 11.32577 Sum squared resid 122670.4 Schwarz criterion 11.42006 Log likelihood -162.2236 Hannan-Quinn criter. 11.35530 F-statistic 1875.057 Durbin-Watson stat 1.893970 Prob(F-statistic) 0.000000

【优质文档】乱用门禁卡检讨书-推荐word版 (8页)

本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！ == 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ == 乱用门禁卡检讨书 篇一：乱收费检讨书 篇一：检讨书 检讨书 上级领导： 今年春季开学后，我们灵光小学收取了部分代收代付费用，在收取过程中，采 取了“凑整数”的形式，擅自提高了收费标准。这一作法，引起了部分学生家 长的不满，县教育局纪检、监察组成专班来我校进行了调查走访，并提出了严 肃批评，作为校长的我深感愧疚和懊悔。针对这一错误事件，我冷静地反省了很多，深刻认识到自己所犯错误的严重性，这一事件不仅加重了家长的经济负担，也严重影响了部门形象，我们一定要痛改前非，于是，我组织全体行政领 导反复学习政府有关政策及县教育局关于禁止乱收费的规定，提高一班子人的 思想认识、彻底根除“打擦边球”的念头，并集体决定全额退款。 目前，超收部分已全额清退，并先后召开了全体教师大会，家长代表大会，学 校公开承诺：保证做到校务公开、收费公示、决不让此类事件在灵光小学重演。检讨人：白螺镇灵光小学 校长：王大平 201X-5-26篇二：医院收费人员工作违纪检讨书 医院收费人员工作违纪检讨书 尊敬的院领导： 事发于xx年xx月xx日晚，由于对新系统操作的不熟悉，致使年终医保结算工作拖沓不前，无法在正常的上班工作时间内完成。于是院领导安排我当晚加班 结算x年尚未出院的医保在院病人，我加班至六点半，还剩下三个未来得及办 理出院结算的医保病人，本想交代给值班人员来继续办理。奈何，当晚值班人 员也需对农合病人办理中结，顾及不暇。而我因为不必要的个人因素没有继续

一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化-8页word资料

参考文献 【1】易丹辉.数据分析与EViews应用.北京：中国人民大学出版社，2019 【2】何晓群，刘文卿.应用回归分析（第三版）.北京：中国人民大学出版社，2019 【3】张晓峒.EViews实用指南与案例.北京：机械工业出版社，2019 【4】 .网址： （http://baidu/s?wd=%B0%D9%B6%C8%CE%C4%BF%E2&rsv_bp=0&rsv_spt=3&inputT=4144） 一元线性回归是一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化，在现实问题研究中，因变量的变化往往受几个重要因素的影响，此时就需要用两个或两个以上的影响因素作为自变量来解释因变量的变化，这就是多元回归亦称多重回归。当多个自变量与因变量之间是线性关系时，所进行的回归分析就是多元性回归。 设y为因变量，为自变量，并且自变量与因变量之间为线性关系时，则多元线性回归模型为： 其中，b0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x1每增 加一个单位对y的效应，即x1对y的偏回归系数；同理b2为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即，x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为： 其中，b0为常数项，为回归系数，b1为固定时，x2每增加一个单位对y的效应，即x2对y的偏回归系数，等等。如果两个自变量x1,x2同一个因变量y呈线相关时，可用二元线性回归模型描述为： y= b0+ b1x1+ b2x2+ e 建立多元性回归模型时，为了保证回归模型具有优良的解释能力和预测效果，应首先注意自变量的选择，其准则是： (1)自变量对因变量必须有显著的影响，并呈密切的线性相关； (2)自变量与因变量之间的线性相关必须是真实的，而不是形式上的； (3)自变量之彰应具有一定的互斥性，即自变量之彰的相关程度不应高于自变量与因变量之因的相关程度； (4)自变量应具有完整的统计数据，其预测值容易确定。 多元性回归模型的参数估计，同一元线性回归方程一样，也是在要求误差平方和()为最小的前提下，用最小二乘法求解参数。以二线性回归模型为例，求解回归参数的标准方程组为 解此方程可求得b0,b1,b2的数值。亦可用下列矩阵法求得

(完整word版)Eviews常用命令

(完整word版)Eviews常用命令 Eviews常用命令与函数 CREATE，弹出创建文件对话框 DATA Y X，创建并打开群窗口 PLOT Y X，得到序列的趋势图 SCAT X Y，得到两个序列的相关图 LS Y C X,用最小二乘法进行方程Y=C(1)+C（2）*X的参数估计 scalar val = 10 创建标量 show val 则在左下角显示该标量的值 Expand 2001 2007 追加记录,扩展样本 函数（以＠符号为起始符） 序列描述统计函数：均值[@MEAN()］；相关系数[@COR（）］；协方差[@COV(）] 回归统计函数：回归参数标准差［@STDERRS(i）];回归系数［＠COEFS(i）］；回归标准差[@SE]；回归可决系数［＠R2]；残差平方和[＠SSR] 分布函数:标准正态分布［＠CNORM（）];t 分布［＠TDIST（x，v）] 混合运用 series difx=x—＠mean（x) ‘建立x 与其均值的离差序列 scalar tlinjie=＠qtdist（0。975，18）‘求出95％置信水平下的T 临界值 矩阵的定义：Matrix；对称矩阵的定义：sym；向量定义:vector matrix matrixx=@convert（groupx）‘将groupx 数组转换为矩阵 matrix b=＠inverse(xx)＊xy 序列、群向矩阵的转换：Matrix y=@convert(x） 矩阵的转置：＠transpose(） 矩阵逆的运算:＠inverse(）

Eviews常用命令（对于命令和变量名,不区分大小写） 1．创建时间序列的工作文件 a annual： create a 1952 2000 s semi—annual：create s 1952 1960 q quarterly： create q 1951:1 1952：3 m monthly： create m 1952：01 1954：11 w weekly： create w 2/15/94 3/31/94,自动认为第一天为周一，和正常的周不同。 d daily （5 day week）: creat e d 3/15/2008 3/31/2008，和日历上周末一致，自动跳过周末. 7 daily (7 day week）： create 7 3/03/2008 3/31/2008。 u undated: create u 1 33。 创建工作文件时可直接命名文件，即在create 后面直接键入“文件名”， 如create myfilename a 1952 2000 或者 workfile myfilename a 1952 2000 系统自动生成两个序列：存放参数估计值c和残差resid. 2．创建数组(group） 多个序列组合而成，以便对组中的所有变量同时执行某项操作。数组和各个序列之间是一种链接关系,修改序列的数据、更改序列名、删除序列等操作，都会在数组中产生相应的变化. 1)创建完文件后,使用data建立数据组变量；若有word表格数据或excel数据，直接粘贴;或者用Import 从其它已有文件中直接导入数据. data x y，… 可以同时建立几个变量序列，变量值按列排列，同时在表单上出现新建的组及序列,且可以随时

Eviews使用教程简易版(清晰word版)张晓峒

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： 菜单栏 标题栏 命令窗口 控制按钮 信息栏 路径 状态栏 主显示窗口 〔图一〕

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. 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X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. 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,放置了许多进展处理的东西〔对象〕,像完毕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展保存,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展数据处理. 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；完毕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展更改〕.

Eviews软件操作

Eviews软件操作 主要内容： 一、Eviews软件简介 二、Eviews软件基本操作 三、一个案例（应用Eviews软件解决回归问题） Eviews软件简介 1、“Eviews”是什么意思 “Eviews”是Econometrics Views的缩写，它的本意是对社会经济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”。 2、Eviews软件的功能及应用领域 Eviews软件拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析（其中包括线性、非线性单一方程模型，联立方程模型，时间序列模型，动态回归模型，分布滞后模型，向量自回归模型，误差修正模型、离散选择模型以及多种估计方法）、预测和模拟等六大类功能。 Eviews软件的应用领域很广泛。比如：科学数据分析与评价、金融分析、宏观经济预测、销售预测和成本分析等。 3、Eviews与TSP的比较 Eviews软件的前身是TSP（时间序列回归软件）。TSP软件基于DOS操作系统，Eviews 软件则是在Windows环境下运行，更多的使用菜单和窗口方式，界面友好。 4、Eviews的版本和参考书目 Eviews是由美国QMS公司于1981年发行的。 Eviews2.0版 Eviews3.0版 Eviews3.1版1998年发布。目前人们普遍使用的是Eviews3.1版 Eviews4.0版2001年发布。Eviews4.0在功能上并无实质变化，只是增加了新的估计项、新定义了几个函数及其他新的特征。 Eviews5.0版最新版 《数据分析与Eviews应用》易丹辉主编中国统计出版社 《计量经济学软件Eviews使用指南》张晓峒主编南开大学出版社 说明：我们讲课参考的教材都是针对Eviews3.1版的操作 但是使用的软件是Eviews5.0版（大约38.1M） 由于Eviews3.1版下载出现问题，缺少“BWCC32.dll”文件，所以无法使用。 5、Eviews软件的工作方式 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。 （我们这里介绍的都是第一种工作方式） 6、Eviews软件工作特点 初学者需牢记以下两点： (1)Eviews软件对于“对象(objects)”的具体操作是在“工作文件（Workfile）”中进行，也就是说，如果想用Eviews进行具体的操作，必须先新建一个或打开一个已经存在在硬 盘（或软盘）上的Workfile, 在此Workfile中进行输入数据、建造模型等操作； (2)处理的数据及运行结果都称之为“对象（objects）”，如序列(series) 、方程（equations）、

eviews图像及结果分析及Eviews使用教程总结

EViews图像及结果分析 EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。 4.1 图形对象 图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。下面介绍图形对象的基本操作。 4.1.1 图形(Graph)对象的生成 图形对象也是工作文件中的基本对象之一。要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。 图4-1 序列窗口下图形对象的生成 此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。

图4-2 “Line”折线图 “Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。 如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。这里有9种图形可供选择。其前4种与上面讲述的相同。 图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成 其中，“Scatter”表示生成散点图。在“Scatter”弹出的菜单中有5个选项，分别是“Simple Scatter”(简单散点图)、“Scatter with Regression”(带有回归线的散点图)、“Scatter with Nearest Neighbor Fit”(近邻匹配散点图)、“Scatter with Kernel Fit”(核心匹配散点图)、“XY Pairs”(XY成对散点图)。当序列组中包含两个序列对象时，第一个序列对象的观测值构成散点图的横坐标，第二个序列对象的观测值构成散点图的纵坐标，如图4-4所示。当序列组中有三个以上的序列对象时，第一个序列对象构成散点图的横坐标，其余序列对象构成散点图的纵坐标。