計量經(jīng)濟學(xué)實驗指導(dǎo)基于Eviews軟件課件

1、計量經(jīng)濟學(xué)實驗指導(dǎo) 基于Eviews軟件主講：陳先強襄樊學(xué)院7/29/20221實驗指導(dǎo)之總論實驗?zāi)康膶嶒灣绦驅(qū)嶒灣煽兛己藢嶒瀮?nèi)容安排附錄1：實驗報告撰寫的基本要求附錄2：Eviews軟件簡介7/29/20222實驗?zāi)康膶W(xué)習(xí)和掌握計量軟件Eviews的基本使用方法；掌握經(jīng)濟管理理論與問題的計量實現(xiàn)程序；加深對課程理論知識的理解與應(yīng)用；初步掌握經(jīng)濟科學(xué)和管理科學(xué)規(guī)范的問題研究分析方法，以及計量研究結(jié)果的呈現(xiàn)。7/29/20223實驗程序1.教師實驗案例講授與演示2.學(xué)生從實驗室案例庫提取案例數(shù)據(jù)，進行模擬分析；3.學(xué)生撰寫計量分析實驗報告4.報告分析與點評7/29/20224實驗成績考核實驗成績

2、納入課程考核總成績，占總成績的30。按照實驗次數(shù)進行均分。實驗考核的指標 實驗出勤與紀律（10） 實驗過程（40） 報告呈現(xiàn)（規(guī)范性、科學(xué)性）（50）7/29/20225實驗內(nèi)容安排簡單線性回歸模型實驗多元線性回歸模型實驗異方差問題的解決實驗序列相關(guān)性問題的解決實驗多元共線性問題的解決實驗7/29/20226附錄1：實驗報告撰寫的基本要求規(guī)范清晰的標題明確的實驗?zāi)康脑敿毜哪Ｐ驮O(shè)定說明必要的數(shù)據(jù)獲取及其預(yù)處理的說明模型估計的Eviews實現(xiàn)過程和必要圖表模型檢驗及其結(jié)果說明模型結(jié)果的初步討論預(yù)測分析7/29/20227附錄2：Eviews簡介Eviews軟件背景Eviews的啟動、運行與關(guān)閉Ev

3、iews的基本窗口簡介7/29/20228Eviews軟件背景EVIEWS是在大型計算機的TSP (Time Series Processor) 軟件包基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一組處理時間序列數(shù)據(jù)的有效工具。1981年QMS (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基礎(chǔ)上直接開發(fā)成功EVIEWS并投入使用。目前已經(jīng)發(fā)展到6.0版。EVIEWS得益于WINDOWS的可視的特點，能通過標準的WINDOWS菜單和對話框，用鼠標選擇操作，并且能通過標準的WINDOWS技術(shù)來使用顯示于窗口中的結(jié)果?？梢岳肊VIEWS的強大的命令功能和它的大量的程序處理語言，進入命令

4、窗口修改命令，并可以將計算工作的一系列操作建立成相應(yīng)的計算程序，并存儲，可以通過直接運行程序來完成你的工作。是目前經(jīng)濟管理學(xué)科進行計量分析使用較為廣泛的軟件工具，據(jù)調(diào)查，目前國內(nèi)高校使用率達98（丘東、李自奈，2007）。7/29/20229Eviews的啟動、運行與關(guān)閉EVIEWS提供了一張光盤。插入光驅(qū)既可直接安裝，并直接在桌面上建立圖標。在第一次使用前，EVIEWS要求你在注冊（網(wǎng)上或者電話）。在WINDOWS下，有下列幾種啟動EVIEWS的辦法：單擊任務(wù)欄中的開始按鈕，然后選擇程序中的EVIEWS進入EVIEWS程序組，再選擇EVIEWS程序符號；雙擊桌面上的EVIEWS圖標；雙擊EV

5、IEWS的workfile 或database文件名稱。在主菜單上選擇File/Close或按ALT-F4鍵來關(guān)閉EVIEWS；可單擊EVIEWS窗口右上角的關(guān)閉方塊。7/29/202210Eviews的基本窗口簡介（一）EVIEWS窗口由如下五個部分組成：標題欄、主菜單、命令窗口、狀態(tài)線、工作區(qū)，如下。標題欄主菜單命令窗口工作區(qū)狀態(tài)線7/29/202211Eviews的基本窗口簡介（二）標題欄：它位于主窗口的最上方。你可以單擊EVIEWS窗口的任何位置使EVIEWS窗口處于活動狀態(tài)。主菜單：點擊主菜單會出現(xiàn)一個下拉菜單，在下拉菜單中可以單擊選擇顯現(xiàn)項。命令窗口：菜單欄下面是命令窗口。把EVI

6、EWS命令輸入該窗口，按回車鍵即執(zhí)行該命令。狀態(tài)線：窗口的最底端是狀態(tài)線，它被分成幾個部分。左邊部分有時提供EVIEWS發(fā)送的狀態(tài)信息；往右接下來的部分是EVIEWS尋找數(shù)據(jù)和程序的預(yù)設(shè)目錄；最后兩部分顯示預(yù)設(shè)數(shù)據(jù)庫和工作文件的名稱。工作區(qū)：位于窗口中間部分的是工作區(qū)。EVIEWS在這里顯示各個目標窗口。7/29/202212實驗一：簡單線性回歸模型實驗實驗?zāi)康模菏煜ず驼莆誆views在簡單線性回歸模型中的應(yīng)用。實驗數(shù)據(jù)：19782000年中國人均居民消費CONSP與人均GDPP，共計23個數(shù)據(jù)點。實驗原理：普通最小二乘法(OLS)實驗預(yù)習(xí)知識：普通最小二乘法、t檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、預(yù)測7/2

7、9/202213實驗步驟之一：建立工作文件（1）點擊桌面Eviews5.0圖標，運行Eviews軟件。（2）通過主界面菜單路徑file-new-workfile，打開workfile create對話框。在對話框workfile structure type的下拉菜單，選擇dated-regular frequency,在date specification下的frequency選擇annual,然后分別在start與end框中填寫“1978”和“2000”。最后，在WF框中填寫文件名“consp”。點擊OK確認。7/29/202214實驗步驟之一圖示工作文件創(chuàng)建框工作文件界面7/29/202

8、215實驗步驟之二：建立序列對象（1）點擊主界面下拉菜單objectnew object，打開new object對話框。在types of object下選擇序列series，然后在右邊命名框，將其命名為consp。點擊OK，完成對consp序列對象的建立。（2）重復(fù)上述步驟，建立gdpp序列對象。（3）完成對象序列建立7/29/202216New object 對話框7/29/202217對象建立后的工作文件界面序列對象7/29/202218實驗步驟之三：錄入數(shù)據(jù)（1）將數(shù)據(jù)預(yù)先保存為Excel文件。（2）在主界面點擊file-import-read text-lotus-excel，找到

9、數(shù)據(jù)源文件，確認后打開數(shù)據(jù)錄入對話框（如后）。在錄入序列名對話框中，空格輸入序列名consp gdpp（注意順序），其他采用默認方式。點擊OK，完成數(shù)據(jù)錄入。（3）通過雙擊對應(yīng)數(shù)據(jù)序列對象，或者同時選中要查看對象，點擊右鍵彈出菜單，采用open-as group，以組形式打開數(shù)據(jù)序列，查看數(shù)據(jù)錄入情況。7/29/202219錄入數(shù)據(jù)對話框7/29/202220數(shù)據(jù)錄入查看7/29/202221實驗步驟之四：數(shù)據(jù)統(tǒng)計與作圖以組形式打開序列consp和gdpp。在組對象的菜單依次點擊view-discriptive stats-common sample（或者individual sample，分

10、別顯示結(jié)果），對序列數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，包括均值、中位數(shù)、最大值，最小值、方差、標準差、斜度、峰度、Jarque-bera值以及正態(tài)性檢驗概率等（見后表）。在組對象的菜單依次點擊view-graph-scatter-scatter with regression,默認擬合變換對話框的設(shè)置，點擊OK，得到consp和gdpp帶擬合曲線的關(guān)系散點圖（見后圖）7/29/202222數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計7/29/202223Consp與gdpp關(guān)系散點圖7/29/202224實驗步驟之五：構(gòu)建估計模型構(gòu)建模型依據(jù)： 已有經(jīng)濟理論（收入消費理論） 邏輯分析 數(shù)據(jù)關(guān)系圖本實驗構(gòu)建的模型如下： 7/29/2022

11、25實驗步驟之六：模型估計（1）在主界面菜單上，點擊quick-estimate equation，打開模型估計設(shè)置對話框（如后圖）。（2）在對話框equation specification框中填寫模型方程形式。對于線性方程來說，可以簡單地填寫因變量、參數(shù)項（默認為c）和自變量名稱，用空格隔開。（3）在估計方法estimate method 中，選擇普通最小二乘線性估計LS。其他默認設(shè)置。（4）單擊OK鍵，進行模型估計。輸出結(jié)果見后。7/29/202226模型估計設(shè)置對話框7/29/202227模型估計之參數(shù)結(jié)果狀態(tài)參數(shù)估計參數(shù)7/29/202228模型估計之方程結(jié)果估計方程7/29/202

12、229實驗步驟之七：估計模型檢驗一元線性模型的檢驗包括參數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）和擬合優(yōu)度 檢驗。參數(shù)檢驗：方程斜距參數(shù)為13.507，顯著性概率為0.0000，而斜率參數(shù)為53.457，顯著性概率為0.0000。因此，根據(jù)t檢驗原則，在顯著性水平為0.05的條件下，兩個參數(shù)均顯著的異于零，拒絕原假設(shè)H0。本模型的擬合優(yōu)度系數(shù) 為0.993，顯示本模型具有較高的擬合程度，gdpp對consp的變異解釋能力達到99.3%7/29/202230實驗步驟之八：預(yù)測模型預(yù)測包括兩個方面：對E(y)的預(yù)測與對y的預(yù)測。預(yù)測模式包括點預(yù)測與區(qū)間預(yù)測。預(yù)測的誤差主要來自兩個方面：隨機抽樣誤差和干擾因素誤差。7

13、/29/202231對E(y)的預(yù)測（1）在方程對象窗口中，選擇菜單forecast，彈出forecast對話窗口，在series name下面分別給預(yù)測值與標準誤命名consf和se1。（2）在輸出結(jié)果output中，選擇輸出預(yù)測圖forecast graph與預(yù)測評估表forecast evalution。默認其他設(shè)置。（3）點擊OK，輸出結(jié)果。7/29/202232Forecast 對話窗口7/29/202233E（y）預(yù)測結(jié)果：圖與評估表預(yù)測圖評價表由評估表可以發(fā)現(xiàn)：本模型具有良好的預(yù)測能力。7/29/202234E（y）預(yù)測結(jié)果：預(yù)測值與標準誤標準誤預(yù)測值7/29/202235對y的

14、預(yù)測（1）假設(shè)2001年和2002年人均GDP分別達到5100元和6500元。預(yù)測2001年和2002年的人均消費額及其95預(yù)測區(qū)間。（2）操作方式：首先在對工作文件的觀測值范圍range進行修改。方式是在主菜單或者工作文件菜單上，點擊proc-structure/resize current page，彈出workfile structure對話框。（3）在對話框中，將end的年份修改為2002。（4）點擊OK，即修改了工作文件的觀測值范圍。 （注意：一種簡單的方式就是雙擊workfile上的range，彈出對話窗口后修改。）7/29/202236Workfile structure 窗口及

15、修改后數(shù)據(jù)修改將2001年和2002年數(shù)據(jù)輸入7/29/202237對y的預(yù)測（續(xù)）（4）打開序列g(shù)dpp，將其變?yōu)榭删庉嫚顟B(tài)，將2001和2002年數(shù)據(jù)輸入。（5）回到方程對象窗口，點擊forecast，進入預(yù)測設(shè)置窗口。在序列名下，將預(yù)測值和標準誤分別命名為cospf2和se2。默認其他設(shè)置。（6）點擊OK，輸出預(yù)測圖、評估表。同時可以通過打開conspf2和se2查看2001和2002年的實際預(yù)測值以及預(yù)測誤差。7/29/202238Forecast 設(shè)置窗口7/29/202239y預(yù)測圖與評估表7/29/202240y的預(yù)測值與預(yù)測標準誤預(yù)測值標準誤7/29/202241本實驗的基本結(jié)

16、論（1）實驗估計的模型結(jié)果如下：（2）參數(shù)檢驗結(jié)果均顯著。（3）本模型具有良好的預(yù)測功效。（4）本模型具有一定的缺陷，如沒有考慮前期收入與消費的影響，也沒有考慮時間序列的趨勢性等，因此本實驗結(jié)果值得進一步探討。 （14.889) (0.0072) n=23, R2=0.9937/29/202242Ready? Lets go the next!7/29/202243實驗二：多元線性回歸模型實驗實驗?zāi)康模菏煜ず驼莆誆views在多元線性回歸模型中的應(yīng)用。實驗數(shù)據(jù)：19782002年中國的稅收收入(y)、國內(nèi)生產(chǎn)總值（x1）、財政支出（x2）和商品零售價格指數(shù)（x3）。實驗原理：普通最小二乘法(O

17、LS)實驗預(yù)習(xí)知識：普通最小二乘法、t檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、F檢驗、預(yù)測7/29/202244實驗步驟一：建立工作文件運行Eviews，依據(jù)路徑file-new，打開工作文件建立對話框；選擇數(shù)據(jù)類型和時間頻率，在開始start和end 框填寫1978與2002，并對工作文件進行命名shuishou.點擊OK，完成工作文件建立。7/29/202245工作文件建立對話框7/29/202246實驗步驟二：建立數(shù)據(jù)序列對象建立序列對象有多種方法。其一是通過主菜單中的下拉菜單object，進入序列建立對話框。后面步驟同實驗一。其二是通過workfile菜單的下拉菜單object，同樣可以進入序列對象建立對

18、話框。后面步驟同實驗一。其三是通過命令data。在工作命令區(qū)輸入如下命令“data y x1 x2 x3”，回車后，一次性建立多個序列。7/29/202247通過命令建立序列對象7/29/202248實驗步驟三：輸入數(shù)據(jù)將數(shù)據(jù)預(yù)存于excel表；在主菜單通過路徑file-import-read text-lotus-excel，進入數(shù)據(jù)文件選擇對話框，通過輸入數(shù)據(jù)路徑，進入數(shù)據(jù)錄入對話框。在對話框中的序列名稱中，輸入要輸入的數(shù)據(jù)序列名：y x1 x2 x3（注意順序）。默認其他設(shè)置，單擊OK，完成數(shù)據(jù)錄入工作。7/29/202249數(shù)據(jù)錄入對話框7/29/202250實驗步驟四：數(shù)據(jù)統(tǒng)計與圖象

19、將所有數(shù)據(jù)對象按照組的方式打開；在組窗口下依據(jù)路徑view-descripritive stats-common sample，輸出各個變量的統(tǒng)計描述表格。在組窗口下，依據(jù)路徑view-graph，輸出各序列的圖象。7/29/202251統(tǒng)計描述與圖象7/29/202252實驗步驟五：模型構(gòu)建通過分析，構(gòu)建如下實驗?zāi)Ｐ停?/29/202253實驗步驟六：模型參數(shù)估計在主菜單依據(jù)路徑：quick-estimate equation，進入模型設(shè)定對話框。在模型設(shè)定對話框輸入模型，或者“y c x1 x2 x3”選擇“LS”作為估計方法。單擊OK，進行參數(shù)估計。7/29/202254模型設(shè)置對話框7

20、/29/202255模型參數(shù)估計結(jié)果7/29/202256實驗步驟七：模型參數(shù)檢驗（t檢驗）擬合優(yōu)度檢驗R平方與調(diào)整R平方。模型設(shè)定檢驗F檢驗。7/29/202257實驗步驟八：模型預(yù)測評估通過方程界面的菜單“forecast”，進行預(yù)測分析。通過分析相關(guān)參數(shù)，可以發(fā)現(xiàn)模型的擬合程度和預(yù)測效果很好。7/29/202258預(yù)測評估：圖形與參數(shù)7/29/202259實驗步驟九：實驗總結(jié)通過實驗，本模型的擬合結(jié)果如下：解釋各個參數(shù)的統(tǒng)計含義和經(jīng)濟含義。實驗報告撰寫要點提示 （940.613) (0.006) (0.033) (8.738)=0.997, F=2717.238, N=257/29/20

21、2260Ready? Lets go to the next7/29/202261實驗三：異方差問題的解決實驗實驗?zāi)康模赫莆债惙讲顔栴}的eviews解決過程；進一步深化異方差問題的理論理解。實驗數(shù)據(jù):smoke.raw,樣本容量：807。實驗原理：White 檢驗，F(xiàn)GLS異方差修正方法。實驗知識預(yù)習(xí)：OLS估計；異方差問題后果；異方差檢驗方法；FGLS異方差修正程序。7/29/202262實驗步驟一：建立工作文件和數(shù)據(jù)錄入依據(jù)實驗一和實驗二學(xué)過的關(guān)于工作文件建立的知識，建立相應(yīng)的工作文件smoke.workefile。錄入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的格式為橫截面數(shù)據(jù)，樣本點807個。7/29/202263實

22、驗步驟二：構(gòu)建估計模型主要分析影響個人天均吸煙量（cigs）的因素，包括income:年收入；cigpric:香煙價格（包/美分）；educ:受教育年數(shù)；age:年齡；restaurn:二值變量，所在地禁止吸煙為1，否則為0。多元線性模型如下：7/29/202264實驗步驟3：模型的初步估計估計方法采用OLS方法；估計的程序類似實驗一與實驗二。估計的結(jié)果（見后）7/29/202265參數(shù)估計結(jié)果表7/29/202266實驗步驟四:異方差檢驗在方差窗口,選擇eview-residual test-White heteroskedasticity,進行異方差檢驗.注意到選擇White檢驗,有兩種選

23、項,即包括交叉項(cross terms)和不包括交叉項(no cross terms)兩種.兩類輸出結(jié)果見后.7/29/202267異方差檢驗結(jié)果沒有交叉項的檢驗結(jié)果:有交叉項的檢驗結(jié)果:檢驗結(jié)論:在顯著水平為0.05的條件下,兩種檢驗結(jié)果均顯示:本模型具有異方差性.7/29/202268實驗步驟五:異方差修正(1)采用的方法為FGLS.創(chuàng)建回歸殘差序列u,并且轉(zhuǎn)換為log(u2).操作方式 (1)在方程窗口,選擇Proc-make residual series,彈出序列命名對話框,將序列命名為u,單擊OK后,得到殘差序列u. (2)在主窗口命令區(qū),輸入如下命令”series g=log(

24、u2).回車后得到log(u2)序列,并命名為g.7/29/202269實驗步驟五:異方差修正(2)獲取權(quán)重函數(shù)h.具體操作步驟是: (1)將g對所有解釋變量回歸; (2)獲取g的擬合值.操作是在g的回歸窗口,選擇forecast,在預(yù)測窗口中,將forecast序列命名為gf.單擊OK后,得到gf序列; (3)在主窗口采用命令”series h=exp(gf)”,得到權(quán)重函數(shù)序列h.7/29/202270預(yù)測對話窗口7/29/202271權(quán)重H顯示7/29/202272實驗步驟五:異方差修正(3)重新打開模型估計設(shè)定窗口,設(shè)定模型后,選擇Opion,打開加權(quán)選擇窗口(如后).選中wighte

25、d LS/2SLS,并在其空白框填寫”1/squrt(h)”.單擊OK,進行加權(quán)估計,結(jié)果見后.7/29/202273Opion窗口設(shè)置7/29/202274加權(quán)估計結(jié)果7/29/202275實驗總結(jié)對比加權(quán)前后的估計結(jié)果,進行討論;本實驗的其他可能問題的討論;可以同時采用圖形法、GQ檢驗以及BP檢驗。實驗報告的撰寫.7/29/202276ready? Lets go to the next!7/29/202277實驗四:序列相關(guān)性問題的解決實驗實驗?zāi)康?掌握序列相關(guān)性問題的Eviews解決程序,加深對序列相關(guān)問題的理解.實驗數(shù)據(jù):1985-2003的中國農(nóng)村人均消費(y)和人均純收入(x).

26、實驗原理:圖形檢驗,杜賓-沃森DW檢驗,LM檢驗，科克倫-奧科特迭代估計.預(yù)備知識：序列相關(guān)及其檢驗知識。7/29/202278實驗步驟一：建立工作文件并估計方程依據(jù)前述實驗知識，建立工作文件。構(gòu)建如下估計模型：依據(jù)以前的基本操作程序，估計上述模型。結(jié)果見后。7/29/202279初步估計結(jié)果7/29/202280實驗步驟二：異方差圖形檢驗（1）創(chuàng)建殘差序列。在方程窗口依據(jù)路徑proc-make residual series，打開序列對話框，將序列命名為e；（2）單擊確定，得到殘差序列e.（3）打開序列e,依據(jù)路徑eview-graph-line，得到et關(guān)系圖（見后）。（4）通過命令“se

27、ries e(t-1)=e(-1)”，得到滯后一階序列e(t-1),作e(t)與e(t-1)圖形。7/29/202281圖形檢驗由兩個圖形可以初步判斷：模型存在正的序列相關(guān)。7/29/202282實驗步驟三：DW檢驗通過對模型的OLS估計，得到其DW估計為：通過查表，可以發(fā)現(xiàn)，對樣本量為19、一個解釋變量的模型、5%顯著水平，查DW統(tǒng)計表可知，dL=1.18，dU= 1.40，模型中DWdL，顯然消費模型中有正的自相關(guān)。7/29/202283實驗步驟四：LM檢驗（1）在估計方程選擇eview-residual test-serial correlation LM test,在彈出窗口，選擇滯后

28、2項（即可能存在2階序列相關(guān)）得到LM檢驗結(jié)果如后。7/29/202284LM檢驗結(jié)果由結(jié)果可知：存在一階正的序列相關(guān)。7/29/202285實驗步驟五：CO修正注意：在Eviews的估計中，序列相關(guān)性修正并不復(fù)雜。打開方程設(shè)定程序，在模型設(shè)定空白框中輸入如下模型形式“y c x ar(1)”,選擇最小二乘估計，單擊確定，即可得到修正的估計方程。7/29/202286序列相關(guān)修正的模型設(shè)置7/29/202287模型修正結(jié)果7/29/202288實驗步驟六：對修正模型的再檢驗采用LM對修正模型再進行序列相關(guān)性檢驗，得到的結(jié)果如下：同時修正模型的DW1.398，通過查表，可以發(fā)現(xiàn)，修正后模型不再具

29、有序列相關(guān)性。7/29/202289實驗步驟七：結(jié)論與討論本模型的最終估計結(jié)果如下：如何解釋實驗結(jié)論？實驗報告的撰寫指導(dǎo)(19.230) (0.031)(0.188)7/29/202290Ready? Lets go to the next!7/29/202291實驗五：多元共線性問題的解決實驗實驗?zāi)康模毫私夂驼莆誆views在解決多元共線問題的解決程序，加深對多元共線問題的知識理解。實驗數(shù)據(jù)：19942003國內(nèi)旅游業(yè)數(shù)據(jù)。實驗原理：t、R平方與F檢驗；逐步回歸法；實驗預(yù)備知識：多重共線的矩陣知識；逐步回歸方法。7/29/202292實驗步驟一：建立工作文件并構(gòu)建模型依據(jù)前述相關(guān)實驗的知識，在Eviews中構(gòu)建工作文件，并建立相應(yīng)的序列對象，其中包括國內(nèi)旅游市場收入（Y），國內(nèi)旅游人數(shù)（X2），城鎮(zhèn)居民人均旅游支出（X3），農(nóng)村居民人均旅游支出（X4），公路里程（X5），鐵路里程（X6）構(gòu)建如下研究模型：7/29/202293實驗步驟二：初步估計方程方程估計的Eviews估計結(jié)果如下：7/29/2