实验18Eviews3.1基本操作和一元回归模型ppt课件.ppt

实验一：实验一：Eviews3.1根本操作与一元根本操作与一元回归模型回归模型一、一、Eviews3.1根本操作根本操作二、一元线性回归模型二、一元线性回归模型一、一、Eviews3.1根本操作根本操作Ø目的：目的：Ø了解了解Eviews软件的根本操作对象，掌握根软件的根本操作对象，掌握根本操作Ø实验内容：〔如何安装略〕实验内容：〔如何安装略〕Ø建立序列，进展数据的输入、编辑；建立序列，进展数据的输入、编辑；Ø图形分析与描画性统计分析；图形分析与描画性统计分析；Ø实验步步骤：：Ø一、建立序列，一、建立序列，进展数据的展数据的输入、入、编辑Ø建立任建立任务文件，文件，结合合实践研践研讨对象本人象本人给文件命名，如文件命名，如“收入支出〞收入支出〞Ø建立序列建立序列X、、Y，并，并录入和入和编辑有关的数有关的数据Ø对原序列原序列进展操作，包括展操作，包括经过赋值语句句和函数生成新的序列，如和函数生成新的序列，如log(x)、、log(Y)、、X^2、、1/X等Ø建立数建立数组〔〔group，也叫群〕，，也叫群〕，对数数组进展操作详细为：：选择假假设干干变量构成量构成数数组，在数，在数组中添加、中添加、删除和更名除和更名变量。

量Ø在任务文件窗口中删除、更名变量在任务文件窗口中删除、更名变量Ø提示：提示：Eviews的根本操作中，同一个义的根本操作中，同一个义务既可以经过菜单方式完成，也可以经过务既可以经过菜单方式完成，也可以经过命令方式实现命令方式实现Ø二、图形分析与描画性统计分析二、图形分析与描画性统计分析Ø利用利用plot命令绘制趋势图；命令绘制趋势图；Ø利用利用scat命令绘制命令绘制X、、Y的相关图；的相关图；Ø在序列和数组窗口察看变量的描画统计量在序列和数组窗口察看变量的描画统计量二、一元线性回归模型二、一元线性回归模型Ø目的：掌握一元线形回归模型的建模方法目的：掌握一元线形回归模型的建模方法Ø实验内容：实验内容：Ø建立某小区家庭的收入－支出模型建立某小区家庭的收入－支出模型;Ø建立我国税收预测模型建立我国税收预测模型Ø实验步骤：〔以税收预测模型为例〕实验步骤：〔以税收预测模型为例〕Ø一、建立任务文件：一、建立任务文件：(以以shuishou为文件名为文件名〕〕Ø二、输入数据：二、输入数据：1.键入命令：键入命令：data y x ，〔其中，〔其中x、、y分别表示分别表示GDP 和税收〕和税收〕 ；；2.输入每个变量的统计数据。

输入每个变量的统计数据三、图形分析：三、图形分析：1.趋势图：键入命令趋势图：键入命令plot y x ；；2.相关图：相关图：scat x y四、估计线性回归模型四、估计线性回归模型1.命令方式：命令方式：ls y c x2.菜一方式：菜一方式：点击主菜单中点击主菜单中quick\estimate equation;然后在然后在弹出的窗口中输入弹出的窗口中输入 y c x 或方程或方程y=c(1)+c(2)*x 五、分析回归结果1.熟习并掌握回归结果窗口及相关统计量目的；2.根据回归结果写出方程，并进展拟合优度检验、变量的t检验实验二：多元回归模型实验二：多元回归模型Ø目的：目的：Ø掌握建立多元掌握建立多元线性回性回归模型的方法模型的方法Ø实验内容：内容：Ø建立我国民航客运量的建立我国民航客运量的变化化趋势与与缘由分析由分析模型〔数据模型〔数据资料料见excel任任务簿中的簿中的“民民航〞表〕航〞表〕Ø实验步步骤：：Ø一、建立任一、建立任务文件，文件，录入数据入数据资料；料；二、图形分析二、图形分析〔作被解释变量与各解释变量的散点图，〔作被解释变量与各解释变量的散点图，用用scat命令或菜一方式。

〕命令或菜一方式〕三、估计线形回归方程：三、估计线形回归方程：〔可用菜一方式或命令方式〕〔可用菜一方式或命令方式〕详细为：详细为：1.检查被解释变量与各解释变量的相关性检查被解释变量与各解释变量的相关性2.将将y对各解释变量同时回归：即对各解释变量同时回归：即键入命令：键入命令：ls y c x1 x2 x3 x4 x5 ,并对回归并对回归结果进展各类检验和分析结果进展各类检验和分析3.将y先对x1进展回归，再逐渐添加自变量x2、x3、x4、x5进展回归，并比较和分析各个回归结果提示：〔留意比较调整的R2 ，F统计值的大小变化，各方程变量的t检验，AIC和SC值的大小变化等等〕实验三实验三 非线性回归模型非线性回归模型一、实验目的：一、实验目的：掌握非线性回归模型的建模方法包括：掌握非线性回归模型的建模方法包括：非线性模型转化为线性模型；多种模型的非线性模型转化为线性模型；多种模型的比较、挑选比较、挑选二、实验内容：二、实验内容：1.以我国国有独立核算工业企业统计资料为以我国国有独立核算工业企业统计资料为例〔数据见例〔数据见excel表表)2.以税收预测模型为例以税收预测模型为例。

三、实验步骤：三、实验步骤：〔一〕建立非线性回归模型〔一〕建立非线性回归模型1.以实验内容以实验内容1为例，将其转化为线性进为例，将其转化为线性进展估计〔采用对数方式〕展估计〔采用对数方式〕2.以实验内容以实验内容2为例，分别估计以下模型：为例，分别估计以下模型：线性模型：线性模型：ls y c x双对数模型：双对数模型：ls log(y) c log(x)对数模型：对数模型：ls y c log(x)指数模型：指数模型：ls log(y) c x二次多项式模型：二次多项式模型：ls y c x x^2〔二〕比较、选择最正确模型〔二〕比较、选择最正确模型仍以上述税收预测模型为例，对上述各种估计模型仍以上述税收预测模型为例，对上述各种估计模型检验以下内容，进展比较、分析，以便选出最正确模检验以下内容，进展比较、分析，以便选出最正确模型：型：1.模型的更改能否提高了拟合优度；模型的更改能否提高了拟合优度；2.残差图形分析；残差图形分析；3.回归系数回归系数t检验值的变化〔含显著性程度〕；检验值的变化〔含显著性程度〕；4.回归系数的符号及值的大小变化；回归系数的符号及值的大小变化；5.赤池信息准那么赤池信息准那么(AIC)和施瓦茨准那么和施瓦茨准那么(SC)大小大小变动情况。

变动情况实验四：异方差性实验四：异方差性一、实验目的：一、实验目的：掌握异方差的检验和处置方法掌握异方差的检验和处置方法二、内容：二、内容：1、以建立各地域财政收入预测模型为例〔数据、以建立各地域财政收入预测模型为例〔数据见见excel 文件〕，进展异方差检验和处置；文件〕，进展异方差检验和处置； 2、参考教材、参考教材p116例例4.1.4，进展模拟操作进展模拟操作三、实验步骤：三、实验步骤：〔一〕异方差检验〔一〕异方差检验1、图形检验、图形检验察看察看tax和和gdp的相关图：的相关图：scat gdp tax2、残差分析：察看回、残差分析：察看回归方程的残差方程的残差图在回在回归结果窗口中，点果窗口中，点Residual按按钮3、、怀特〔特〔White)检验在回在回归结果窗口中，点果窗口中，点\view\Residual\test\White Heteroskeda……，根据，根据nR2的的值或或对应的概的概率率进展异方差展异方差检验〔二〕异方差〔二〕异方差处置置方法：采用加方法：采用加权最小二乘法，分最小二乘法，分别采用采用1/abs(resid)或或1/resid^2作作为权数。

数详细操作：在回操作：在回归窗口中，点窗口中，点Estimate\Option，，输入入权数后点数后点“确定〞即可，再分析回确定〞即可，再分析回归结果实验五：序列相关实验五：序列相关一、一、实验目的：目的：掌握自相关的掌握自相关的检验与与处置方法二、二、实验内容内容建立中国税收建立中国税收预测模型〔数据模型〔数据见“计量量经济题〞〞excell表〕，并表〕，并进展序列相关展序列相关检验与与处置三、三、实验步步骤：：1、建立任、建立任务文件，生成序列，并保管文件，生成序列，并保管2、建立税收和、建立税收和GDP的散点的散点图，察看两者之，察看两者之间的关系；的关系；3、建立普通回归模型将税收对GDP回归，察看和分析各统计量，并进展统计检验〔拟合优度、t检验等〕；4、检验序列相关性，详细方法如下：方法一：DW检验〔提示：查表DW的上下限值，并将回归方程的DW值与之比较〕方法二：偏相关系数检验法在回归结果窗口中，点击View\residual\correlogram-Q-ststistics进入，在弹出的窗口中，输入滞后期10或默许方法三：拉格朗日乘数方法三：拉格朗日乘数检验法〔法〔LM检验)。

在回在回归结果窗口中，点果窗口中，点击View\residual test\serial correlation LM test，并，并选择滞后期滞后期1或或2，点，点击确定5、序列自相关的、序列自相关的处理直接利用广直接利用广义差分法估差分法估计存在自相关模型存在自相关模型详细方法：在回方法：在回归方程中，参与方程中，参与AR(1)，，AR(2),…..，，AR(n)等作等作为自自变量直接量直接进展展论述估述估计，即假，即假设检验存在一存在一阶自相关，那么在原有回自相关，那么在原有回归方程中参与方程中参与AR(1)作作为自自变量量进展回展回归；假；假设存在二存在二阶自相关，那么同自相关，那么同时参与参与AR(1)，，AR(2)两个解释变量进展回归，两个解释变量进展回归，以此类推以此类推分析比较处理自相关后的回归结果与初始回分析比较处理自相关后的回归结果与初始回归方程结果的差别〔提示：经过分析比较各归方程结果的差别〔提示：经过分析比较各类统计估计量的变化，如回归系数及其类统计估计量的变化，如回归系数及其t统计统计值、拟合优度，值、拟合优度，DW值，值，AIC和和SC的值等〕的值等〕实验六实验六 多重共线性多重共线性一、一、实验目的目的掌握多重共掌握多重共线性的性的检验与与处置方法。

置方法二、二、实验内容：内容：1以以“中国粮食消中国粮食消费1983－－2000年〞数据年〞数据为样本，建立中国粮食消本，建立中国粮食消费预测模型2.以以“民航〞民航〞 数据表数据表为例，建立民航客运量的例，建立民航客运量的预测模型 3.以以“R&D〞数据表〞数据表为例，研例，研讨研研发支出与支出与销售收入和利售收入和利润额之之间的关系三、三、实验步步骤：〔以：〔以“中国粮食消中国粮食消费1983－－2000年〞表年〞表为例〕例〕〔一〕〔一〕检验多重共多重共线性性1、相关系数、相关系数检验：：命令方式：命令方式：Cor x1 x2 x3 x4 x5菜一方式：菜一方式：\quick\group statistics\correlation.分析各解分析各解释变量之量之间的相关系数的相关系数2、、综合合统计检验法：法：直接将被解直接将被解释变量量对全部解全部解释 变量回量回归，，综合分析回合分析回归结果，果，进展判展判别能否存在多重能否存在多重共共线性3、、辅助回助回归检验：：分分别将某一个解将某一个解释变量量对其他解其他解释变量回量回归，并分析每个方程的，并分析每个方程的拟合合优度、度、F检验值和和t检验值。

〔二〕利用逐〔二〕利用逐渐回回归法法处置多重共置多重共线性1、建立根本的一元回、建立根本的一元回归方程；〔以方程；〔以拟合合优度度为规范确定〕范确定〕2、逐、逐渐引入其他解引入其他解释变量，确定根本的二元回量，确定根本的二元回归方程3、分、分别逐个引入其他解逐个引入其他解释变量，确定最适宜的量，确定最适宜的多元回多元回归方程四、以四、以“R&D〞数据表〞数据表为例另行例另行练习实验七实验七 虚拟变量虚拟变量一、实验目的一、实验目的掌握虚拟变量的设置方法掌握虚拟变量的设置方法二、实验内容二、实验内容以税收预测模型〔见以税收预测模型〔见excel数据表〕为例，数据表〕为例，进展虚拟变量设置和建模进展虚拟变量设置和建模要求：设置虚拟变量反映要求：设置虚拟变量反映2019年税收政年税收政策变化对税收收入的影响策变化对税收收入的影响三、实验步骤三、实验步骤方法：取虚拟变量方法：取虚拟变量D1=0〔〔2019年以前〕，年以前〕， D1=1〔〔2019年以后〕年以后〕详细操作：详细操作：〔一〕相关图形分析〔一〕相关图形分析〔经过散点图察看分析〔经过散点图察看分析2019年前后的变化〕，年前后的变化〕，可用可用scat gdp tax;〔二〕构造虚拟变量〔二〕构造虚拟变量D1,并赋值；并赋值；〔三〕估计含虚拟变量〔三〕估计含虚拟变量D1的模型。

的模型〔〔1〕〕 加法方式：加法方式：Ls tax c gdp D1；对估计结果进展检验，主；对估计结果进展检验，主要看要看D1前的回归系数的前的回归系数的t值能否显著值能否显著〔〔2〕加法和乘法方式同时思索：〕加法和乘法方式同时思索：首先生成新的序列首先生成新的序列xd1=gdp*D1，再估计模型，，再估计模型，ls tax c gdp D1 xd1；；对估计结果进展各类检验，重点检验变量对估计结果进展各类检验，重点检验变量D1和和xd1的的t统计值能否显著；同时可将回归结果与加法统计值能否显著；同时可将回归结果与加法方式下回归结果进展比较方式下回归结果进展比较实验八 单位根及协整检验一、实验目的：一、实验目的：1.熟习并掌握时间序列的平稳性检验方法；熟习并掌握时间序列的平稳性检验方法；2.双变量模型的协整检验与分析双变量模型的协整检验与分析二、实验步骤：二、实验步骤：〔一〕单位根检验步骤：〔一〕单位根检验步骤：建立数据建立数据利用散点图，初步判别非平稳方式利用散点图，初步判别非平稳方式在主菜单项选择择在主菜单项选择择Quick/series Statistics/Unit root test输入序列名，输入序列名，OK进入单位根检验对话框进入单位根检验对话框5.选择检验类型，有两种：ADF(DF);P- P检验6.选择单位根阶数：分为0阶〔level〕原序列，1阶差分序列〔1st差分〕，2阶差分序列。

7.选择检验方程的方式：分为：intercept; trend and intercept; none8.滞后差分：选择滞后阶数9.〔二〕协整检验：采用E-G两步法检验。