实验1-8Eviews3.1基本操作和一元回归模型 课件.ppt

1、实验一：实验一：Eviews3.1基本操作与一元基本操作与一元回归模型回归模型一、一、Eviews3.1基本操作基本操作二、一元线性回归模型二、一元线性回归模型一、一、Eviews3.1基本操作基本操作目的：目的：了解Eviews软件的基本操作对象，掌握基本操作。实验内容：实验内容：（如何安装略）（如何安装略）建立序列，进行数据的输入、编辑；图形分析与描述性统计分析；实验步骤：实验步骤：一、建立序列，进行数据的输入、编辑。一、建立序列，进行数据的输入、编辑。建立工作文件，结合实际研究对象自己给建立工作文件，结合实际研究对象自己给文件命名，如文件命名，如“收入支出收入支出”。建立序列建立序列X、

2、Y，并录入和编辑有关的数，并录入和编辑有关的数据。据。对原序列进行操作，包括通过赋值语句和对原序列进行操作，包括通过赋值语句和函数生成新的序列，如函数生成新的序列，如log(x)、log(Y)、X2、1/X等。等。建立数组（建立数组（group，也叫群），对数组进，也叫群），对数组进行操作。具体为：选择若干变量构成数组，行操作。具体为：选择若干变量构成数组，在数组中增加、删除和更名变量。在数组中增加、删除和更名变量。在工作文件窗口中删除、更名变量。在工作文件窗口中删除、更名变量。提示：提示：Eviews的基本操作中，同一个任务既可以通过菜单形式完成，也可以通过命令方式实现。二、图形分析与描述性

3、统计分析。二、图形分析与描述性统计分析。利用利用plot命令绘制趋势图；命令绘制趋势图；利用利用scat命令绘制命令绘制X、Y的相关图；的相关图；在序列和数组窗口观察变量的描述统计量。在序列和数组窗口观察变量的描述统计量。二、一元线性回归模型二、一元线性回归模型目的：目的：掌握一元线形回归模型的建模方法。实验内容实验内容：建立某小区家庭的收入支出模型;建立我国税收预测模型。实验步骤：实验步骤：（以税收预测模型为例）一、建立工作文件：(以shuishou为文件名）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

4、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.菜单方式：菜单方式：点击主菜单中点击主菜单中quickestimate equation;然后在弹然后在弹出的窗口中输入出的窗口中输入 y c x 或方程或方程y=c(1)+c(2)*x 。五、分析回归结果1.熟悉并掌握回归结果窗口及相关统计量指标；2.根据回归结果写出方程，并进行拟合优度检验、变量的t检验。实验二：多元回归模型实验二：多元回归模型目的：目

5、的：掌握建立多元线性回归模型的方法。实验内容：实验内容：建立我国民航客运量的变化趋势与原因分析模型。（数据资料见excel工作簿中的“民航”表）实验步骤：实验步骤：一、建立工作文件，录入数据资料；一、建立工作文件，录入数据资料；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命令或菜单方式。）命令或菜单方式。）三、估计线形回归方程：三、估计线形回归方程：（可用菜单方式或命令方式）（可用菜单方式或命令方式）具体为：具体为：1.检查被解释变量与各解释变量的相关性。2.将y对各解释变量同时回归：即键入命令：ls y c x1 x2 x3 x

6、4 x5 ,并对回归结果进行各类检验和分析。3.将y先对x1进行回归，再逐步增加自变量x2、x3、x4、x5进行回归，并比较和分析各个回归结果。提示：提示：（注意比较调整的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：非线性模型转化为线性模型；多种模型的比较、筛选。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例（数据见excel表)。2.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.

7、以实验内容以实验内容1为例，将其转化为线性进行估计。为例，将其转化为线性进行估计。（采用对数形式）（采用对数形式）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 x2（二）比较、选择最佳模型（二）比较、选择最佳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，进行比较、分析，以便选出

8、最佳模型：检验以下内容，进行比较、分析，以便选出最佳模型：1.模型的更改是否提高了拟合优度；模型的更改是否提高了拟合优度；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（含显著性水平）；检验值的变化（含显著性水平）；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.赤池信息准则赤池信息准则(AIC)和施瓦茨准则和施瓦茨准则(SC)大小变动大小变动情况。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理方法掌握异方差的检验和处理方法二、内容：二、内容：1、以建立各地区财政收入预测模型为例（数据、以建立各地区财政收入预测模

9、型为例（数据见见excel 文件），进行异方差检验和处理；文件），进行异方差检验和处理；2、参考教材、参考教材p116例例4.1.4，进行模仿操作。，进行模仿操作。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、图形检验观察观察tax和和gdp的相关图：的相关图：scat gdp tax2、残差分析：观察回归方程的残差图。、残差分析：观察回归方程的残差图。在回归结果窗口中，点在回归结果窗口中，点Residual按钮。按钮。3、怀特（、怀特（White)检验检验在回归结果窗口中，点在回归结果窗口中，点viewResidualtestWhite Heteroskeda，根

10、据，根据nR2的值或对应的概的值或对应的概率进行异方差检验。率进行异方差检验。（二）异方差处理（二）异方差处理方法：采用加权最小二乘法，分别采用方法：采用加权最小二乘法，分别采用1/abs(resid)或或1/resid2作为权数。作为权数。具体操作：在回归窗口中，点具体操作：在回归窗口中，点EstimateOption，输入权数后点输入权数后点“确定确定”即可，再分析回归结果。即可，再分析回归结果。实验五：序列相关实验五：序列相关一、实验目的：一、实验目的：掌握自相关的检验与处理方法。二、实验内容二、实验内容建立中国税收预测模型（数据见“计量经济题”excell表），并进行序列相关检验与处理

11、。三、实验步骤：三、实验步骤：1、建立工作文件，生成序列，并保存。、建立工作文件，生成序列，并保存。2、建立税收和、建立税收和GDP的散点图，观察两者之间的散点图，观察两者之间的关系；的关系；3、建立普通回归模型建立普通回归模型将税收对GDP回归，观察和分析各统计量，并进行统计检验（拟合优度、t检验等）；4、检验序列相关性，检验序列相关性，具体方法如下：方法一：方法一：DW检验。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。方法二：偏相关系数检验法。在回归结果窗口中，点击Viewresidualcorrelogram-Q-ststistics进入，

12、在弹出的窗口中，输入滞后期10或默认。方法三：拉格朗日乘数检验法（方法三：拉格朗日乘数检验法（LM检验检验)。在回归结果窗口中，点击Viewresidual testserial correlation LM test，并选择滞后期1或2，点击确定。5、序列自相关的解决。序列自相关的解决。直接利用广义差分法估计存在自相关模型。具体方法：在回归方程中，加入AR(1)，AR(2),.，AR(n)等作为自变量直接进行阐述估计，即如果检验即如果检验存在一阶自相关，则在原有回归方程中加入存在一阶自相关，则在原有回归方程中加入AR(1)作作为自变量进行回归；如果存在二阶自相关，则同时为自变量进行回归；如果

13、存在二阶自相关，则同时加入加入AR(1)，AR(2)两个解释变量进行回归，以此两个解释变量进行回归，以此类推。类推。分析比较解决自相关后的回归结果与初始回归方程结果的差异（提示：提示：通过分析比较各类统计估计量的变化，如回归系数及其t统计值、拟合优度，DW值，AIC和SC的值等）。实验六实验六 多重共线性多重共线性一、实验目的一、实验目的掌握多重共线性的检验与处理方法。二、实验内容：二、实验内容：1以“中国粮食生产19832000年”数据为样本，建立中国粮食生产预测模型。2.以“民航”数据表为例，建立民航客运量的预测模型。3.以“R&D”数据表为例，研究研发支出与销售收入和利润额之间的关系。三

14、、实验步骤：三、实验步骤：（以“中国粮食生产19832000年”表为例）（一）检验多重共线性（一）检验多重共线性1、相关系数检验：命令方式：Cor x1 x2 x3 x4 x5菜单方式：quickgroup statisticscorrelation.分析各解释变量之间的相关系数。2、综合统计检验法：直接将被解释变量对全部解释 变量回归，综合分析回归结果，进行判断是否存在多重共线性。3、辅助回归检验：分别将某一个解释变量对其余解释变量回归，并分析每个方程的拟合优度、F检验值和t检验值。（二）利用逐步回归法处理多重共线性。（二）利用逐步回归法处理多重共线性。1、建立基本的一元回归方程；（以拟合优

15、度为标准确定）2、逐步引入其余解释变量，确定基本的二元回归方程。3、分别逐个引入其余解释变量，确定最合适的多元回归方程。四、以四、以“R&D”数据表为例另行练习。数据表为例另行练习。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。二、实验内容二、实验内容以税收预测模型（见excel数据表）为例，进行虚拟变量设置和建模。要求：设置虚拟变量反映2019年税收政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）。具体操作：具体操作：（一）相关图形分析（一）相关图形分析

16、（通过散点图观察分析（通过散点图观察分析2019年前后的变化），可用年前后的变化），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；对估计结果进行检验，主要看；对估计结果进行检验，主要看D1前的回归系数的前的回归系数的t值是否显著。值是否显著。（2）加法和乘法方式同时考虑：）加法和乘法方式同时考虑：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；对估计结果进行各类检验，

17、重点检验变量对估计结果进行各类检验，重点检验变量D1和和xd1的的t统计值是否显著；同时可将回归结果与加法统计值是否显著；同时可将回归结果与加法方式下回归结果进行比较。方式下回归结果进行比较。实验八 单位根及协整检验一、实验目的：一、实验目的：1.熟悉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。二、实验步骤：（一）单位根检验步骤：建立数据。利用散点图，初步判断非平稳形式。在主菜单选择Quick/series Statistics/Unit root test输入序列名，OK进入单位根检验对话框选择检验类型，有两种：ADF(DF);P-P检验选择单位根阶数：分为0阶（level）原序列，1阶差分序列（1st差分），2阶差分序列。选择检验方程的形式：分为：intercept;trend and intercept;none滞后差分：选择滞后阶数。（二）协整检验：采用E-G两步法检验。