最新EViews數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)和簡單線性回歸分析資料

1、精品文檔計量經(jīng)濟學(xué)上機指導(dǎo)手冊一目錄 1.1實驗介紹 21.1.1 上機實驗名稱 21.1.2 實驗?zāi)康?21.1.3 實驗要求 21.1.4 數(shù)據(jù)資料 21.2 EViews 基本操作 31.2.1 建立工作文件和對象 31.2.2 數(shù)據(jù)基本處理 41.2.3 繪制圖形 5 1.3簡單線性回歸分析 61.3.1 建立 Eviews 文件61.3.2 進(jìn)行相關(guān)性分析 61.3.3 模型建立和參數(shù)估計 71.3.4 模型預(yù)測 9精品文檔 1.1實驗介紹1.1.1上機實驗名稱EViews數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)1.1.2實驗?zāi)康耐ㄟ^實例操作了解（1）EViews 窗口介紹（2）工作文件基礎(chǔ)（3）工作對象基礎(chǔ)（

2、4）數(shù)據(jù)處理（5）繪制圖形1.1.3實驗要求根據(jù)實驗數(shù)據(jù)，完成實驗報告。對于已經(jīng)完成的工作，請自我測評。將完成要求的標(biāo)題標(biāo)成藍(lán)色，未完成的標(biāo)成紅色。例如:1.2.1建立工作文件和對象（1）創(chuàng)建一個新的工作文件121建立工作文件和對象*（1）創(chuàng)建一個新的工作文件1.1.4數(shù)據(jù)資料（1）1995年至2005年我國某地區(qū)的 GDP和固定資產(chǎn)投資額 K,見 14-15-1 EViews上機數(shù)據(jù) 1.xls中GDP and K。（2）美國1959年第一季度到1996年第一季度的人均消費支出（CS和 人均可支配收入（INC）有關(guān)數(shù)據(jù)見14-15-1 EViews上機數(shù)據(jù)1.xls中CS and INC。

3、1.2 EViews基本操作1995年至2005年我國某地區(qū)的GDP和固定資產(chǎn)投資額 艮見14-15-1 EViews上機數(shù)據(jù)1.xls中GDP and根據(jù)數(shù)據(jù)資料完成下列任務(wù)。1.2.1建立工作文件和對象（1）創(chuàng)建一個新的工作文件主菜單file/new/workfile ，選擇數(shù) 據(jù)類型 Dated-regular freque ncy。在Dated-regular freque ncy下選擇時間頻率為 年，start: 1995, end:2005?？梢栽贜ame（optional）中的 WF格內(nèi)命名 工作文件及在Page格內(nèi)命名頁面。注解1：Unstructured/undated :非

4、結(jié)構(gòu)/非時間數(shù)據(jù) Dated-regular frequency :時間頻率數(shù)據(jù) Bala need pan el:面板數(shù)據(jù)注解2：Annual :年 yyyySemi-annual :半年 yyyy:1Quarterly :季度 yyyy:1Monthly :月 yyyy:mmWeekly :周 mm/dd/yyyyDaily-5day week : 5 日周每日 mm/dd/yyyy Daily-7day week : 7 日周每日 mm/dd/yyyy In teger :整數(shù)日期（2）建立工作對象打開工作文件，在工作文件窗口激活狀態(tài)下，在Eviews主窗口的菜單中或者工作文件的工具欄中

5、選擇 object/new object，選擇 series。同時，在 name of object 中給序列命名為GDP同樣的方法，創(chuàng)建并命名序列K。在工作文件界面雙擊序列名稱可以打開序列窗口，是電子表格（spreadsheet）的形式?？梢詫?View、Proc object print、name、freeze、edit+/-、smpl+/-、label+/-、 wide+/-、title、genr等功能鍵進(jìn)行認(rèn)知，重點學(xué)習(xí) View/label及object下的功能。（3）存儲工作對象在主菜單file/new/database建立數(shù)據(jù)庫。在對象界面object/store to DB，存

6、儲序列GDP和 K至新建數(shù)據(jù)庫。（4）存儲工作文件在工作文件窗口 file/save，在對話框中選擇 double precision （雙精度保存）， 命名，存儲。1.2.2數(shù)據(jù)基本處理(1) 數(shù)據(jù)輸入試用外部文件調(diào)入方法將數(shù)據(jù)GDP和K讀入工作對象方法 1 ：主菜單 file/import/read text-lotus-excel注解3:輸入方式一：鍵盤輸入輸入方式二：復(fù)制粘貼 輸入方式三：外部文件調(diào)入請根據(jù)操作過程填寫下表。方法 2：工作文件工具欄 proc/import/read text-lotus-excel(2) 生成新序列Eviews主菜單選擇quick/generate s

7、eries,或文件窗口工具欄中的 Genr按鈕， 在彈出對話框中定義新序列方程：p=log(GDP)取自然對數(shù)差分之差生成新序列人 r。同樣的方法生成q=log(K)o(3) 創(chuàng)建序列組方法一：工作文件窗口工具欄中 objects/new object，在type of object中選擇 Group，并命名。單擊OK形成新序列組。方法二：在命令窗口輸入命令格式生成序列組：Group序列組名稱 序列1序列21.2.3繪制圖形(1) 根據(jù)繪制 GDP和K的散點圖。Eviews主菜單quick/graph/scatter。(2) 凍結(jié)圖形。使用Freeze功能鍵凍結(jié)所繪制的圖形。(3) 給圖形添加

8、文本。使用add text功能鍵給圖形添加名稱。(4) 給圖形添加陰影。使用line/shade功能鍵，任選連續(xù)兩年設(shè)置陰影。(5) 將完成的圖形合并到本文檔中。 選擇Eviews主菜單的edit/copy命令, 選擇對話框中的use color in metafile，單擊OK,將對象圖形復(fù)制到剪切板上，在轉(zhuǎn) 換到本文件，粘貼在word文檔中。貼圖處：2500 2260 -2,000 -o1,2501 h000 -750m-scatter1 0400 BOO 1200 1,660 2,000 2,4001.3簡單線性回歸分析美國佃59年第一季度到佃96年第一季度的人均消費支出（CS和人均可支

9、 配收入（INC）有關(guān)數(shù)據(jù)見14-15-1 EViews上機數(shù)據(jù)1.xls中CS and IN宏 觀經(jīng)濟中的消費理論認(rèn)為，人均消費支出CS和人均可支配收入之間有較強的線性關(guān)系。因此建立消費模型如下：=+ INC + e請利用資料2完成下列任務(wù)。1.3.1建立Eviews文件參見數(shù)據(jù)的EXCELS件，建立工作文件和工作對象，并導(dǎo)入數(shù)據(jù)。1.3.2進(jìn)行相關(guān)性分析（1）計算相關(guān)系數(shù)在序列組窗口工具欄中，選取 view/covarianee analysis，選取 covarianee 和 correlation。將粘貼顯示結(jié)果的窗口在下方， 并解釋covarianee協(xié)方差和correlation

10、相關(guān)性的結(jié)果。貼圖處：Covariance Analysis: OrdinaryDate: 09/30/16 Time: 11:41Sampli 1069Q1 1S96Q1Included observations: 149CovarianceCorrelationCSINC21512481.000000INC|23212160.9997322605954.1 000000協(xié)方差是用來度量兩個變量之間協(xié)同變異”大小的總體參數(shù)，即二個變量相互影響大小的參數(shù)，協(xié)方差的絕對值越大，兩個變量相互影響越大。CS和INC互相影響很大。CS與INC的相關(guān)系數(shù)為0.999732,說明兩者為正相關(guān)，有很強的線性

11、相關(guān)性。（2）繪制散點圖貼圖處：Sscatters1.3.3模型建立和參數(shù)估計(1)建立模型在組文件窗口，選擇 proc/make equation.在窗口輸入：CS C INC請粘貼equation estimation窗口的截圖（2）得出估計結(jié)果在（1的操作后，點擊0K,可以得到方程的估計結(jié)果。請粘貼你計算得到的估計結(jié)果截圖t檢驗值Dependentvariable: CS Method: Least Squares Daria: 09/30/16 Time: 11.48 Sample: 1959Q1 1996Q1 Included observations: 149VariableCoe

12、fficientStd ErrorVStatisticProb.C-30236334.542261-6.6565700.0000INC0.9262SO0 001768523.947100000R-squared0.9994&5Mean dependentvar1044.290Adjusted R-squared0.S99461S.D. dependentvar1471.660S.E. of regression34.16132Akaike info criterion9.913397Sum squared resid171548.4Schwarz criterion9.953719Log li

13、kelihood-736.5461Harinan-Quinn criter.9.929779F-statistio274520.6Durbin-Wats on stat0.351 B72Prob(F-statistic)0.000000根據(jù)你的計算結(jié)果，寫出方程式，并在方程下方標(biāo)注上可絕系數(shù)和CS = -30.2363297873 + 0.926280490872*INCCS=-30.23633+0.926281INC可決系數(shù)為0.926281在回歸方程的窗口工具欄中，選擇view/presentations，可以核對你所寫出的回 歸方程。（3）actual, fitted, residual

14、 的命令操作在回歸方程的窗口工具欄中，選擇 view/actual, fitted, residual/ actual, fitted, residual table，可以得到實際值、擬合值和殘差的表格。 Residual plot列顯示殘差序 列圖，其中虛線表示置信帶。同一窗口中，選擇 view/actual, fitted, residual/ actual, fitted, residual graph，可 以得到實際值、擬合值和殘差的折線圖。請將折線圖粘貼在下方，并分析下這個圖。cc.idLul A:tu-l ittcd1.3.4模型預(yù)測(1)修改數(shù)據(jù)范圍在工作文件窗口，選定CS和INC組成的組，在工具欄選取proc/restructure/resize current page，在彈出窗口修改 end date至 1997Q1。請截圖：(2)補充INC數(shù)據(jù)在序列 INC中，補充 1996Q2, 1996Q3, 1996Q4, 1997Q1 數(shù)據(jù)分別為 5500,5550, 5600, 5680。(3) 開始預(yù)測回到估計方程窗口，選擇forecast,補充S.E名稱為esse,點擊確定 將消費函數(shù)模型預(yù)測結(jié)果和圖粘貼在下方。Fo rec a si: CSFActual; CSForecast sample 1 959Q1 1 9