實(shí)驗(yàn)1-8Eviews3.1基本操作和一元回歸模型 課件

1、實(shí)驗(yàn)一：Eviews3.1基本操作與一元回歸模型一、Eviews3.1基本操作二、一元線性回歸模型一、Eviews3.1基本操作目的：了解Eviews軟件的基本操作對(duì)象，掌握基本操作。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：（如何安裝略）建立序列，進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯；圖形分析與描述性統(tǒng)計(jì)分析；實(shí)驗(yàn)步驟：一、建立序列，進(jìn)行數(shù)據(jù)的輸入、編輯。建立工作文件，結(jié)合實(shí)際研究對(duì)象自己給文件命名，如“收入支出”。建立序列X、Y，并錄入和編輯有關(guān)的數(shù)據(jù)。對(duì)原序列進(jìn)行操作，包括通過(guò)賦值語(yǔ)句和函數(shù)生成新的序列，如log(x)、log(Y)、X2、1/X等。建立數(shù)組（group，也叫群），對(duì)數(shù)組進(jìn)行操作。具體為：選擇若干變量構(gòu)成數(shù)組，在數(shù)組中

2、增加、刪除和更名變量。在工作文件窗口中刪除、更名變量。提示：Eviews的基本操作中，同一個(gè)任務(wù)既可以通過(guò)菜單形式完成，也可以通過(guò)命令方式實(shí)現(xiàn)。二、圖形分析與描述性統(tǒng)計(jì)分析。利用plot命令繪制趨勢(shì)圖；利用scat命令繪制X、Y的相關(guān)圖；在序列和數(shù)組窗口觀察變量的描述統(tǒng)計(jì)量。二、一元線性回歸模型目的：掌握一元線形回歸模型的建模方法。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：建立某小區(qū)家庭的收入支出模型;建立我國(guó)稅收預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)步驟：（以稅收預(yù)測(cè)模型為例）一、建立工作文件：(以shuishou為文件名）二、輸入數(shù)據(jù)：1.鍵入命令：data y x ，（其中x、y分別表示GDP 和稅收） ；2.輸入每個(gè)變量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。三、圖形

3、分析：1.趨勢(shì)圖：鍵入命令plot y x ；2.相關(guān)圖：scat x y四、估計(jì)線性回歸模型1.命令方式：ls y c x2.菜單方式：點(diǎn)擊主菜單中quickestimate equation;然后在彈出的窗口中輸入 y c x 或方程y=c(1)+c(2)*x 。五、分析回歸結(jié)果1.熟悉并掌握回歸結(jié)果窗口及相關(guān)統(tǒng)計(jì)量指標(biāo)；2.根據(jù)回歸結(jié)果寫(xiě)出方程，并進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、變量的t檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)二：多元回歸模型目的：掌握建立多元線性回歸模型的方法。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：建立我國(guó)民航客運(yùn)量的變化趨勢(shì)與原因分析模型。（數(shù)據(jù)資料見(jiàn)excel工作簿中的“民航”表）實(shí)驗(yàn)步驟：一、建立工作文件，錄入數(shù)據(jù)資料；二、圖形分析（

4、作被解釋變量與各解釋變量的散點(diǎn)圖，用scat命令或菜單方式。）三、估計(jì)線形回歸方程：（可用菜單方式或命令方式）具體為：1.檢查被解釋變量與各解釋變量的相關(guān)性。2.將y對(duì)各解釋變量同時(shí)回歸：即鍵入命令：ls y c x1 x2 x3 x4 x5 ,并對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行各類檢驗(yàn)和分析。3.將y先對(duì)x1進(jìn)行回歸，再逐步增加自變量x2、x3、x4、x5進(jìn)行回歸，并比較和分析各個(gè)回歸結(jié)果。提示：（注意比較調(diào)整的R2 ，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)值的大小變化，各方程變量的t檢驗(yàn)，AIC和SC值的大小變化等等）實(shí)驗(yàn)三 非線性回歸模型一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆辗蔷€性回歸模型的建模方法。包括：非線性模型轉(zhuǎn)化為線性模型；多種模型的比較、篩選。二

5、、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：1.以我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)資料為例（數(shù)據(jù)見(jiàn)excel表)。2.以稅收預(yù)測(cè)模型為例。三、實(shí)驗(yàn)步驟：（一）建立非線性回歸模型1.以實(shí)驗(yàn)內(nèi)容1為例，將其轉(zhuǎn)化為線性進(jìn)行估計(jì)。（采用對(duì)數(shù)形式）2.以實(shí)驗(yàn)內(nèi)容2為例，分別估計(jì)以下模型：線性模型：ls y c x雙對(duì)數(shù)模型：ls log(y) c log(x)對(duì)數(shù)模型：ls y c log(x)指數(shù)模型：ls log(y) c x二次多項(xiàng)式模型：ls y c x x2（二）比較、選擇最佳模型仍以上述稅收預(yù)測(cè)模型為例，對(duì)上述各種估計(jì)模型檢驗(yàn)以下內(nèi)容，進(jìn)行比較、分析，以便選出最佳模型：1.模型的更改是否提高了擬合優(yōu)度；2.殘差圖形分析；3.回

6、歸系數(shù)t檢驗(yàn)值的變化（含顯著性水平）；4.回歸系數(shù)的符號(hào)及值的大小變化；5.赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和施瓦茨準(zhǔn)則(SC)大小變動(dòng)情況。實(shí)驗(yàn)四：異方差性一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆债惙讲畹臋z驗(yàn)和處理方法二、內(nèi)容：1、以建立各地區(qū)財(cái)政收入預(yù)測(cè)模型為例（數(shù)據(jù)見(jiàn)excel 文件），進(jìn)行異方差檢驗(yàn)和處理； 2、參考教材p116例4.1.4，進(jìn)行模仿操作。三、實(shí)驗(yàn)步驟：（一）異方差檢驗(yàn)1、圖形檢驗(yàn)觀察tax和gdp的相關(guān)圖：scat gdp tax2、殘差分析：觀察回歸方程的殘差圖。在回歸結(jié)果窗口中，點(diǎn)Residual按鈕。3、懷特（White)檢驗(yàn)在回歸結(jié)果窗口中，點(diǎn)viewResidualtestWhite He

7、teroskeda，根據(jù)nR2的值或?qū)?yīng)的概率進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。（二）異方差處理方法：采用加權(quán)最小二乘法，分別采用1/abs(resid)或1/resid2作為權(quán)數(shù)。具體操作：在回歸窗口中，點(diǎn)EstimateOption，輸入權(quán)數(shù)后點(diǎn)“確定”即可，再分析回歸結(jié)果。實(shí)驗(yàn)五：序列相關(guān)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆兆韵嚓P(guān)的檢驗(yàn)與處理方法。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容建立中國(guó)稅收預(yù)測(cè)模型（數(shù)據(jù)見(jiàn)“計(jì)量經(jīng)濟(jì)題”excell表），并進(jìn)行序列相關(guān)檢驗(yàn)與處理。三、實(shí)驗(yàn)步驟：1、建立工作文件，生成序列，并保存。2、建立稅收和GDP的散點(diǎn)圖，觀察兩者之間的關(guān)系；3、建立普通回歸模型將稅收對(duì)GDP回歸，觀察和分析各統(tǒng)計(jì)量，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)（擬合優(yōu)

8、度、t檢驗(yàn)等）；4、檢驗(yàn)序列相關(guān)性，具體方法如下：方法一：DW檢驗(yàn)。（提示：查表DW的上下限值，并將回歸方程的DW值與之比較。）方法二：偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法。在回歸結(jié)果窗口中，點(diǎn)擊Viewresidualcorrelogram-Q-ststistics進(jìn)入，在彈出的窗口中，輸入滯后期10或默認(rèn)。方法三：拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)法（LM檢驗(yàn))。在回歸結(jié)果窗口中，點(diǎn)擊Viewresidual testserial correlation LM test，并選擇滯后期1或2，點(diǎn)擊確定。5、序列自相關(guān)的解決。直接利用廣義差分法估計(jì)存在自相關(guān)模型。具體方法：在回歸方程中，加入AR(1)，AR(2),.，AR(n)等

9、作為自變量直接進(jìn)行闡述估計(jì)，即如果檢驗(yàn)存在一階自相關(guān)，則在原有回歸方程中加入AR(1)作為自變量進(jìn)行回歸；如果存在二階自相關(guān)，則同時(shí)加入AR(1)，AR(2)兩個(gè)解釋變量進(jìn)行回歸，以此類推。分析比較解決自相關(guān)后的回歸結(jié)果與初始回歸方程結(jié)果的差異（提示：通過(guò)分析比較各類統(tǒng)計(jì)估計(jì)量的變化，如回歸系數(shù)及其t統(tǒng)計(jì)值、擬合優(yōu)度，DW值，AIC和SC的值等）。實(shí)驗(yàn)六 多重共線性一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆斩嘀毓簿€性的檢驗(yàn)與處理方法。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容：1以“中國(guó)糧食生產(chǎn)19832000年”數(shù)據(jù)為樣本，建立中國(guó)糧食生產(chǎn)預(yù)測(cè)模型。2.以“民航” 數(shù)據(jù)表為例，建立民航客運(yùn)量的預(yù)測(cè)模型。 3.以“R&D”數(shù)據(jù)表為例，研究研發(fā)支出與

10、銷售收入和利潤(rùn)額之間的關(guān)系。三、實(shí)驗(yàn)步驟：（以“中國(guó)糧食生產(chǎn)19832000年”表為例）（一）檢驗(yàn)多重共線性1、相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)：命令方式：Cor x1 x2 x3 x4 x5菜單方式：quickgroup statisticscorrelation.分析各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)。2、綜合統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)法：直接將被解釋變量對(duì)全部解釋 變量回歸，綜合分析回歸結(jié)果，進(jìn)行判斷是否存在多重共線性。3、輔助回歸檢驗(yàn)：分別將某一個(gè)解釋變量對(duì)其余解釋變量回歸，并分析每個(gè)方程的擬合優(yōu)度、F檢驗(yàn)值和t檢驗(yàn)值。（二）利用逐步回歸法處理多重共線性。1、建立基本的一元回歸方程；（以擬合優(yōu)度為標(biāo)準(zhǔn)確定）2、逐步引入其余解釋變量，

11、確定基本的二元回歸方程。3、分別逐個(gè)引入其余解釋變量，確定最合適的多元回歸方程。四、以“R&D”數(shù)據(jù)表為例另行練習(xí)。實(shí)驗(yàn)七 虛擬變量一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康恼莆仗摂M變量的設(shè)置方法。二、實(shí)驗(yàn)內(nèi)容以稅收預(yù)測(cè)模型（見(jiàn)excel數(shù)據(jù)表）為例，進(jìn)行虛擬變量設(shè)置和建模。要求：設(shè)置虛擬變量反映2019年稅收政策變化對(duì)稅收收入的影響。三、實(shí)驗(yàn)步驟方法：取虛擬變量D1=0（2019年以前）， D1=1（2019年以后）。具體操作：（一）相關(guān)圖形分析（通過(guò)散點(diǎn)圖觀察分析2019年前后的變化），可用scat gdp tax;（二）構(gòu)造虛擬變量D1,并賦值；（三）估計(jì)含虛擬變量D1的模型。（1） 加法方式：Ls tax c gdp D1；對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，主要看D1前的回歸系數(shù)的t值是否顯著。（2）加法和乘法方式同時(shí)考慮：首先生成新的序列xd1=gdp*D1，再估計(jì)模型，ls tax c gdp D1 xd1；對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行各類檢驗(yàn)，重點(diǎn)檢驗(yàn)變量D1和xd1的t統(tǒng)計(jì)值是否顯著；同時(shí)可將回歸結(jié)果與加法方式下回歸結(jié)果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)八 單位根及協(xié)整檢驗(yàn)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模?.熟悉并掌握時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)方法；2.雙變量模型的協(xié)整檢驗(yàn)與分析。二、實(shí)驗(yàn)步驟：（一）單位根檢驗(yàn)步驟：建立數(shù)據(jù)。利用散點(diǎn)圖，初步判斷非平穩(wěn)形式。在主菜單選擇Quick/series Stati