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232Eviews软件应用
Eviews应用与实例
一、计量经济学软件包Eviews简介
EViews是EconometricsViews的缩写,通常称为计量经济学软件包
㈠计量经济学软件包的主要功能
1.EViews软件包的成长过程
EViews的前身是TSP(时间序列软件包),是美国QMS公司1981年发行第1版的MicroTSP的Windows版本。
2.软件包EViews适用范围:
销售预测;价格分析和预测;财务分析;宏观经济分析和预测;仿真;科学计算中的数据分析和评价。
3.计量经济学软件包EViews的主要功能
⑴输入、扩展和修改时间序列数据;⑵依据已有序列按照任意复杂的公式生成新的序列;⑶在屏幕上利用打印机输出序列的趋势图、散点图、柱形图和饼图;⑷执行普通最小二乘法(多元回归),带有自回归校正的最小二乘法,两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法;⑸执行非线性最小二乘法;⑹对二择一决策模型进行Probit和logit估计;⑺对联立方程进行线性和非线性的估计;⑻估计和分析向量自回归系统;⑼计算描述统计量:
相关系数、协方差、自相关函数、互相关函数和直方图;⑽残差自回归和移动平均过程;⑾多项式分布滞后;⑿基于回归方程的预测;⒀求解(模拟)模型;⒁管理时间序列数据库;⒂与外部软件(标准的电子数据表)间进行数据交换。
㈡工作环境概述
CPU至少486以上;4M以上内存;至少有一个软盘驱动器和一个硬盘;能显示图形的显示器和显示卡;至少是Windows3.1以上的操作系统;安装全套Office家族,以便将软件包的处理结果,形成研究报告。
㈢软件包的安装
⑴将软件包的安装盘插入A驱动器中;
⑵开始→运行→浏览(先将A盘上文件解压,找到Setup)→打开→确定,开始安装;
⑶指定安装的路径,按提示要求,依次插入第二、三、四张软盘;
⑷创建启动图标,按确定按钮,软件包安装成功。
㈣启动软件包:
进入WINDOWS98以后的启动步骤:
(1)开始==>;
(2)程序==>;(3)Eviews3.1==>;(4)进入EViews窗口:
㈤窗口简介:
1.标题栏
窗口的顶部是标题栏。
2.菜单栏
标题栏下是主菜单栏。
主菜单栏上共有7个选项:
File,Edit,Objects,View,Procs,Quick,Options,Window,Help。
3.命令窗口
主菜单栏下是命令窗口,窗口最左端一竖线是提示符,允许用户在提示符后通过键盘输入EViews(TSP风格)命令。
4.主显示窗口
命令窗口之下是EViews的主显示窗口,以后操作产生的窗口(称为子窗口)均在此范围之内,不能移出主窗口之外。
5.状态栏
主窗口之下是状态栏,左端显示信息,中部显示当前路径,右下端显示当前状态,例如有无工作文件。
6.EViews的四种工作方式:
1.鼠标图形导向方式;2.简单命令方式;3.命令参数方式(1与2相结合);4.程序(采用EViews命令编制程序)运行方式。
二、实例及计算机计算过程
㈠建立模型
实例:
四川省1978-1998年城镇居民消费支出与可支配收入数据见表2-5-1。
表3-1单位:
元
年份
消费支出(y)
可支配收入(x)
1978
314
338
1979
340
369
1980
364
391
1981
396
412
1982
407
445
1983
457
493
1984
517
581
1985
680
695
1986
787
849
1987
889
948
1988
1086
1130
1989
1184
1349
1990
1281
1490
1991
1488
1691
1992
1651
1989
1993
2034
2408
1994
2806
3297
1995
3429
4003
1996
3733
4406
1997
4093
4763
1998
4383
5127
从x与y的散点图可以看出,消费支出与收入之间存在线性关系。
因此可设定居民消费支出
与可支配收人
的关系为:
㈡、估计模型中的未知参数
1.创建工作文件
⑴菜单方式:
方法是在主菜单上依次点击File/New/Workfile,选择新建对象的类型为工作文件。
这时屏幕上出现WorkfileRange对话框:
选择数据类型和起止日期:
时间序列提供起止日期,非时间序列提供最大观察个数。
本例中在StartData里键入1978,在EndData里键入1998。
点击OK后屏幕出现Workfile工作框。
工作文件窗口是EViews的子窗口。
它也有标题栏、控制框、控制按钮。
标题栏指明窗口的类型workfile、工作文件名和存储路径。
Views:
观察按钮;Procs:
过程按钮;Save:
保存工作文件;Sample:
设置观察值的样本区间;Gener:
生成新的序列;Fetch:
读取对象;Store:
存储对象;Delete:
删除对象。
⑵命令方式:
在命令窗口也可以直接输入建立工作文件的命令CREATE,命令格式为:
CREATE数据频率起始期终止期
其中,数据频率类型分别为A(年)、Q(季)、M(月),U(非时间序列数据)。
如本例可键入命令:
CREATEA19781998
2.输入和编辑数据
输入数据有两种基本方法:
data命令方式和鼠标图形界面方式。
⑴data命令方式
命令格式:
data<序列名1><序列名2>......<序列名n>
功能:
输入新变量的数据,或编辑工作文件中现有变量的数据。
在本例中,可在光标处直接输入:
Datayx
⑵菜单方式
在主菜单上点击Objects\Newobject,在NewObject对话框里选Group并在NameforObject上定义变量名(如变量x、y),点击OK,屏幕出现数据编辑框。
或在主菜单上依次点击Quick\Group,先建立一个空组,再用方向键将光标移到每一列的顶部之后,输入各个变量名,回车后输入数据。
表3-2
3.图形分析
在估计计量经济模型之前,借助图形分析可以直观在观察经济变量的变动规律和相关关系,以便合理的确定模型的数学形式。
图形分析中最常使用的是趋势图和相关图。
⑴菜单方式:
在数组窗口工具条上Views的下拉式菜单中选择Graph(图形);
⑵命令方式:
趋势图:
plotyx
功能:
(1)分析经济变量的发展变化趋势;
(2)观察经济变量是否存在异常值。
相关图:
scatyx
功能:
(1)观察经济变量之间的相关程度;
(2)观察经济变量之间的相关类型,即为线性相关,还是曲线相关,曲线相关时,大致是哪种类型的曲线。
从x与y的散点图可以看出,消费支出与收入间存在线性关系。
双击图形区域中任意处,进入图形编辑状态。
选择图形类型,图形属性;柱和线的选项;设定竖轴;设定比例尺度;手动设定比例尺度;线形图选项;柱型图的选项;散点图选项;饼图选项等。
4.用OLS估计模型中的未知参数
点估计:
⑴菜单方式:
在主页上选Quick菜单,点击EstimateEquation项,屏幕出现估计对话框(EquationSpeicfication,在EstimationSettings中选OLS估计,即LeastSquares,键入:
ycx。
然后OK,得如下输出结果(见表2-5-3)。
表3-3
⑵命令方式:
LSycx(输出结果见表2-5-4)
表3-4中各项统计结果解释如下:
常数和解释变量
参数估计值
参数标准差
t统计量
双侧概率
C
47.94598
11.70218
4.097183
0.0006
X
0.842313
0.004965
169.6548
0.0000
判定系数
0.999340
被解释变量均值
1539.000
调整的判定系数
0.999306
被解释变量标准差
1343.653
回归方程标准差
35.40729
赤池信息准则
10.06211
残差平方和
23819.85
施瓦兹信息准则
10.16158
似然函数的对数
-103.6521
F统计量
28782.75
D-W统计量
1.36358
F统计量的概率
0.000000
说明:
方程窗口的上半部分为参数估计结果,其中第1列为解释变量名,第2列为相应的参数估计值,第3列为参数的标准误差,第4列为t统计量值,第5列为t检验的双侧概率值p,即:
参数点估计:
方程窗口的下半部分主要是一些统计检验值,其中各统计量的含义见上表。
计算结果的标准格式如下:
(11070218)(0.004965)
(4.097183)(169.6548)
参数区间估计:
,
=
即:
(0.83192,0.85271)
同理可得:
置信水平为95%的
置信区间为:
(24.776,71.116)
㈢、模型检验
1.经济意义检验:
经济意义检验就是根据经济理论判断估计参数的正负符号是否合理、大小是否适当。
就本题而言,
,符合经济理论中绝对收入假说边际消费倾向在0与l之间,表明四川省城镇居民年人均可支配收入每增加100元,居民年人均生活费支出平均增加84.23元。
2.估计标准误差评价:
估计标准误差是用来反映被解释变量的实际值
与估计值
的平均误差程度的指标。
越小,则回归直线精度越高,代表性越好。
就本题而言,
,它代表四川省城镇居民家庭消费支出估计值与实际值之间的平均误差为35.41元。
3.拟合优度检验:
拟合优度是指样本回归直线与样本观测数据之间的拟合程度。
样本决定系数用来描述解释变量对被解释变量的解释程度。
就本题而言,
,这说明样本回归直线的解释能力为99.93%,它代表四川省城镇居民家庭消费支出
的总变差中,由解释变量可支配收入
解释的部分占99.93%,模型的拟合优度较高。
4.参数显著性检验:
对于
,t统计量为169.6548。
给定
,查t分布表,在自由度为n-2=19下,得临界值
,因为t=169.6548>
,所以拒绝:
,表明城镇居民年人均可支配收入对年人均生活费支出有显著性影响。
㈣、预测
我们还可以在估计出的Equation框里选Forecast项,Eviews自动计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值,拟合变量记为
,其拟合值与实际值的对比图形见图。
点击方程窗口中的Resid按钮,将显示模型的似合图和残差图:
点击方程窗口中的View\Actual,Fitted,Resid\Table按钮,可以得到似合值和残差的有关结果:
(1)点预测:
,
=47.94598+0.842313
4365.662=3725.1998
同理可得:
,
=3923.944
在输入数据之前应将Range从1978—1998扩展为1978--2000。
即点击工作文件框workfile中的changeworkfilerange,将1978—1998改为1978—2000,然后编辑变量x。
和
分别输入变量X中,在前面Equation对话框里选Forecast,将时间Sample定义在1999—2000,这时Eviews自动计算出
元,
3923.944元。
(2)区间预测:
下面计算
和
的预测区间,在x、y的数据框里点击View,选DescriptiveStats里的CommonSampleEviews使计算出有关x和Y的描述统计结果,见表2-5-5。
见表3-5
根据此表可计算如下结果:
,
,
给定显著性水平
,查表得
,由于:
则
的预测区间为:
3725.199
2.093
35.4073
=3725.199
80.5038
即
的95%预测区间为:
(3644.6952,3805.7028)
的预测区间为:
3923.944
2.093
35.4073
=3923.944
56.0066
即
的95%预测区间为:
(3867.9374,3979.9506)
例2下表给出的1980-2003年间总产出(用国内生产总值GDP度量,单位:
亿元),劳动投入L(用从业人员度量,单位为万人),以及资本投入K(用全社会固定投资度量,单位:
亿元),试建立我国的柯布——道格拉斯生产函数。
1980-2003年中国GDP、劳动投入与资本投入数据
年份
GDP
L
K
1980
4517.8
42361
910.9
1981
4862.4
43725
961.0
1982
5294.7
45295
1230.4
1983
5934.5
46436
1430.1
1984
7171.0
48197
1832.9
1985
8964.4
49873
2543.2
1986
10202.2
51282
3120.6
1987
11962.5
52783
3791.7
1988
14928.3
54334
4753.8
1989
16909.2
55329
4410.4
1990
18547.9
63909
4517.0
1991
21617.8
64799
5594.5
1992
26638.1
65554
8080.1
1993
34634.4
66373
13072.3
1994
46759.4
67199
17042.1
1995
58478.1
67947
20019.3
1996
67884.6
68850
22913.5
1997
74462.6
69600
24941.1
1998
78345.2
69957
28406.2
1999
82067.5
71394
29854.7
2000
89442.2
72085
32917.7
2001
95933.3
73025
37213.5
2002
102398.0
73740
43499.9
2003
117251.9
74432
55566.6
利用EViews软件解题如下:
首先建立工作文件,其次输入样本数据Q、L、K,再次,在EViews软件的命令窗口,依次键入:
GENRlnGDP=LOG(GDP)
GENRlnL=LOG(L)
GENRlnK=LOG(K)
LSlnGDPClnLlnK
输出结果如下(表3.4.2):
表3.6回归结果
由此建立的我国柯布一道格斯生产函数为
=(3.456551)(0.353820)(O.050552)
=(-1.525586)(2.280431)(14.43513)
F=2014.818S.E=0.083896DW=0.638138
对回归方程解释如下:
经济意义检验:
偏斜率系数0.806863表示产出对劳动投入的弹性,也就是说,在资本投入保持不变的条件下,劳动投入每增加一个百分点,平均产出将增加0.81%。
类似地,在劳动投入保持不变的条件下,资本投入每增加一个百分点,产出将平均增加0.73%。
两个弹性系数之和为1.54,表明中国经济的特征是规模报酬递增的。
修正的样本决定系数
,表明劳动投入(对数)和资本投入(对数)对产出(对数)的解释能力为99.4%,很高的解释程度表明模型很好地拟合了样本数据。
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