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计量经济学教学软件Eviews操作使用说明
发布时间:2011-08-26 03:00 作者: 访问次数:0

一、加载工作文件(以下列数据为例进行说明)

  

首先将数据制成工作文件存在盘中,可命名为x.wf1,方法:

   (1)点击Eviews3.1进入主届面 点击File NewWorkfile进入

     (2)选择Annual 输入 1978  End date 1995ok  进入

     (3)点击ObjectsNew Object在Type of object 输入series在Name of object 输入 变量名称 ok

     (4)重复(3)可建立所有变量

     (5)输入数据 选择所要输入数据的序列

     按ctrl键和鼠标一起选择变量。

     点击show,打开所选数据的序列。

     点击EDIT+/-便可录入数据了。 

保存工作文件 save 取名x.wf1 存入你的磁盘

 

二、选择方程

  根据数据(x.wf1),选择国内生产总值(GDP)、财政收入(REV),进行如下处理:(a)把REV作为应变量,把GDP作为解释变量进行一元线性回归分析。

指导以处理(a)为例 做REV 与GDP的散点图

   方法:

(1)打开工作文件x.wf1 show 输入 GDP REV OK

(2)点击ViewGraphscatterSimple Scatter 即可看到两变量散点图,从散点图可以看出,这对变量都呈现线性关系

 

三、一元线性回归

     点击procsMake Equation,可得如下回归结果:

 

Dependent Variable: REV

Method: Least Squares

Date:  08/11/04   Time:  21:35

Sample:  1978  1995

Included observations: 18

Variable    Coefficient      Std.Error      t-Statistic       Prob.

GDP         0.084781        0.003311        25.60453        0.0000

 C       -5826.158        2517.475       -2.314286        0.0343

R-squared      0.976176      Mean dependent var              38637.72

Adjusted R-squared 0.974687    S.D.dependent var               48603.38

S.E.of regression 7732.823      Akaike info criterion           20.84877

Sum squared resid 9.57E+08      Schwarz criterion               20.94771

Log likelihood -185.6390      F-statistic                     655.5922

Durbin-Watson stat0.335513      Prob (F-statistic)              0.000000

       

得到了估计方程:

       REV = -5826.158 + 0.084781*GDP

把方程命名保存起来制成文档保存。

  

四、一元线性回归模型的检验和结果报告

1、经济意义检验

需要注意的是,回归并不意味存在因果关系,解释变量是否与应变量存在因果关系,必须根据相关理论来判定。关系确定之后,我们来验证估计的模型是否有经济含义,以及用模型估计的结果是否与经济理论相符,这称为经济检验。

经济检验主要涉及参数的符合和大小,即看估计的参数是否符合经济理论。在回归分析中,我们不仅对模型参数的估计感兴趣,而且对检验来自于某个经济理论(或先验经验)的假设也感兴趣。

根据东莞数据得到估计方程为:

  REV =-5826.158 + 0.084781 * GDP

财政收人REV对国内生产总值GDP的回归系数为0.084781,无论从参数的符号和大小来说都符合经济理论。说明国内生产总值GDP增加1个单位,财政收人REV增加0.085个单位。在大多数情况下,截距没有什么明显的经济含义。

2、统计检验                                       

根据估计方程,判定系数R2均接近1;参数显著性t检验值均大于2;方程显著性F检验值表明方程显著。

 

五、多元线性回归模型的估计和检验

多元线性回归操作方法如一元线性回归一致,只是解释变量由一个变为了两个及两个以上。

根据东莞数据选择第二产业增加值(GDP2)、固定资产净值(NKF2)和劳动者人数(LT2)的数据,把GDP2作为应变量,NKF2和LT2作为两个解释变量进行二元线性回归分析。

操作方法:

(1)作GDP2与NKF2、GDP2与LT2的散点图

打开你在实验一做的工作文件x.wf1show输入NKF2 GDP2OK

ViewGraphscatterSimple Scatter 得出GDP2与NKF2的散点图,同理得出GDP2与LT2的散点图。把散点图制成文档保存。

(2)作GDP2与NKF2、LT2的多元回归

打开你在实验一做的工作文件x.wf1show输入GDP2 NKF2 LT2 OKprocsMake equation   选择方法:最小二乘法(Method: Least Squares)OK得出如下结果:

Dependent Variable: GDP2

 

Method: Least Squares

 

Date: 10/17/04   Time: 11:20

 

Sample: 1978 1995

 

Included observations: 18

 

Variable

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob. 

NKF2

0.629378

0.029715

21.18011

0.0000

LT2

0.395314

0.136511

2.895838

0.0111

C

-25143.33

29418.08

-0.854690

0.4062

R-squared

0.990406

    Mean dependent var

264711.6

Adjusted R-squared

0.989127

    S.D. dependent var

308327.3

S.E. of regression

32150.29

    Akaike info criterion

23.74524

Sum squared resid

1.55E+10

    Schwarz criterion

23.89364

Log likelihood

-210.7072

    F-statistic

774.2594

Durbin-Watson stat

1.983844

    Prob(F-statistic)

0.000000

   

得到估计方程为:

GDP=-25143.332 + 0.62937754 * NKF2 + 0.39531389 * LT2

估计方程的判定系数R2分别接近于1;参数显著性t检验值除常数项外均大于2;方程显著性F检验显著。调整的判定系数为0.989127,比一元回归有明显改善。

 
 
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