回归分析实验1-Eviews基本操作及一元线性回归

第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、什么是EViewsEViews(EconometricViews)软件是QMS（QuantitativeMicroSoftware）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。EViews是EconometricsViews的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。应用领域■应用经济计量学■总体经济的研究和预测■销售预测■财务分析■成本分析和预测■蒙特卡罗模拟■经济模型的估计和仿真■利率与外汇预测EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；（4）进行T检验、方差分析、协整检验、Granger因果检验；（5）执行普通最小二乘法、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、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH模型估计法等；（6）对选择模型进行Probit、Logit和Gompit估计；（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；（8）估计和分析向量自回归系统；（9）多项式分布滞后模型的估计；（10）回归方程的预测；（11）模型的求解和模拟；（12）数据库管理；（13）与外部软件进行数据交换EViews可用于回归分析与预测(regressionandforecasting)、时间序列(TimeSeries)以及横截面数据(cross-sectionaldata)分析。与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，EViews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表1.1.1。本手册以EViews5.1版本为蓝本介绍该软件的使用。表1.1.1EViews功能框架Descriptivestatistics描述统计CorrelogramView（相关分析）主要有：Autocorrelations（自相关）、PartialAutocorrelations（偏自相关）、CrossCorrelation（交叉相关）、Q-Statistics（Q统计量）等Regression回归StandardRegressionOutput标准回归输出RegressionCoefficients（回归系数）t-Statistics（T统计量）2R（判定系数）等ActualandFittedValuesandResiduals实际值、拟合值、残差ActualValues（实际值）、FittedValues（拟合值）、Residuals（残差）Collinearity（共线性）、Heteroskedasticity（异方差性）、WeightedLeastSquares（加权最小二乘法）、Two-StageLeastSquares（二段最小二乘法）、PolynomialDistributedLags（多项式分布滞后）、NonlinearLeastSquares（非线性最小二乘法）、LogitandProbitModels（对数概率单位模型）、GrangerCausality（葛兰杰因果检验）、ForecastVariances（预测方差）、ExponentialSmoothing（指数平滑）等HistogramandStatisticsViewofaSingleSeriesMultipleSeries一个变量或多个变量的统计与图形主要有：图形包括线型图、条形图、多种散点图等；指标有均值、方差、偏度（Skewness）、峰度(Kurtosis)、Jarque-BeraStatistic（雅克-贝拉统计量）SerialCorrelation序列相关Durbin-WatsonStatistic（德宾-沃森统计量）ARIMAModels（自回归求积移动平均模型）UnitRootTests（单位根检验）EstimationofDifferenceModels（差分模型的估计）Two-StageLeastSquaresWithSerialCorrelation（有自相关的二段最小二乘法）Systems系统方法SystemEstimation（系统估计法）VectorAutoregression（VAR向量自回归）VectorErrorCorrectionModelsandCointegrationTests（向量误差校正模型与协整检验）等SpecificationandDiagnosticTests模型设定与诊断检验TestonCoefficient（对系数的检验）WaldTestofCoefficientRestriction（Wald检验）OmittedVariable（遗漏变量的检验）RedundantVariable（冗余的检验）等TestsonResiduals(对残差的检验)HistogramandNormalityTest(相关图与正态性检验)、SeriesCorrelationLMTest（拉格朗日乘数检验）、WhiteHereoskedasticityTest（怀特检验）等SpecificationandStabilityTests（模型设定与稳定性检验）如Chow`sBreakpointTest（邹氏检验）Ramsey`sRESETTest（拉姆齐RESETJ检验）RecursiveLeastSquares（递归最小二乘）二、EViews安装打开EViews5.1文件所在文件夹，点击Setup安装，安装过程与其他软件安装类似。安装完毕后，电脑桌面和文件安装位置都有EViews5图标。双击EViews5图标即可启动该软件，如下图（图1.1.1）。图1.1.1三、EViews工作特点（一）EViews软件的具体操作是在Workfile中进行。如果想用EViews进行某项具体的操作，必须先新建一个Workfile或打开一个已经存在硬盘（或软盘）上的Workfile，然后才能够定义变量、输入数据、建造模型等操作；（二）EViews处理的对象及运行结果都称之为Object（对象），如序列（Series）、方程(Equation)、如表格（Spreadsheet）、图（Graph）、描述统计（DescriptiveStatistics）、模型（Models）、系数（Coefficients）等Object，可以用不同形式查看（View）Object，比如表格（Spreadsheet）、图（Graph）、描述统计（DescriptiveStatistics）等，但这些查看（View）结果不是独立的Object，他们随原变量序列的改变而改变。如果想将某个查看（View）结果转换成一个独立的Object，可使用Freeze命令将该结果“冻结”，从而形成一个独立的Object，然后可对其进行编辑或存储。（三）EViews中建立的Object的命名不区分大小写，其中c、resid为参数向量和残差序列两Object的专用名称，不能用来对其他对象命名。四、一个示例在这里，我们通过一个简单的回归分析例子来显示一个EViews过程，不对EViews的详细功能展开讨论，目的是使读者先对EViews有个概括了解。该例子是四川省人均可支配收入与人均年消费支出的数量关系分析（数据见下表1.1.2），共分九步。表1.1.2年份人均年消费支出Y人均可支配收入X19783143381979340369198036439119813964121982407445命令窗口主显示窗口菜单栏19834574931984517581198568069519867878491987889948198810861130198911841349199012811490199114881691199216511989199320342408199428063297199534294003199637334406199740934763199843835127设定模型为tttYXuSTEP1启动程序。双击桌面上EViews快捷图标，打开EViews（参见在图1.1.1）。STEP2建立Workfile。点击EViews主窗口顶部命令菜单file\new\Workfile(如图1.1.2)，弹出WorkfileCreate对话框（图1.1.3）。在右边frequency下拉菜单中可选数据类型，Annual为默认的数据类型。因为这次数据是年度时间序列数据（1978年～1998年的年度数据），故不需做调整（若是别的数据类型则需另选相应选项）。在Start和End的文本框中分别输入1978和1998，在右下角文本框中输入新建的这个Workfile的名字，例如shili。点击OK，出现图1.1.4画面，Workfile建立完毕。此时可以看到Workfile中有两个默认的对象，名称分别为c、resid，分别为参数估计值向量和残差序列。在没做回归估计之前，向量c的每个元素的值都为0，残差序列的每个值为NA，表示还没有赋值。以后每做一次回归估计，c和resid就会被重新赋值（被分别赋予最新回归估计的参数估计值向量和残差序列）。图1.1.2图1.1.3图1.1.4STEP3新建Object，用以录入数据。方法一：新建Group对象（如g1）。点击EViews主窗口顶部菜单命令Object\newObject或者Workfile上面的菜单命令Object，弹出NewObject对话框（图1.1.5），在TypeofObject中选择Group类型，然后在右边文本框中为新建的group对象（Object）命名，比如为g1，然后点击OK，弹出一个表格形式的Group对话框（图1.1.6），同时在Workfile中出现了新建的这个group对象g1。在g1对话框的obs栏可输入多个序列对象名并在表格中录入这些序列的数据。方法二：新建序列对象（如Y、X）建立序列对象方法同方法一，不同之处仅在于选择对象类型时，不是选group，而是选Series。序列对象建立后，可以直接在序列对象中录入数据。图1.1.5图1.1.6STEP4录入数据。对应上step3中方法一：在group对象（g1）表格中录入数据（1）将图1.1.6表格右端的滑块拖到顶端，这时看到表格左侧出现两个obs。（2）建立序列对象Y：点击g1表格中第一列顶部的灰色条（第一个obs右侧），该列全部变蓝（图1.1.7），输入变量名Y，回车，出现图1.1.8所示的对话框，点OK即可。如此便建立了序列Y（这时可在Workfile中发现多了一个序列Y），不过此时还没有给序列对象Y赋值（即录入数据），序列Y中每个年度的值现在都为NA（图1.1.9）。对象小图标信息栏标题栏菜单栏保存路径范围命令命令行命令栏命令栏图1.1.7图1.1.8图1.1.9（3）录入数据：在g1数据表格中Y所在列录入序列Y的各年观测值。仿上可在g1第二列建立序列X（人均可支配收入），并录入各年人均可支配收入X。这样便在g1中定义了两个序列对象（Y、X）并录入了数据，结果如图1.1.10。图1.1.10对应上step3中方法二：直接生成序列对象（Y、X）并直接在其中录入数据。双击Workfile中序列对象Y，