《计量经济学》实验指导基于Eviews软件

6/6/20201《计量经济学》实验指导——基于Eviews软件主讲：陈先强襄樊学院6/6/20202实验指导之总论实验目的实验程序实验成绩考核实验内容安排附录1：实验报告撰写的基本要求附录2：Eviews软件简介6/6/20203实验目的学习和掌握计量软件Eviews的基本使用方法；掌握经济管理理论与问题的计量实现程序；加深对课程理论知识的理解与应用；初步掌握经济科学和管理科学规范的问题研究分析方法，以及计量研究结果的呈现。6/6/20204实验程序1.教师实验案例讲授与演示2.学生从实验室案例库提取案例数据，进行模拟分析；3.学生撰写计量分析实验报告4.报告分析与点评6/6/20205实验成绩考核实验成绩纳入课程考核总成绩，占总成绩的30％。按照实验次数进行均分。实验考核的指标——实验出勤与纪律（10％）——实验过程（40％）——报告呈现（规范性、科学性）（50％）6/6/20206实验内容安排简单线性回归模型实验多元线性回归模型实验异方差问题的解决实验序列相关性问题的解决实验多元共线性问题的解决实验6/6/20207附录1：实验报告撰写的基本要求规范清晰的标题明确的实验目的详细的模型设定说明必要的数据获取及其预处理的说明模型估计的Eviews实现过程和必要图表模型检验及其结果说明模型结果的初步讨论预测分析6/6/20208附录2：Eviews简介Eviews软件背景Eviews的启动、运行与关闭Eviews的基本窗口简介6/6/20209Eviews软件背景EVIEWS是在大型计算机的TSP(TimeSeriesProcessor)软件包基础上发展起来的一组处理时间序列数据的有效工具。1981年QMS(QuantitativeMicroSoftware)公司在MicroTSP基础上直接开发成功EVIEWS并投入使用。目前已经发展到6.0版。EVIEWS得益于WINDOWS的可视的特点，能通过标准的WINDOWS菜单和对话框，用鼠标选择操作，并且能通过标准的WINDOWS技术来使用显示于窗口中的结果。可以利用EVIEWS的强大的命令功能和它的大量的程序处理语言，进入命令窗口修改命令，并可以将计算工作的一系列操作建立成相应的计算程序，并存储，可以通过直接运行程序来完成你的工作。是目前经济管理学科进行计量分析使用较为广泛的软件工具，据调查，目前国内高校使用率达98％（丘东、李自奈，2007）。6/6/202010Eviews的启动、运行与关闭EVIEWS提供了一张光盘。插入光驱既可直接安装，并直接在桌面上建立图标。在第一次使用前，EVIEWS要求你在注册（网上或者电话）。在WINDOWS下，有下列几种启动EVIEWS的办法：单击任务栏中的开始按钮，然后选择程序中的EVIEWS进入EVIEWS程序组，再选择EVIEWS程序符号；双击桌面上的EVIEWS图标；双击EVIEWS的workfile或database文件名称。在主菜单上选择File/Close或按ALT-F4键来关闭EVIEWS；可单击EVIEWS窗口右上角的关闭方块。6/6/202011Eviews的基本窗口简介（一）EVIEWS窗口由如下五个部分组成：标题栏、主菜单、命令窗口、状态线、工作区，如下。标题栏主菜单命令窗口工作区状态线6/6/202012Eviews的基本窗口简介（二）标题栏：它位于主窗口的最上方。你可以单击EVIEWS窗口的任何位置使EVIEWS窗口处于活动状态。主菜单：点击主菜单会出现一个下拉菜单，在下拉菜单中可以单击选择显现项。命令窗口：菜单栏下面是命令窗口。把EVIEWS命令输入该窗口，按回车键即执行该命令。状态线：窗口的最底端是状态线，它被分成几个部分。左边部分有时提供EVIEWS发送的状态信息；往右接下来的部分是EVIEWS寻找数据和程序的预设目录；最后两部分显示预设数据库和工作文件的名称。工作区：位于窗口中间部分的是工作区。EVIEWS在这里显示各个目标窗口。6/6/202013实验一：简单线性回归模型实验实验目的：熟悉和掌握Eviews在简单线性回归模型中的应用。实验数据：1978－2000年中国人均居民消费CONSP与人均GDPP，共计23个数据点。实验原理：普通最小二乘法(OLS)实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、拟合优度检验、预测6/6/202014实验步骤之一：建立工作文件（1）点击桌面Eviews5.0图标，运行Eviews软件。（2）通过主界面菜单路径file-new-workfile，打开workfilecreate对话框。在对话框workfilestructuretype的下拉菜单，选择dated-regularfrequency,在datespecification下的frequency选择annual,然后分别在start与end框中填写“1978”和“2000”。最后，在WF框中填写文件名“consp”。点击OK确认。6/6/202015实验步骤之一图示工作文件创建框工作文件界面6/6/202016实验步骤之二：建立序列对象（1）点击主界面下拉菜单object－newobject，打开newobject对话框。在typesofobject下选择序列series，然后在右边命名框，将其命名为consp。点击OK，完成对consp序列对象的建立。（2）重复上述步骤，建立gdpp序列对象。（3）完成对象序列建立6/6/202017Newobject对话框6/6/202018对象建立后的工作文件界面序列对象6/6/202019实验步骤之三：录入数据（1）将数据预先保存为Excel文件。（2）在主界面点击file-import-readtext-lotus-excel，找到数据源文件，确认后打开数据录入对话框（如后）。在录入序列名对话框中，空格输入序列名conspgdpp（注意顺序），其他采用默认方式。点击OK，完成数据录入。（3）通过双击对应数据序列对象，或者同时选中要查看对象，点击右键弹出菜单，采用open-asgroup，以组形式打开数据序列，查看数据录入情况。6/6/202020录入数据对话框6/6/202021数据录入查看6/6/202022实验步骤之四：数据统计与作图以组形式打开序列consp和gdpp。在组对象的菜单依次点击view-discriptivestats-commonsample（或者individualsample，分别显示结果），对序列数据进行描述性统计，包括均值、中位数、最大值，最小值、方差、标准差、斜度、峰度、Jarque-bera值以及正态性检验概率等（见后表）。在组对象的菜单依次点击view-graph-scatter-scatterwithregression,默认拟合变换对话框的设置，点击OK，得到consp和gdpp带拟合曲线的关系散点图（见后图）6/6/202023数据描述性统计6/6/202024Consp与gdpp关系散点图6/6/202025实验步骤之五：构建估计模型构建模型依据：——已有经济理论（收入－消费理论）——逻辑分析——数据关系图本实验构建的模型如下：tttgdppconsp106/6/202026实验步骤之六：模型估计（1）在主界面菜单上，点击quick-estimateequation，打开模型估计设置对话框（如后图）。（2）在对话框equationspecification框中填写模型方程形式。对于线性方程来说，可以简单地填写因变量、参数项（默认为c）和自变量名称，用空格隔开。（3）在估计方法estimatemethod中，选择普通最小二乘线性估计LS。其他默认设置。（4）单击OK键，进行模型估计。输出结果见后。6/6/202027模型估计设置对话框6/6/202028模型估计之参数结果状态参数估计参数6/6/202029模型估计之方程结果估计方程6/6/202030实验步骤之七：估计模型检验一元线性模型的检验包括参数显著性检验（t检验）和拟合优度检验。参数检验：方程斜距参数为13.507，显著性概率为0.0000，而斜率参数为53.457，显著性概率为0.0000。因此，根据t检验原则，在显著性水平为0.05的条件下，两个参数均显著的异于零，拒绝原假设H0。本模型的拟合优度系数为0.993，显示本模型具有较高的拟合程度，gdpp对consp的变异解释能力达到99.3%2R2R6/6/202031实验步骤之八：预测模型预测包括两个方面：对E(y)的预测与对y的预测。预测模式包括点预测与区间预测。预测的误差主要来自两个方面：随机抽样误差和干扰因素误差。6/6/202032对E(y)的预测（1）在方程对象窗口中，选择菜单forecast，弹出forecast对话窗口，在seriesname下面分别给预测值与标准误命名consf和se1。（2）在输出结果output中，选择输出预测图forecastgraph与预测评估表forecastevalution。默认其他设置。（3）点击OK，输出结果。6/6/202033Forecast对话窗口6/6/202034E（y）预测结果：图与评估表预测图评价表由评估表可以发现：本模型具有良好的预测能力。6/6/202035E（y）预测结果：预测值与标准误标准误预测值6/6/202036对y的预测（1）假设2001年和2002年人均GDP分别达到5100元和6500元。预测2001年和2002年的人均消费额及其95％预测区间。（2）操作方式：首先在对工作文件的观测值范围range进行修改。方式是在主菜单或者工作文件菜单上，点击proc-structure/resizecurrentpage，弹出workfilestructure对话框。（3）在对话框中，将end的年份修改为2002。（4）点击OK，即修改了工作文件的观测值范围。（注意：一种简单的方式就是双击workfile上的range，弹出对话窗口后修改。）6/6/202037Workfilestructure窗口及修改后数据修改将2001年和2002年数据输入6/6/202038对y的预测（续）（4）打开序列gdpp，将其变为可编辑状态，将2001和2002年数据输入。（5）回到方程对象窗口，点击forecast，进入预测设置窗口。在序列名下，将预测值和标准误分别命名为cospf2和se2。默认其他设置。（6）点击OK，输出预测图、评估表。同时可以通过打开conspf2和se2查看2001和2002年的实际预测值以及预测误差。6/6/202039Forecast设置窗口6/6/202040y预测图与评估表6/6/202041y的预测值与预测标准误预测值标准误6/6/202042本实验的基本结论（1）实验估计的模型结果如下：（2）参数检验结果均显著。（3）本模型具有良好的预测功效。（4）本模型具有一定的缺陷，如没有考虑前期收入与消费的影响，也没有考虑时间序列的趋势性等，因此本实验结果值得进一步探讨。gdppconspt*386.0104.201（14.889)(0.0072)n=23,R2=0.9936/6/202043Ready?Let’sgothenext!6/6/202044实验二：多元线性回归模型实验实验目的：熟悉和掌握Eviews在多元线性回归模型中的应用。实验数据：1978－2002年中国的税收收入(y)、国内生产总值（x1）、财政支出（x2）和商品零售价格指数（x3）。实验原理：普通最小二乘法(OLS)实验预习知识：普通最小二乘法、t检验、拟合优度检验、F检验、预测6/6/202045实验步骤一：建立工作文件运行Eviews，依据路径file-new，打开工作文件建立对话框；选择数据类型和时间频率，在开始start和end框填写1978与2002，并对工作文件进行命名shuishou.