上机实验手册2011.4

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1、第一部分 Eviews 简介Eviews 是 Econometrics Views 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。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计 量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资 料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。Eviews 是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于 Eviews 等计量经济学软 件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的 经济学科。1、Eviews 是什么Eviews 是美国 QMS 公司研制的在 Windows 下专门

2、从事数据分析、回归分析 和预测的工具。使用 Eviews 可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的 关系去预测数据的未来值。 Eviews 的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、 金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。Eviews 是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包 的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。目前最新的版本是 Eviews4.0。我们以Eviews3.1版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方 法和技巧。虽然 Eviews 是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从 软件包的设计来看， Eviews

3、的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是 跨部门的大型项目，也可以采用 Eviews 进行处理。Eviews 处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及 序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作， Eviews 允许用户以简便的 可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列，在 屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分 析。 Eviews 具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数 据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系 进行统计分析等方面。Eviews 具有现代 Wind

4、ows 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。此外，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。2、运行 Eviews在 Windows 2000 中运行 Eviews 的方法有：(1)单击任务栏上的“开始”-“程序” -“Eviews”程序组-“Eviews” 图标。( 2) 使用 Windows 浏览器或从桌面上“我的电脑”定位 Eviews 目录，

5、双 击“Eviews”程序图标。( 3) 双击 Eviews 的工作文件和数据文件。3、Eviews 的窗口Eviews 的窗口分为几个部分：标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作（1）标题栏标题栏位于主窗口的顶部，标记有 Eviews 字样。当 Eviews 窗口处于激活时， 标题栏颜色加深，否则变暗。单击 Eviews 窗口的任意区域将使它处于激活状态。 标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关闭。标题栏左边是控 制框，控制框也有上述三个按钮的功能且双击它关闭该窗口。（2）主菜单 主菜单位于标题栏之下。将指针移至主菜单上的某个项目并用鼠标左键单 击，打开一个下拉式菜单，通过单

6、击下拉菜单中的项目，就可以对它们进行访问。 菜单中黑色的是可执行的，灰色的是不可执行的无效项目。主菜单栏上共有 7 个选项：“File” , “Edit” , “Objects” , “View” , “Procs” ,“Quick” ,“Options” ,“Windows” ,“Help”。（3）命令窗口主菜单下的区域称作命令窗口。在命令窗口输入命令，按“ENTER”后命令 立即执行。命令窗口中的竖条称为插入点（或提示符），它指示键盘输入字符的 位臵。允许用户在提示符后通过键盘输入 Eviews（TSP 风格）命令。如果熟悉 Micro TSP（DOS）版的命令，可以直接在此输入，如同DO

7、S版一样使用Eviews。 按F1键（或移动箭头），输入的历史命令将重新显示出来，供用户选用。将插入点移至从前已经执行过的命令行，编辑已经存在的命令，按ENTER， 立即执行原命令的编辑版本。命令窗口支持cut-and-paste功能，命令窗口、其他Eviews文本窗口和其 他 Windows 程序窗口间可方便地进行文本的移动。命令窗口的内容可以直接保存 到文本文件中备用，为此必须保持命令窗口处于激活状态，并从主菜单上选择 “File”T“Save as”。若输入的命令超过了命令窗口显示的大小，窗口中就自动出现滚动条，通 过上下或左右调节，可浏览已执行命令的各个部分。将指针移至命令窗口下部，

8、按着鼠标左键向下向上拖动，来调整默认命令窗口的大小。（ 4 ） 状态栏窗口最底部是状态行。状态行分为4栏。左栏有时给出 Eviews 送出的状态 信息，单击状态行左端的边框可以清楚这些信息。第二栏是 Eviews 默认的读取 数据和程序的路径。最后两栏分别显示默认的数据库和默认的工作文件。（5） 工作区（或主显示窗口）命令窗口下是 Eviews 的工作区或主显示窗口，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。 Eviews 在此显示它建立的各 种对象的窗口。工作区中的这些窗口类似于用户在办公桌上使用的各种纸张。出 现在最上面的窗口正处于焦点，即处于激活状态。状态栏颜

9、色加深的窗口是激活 窗口。单击部分处于下面窗口的标题栏或任何可见部分，都可以使该窗口移至顶 部。也可以按压F6或CTRL-TAB，循环地激活各个窗口。此外，单击窗口中菜单项目，选择关注的文件名，可直接选择某个窗口。还 可以移动窗口、改变窗口的大小等。4、Eviews 的主要功能（1）输入、扩大和修改时间序列数据。（2）依据已有序列按照任意复杂的公式生成新的序列。（3）在屏幕上和用打字机输出序列的趋势图、散点图、柱形图和饼图。（4）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。（5）执行非线性最小二乘法。（6 ）对二择一决策模型进行Probit

10、和Logit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） 计算描述统计量：相关系数、斜方差、自相关系数、互相关函数和 直方图（ 10）残差自回归和移动平均过程。（ 11 ）多项式分布滞后。（12） 基于回归方程的预测。（ 13）求解（模拟）模型。（ 14 ）管理时间序列数据库。（15） 与外部软件（如 Excel 和 Lotus 软件）进行数据交换。5、关闭 Eviews关闭Eviews的方法很多：选择主菜单上的“File”f“Close” ；按ALT-F4 键；单击Eviews窗口右上角的关闭按钮；双击Eviews窗口左上角等。Eviews 关闭

11、总是警告和给予机会将那些还没有保存的工作保存到磁盘文件 中。第二部分 计量经济学基础实验实验一 单方程线性回归模型实验目的：熟练掌握单方程线性回归模型的工作文件建立和数据录入，掌握 Eviews 进行回归分析的操作步骤，熟练掌握单方程线性回归模型的建模、检验 和预测方法。实验内容：一、书例 2.6.1：中国 31 省市城镇居民家庭人均全年可支配收入与居民全 年消费型支出一元线性回归模型二、书例 3.2.2：中国 31 省市城镇居民家庭人均全年可支配收入与居民全 年消费型支出二元线性回归模型实验步骤：一、书例 2.6.1：中国 31 省市城镇居民家庭人均全年可支配收入与居民全 年消费性支出一元线

12、性回归模型1. 建立工作文件 菜单方式：在主菜单上依次单击FileNewWorkfile ,按enter;选择 数据类型为Undated or irregular,并在End data中输入31,单击OK。 命令方式:在命令窗口直接输入建立工作文件的命令CREATE，命令格式：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）。 输入 Eviews 命令时,命令字与命令参数之间只能用空格分隔。本例需输入命令： CREATE U 1 312. 保存工作文件单击主菜单栏中FileSave或Save as输入文件名、路径f保存。注意， 文件

13、名和路径均需使用英文。3. 输入和编辑数据 命令方式命令格式：data序列名1序列名2序列名n本例需在命令窗口直接输入： Data Y X 菜单方式在主菜单上依次单击QuickEmpty Group,再用方向键将光标移到每一列的顶部，输入各个变量名，回车后输入数据。数据也可从Excel中直接复制到数据表中。数据输入完毕，需保存数据，FileSaveo|暂 EVIctsFile Edit Qbjects Vi ew Procs Quick Options Window HelpView|FrQcs|ObjRange: 1 31Sample 1 31obsYX114825.4119977.52|

14、210548.0514283.0937343.49010304 5647170 94010027.7057666 61010357 996798749010369.6177352.6409775.07086655.4309182.310914761.7520667.91| 109628 590U084.26| 1113348.5118265.10| 127294 7309771.050| 139807.71013753.28| 14Actual,Fitted,ResidTActual,Fitted,Resid Table,可得到被解释变量的实际值、拟合值和残差值。*（ 2）残差项的正态分布检验

15、在 Equation 框中，单击 Viewf Residual Tests -Histogram-NormalityTest，得到残差项分布情况。1064-750 -500 -250 0 250 500 750 10000Series: ResidualsSample 1 31 Observations 31Jarque-Bera-716.8694Mean Median Maximum Minimum Std. Dev. Skewness Kurtosis其中，Jarque-Bera统计量的伴随概率（probability ）大于0.05，则认为残差服从正态分布。偏度（Skewness ）值0

16、.191998,说明残差分布为左偏（值为0时为对称分布）。峰度（Kurosis）值2.353885，说明残差分布比正态分布的峰 要高（值为 0 时为正态分布）。6预测1扩展样本期范围：从 1-31 扩展为 1-32。单击工作文件框中Pros中的Change workfile range，将End data中31改为 32。Show Fetch | D已1己七已:Genr | Swiult Eq: UntitledGenerat己 Series.Sor t Series.Import卜Exp or t卜Rasa回 000口问区）2输入预测期解释变量的数据 X0Data X该案例中，需要预测2 0

17、 06年人均可支配收入在2 0 0 0 0 元这一档的中国城镇 家庭的人均消费支出问题。因此在数据编辑框中第3 2行输入2 0 0 0 0 。3预测值估计在Equation框中单击Forecast，将样本空间Sample定义在1-32,在Workfile框中，双击变量序列yf （ YF是拟合变量，记录了 Y在各样本期内的拟合值和预测期的估计值），其中 Y =14572.5732，就是人均可支配收入在32 20000元时的人均消费支出水平。Vi aw | FrocsllObj actsSave ILabel+/I ShowiFetchlStorelDeletelGenrI SaRange: 1

18、32 Filter: * Default Eq: UntitledSample: 1 31恫0102 s r r cresesexv 回00000口回冈View I Procs IObj ects Frint|N :ejtie Freeze Edi +/-ISmpl+/- Label+/_IWi de+- InsDel14572.5732892207354.E886994.824728548.700236962.655246795.807257476.976266670.381276903.769286666.7406712.733306839.1443132miI .1 二、中国 31 省市

19、城镇居民家庭可支配收入与消费性支出的二元线性模型 在一元模型基础上增加一个解释变量一一上年居民消费支出（X2）,反映居 民消费水平的惯性。八八八八y 二B +B x + B x0 1 2 21数据输入 在命令窗口输入 Data X2， Enter 确认。将 Excel 表中 X2 的数据复制到数据表中。保存文件 Save。 2数据分析散点图：在命令窗口输入Scat X2 Y，Enter确认。得到关于X2和Y之间的 散点图。3参数估计在命令窗口输入 LS Y C X X2，Enter 确认。得到二元模型估计结果。File Edit Ob j e c Vi ew Frocs Quick OptWi

20、ndow HelptlViewlFrocsIObj ect ePrint IlTame (Freeze I Estimate (Forecast I Sta 七2|腕2迪2|Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 04/19/11 Time: 11:13Sample: 1 31Included observations: 31VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.C135.5883260.79400.5199060.6072X0.5551680.0748787.4143110.000

21、0X20.2516310.1133032.2208640.0346R-squarEd0.975700Mean dependent var8401.467Adjusted R-squared0.973964S.D. depEndEnt var2388.455S.E. ofegression385.3944Akaike info critEfion14.83818Sum squared resid4158808.Schwarz criterion14.97695Log likElihood-226.9917F-statistic562.1220Durbin-Watson stat1.847961P

22、rob(F-statistic)0.0000004残差分析(1)观察残差项、Y的实际值和拟合值。在Equation框中，单击Resid按钮。得到残差项、 Y 的实际值和拟合值趋势图。(2 )在Equation框中，单击 ViewActual,Fitted,Resid Actual,Fitted,Resid Table。得到残差项、Y的实际值和拟合值。(3 )残差项正态分布检验。在Equation框中，在图中，单击Viewf ResidualTests Histogram-Normality Test。Seri已:m ResidualsSample 1 31Obs已门,；mticji：m 31M

23、ean8.34E-14Median37.14575Maximum670.0621Minirnurn-1075.149Std. Dev.372.3264Ek 已 wness-0.610158Kurtosis3.683381Jarque-Bera2.526733Probability0.282701实验二 非线性回归模型实验目的 在实验一基础上，掌握对倒数模型、双曲线模型、双对数模型进行估计检验 的操作。掌握 Genr 命令。实验内容书例3.5.1 (P83 )中国城镇居民食品消费需求函数模型实验步骤1建立工作文件 菜单方式：在主菜单上依次单击 FileNewWorkfile,在Workfile

24、frequency中，选择Annual（因为该案例数据属年度时间序列数据），Start Data 里输入1985，在End data里输入2006，单击0K。 命令方式： CREATE A 1985 20062数据输入Data X Q P0 P1将Excel表中相应的数据复制到数据表中。保存文件Save。3数据分析（1）趋势图功能：（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。 因该案例是时间序列数据,可用趋势图考察各变量随时间的变化趋势。在命令窗口输入Plot Q X P0 P1（2）散点图SCAT X QSCAT P0 QSCAT P1 Q0 2000 4000 60

25、00 8000 10000X20 40 60 80 100 120P020 40 60 80 100 120P03生成新序列变量数据1）利用已有变量数据，生成新的变量数据，需采用 Genr 命令来实现。GENR LQ=LOG（Q）GENR LX=LOG（X）GENR LP0=LOG（P0）GENR LP1=LOG（P1）保存文件 Save。（2 ）显示数据（Show）Show LQ LX LP0 LP13参数估计（1）对于模型（3.5.18）LS LQ C LX LP0 LP1 Equation: UHTITLEDTorkflie: UHTITLED冈View|Frocs |Objects|

26、Print |NameFreeze | EmtimateyForecastTfStatsjResid勺 |Dependent Variable: LQMethod: Least SquaresDate: 04/19/11 Time: 15:16Sample: 1905 2006Included observations: 22VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C5.5319500.09310759.414090.0000LX0.5399170.03653014.780150.0000LPO-0.2885610.205184-1.4063

27、500.1766LP1-0.2580120.178186-1.4479940.1648R-squared0.977345Mean dependent var7.493909Adjusted R-squared0.973569S.D. dependent var0.193147S.E. of regression0.031401Akaike info criterion-3.921001Sum squared resid0.017740Schwarz criterion-3.722630Log likelihood47.13101F-statistic258.8448Durbin-Watson

28、stat0.696202Prob（F-statistic）0.0000002）模型（3.5.17）LS LQ C LOG（X/P0） LOG（P1/P0）Dependent Variable: LQMethod: Least SquaresDate: 04/19/11 Time: 15:20Sample: 1905 2006Included obseivations: 22VariableCoefficient Std. Error t-Statistic Prob.c5.5245690.08310066.474010.0000LOG(X/PO)0.5344390.02319023.03776

29、0.0000LOG(PVPO)-0.2753470.151143-1.0217630.0843R-squared0.977296Mean dependent var7.493909Adjusted R-squared0.974906S.D. dependent var0.193147S.E. of regression0.030596Akaike info criterion-4.009741Sum squared resid0.017787Schwarz criterion-3.860963Log likelihood47.10715F-statistic408.9291Durbin-Wat

30、son stat0.695256Prob(F-statistic)0.000000(3) 比较两个模型估计效果，见书第 87页 补充材料：非线性回归模型的估计11. 倒数模型：y二B +B +卩01 X在命令窗口直接依次键入Genr X1=1/XLS Y C X12. 多项式模型：Y二卩+BX + B X2 +卩0 1 2在命令窗口直接依次键入Genr X1=XGenr X2=XA2LS Y C X1 X23. 准对数模型：Y = B +B InX + +P0 1在命令窗口直接依次键入Genr LX=L0G(X)LS Y C LX4. 双对数模型：In Y 二 B +B In X + +y0 1在命令窗直接依次键入Genr LX=LOG(X)Genr LY=LOG(Y)LS LY C LX