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1、12/6/2022,1,计量经济学实验指导,基于Eviews软件,12/6/2022,2,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。,12/6/2022,3,实验程序,1.教师实验案例讲授与演示2.学生从实验室或通过教师指定的渠道提取数据，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,12/6/2022,4,实验成绩考核,实验成绩纳入课程考核总成绩，占总成绩的60。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）
2、实验过程（40） 报告呈现（规范性、科学性）（50）总成绩=大报告（40%）+实验成绩（60%）,12/6/2022,5,Eviews软件背景,EVIEWS是在大型计算机的TSP (Time Series Processor) 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 (Quantitative Micro Software) 公司在Micro TSP基础上直接开发成功EVIEWS并投入使用。目前已经发展到9.5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
3、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）。,12/6/2022,6,实验内容安排,Eviews基本操作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,参考文献：,庞皓. 计量经济学(国家级)M. 科学出版社, 2007.伍德里奇, 费剑平校. 计量经济学导论M. 中国人民大学
4、出版社, 2010.于俊年. 计量经济学软件:EViews的使用M. 对外经济贸易大学出版社, 2006.,12/6/2022,7,12/6/2022,8,实验一：Eviews基本操作,Eviews的基本窗口简介导入或建立工作文件和对象数据的输入、编辑序列生成、序列组和序列窗口图形分析与描述统计分析,12/6/2022,9,实验目的：熟悉和掌握Eviews的基本操作、图形输出及描述统计。实验数据（例）：19782000年某地区人均居民消费额（CONSP）与人均国内生产总值（GDPP），共计23个数据点。,12/6/2022,10,实验步骤之1：导入或建立工作文件,（1）点击桌面Eviews8.
5、0图标，运行Eviews软件。（2）导入：”File-Open” or “File-Import”. 注意：非汉化版本的Eviews，文件名，sheet名，标题名需要用英文。（3）新建：”File-New-Workfile”或”New Page”打开workfile create对话框。”workfile structure type”, “dated-regular frequency”, frequency选择”annual”, 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。,12/6/2022,11,实验步骤1之图示(新建
6、）,工作文件创建框,工作文件界面,12/6/2022,12,New object 对话框,12/6/2022,13,对象建立后的工作文件界面,序列对象,12/6/2022,14,步骤2：熟悉Eviews的基本窗口,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,12/6/2022,15,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
7、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。,12/6/2022,16,实验步骤3：建立序列对象（新建）,（1）点击主界面下拉菜单objectnew object，打开new object对话框。在types of object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gd
8、pp序列对象。（3）完成对象序列建立,12/6/2022,17,（1）导入：随sheet导入。（2）录入：”Edit+/-”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-as group，以组形式打开数据序列，查看数据录入情况。,实验步骤4：录入数据,12/6/2022,18,数据录入查看,12/6/2022,19,实验步骤5：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-descriptive stats-common sample（或者individual sample，分别显示结果），对序列数据进行描述性统计，包
9、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-scatter with regression,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,12/6/2022,20,数据描述性统计,Consp与gdpp关系散点图,View-Graph,12/6/2022,21,12/6/2022,22,实验报告撰写：,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
10、果说明模型结果的初步讨论预测分析,12/6/2022,23,Ready? Lets go to the next,12/6/2022,24,实验二：一元回归模型实验,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（例）：19782000年某地区人均居民消费额（CONSP）与人均国内生产总值（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,12/6/2022,25,实验步骤1：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：,12/6/2022,2
11、6,实验步骤2：模型估计,（1）在主界面菜单上，点击quick-estimate equation，打开模型估计设置对话框（如后图）。（2）在对话框equation specification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estimate method 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。,12/6/2022,27,模型估计：,12/6/2022,28,模型估计之参数结果,状态参数,估计参数,12/6/2022,29,模型估计之方程结果,估计方程
12、,12/6/2022,30,实验步骤3：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%,12/6/2022,31,实验步骤4：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
13、机抽样误差和干扰因素误差。,12/6/2022,32,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series name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forecast graph与预测评估表forecast evalution。默认其他设置。（3）点击OK，输出结果。,12/6/2022,33,Forecast 对话窗口,12/6/2022,34,E（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。,12/6/2022,35,E（y）预测
14、结果：预测值与标准误,标准误,预测值,12/6/2022,36,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/resize current page，弹出workfile structure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
15、改。）,12/6/2022,37,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。,12/6/2022,38,Workfile structure 窗口及修改后数据,修改,将2015年和2016年数据输入,12/6/2022,39,Forecast 设置窗口,12/6/2022,40,y预测
16、图与评估表,12/6/2022,41,y的预测值与预测标准误,预测值,标准误,12/6/2022,42,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。,（14.889) (0.0072) n=23, R2=0.993,12/6/2022,43,实验的实际数据：,实验数据：19782014年中国居民人均消费额与我国人均国内生产总值，共计37个数据点。其中步骤8：假设2015年和2016年人均GDP分别达到42000元和
17、45000元。预测2015年和2016年的人均消费额及其95预测区间。,搜寻数据：【中国统计年鉴】http:/,12/6/2022,44,数据来源：,序列值：,表3-18，前期找年鉴（2006）补齐，研究为什么不用年鉴（2003）（1999）？序列修正。,12/6/2022,46,Ready? Lets go to the next!,12/6/2022,47,实验三：多元回归模型实验,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（例）：19782002年中国的税收收入(y)、国内生产总值（x1）、财政支出（x2）和居民消费价格指数（x3）。实验原理：普通最小二乘法(O
18、LS)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,12/6/2022,48,实验步骤1：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.点击OK，完成工作文件建立。,12/6/2022,49,工作文件建立对话框,12/6/2022,50,实验步骤2：建立数据序列对象,建立序列对象有多种方法。其一是通过主菜单中的下拉菜单object，进入序列建立对话框。后面步骤同实验一。其二是通过workfile菜单的下拉菜单object，同样
19、可以进入序列对象建立对话框。后面步骤同实验一。其三是通过命令data。在工作命令区输入如下命令“data y x1 x2 x3”，回车后，一次性建立多个序列。,12/6/2022,51,通过命令建立序列对象,12/6/2022,52,实验步骤3：输入数据,将数据预存于excel表；在主菜单通过路径file-import-read text-lotus-excel，进入数据文件选择对话框，通过输入数据路径，进入数据录入对话框。在对话框中的序列名称中，输入要输入的数据序列名：y x1 x2 x3（注意顺序）。默认其他设置，单击OK，完成数据录入工作。,12/6/2022,53,数据录入对话框,12
20、/6/2022,54,实验步骤4：数据统计与图象,将所有数据对象按照组的方式打开；在组窗口下依据路径view-descripritive stats-common sample，输出各个变量的统计描述表格。在组窗口下，依据路径view-graph，输出各序列的图象。,12/6/2022,55,统计描述与图象,12/6/2022,56,实验步骤5：模型构建,通过分析，构建如下实验模型：,12/6/2022,57,实验步骤6：模型参数估计,在主菜单依据路径：quick-estimate equation，进入模型设定对话框。在模型设定对话框输入模型，或者“y c x1 x2 x3”选择“LS”作为
21、估计方法。单击OK，进行参数估计。,12/6/2022,58,模型设置对话框,12/6/2022,59,模型参数估计结果,12/6/2022,60,实验步骤7：,模型参数检验（t检验）拟合优度检验R平方与调整R平方。模型设定检验F检验。,12/6/2022,61,实验步骤8：模型预测评估,通过方程界面的菜单“forecast”，进行预测分析。通过分析相关参数，可以发现模型的拟合程度和预测效果很好。,12/6/2022,62,预测评估：图形与参数,12/6/2022,63,实验步骤9：实验总结,通过实验，本模型的拟合结果如下：解释各个参数的统计含义和经济含义。实验报告撰写要点提示,（940.613) (0.006) (0.033) (8.738),=0.997, F=2717.238, N=25,12/6/2022,64,本实验的实际数据：,实验数据：19782014年数据。19782014年中国的税收收入(y)、国内生产总值（x1）、财政支出（x2）和居民消费价格指数（x3）（来源：国家统计年鉴表（2015）7-4，表3-1，表7-1，表5-1）,12/6/2022,65,The End.,
