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1、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
2、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）。,Eviews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
3、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。,Eviews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,状态栏,Eviews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。状态栏：窗口的最底端是状态栏，它被分成几个部分
4、。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。,第一章 一元线性回归模型,学习目标：熟悉和掌握Eviews在一元线性回归模型中的应用。数据：19782008年中国人均居民消费CONSP与人均GDPP，共计31个数据点。原理：普通最小二乘法(OLS),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workfile create对话框。
5、在对话框workfile structure type的下拉菜单，选择dated-regular frequency,在date specification下的frequency选择annual,然后分别在start与end框中填写“1978”和“2008”。最后，在WF框中填写文件名“nequ1”。点击OK确认。,如图1所示,工作文件创建框,图1,工作文件界面,点击OK，出现以下界面,图2,二、建立序列对象,（1）点击主界面下拉菜单object/new 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
6、。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,New object 对话框（图3）,对象建立后的工作文件界面 图4,序列对象,三、录入数据,方法一：在Eviews软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令：DATA consp gdpp 此时将显示一个数组窗口（如图5所示），即可以输入每个变量的数值,图5,方法二 也可以在图4中用鼠标左键双击序列对象（如consp），打开后再点Edit选项，就可以对序列对象进行编辑（即输入数据），见图6。,图6,数据输入完毕后，可以以组的形式查看数据，同时选中 consp和gdpp，点击鼠标右键，选o
7、pen/as group，出现图7。,图7,四、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/discriptive 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（见图8）。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（见图9）,数
8、据描述性统计 图8,Consp与gdpp关系散点图,图9,五、构建回归模型,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：,六、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（如图10）。（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、截距项（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（图11）
9、。,模型估计设置对话框,图10,模型估计结果,图11,估计参数时，还可以采用命令的形式。在命令窗口中输入 ls consp c gdpp然后回车，也可以得到回归结果。,七、回归模型检验,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：方程截距参数为278.3665，显著性概率为0.0001，而斜率参数为0.371012，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=0.9875，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98.75%,八、预测,模型
10、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。,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。,Forecast 对话窗口,图12,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。,
11、图13,E（y）预测结果：预测值与标准误,预测值,标准误,图14,对y的预测,（1）假设2009年人均GDP达到25000元。预测2009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2009。（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。）,Workfile structure 窗口及修改后数据,修改,将2009年的数据输入,图15,对y的预测（续）,（4）打开序列gdpp，将其变为可编辑状态，将2009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2009年的实际预测值以及预测误差。,Forecast 设置窗口,图16,y预测图与评估表,图17,y的预测值与预测标准误,预测值,标准误,图18,
