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1、一、一些前期知识1 .数据的类型时间序列、截面数据、面板数据2 .数据前期处理数据一般要经过彳格调整，如GDP、工业增加值、农业增加值、进出口以及资本存量。以当年价格计算的 GDP叫名义GDP,以某一年不变价格计算的 GDP叫实际GDP。GDP缩 减指数=名义GDP/实际GDP （也叫平减指数， 表现的是国内生产总值中隐含的价格因素， 从生产的角度看，由于 GDP是国民经济各个行业增加值的加总，因此缩减指数包含的价格 是国民经济各个产业部门的综合价格；从使用角度看，它从产品形态上反映了GDP用于最终消费、资本形成和净出口的货物及服务总量，因此缩减指数包含的价格为相应的消费价格指数、固定资产投资
2、价格指数和进出口价格指数等的加权平均价格指数。）。在统计年鉴中有两种GDP指数（不是GDP平减指数），一种是以上一年为基期（100）,另一种是以某一年 为基期（100）,它们可以相互换算（这两种GDP指数实际上相当于以不变价格计算的GDP的环比发展速度和定基发展速度 ）。如1982年的指数（下表第二列）=1978年指数X 1979年指数X 1980年指数X 1981年指数+ （ 100X 100X 100）等号右边1979、1980、1981三年 的指数是第三列中数据，1978年指数是100。1982年的实际GDP = 1978年的GDPX 1982年指数（以1978= 100） + 100,
3、则GDP1982年缩减指数=1982年的名义 GDP + 1982年的 实际GDP,要求某年实际 GDP,只需该年名义 GDP +该年GDP缩减指数即可。（注意：若 想以1990基期计算其他年份 GDP,需要以1990年为100,算出各年GDP指数，然后以1990 年名义GDP乘以各年GDP指数）。进出口，若是以美元表示，则需每年进出口额乘以该年 汇率再除以GDP缩减指数来调整。对于生产函数中的资本，要用资本存量，统计年鉴中只有固定资产投资，需将其换算为资本存量，方法见 数量经济技术经济研究 2008年第10 期单豪杰对中国资本存量 K的再估算：1952 2006年或经济研究2003年第7期张
4、军等对中国资本存量 K的再估计。对收入和支出，可用居民消费价格指数来进行调整。年份1978 年=100上年=100名义GDP实际GDP缩减指数1978100111.66993645.2173645.21711979107.6107.57294062.5793922.2541.0357771980116.0081168107.84144545.6244228.7481.0749341981122.0905494105.24314891.5614450.4661.0991121982133.1481326109.05695323.3514853.5391.0967981983147.5986719
5、110.8535962.6525380.2931.1082391984169.9982776115.1767208.0526196.8071.1631881985192.8905731113.46629016.0377031.2811.2822751986209.9543997108.846410275.187653.2941.3425831987234.2739716111.583312058.628539.7961.412051988260.701443111.280615042.829503.1351.5829331989271.2942724104.063216992.329889.2
6、661.7182591990281.7093272103.83918667.8210268.921.817896数据来源（中国统计年鉴 2009）3.经济模型建立后的检验经济意义检验（符号、大小及系数之间的关系）；统计检验（拟合优度、显著性检验）计量经济学检验（序列相关、异方差、多重共线性、随机解释变量）；预测检验。4.模型的形式水平形式：Yi0iXii2X2 i半对数形式：Y 0ilnXii2lnX2ii 或 lnY 。iX.2X21 i双对数形式：lnY 0 ilnX,2lnXz i采用对数的原因：可以消除异方差、系数为弹性、相当于进行了一次差分、中国经济数据多为指数形式，取对数后变为直线
7、形式。二、Eviews的一些基本操作1 .工作文件的建立与保存(1)工作文件的建立进入Eviews软件以后，点击FilefNe Workfile ，出现如图一界面。 其中：Workfile structure type中可选择无结构、时间序列、面板数据三种类型，而在Date specification 的Frequency则可选择时间序列的频率，即是年度、季度还是月份或是周资料。 Start是开 始时间，end是结束时间。改变已经建立好的时间，原有时间范围为 1983:1 1999:12 ,改 为1982:1 1999:12 ,可在命令窗口输入 expand 1982:1 1999:12敲回车
8、即可。若改为1984:1 -1999:12,则可在命令窗口输入range 1984:1 1999:12 敲回车即可(年月之间用 ：隔开)。以后在命令窗口输入命令直接写为输入命令。(2)工作文件的保存点击FilefSave as ,选择保存路径和文件名即可。2 .数据(1)建立序列序列名不能用Eviews默认的一些字符。 在Eviews中字母大小不加区分的使用。建立序列可采用这样几种方法：ObjectfNewobject ,在出现界面中左侧选择Series ,并在右侧中对序列命名。或输入命令data序列名 敲回车即可。建立序列后可在主界面中双击序列名打开序列，可把 Excel数据粘贴复制到其中。
9、由已知序列生成新序列可输入命令series新序列名=已有序列的各种表达式敲回车即可。表达式中可用四则运算，以及哥人，另外还可以使用这样一些符号：d()表示对括号中的序列取1次差分，d(x,2)表示对序列x取二次差分。log()表示对括号中的序列取以自然数 为底的对数。dlog()则表示对括号中的序列先取对数再一次差分。x(-1)表示对序列x进行滞后一期。exp(x)表示eAx (e是自然数)。如series z=log(x)+y(-1)表示生成一个新序列z,其值为相应时期的x的对数加上相应时期y的滞后一期值。(2)建立组几个序列并列在一起，称为组。可输入命令 group组名 各序列名 敲回车即
10、可，各序 列之间用空格隔开。(3)显示组或序列输入命令show组名或序列名敲回车即可。3 .画图在打开的序列或组窗口中，点击ViewGraph一(图的形式)；或在主窗口中 Quick 一Graph (图的形式)，在出现的对话框中输入要画图的序列名或组名。或输入命令scat x y或输入line x y 敲回车，表示对x和y画出其点图和线图。4 .基本回归方程(1)建立方程可点击 ObjectfNew object fEquation, 或 Quick f Estimation Equation,或输入命令equation敲回车，在出现的界面中输入要建立的回归方程。输入的方程有两种形式：y c
11、x1x2 x3或y=c(1)+c(2)*x1+c(3)*x2+c(4)*x3 均可，输入方程后选择样本时间。也可输入命 令ls y c x1 x2 x3 敲回车，这是用 OLS建立方程。(2)结果窗口见图二。结果主要有三块，第一块，包括使用的彳t计方法：Least Squares最小平方法，样本时间1978 2000;观测彳1有23个。第二块是表格，第一行依次为变量、系数、标准差、 t值和p值。系数即为回归方程中各变量前的系数，c表示常数项，p值小于0.05表示在0.05的显著性水平上拒绝原假设(原假设为系数为0),可见，gdpp前系数通过了检验，即其前系数显著不为0,而常数项则没有通过。第三
12、块内容为方程的一些统计量。左面依次为 R平 方，调整后的R平方，回归标准差(占二J合物7一幻),残差平方和，对数似然函数值，Durbin-Watson统计量，右面为因变量均值和标准差，AIC准则，Schwarz准则，F统计量及显著性水平。(3)预测方程对象的工具栏中点击Forecast按钮，或选择Procsf Forecast,在出现的界面中全选默认，点确定，预测值保存在consf变量中。三、常见问题使用最小平方法时的基本假定：解释变量是非随机的， 相互不相关的；随机干扰项零均值、同方差、零协方差；解释变量与随机干扰项不相关；随机干扰项服从零均值，同方差的 正态分布，且不存在自相关。随机变量：
13、在一定条件下由于偶然因素影响，其可能取各种不同的值， 具有不确定性和随机性，但取值在某个范围的概率是一定的，这种变量叫随机变量。1 .异方差随机干扰项不是同方差的，多见于截面数据。(1)检验方法：White检验。原假设是同方差。在结果窗口的工具栏中点击View Residual Tests 一White Heteroskedasticity(no cross terms), 或 View f Residual Tests f White Heteroskedasticity(cross terms),见图三。前者表示检验的辅助回归方程中无解释变量的交叉 项，后者表示有交叉项，观察 Obs*R-
14、squared的P值，若小于0.05,则拒绝原假设，即存在 异方差。(2)处理方法：加权最小二乘法。把前面简单回归当中得到的残差保存下来，可输入命令series e=resid敲回车，输入命令equation 或 ObjectfNew object fEquation ,或 QuickfEstimationEquation ,在出现的界面中输入cons c gdpp ,点击 Options,然后选中 Weighted LS/TSLS ,在Weight:后的空白处输入1/abs(e)，点确定，即可得到加权最小二乘法估计的方程，再对其残差进行异方差检验，已不存在异方差。此处采用的是 OLS估计的残
15、差绝对值的倒数做为权数，abs()表示对括号中的变量值取绝对值。FqiiH*Min - iunrrn FDTrnkd面*Q -I III运学同皿3岫tego图三2 .序列相关即随机干扰项存在自相关。(1)检验方法：DW检验。在回归结果中可得到DW值，卞据DW值的大小与其上下限之间的关系，可判断是否存在一阶自相关。缺点：只能检验是否存在一阶自相关，解释变量非随机，回归模型中不能含有滞后应变量作为解释变量，回归模型含有截距项。LM 检验。原假设为没有自相关，在回归结果窗口中点击View Residual Tests 一Serial Correlation LM Test ,见图三。在出现的对话框中要输入自相关的阶数，可从1开始输，观察 Obs*R-squared的p值，若小于0.05,则拒绝原假设，即存在 1阶或多阶自 相关。(2)处理方法：广义差分法。假定回归方程为lnYt01ln
