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1、第一部分 单方程计量经济模型Eviews操作案例：建立我国最终消费支出与国内生产总值（单位：亿元）之间的回归模型，并进行变量和方程整体的显著性检验。当显著性水平为0.05， 2004年国内生产总值为38000亿元时，对2004年我国最终消费支出和平均最终消费支出进行点预测和区间预测。年份GDP最终消费年份GDP最终消费19783624.102239.10199111147.736151.5719793899.532568.04199212735.097083.5319804203.962753.10199314452.917917.6519814425.032989.25199416283.0
2、88638.3019824823.683225.09199517993.669445.3819835349.173511.35199619718.7310588.6419846160.973988.53199721461.9211444.1719856990.894506.64199823139.8812511.7019867610.614817.38199924792.4713819.5419878491.275114.07200026774.8515406.5719889448.035419.86200128782.6016759.7819899832.185190.02200231170
3、.8818097.55199010209.095471.93200334070.1619452.70一、创建工作文件建立工作文件的方法有以下几种。1菜单方式 在主菜单上依次单击FileNewWorkfile（见图2-1）， 选择数据类型和起止日期。时间序列提供起止日期（年、季度、月度、周、日），非时间序列提供最大观察个数。本例中在Start Data里输入1978，在End data 里输入2003，见图2-3。单击OK后屏幕出现Workfile工作框，如图2-4所示。2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
4、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。如本例可输入命令：CREATE A 1978 2003工作文件创立后，需将工作文件保存到磁盘，单击工具条中Save输入文件名、路径保存，或单击菜单兰中FileSave或Save as输入文件名、路径保存。图2-1这时屏幕上出现Workfile Range对话框，如图2-2所示。图2-2图2-3图2-4二、输入和编辑数据建立或调入工作文件以后，可以输入和编辑数据。输入数据有两种基本方法：命令方式和菜单方式。命令格式：data 序列名1 序列名2 序列名n功能：输入新变量的数据，或
5、编辑工作文件中现有变量的数据。在本例中，在命令窗口直接输入：Data Y X三、图形分析在估计计量经济模型之前，借助图形分析可以直观地观察经济变量的变动规律和相关关系，以便合理的确定模型的数学形式。图形分析中最常用的是趋势图和相关图。1菜单方式在数组窗口工具条上Views的下拉菜单中选择Graph。（见图2-11）2命令方式趋势图：Plot Y X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。图给出了最终消费支出与国内生产总值的趋势图。相关图：Scat Y X （见图2-13）功能：（1）观察经济变量之间的相关程度；（2）观察经济变量之间的相关类型，判断是线性相关，
6、还是曲线相关；曲线相关时，大致是哪种类型的曲线。图2-11 数组窗口趋势图图2-12 最终消费支出与国内生产总值的趋势图图2-13 数组窗口相关图图2-14 最终消费支出与国内生产总值的相关图四、OLS估计参数1命令方式在主菜单命令行键入LS Y C X （如图2-15）图2-152菜单方式在主菜单上选Quick菜单，单击Estimate Equation项，屏幕出现Equation Specification估计对话框，在Estimation Settings中选OLS估计，即Least Squares，输入：Y C X（其中C为Eviews固定的截距项系数）。然后OK，出现方程窗口（见图2
7、-16），输出结果如表2-1所示。图2-16 方程窗口表2-1 回归结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresSample: 1978 2003Included observations: 26VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C245.3522153.96051.5936050.1241X0.5515140.00913560.376230.0000R-squared0.993459 Mean dependent var8042.748Adjusted R-squared0.993187 S
8、.D. dependent var5177.609S.E. of regression427.3742 Akaike info criterion15.02700Sum squared resid4383569. Schwarz criterion15.12378Log likelihood-193.3510 F-statistic3645.290Durbin-Watson stat0.244011 Prob(F-statistic)0.000000方程窗口的上半部分为参数估计结果如表2-2所示，其中第1列分别为解释变量名（包括常数项），第2列为相应的参数估计值，第3列为参数的标准误差，第4列
9、为t统计值，第5列为t检验的双侧概率值p，即P（| t | ti）= p。表2-2 参数估计结果常数和解释变量参数估计值参数标准误差t统计量双侧概率C245.3522153.96051.5936050.1241X0.5515140.00913560.376230.0000方程窗口的下半部分主要是一些统计检验值，其中各统计量的含义如表2-3所示。表2-3 统计检验值可决系数0.993459被解释变量均值8042.748调整的可决系数0.993187被解释变量标准差5177.609回归方程标准差427.3742赤池信息准则15.02700残差平方和4383569.施瓦兹信息准则15.12378似然
10、函数的对数-193.3510F统计量3645.290DW统计量0.244011F统计量的概率0.000000单击Equation 窗口中的Resid按钮，将显示模型的拟合图和残差图。图2-17 拟合图和残差图单击Equation 窗口中的View Actual, Fitted, Resid Table按钮，可以得到拟合直线和残差的有关结果。图2-18五、预测 在Equation框中选Forecast项后，弹出Forecast对话框，Eviews自动计算出样本估计期内的被解释变量的拟合值，拟合变量记为YF，其拟合值与实际值的对比图如图2-19所示。图2-19下面预测2004年我国最终消费支出。1
11、首先将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年。即单击工作文件框中Procs中的structure/resize current page，如图2-20所示，并将1978-2003改为1978-2004，如图2-21所示。图2-20图2-212然后编辑解释变量X。在Group数据框中输入变量X的2004年数据38000.00。（见图2-22）图2-223点预测。在前面Equation对话框中选Forecast，将时间Sample定义在1978-2004，如图2-23所示，这时Eviews自动计算出=21202.8727955，如图2-24所示。图2-23图2-244区间预测。
12、在Group数据框中单击View，选Descriptive Stats里的Common Sample Eviews，计算出有关X和Y的描述统计结果，如图2-25所示。图2-25图2-26 X和Y的描述统计结果根据图2-26可计算出如下结果：的标准差2188950850569386930.9给定显著性水平0.05，查表得，由可得的预测区间为：回归方程的标准差21202.87279552.056427.374221202.87279551001.30364即的95%预测区间为（20201.56915，22204.17643）。六、非线性回归模型的估计1倒数模型：在命令窗口直接依次键入GENR X1
13、=1/XLS Y C X12多项式模型：在命令窗口直接依次键入GENR X1=XGENR X2=X2LS Y C X1 X23准对数模型：在命令窗口直接依次键入GENR lnX=LOG(X)LS Y C lnX4双对数模型：在命令窗口直接依次键入GENR lnX=LOG(X)GENR lnY=LOG(Y)LS logY C logX七、异方差检验与解决办法1相关图检验法LS Y C X 对模型进行参数估计GENR E=RESID 求出残差序列GENR E2=E2 求出残差的平方序列SORT X 对解释变量X排序SCAT X E2 画出残差平方与解释变量X的散点图2戈德菲尔德匡特检验已知样本容量n=26，因GDP已经按升序排列，直接去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。 SORT X 将样本数据关于X排序 SMPL 1 10 确定子样本1 LS Y C X 求出子样本1的回归平方和RSS1 SMPL 17 26 确定子样本2 LS Y C X
