eviews上機(jī)操作指南

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1、Eviews上機(jī)操作指南（I）1.數(shù)據(jù)準(zhǔn)備篇（1）建立工作文件：workfileu133建立一個(gè)截面工作文件，33表示樣本容量workfilea19782007建立一個(gè)年度時(shí)間序列工作文件，1978、2007分別表示年份的起點(diǎn)和終點(diǎn)（2）導(dǎo)入數(shù)據(jù)Datayx1x2建立數(shù)據(jù)表格，將excel數(shù)據(jù)復(fù)制到數(shù)據(jù)表格在使用該命令時(shí)一定要注意與excel表中的數(shù)據(jù)順序一致，一般情況下第一列為被解釋變量，其余各列為若干解釋變量2.繪圖篇在eviews中一般可以繪制兩種類(lèi)型的圖，序列圖與散點(diǎn)圖（1）序列圖：ploty可以繪制變量y隨時(shí)間變化的圖當(dāng)然也可以同時(shí)繪

2、制多個(gè)變量的序列圖，例如plotyx1（2）散點(diǎn)圖：scatxy表示兩個(gè)變量之間的關(guān)系3．回歸篇在eviews中執(zhí)行回歸的命令為lsycx1x2Y表示被解釋變量，c為常數(shù)，x1、x2為解釋變量列表，在實(shí)際操作時(shí)y、x1、x2可以換成你指定的名稱(chēng)。此外，log(x1)、x1^2、x1*x2分別表示非線(xiàn)性形式的解釋變量?；貧w后可以使用命令genre=resid提取回歸的殘差。練習(xí)：1．多元線(xiàn)性回歸模型的參數(shù)估計(jì)（對(duì)應(yīng)教材P72-P73）（1）建立工作文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)；（2）觀察y~x1、y~x2散點(diǎn)圖；（3）構(gòu)造OLS回歸，模型為；（4）提取殘差序列，

3、觀察殘差的統(tǒng)計(jì)特征。2．雙對(duì)數(shù)模型的參數(shù)估計(jì)（對(duì)應(yīng)教材P83-P85）（1）建立工作文件，導(dǎo)入數(shù)據(jù)；（2）分別繪制x、q、p0、p1的序列圖；（3）繪制log(q)對(duì)log(x)的散點(diǎn)圖；（4）構(gòu)造OLS回歸，模型為。3．半對(duì)數(shù)模型的參數(shù)估計(jì)（對(duì)應(yīng)教學(xué)輔助材料7例子2），根據(jù)輔助材料的結(jié)果寫(xiě)出相關(guān)命令。log(salary)模型1模型2模型3log(sales)log(mktval)profmargceotencomten截距R2調(diào)整R2殘差平方和4．異方差檢驗(yàn)與修正進(jìn)行異方差檢驗(yàn)首先要估計(jì)原始回歸，然后提取殘差。例如利用excel表格中“異方

4、差-1”的數(shù)據(jù)，估計(jì)模型結(jié)果為：（1）圖示檢驗(yàn)主要通過(guò)解釋變量與殘差平方的散點(diǎn)圖進(jìn)行判斷，相應(yīng)的命令為：Scatx1e^2劃線(xiàn)部分可以替代成任意的解釋變量。（2）White檢驗(yàn)在Eviews中可以直接進(jìn)行White檢驗(yàn)。點(diǎn)擊view后，依次選取ResidualDiagnostics->HeteroskedasticityTest點(diǎn)擊White檢驗(yàn)后可以得到檢驗(yàn)結(jié)果。請(qǐng)對(duì)雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。（3）異方差的修正在上面的例子中使用加權(quán)最小二乘法修正異方差的eviews命令為：genrye=y/@abs(e)genrce=1/@abs(e)gen

5、rx1e=x1/@abs(e)genrx2e=x2/@abs(e)lsyecex1ex2e5．序列相關(guān)的檢驗(yàn)與修正利用excel表格中“序列相關(guān)-1”的數(shù)據(jù)，估計(jì)模型結(jié)果為：（1）圖示檢驗(yàn)主要通過(guò)殘差序列的一階滯后項(xiàng)對(duì)殘差序列的散點(diǎn)圖判斷是否存在一階序列相關(guān)，相應(yīng)的eview命令為：scate(-1)e（2）DW檢驗(yàn)可以通過(guò)回歸結(jié)果直接得到DW統(tǒng)計(jì)量。（3）LM檢驗(yàn)點(diǎn)擊view后，依次選取ResidualDiagnostics->SerialcorrelationLMTest，選取檢驗(yàn)階數(shù)（一般為1或2）后就可以得到結(jié)果。（4）序列相關(guān)的修正在

6、本例中使用廣義差分法修正序列相關(guān)的命令為：Lsinfcunemar(1)ar(2)練習(xí)1：根據(jù)excel文件中“異方差-2”的數(shù)據(jù)建立回歸模型：，并檢驗(yàn)得到的模型是否存在異方差性。練習(xí)2：excel文件“異方差-3”給出了財(cái)富500強(qiáng)企業(yè)中的447個(gè)高管薪水?dāng)?shù)據(jù)，salary表示1999年薪水和獎(jiǎng)金；tenure表示任職CEO的年數(shù)，age表示CEO年齡，sale表示1998年公司銷(xiāo)售收入；profit表示1998年公司利潤(rùn)；assets表示1998年公司總資產(chǎn)。建立回歸模型：，檢驗(yàn)得到的模型是否存在異方差性。練習(xí)3：excel文件“異方差-4

7、”給出了已婚婦女是否參加就業(yè)以及相關(guān)數(shù)據(jù)，其中y=1表示參加就業(yè)，y=0表示不參加就業(yè)；educ表示受教育年限，exper表示工作經(jīng)驗(yàn)，age表示年齡。建立回歸模型：。該模型也稱(chēng)為線(xiàn)性概率模型，請(qǐng)檢驗(yàn)得到的模型是否存在異方差性。練習(xí)4：excel文件“序列相關(guān)-2”給出了美國(guó)1947年-2000年的人均消費(fèi)（CS）、可支配收入（Yd）、財(cái)富（W）和利率（i）數(shù)據(jù)，建立回歸模型：。根據(jù)DW統(tǒng)計(jì)量判斷該模型是否存在一階序列相關(guān)，如果存在請(qǐng)使用廣義差分法修正之。在此基礎(chǔ)上利用LM檢驗(yàn)判斷該模型是否存在二階序列相關(guān)。