回归分析实验1Eviews基本操作与一元线性回归.doc

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1、第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、什么是EViewsEViews(EconometricViews)软件是QMS(QuantitativeMicroSoftware)公司开发的、基于Windows平台下的应用软件,其前身是DOS操作系统下的TSP软件。EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立

2、和存储命令,以便在后续的研究项目中使用这些程序。EViews是EconometricsViews的缩写,直译为计量经济学观察,通常称为计量经济学软件包,是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具,在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。应用领域■应用经济计量学    ■总体经济的研究和预测  ■销售预测            ■财务分析  ■成本分析和预测    ■蒙特卡罗模拟■经济模型的估计和仿真■利率与外汇预测EViews引入了流行的对象概念,操作灵活简便,可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析,数据管理简单

3、方便。其主要功能有:(1)采用统一的方式管理数据,通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作;(2)输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据,依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列;(3)计算描述统计量:相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图;(4)进行T检验、方差分析、协整检验、Granger因果检验;(5)执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH模型估计法等;(6)对选择模型进行Probit、Logit和Gompit估计;(7)对联立方程进行线性和非线性的估计;

4、(8)估计和分析向量自回归系统;(9)多项式分布滞后模型的估计;(10)回归方程的预测;(11)模型的求解和模拟;(12)数据库管理;(13)与外部软件进行数据交换EViews可用于回归分析与预测(regressionandforecasting)、时间序列(TimeSeries)以及横截面数据(cross-sectionaldata)分析。与其他统计软件(如EXCEL、SAS、SPSS)相比,EViews功能优势是回归分析与预测,其功能框架见表1.1.1。本手册以EViews5.1版本为蓝本介绍该软件的使用。...表1.1.1EViews功能框架Desc

5、riptivestatistics描述统计HistogramandStatisticsViewofaSingleSeriesMultipleSeries一个变量或多个变量的统计与图形主要有:图形包括线型图、条形图、多种散点图等;指标有均值、方差、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、Jarque-BeraStatistic(雅克-贝拉统计量)CorrelogramView(相关分析)主要有:Autocorrelations(自相关)、PartialAutocorrelations(偏自相关)、CrossCorrelation(交叉相关)、Q-

6、Statistics(Q统计量)等Regression回归StandardRegressionOutput标准回归输出RegressionCoefficients(回归系数)t-Statistics(T统计量)(判定系数)等ActualandFittedValuesandResiduals实际值、拟合值、残差ActualValues(实际值)、FittedValues(拟合值)、Residuals(残差)Collinearity(共线性)、Heteroskedasticity(异方差性)、WeightedLeastSquares(加权最小二乘法)、Two-

7、StageLeastSquares(二段最小二乘法)、PolynomialDistributedLags(多项式分布滞后)、NonlinearLeastSquares(非线性最小二乘法)、LogitandProbitModels(对数概率单位模型)、GrangerCausality(葛兰杰因果检验)、ForecastVariances(预测方差)、ExponentialSmoothing(指数平滑)等SerialCorrelation序列相关Durbin-WatsonStatistic(德宾-沃森统计量)ARIMAModels(自回归求积移动平均模型)Un

8、itRootTests(单位根检验)EstimationofDif

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