eviews计量经济模型（计量经济学实验eviews80基础操作）

时间：2023年09月17日 04:09:18

本文目录一览：

1、数据集是如何获得的及其来源；数据的性质；数据覆盖的时间范围；数据收集的方式和频率；观察到的结果；计量经济学模型中使用的任何变量的汇总统计数据(平均值、标准差等)。

2、显著性水平 =0.05下查Durbin-Watson表，其中n=23，解释变量的个数为2，得到下限临界值，上限临界值， =543D-W=1116354 ，由DW检验决策规则可知，该模型不存在自相关问题。

3、LM统计量=Obs*R-squared它渐进服从卡方分布，如果太大，这拒绝原假设在eviews中看p值即可，如果p值比较小，比如小于0.005，则拒绝原假设，认为原模型存在自相关。

4、H0 没有序列自相关H1 存在序列自相关要想判断其实很简单直接看Q检验的P值就可以。p值是指拒绝原假设错误的概率。

5、打开刚刚命名的文件，看“D-W”值，我们这里是看这个德宾沃森统计量是否大于1，大于1就没有自相关，小于1就需要进行自相关的修正了。

这个是eviews对一个只有7个数据的样本的最小二乘法回归的结果。其中各个量的具体意义，可以去找计量经济学的课本看看，东西多，这里就不说了。只是，7个点的样本太小了，各个量也不太有太大意义的。

看来学这个不少啊，表上面的不用解释了吧，因变量、最小二乘法、样本数和观测值。C代表常数项，下面两个是自变量。后面一栏是系数，然后是标准误和T统计量，从最后一栏的P值可以看出各自变量都对因变量有显著影响。

回归分析是论文中最常用的研究假设检验技术，想知道自变项X对依变项Y的解释力或预测力时，最常用的是线性回归SPSS： Analyze- Regression- Linear。弹出对话框，输入想要验证的自变项和依变项，如图。

则0.3-0.4就算不错了。二看回归系数的P值，本例中，自变量的P值=0.71，没通过显著性检验，说明P对Y没有显著性影响。范围是小于等于0.05，才能说自变量对因变量有显著影响。其它数据都是次要的，可以暂时忽略。

eviews回归结果tss是R2=1-SSR/TSS=1-345486/(34289^2) 。

表中的Varriable指变量，回归出来的有常数C和自变量X，Coefficient就是他们相对应的系数了。

近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。

必须。eviews模型是为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包，在同一阶数上拒绝原假设，eviews模型必须是同阶的，如果不是同阶，数据会有一定的偏差。

其他的统计量普通的线性回归不用做解释，如果想要具体理解的话，建议去看一本关于EVIEWS的教材，有很多。

eviews计量经济模型（计量经济学实验eviews80基础操作）

1、近几年来，中国经济保持了快速发展势头，投资、出口、消费形成了拉动经济发展的“三架马车”，这已为各界所取得共识。

2、但是，由步骤一中的分析可知，模型1中除了解释变量K之外，其余变量均为通过变量显著性检验，因此，该模型也应舍弃。

3、Eviews（Econometric views）是当今世界上更流行的计量经济学软件之一。

4、之一步：建立Eviews数据文件创建工作文件。

5、其他的统计量普通的线性回归不用做解释，如果想要具体理解的话，建议去看一本关于EVIEWS的教材，有很多。

1、AIC值和SC值为负数是由其定义决定的，如AIC=-（1+log(2*pi)+log(u*u/T)+2(k+1)/T，pi为圆周率，k为解释变量个数，u为残差向量，T为样本规模。

2、 *** 一：滞后项的选择，一个办法是看调整后的R2，它越大，说明方程越好。具体做法是勾选“user specified”，然后从1，到2，3等一个个试，如图：然后看ADF检验方程的调整后的R2，挑选更大的。

3、确定ARMA模型的（p，q)：查看自相关、偏相关系数图，获取其截尾特点，从而确定p和q。另外根据Box-Jenkins建模 *** ，可以初步设定模型为ARMA（n，n-1），即自回归部分的阶数比滑动平均部分阶数高一阶。

4、通过eviews软件确定更大滞后阶数，在估计结果窗口中点击view/lag structure/lag length criteria 输入更大滞后阶数，以*号最多的阶数确定滞后阶数。

5、模型定阶：点击Quick/Estimate equation输入类似Y AR(1) AR(2) AR(3)形式的各种不同模型，利用AIC准则或F检验选择最合适的模型。先拟合AR(3)模型：得知，参数不显著，且AIC=8352，SC＝9169，SSE=895。

6、一般，在eviews中有p值，如果p值比较小，比如小于0.05，则拒绝原假设，认为原模型存在自相关。通过设定更大滞后阶数，可以区别模型中的显著与不显著的滞后项，通过对比，可以剔除不显著的项，再进行一次检验。