EVIEWS在计量经济学教学过程中的演示示例

EVIEWS在计量经济学教学过程中的演示示例——陈冬冬（川农经管）

EVIEWS在计量经济学教学过程

中的演示示例（一）

目的：1、正确使用EVIEWS

2、会使用OLS和WLS，Goldfeld-Quandt检验

3、能根据计算结果进行异方差分析和出现异方差性后的补救。 3、数据为demo data1

实例：某市人均储蓄与人均收入的关系分析（异方差性检验及补救）

根据某市1978－1998年人均储蓄与人均收入的数据资料（见下表），其中X为人均收入（元），Y为人均储蓄（元），经分析人均储蓄受人均收入的线性影响，可建立一元线性回归模型进行分析。

obs 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998

X 590.2000 664.9400 809.5000 875.5400 991.2500 1109.950 1357.870 1682.800 1890.580 2098.250 2499.580 2827.730 3084.170 3462.710 3932.520 5150.790 7153.350 9076.850 10448.21 11575.48 12500.84 Y 107.0000 123.0000 159.0000 189.0000 233.0000 312.0000 401.0000 522.0000 664.0000 871.0000 1033.000 1589.000 2209.000 2878.000 3722.000 5350.000 8080.000 11758.00 15839.00 18196.00 20954.00 1、用OLS估计法估计参数 设模型为：

1

EVIEWS在计量经济学教学过程中的演示示例——陈冬冬（川农经管）

Y??1??2X??

运行EVIEWS软件，并输入数据，得计算结果如下：

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/11/05 Time: 23:10 Sample: 1978 1998 Included observations: 21 Variable C X R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -2185.998 1.684158 Std. Error 339.9020 0.062166 t-Statistic -6.431262 27.09150 Prob. 0.0000 0.0000 6535.103 16.86989 16.96937 733.9495 0.000000

0.974766 Mean dependent var 4533.238 0.973438 S.D. dependent var 1065.086 Akaike info criterion 21553736 Schwarz criterion -175.1338 F-statistic 0.293421 Prob(F-statistic)

2、异方差检验

（1）Goldfeld-Quandt检验

在Procs菜单项选Sort series项，出现排序对话框，输入X，OK。 在Sample菜单里，将时间定义为1978－1985，用OLS方法计算得如下结果：

Y = -145.441495 + 0.3971185479*X （-8.730234） （25.42693）

R-squared＝0.990805 Sum squared resid1＝15.12284

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/11/05 Time: 23:25 Sample: 1978 1985 Included observations: 8 Variable C X

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -145.4415 0.397119

Std. Error 16.65952 0.015618

t-Statistic -8.730234 25.42693

Prob. 0.0001 0.0000

0.990805 Mean dependent var 255.7500 0.989273 S.D. dependent var 15.12284 Akaike info criterion 1372.202 Schwarz criterion -31.93043 F-statistic 1.335534 Prob(F-statistic)

146.0105 8.482607 8.502468 646.5287 0.000000

2

EVIEWS在计量经济学教学过程中的演示示例——陈冬冬（川农经管）

在Sample菜单里，将时间定义为1991－1998，用OLS方法计算得如下结果：

Y = -4602.367144 + 1.952519317*X （-5.065962） （18.40942）

R-squared＝0.982604 Sum squared resid2＝5811189.

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/11/05 Time: 23:29 Sample: 1991 1998 Included observations: 8

Variable C X

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Coefficient -4602.367 1.952519

Std. Error 908.4882 0.106061

t-Statistic -5.065962 18.40942

Prob. 0.0023 0.0000 6908.102 16.83373 16.85359 338.9068 0.000002

0.982604 Mean dependent var 10847.12 0.979705 S.D. dependent var 984.1400 Akaike info criterion 5811189. Schwarz criterion -65.33492 F-statistic 0.837367 Prob(F-statistic)

e?求F统计量：F??e2221?5811189?4334.9370，查F分布表，给定显著性

1372.202水平??0.05，得临界值F0.05(6,6)?4.28，比较F?4334.9370>F0.05(6,6)?4.28，

2拒绝原假设H0:?12??2，表明随机误差项显著的存在异方差。

3、异方差的修正

（1）WLS估计法。 首先生成权函数W?1,然后用OLS估计参数，

abs(resid)Y = -2262.639946 + 1.566910934*X

Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 10/12/05 Time: 08:07 Sample: 1978 1998 Included observations: 21 Weighting series: W

Variable C X

Coefficient -2262.640 1.566911

Std. Error 131.2507 0.057637

t-Statistic -17.23907 27.18590

Prob. 0.0000 0.0000

3

EVIEWS在计量经济学教学过程中的演示示例——陈冬冬（川农经管）

Weighted Statistics R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Unweighted Statistics R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Durbin-Watson stat

2104.209 15.02583 15.12530 474.5211 0.000000

6535.103 31813191

0.961501 Mean dependent var 2183.201 0.959475 S.D. dependent var 423.5951 Akaike info criterion 3409224. Schwarz criterion -155.7712 F-statistic 0.354490 Prob(F-statistic)

0.962755 Mean dependent var 4533.238 0.960794 S.D. dependent var 1293.978 Sum squared resid 0.224165

（2）对数变换法。

用GENR生成LY和LX序列，用OLS方法求LY 对LX的回归，结果如下：

LY = -6.839135503 + 1.787148637*LX

Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 10/12/05 Time: 00:05 Sample: 1978 1998 Included observations: 21

Variable C LX R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat Coefficient -6.839136 1.787149 Std. Error 0.237565 0.030033 t-Statistic -28.78845 59.50680 Prob. 0.0000 0.0000 0.994663 Mean dependent var 7.195082 0.994382 S.D. dependent var 0.130880 Akaike info criterion 0.325463 Schwarz criterion 13.95611 F-statistic 0.642916 Prob(F-statistic) 1.746173 -1.138677 -1.039199 3541.059 0.000000 比较方法（1）和（2），可以看出X与Y在对数线性回归下拟合效果较好。原因是Y的曲线呈对数型图形有关。

2500020000150001000050000788082848688Y9092949698

4

EVIEWS在计量经济学教学过程中的演示示例——陈冬冬（川农经管）

EVIEWS在计量经济学教学过程

中的演示示例（二）

目的：1、正确使用EVIEWS

2、能根据计算结果进行多重共线性检验和出现多重共线性时的补救。 3、数据为demo data2

实例：我国钢材供应量分析（多重共线性检验及补救）

通过分析我国改革开放以来（1978－1997）钢材供应量的历史资料，可以建立一个单一方程模型。根据理论及对现实情况的认识，影响我国钢材供应量Y（万吨）的主要因素有：原油产量X1（万吨），生铁产量X2（万吨），原煤产量X3（万吨），电力产量X4（亿千瓦小时），固定资产投资X5(亿元)，国内生产总值X6(亿元)，铁路运输量X7（万吨）。 obs 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 设模型的函数形式为：

X1 10405 10615 10595 10122 10212 10607 11461 12490 13069 13414 13705 13764 13831 14099 14210 14524 14608 15733.39 X2 3479.00 3673 3802 3417 3551 3738 4001 4834 5064 5503 5704 5820 6238 6765 7589 8956 9741 10722.5 X3 6.81 6.35 6.2 6.22 6.66 7.15 7.89 8.72 8.94 9.28 9.8 10.54 10.8 10.87 11.16 11.5 12.4 13.61 13.97 13.73 X4 2566 2820 3006 3093 3277 3514 3770 4107 4495 4973 5452 5848 6212 6775 7539 8395 9281 10070.3 10813.1 X5 668.72 699.36 746.9 638.21 805.9 885.26 1052.43 1523.51 1795.32 2101.69 2554.86 2340.52 2534 3139.03 4473.76 6811.35 9355.35 X6 3624.1 4038.2 4517.8 4862.4 5294.7 5934.5 7171 8964.4 10202.2 11962.5 14928.3 16909.2 18547.9 21617.8 26638.1 34634.4 46759.4 X7 110119 111893 111279 107673 113495 118784 124074 130709 135635 140653 144948 151489 150681 152893 157627 162663 163093 165855 168803 169734 Y 2208 2497 2716 2670 2920 3072 3372 3693 4058 4386 4689 4859 5153 5638 6697 7716 8428 8979 9338 9978 15004.95 10529.27 16074.14 11511.41 10702.97 58478.1 12185.79 67884.6 11355.53 13838.96 74772.4 Y??0??1X1??2X2??3X3??4X4??5X5??6X6??7X7??

一、运用OLS估计法对上式中参数进行估计，EVIEWS操作步骤为：

1、 在FILE菜单中选择NEW－WORKFILE，输入起止时间。 2、 在主窗口菜单选QUICK－EMPTY GROUP，在编辑数据区输入Y X1 X2 X3 X4 X5

X6 X7所对应的数据。

5

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