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Eviews使用说明书

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计量经济学软件包Eviews使用说明
一、启动软件包
假定用户有 Windows95/98的操作经验，我们通过一个实际问题的处理过程，使用户对 的应用有一些感EViews 性认识，达到速成的目的。
1、Eviews的启动步骤: 进入 Windows /双击Eviews快捷方式，进入 EViews窗口；或点击开始
/程序/Econometric Views/ Eviews，进入 EViews 窗口。 2、EViews窗口介绍
标题栏
菜单栏
控制按钮

（图一） 标题栏：窗口的顶部是标题栏，标题栏的右端有三个按钮：最小化、最大化（或复原）和关
闭，点击这三个按钮可以控制窗口的大小或关闭窗口。
菜单栏：标题栏下是主菜单栏。主菜单栏上共有 7个选项：File, Edit，Objects，View，
Procs， Quick， Options，Window， Help。用鼠标点击可打开下拉式菜单（或再下一级菜单，如果 有的话），点击某个选项电脑就执行对应的操作响应 （File，Edit的编辑功能与 Word, Excel中的相 应功能相似）。
命令窗口：主菜单栏下是命令窗口，窗口最左端一竖线是提示符，允许用户在提示符后通过 键盘输入EViews （ TSP风格）命令。如果熟悉 MacroTSP （ DOS）版的命令可以直接在此键入，如 同DOS版一样地使用 EViews。按F1键（或移动箭头），键入的历史命令将重新显示岀来，供用 户选用。
主显示窗口： 命令窗口之下是 Eviews的主显示窗口，以后操作产生的窗口（称为子窗口）均 在此范围之内，不能移出主窗口之外。
状态栏：主窗口之下是状态栏，左端显示信息，中部显示当前路径，右下端显示当前状态，例 如有无工作文件等。

Eviews有四种工作方式：（1）鼠标图形导向方式；（2）简单命令方式；（3）命令参数方式 ［⑴与（2）相结合）］；（4）程序（采用 EViews命令编制程序）运行方式。用户可以选择自己喜欢 的方式进行操作。
二、创建工作文件
工作文件是用户与 EViews对话期间保存在 RAM之中的信息，包括对话期间输入和建立的全 部命名对象，所以必须首先建立或打开一个工作文件用户才能与 上。 失。
进入EViews后的第一件工作应从创建新的或调入原有的工作文件开始。只有新建或调入原有 工作文件，EViews才允许用户输入开始进行数据处理。
建立工作文件的方法：
点击File/New/Workfile。选择数据类型和起止日期，并在岀现的对话框
中提供必要的信息：适当的时间频率（年、季度、月度、周、日；确定起止日期或最大处理个数
（开始日期是项目中计划的最早的日期；结束日期是项目计划的最晚日期，非时间序列提供最大观 察个数，以后还可以对这些设置进行更改）。
下面我们通过研究我国城镇居民消费与可支配收入的关系来学习
表一
Eviews对话。工作文件好比你工
作时的桌面一样，放置了许多进行处理的东西（对象），像结束工作时需要清理桌面一样，允许将
工作文件保存到磁盘如果不对工作文件进行保存，工作文件中的任何东西，关闭机器时将被丢
Eviews的应用。数据如下：
单位：元 可支配收 入（inc）
消费性支 岀（con 1998年我国城镇居民人均可支配收入与人均消费性支岀
地区
可支配收 入（inc）
消费性支 岀（consum）
地区
北京 天津 河北 山西 :内家古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东

8471.98 7110.54 5084.64 4098.73 4353.02 4617.24 4206.64 4268.50 8773.10 6017.85 7836.76 4770.47 6485.63 4251.42 5380.08 6970.83 5471.01 3834.43 3267.70 3105.74 3890.74 3449.74 3303.15 6866.41 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州
4219.42 sum）3415.65 4826.36 P 4074.38 5434.26 4370.95 8839.68 7054.09 5412.24 P 4381.09 4889.43 云南 6217.93 陕西 3777.41 甘肃 5181.45 青海 3266.81 宁夏 4143.96 新疆
4852.87 3832.44 5466.57 4977.26 5127.08 P 4382.59 4565.39 3799.38 ' 6042.78 5032.67 4220.24 —3538.52 4009.61 3099.36 4240.13 3580.47 4112.41 —3379.82 5000.79 3714.10 （数据来源：中国统计年鉴 -1999光盘J10、J11，中国统计岀版社）
F面的图片说明了具体操作过程。
1、打开新建对象类型对话框，选择工作文件
Workfile，见图



（图二）

2、打开工作文件时间频率和样本区间对话框，输入频率和样本区间，见图三
（图三）
3、点击OK确认，得新建工作文件窗口，见图四
标题栏
小图标


（图四）
工作文件窗口： 工作文件窗口是 EViews的子窗口。它有标题栏、控制按钮和工具条。标题栏 指明窗口的类型
workfile、工作文件名。标题栏下是工作文件窗口的工具条，工具条上有一些按 钮。Views观察按钮、Procs过程按钮、Save （保存）工作文件、 Sample （设置观察值的样本区 间）、Gener （利用已有的序列生成新的序列）、 Fetch （从磁盘上读取数据）、 Store （将数据存储
到磁盘）、Delete （删除）对象。此外，可以从工作文件目录中选取并双击对象，用户就可以展示 和分析工作文件内的任何数据。工作文件一开始其中就包含了两个对象，一个是系数序列 估计系数用），另一个残差序列
RESID （实际值与拟合值之差）。小图标上标识岀对象的类型，
Views对象后双击鼠标左建或直接使用
C （保存
C
是系数向量，曲线图是时间序列。用户选择 EViews主窗口
顶部的菜单选项，可以对工作文件和其中的对象进行一些处理。
4、保存工作成果：将工作成果保存到磁盘，点击工具条中 击菜单栏中File \Save或 输入文件名、路径保存。
选定文件打开。
输入文件名、路径 保存，或点
5、打开工作文件：我们可以打开一个已有的工作文件继续以前的工作，点击主菜单中的 File
三、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。 和鼠标图形界面方式
输入数据有两种基本方法：
data命令方式
data <序列名1> <序列名2>……< 序列名n>，序列名之间用空
格隔开，输入全部序列后回车就进入数据编辑窗口，如图五所示。用户可以按照 Excel的数据输入 习惯输入数据。数据输入完毕，可以关闭数据输入窗口，点击工作文件窗口工具条的 Save或点击 菜单栏的File \ Save将数据存入磁盘。
2、鼠标图形界面方式 数组方式：点击 Quick \ Empty Group （Edit Series），进入数据窗口
编辑窗口，点击 obs行没有数据的第一列（ 如图五中太阳标志处），然后输入序列名，并可以如此 输入多个序列。输1、data命令方式：命令格式为：

入数据名后，可以输入数据，方式同上。


3、鼠标图形界面方式 序列方式：点击 Objects \ New object \选Series \输入序列名称\0k, 进入数据编辑窗口，点击 Edit+/-打开数据编辑状态，（用户可以根据习惯点击 Smpl+/-改变数据按
行或列的显示形式，）然后输入数据，方式同上。
输入命令,
data inc consunri
U¥TTT3^D IwlfiBc
数据编辑窗口工具条

Range-: 1 7110.541 Sampjm 1 回- 回
obs T"
INC 丽980 T110 54^ NA NA 阳 MA
HA NA NA
CONS
consum 0«nc
0 r^id
序列名称
输入的数据
NA
10
11
NA NA
NA
NA
16
MA
Ld
MA
Path ■ 皀二、亡归■!!；宫 IlB 匱 nc™

（图 五）
4、编辑工作文件中已有的序列：可以按照操作 Windows的习惯在工作文件主显示窗口选定
个或多个序列，点击鼠标右健打开一个或多个序列，进入数据编辑状态，可以修改数据。 四、由组的观察查看组内序列的数据特征
按下数组窗口（也可以成为数组或数据编辑窗口）工具条上 的特征，见图六。具体介绍如下：
Views按钮，可以得到组内数据

|FBth = B-:\evlisml~||DB = nona ||lF = xf

（图六）
Group Members可用于增加组中的序列； Spreadsheet以电子数据表的形式显示数据； Dated Data Table将使时序数据以表的形式显示； Graph以各种图形的形式显示数据的； Multi Graph以 多图的形式显示组中数据； Descriptive Stats给岀组中数据的描述统计量，如均值、方差、偏度、
峰度、J-B统计量（用于正态性检验）等； Tests of equality 给岀检验组中序列是否具有同方差、 同均值或相同中位数的假设检验结果； N-way/One- way Tabulation…给岀数组中序列观测值在某一 区间的频数、频率和某一序列是否与组中其他序列独立的假设检验结果； Correlations给岀数组中 序列的相关系数矩阵； Covariances给岀数组中序列的斜方差矩阵； Correlogram⑴ 给岀组内第1
9 E¥a IKE - EL hi IVilTlE・ Iwrhd'Llii： if 1 Irxn ftucfc Qzlivm liaJjrr Hvl; IQ ■ i * I 騒I
I Rr*" I Ob jzt m I F| X 汙 l | P「EEU I S=MCIL SWEI: . t s I Sbe& I


Faih 丘
D@ * 曲诫 TF H nf 图七
序列的水平序列及其差分序列的自相关函数和偏自相关函数； 第2序列的超前几期和滞后几期值之间的互相关函数；
Cross Correlation⑵ 给岀组内第1和
Cointegration Test执行Johansen
Granger因果关
cointegration协整（或称为共积）检验； Granger Causality检验组内各个配对间的 系；Lable给岀数组的名称及修改时间等信息。
Fath ■ e:\evieT5 3 IE ■ nme
¥F xf
图八


五、回归分析--估计消费函数
1、 在经济理论指导下，利用软件包的“观察( 消费性支岀与可支配收入的
View ”功能对数据进行“火力侦察”，观察
散点图(见图七。依据凯恩斯理论，设定理论模型：
con sum= a + b (inc 2、 作普通最小二乘法估计：在主菜单选
程(1及其统计检验结果，如图九所示。
Quick 'Estimate Equations，进入输入估计方程对话框
0K进行估计，得到估计方
输入待估计方程，选择估计方法 一普通最小二乘法，如图八所示。点击
con sim = 0.794i nc + 49.82 t (30.89 误差项不存在一阶正自相关。
(1 (0.35 3、 利用图九中给岀的统计检验结果对模型的可靠性进行统计学检验，由统计结果可以看岀该 模型拟合优良，4、 利用图九中估计方程显示窗口中工具条
的形式显示数据的实际值、预测值和残差。
View，可以显示估计方程、估计方程的统计结果、
以图或表六、单方程预测
预测是我们建立经济计量模型的目的之一
，其操作如下：进入方程估计输出窗口(可以选定一
Forecast打开对话框(图
个已有的方程建打开或估计一个新方程如图九，点击其工具栏中的
!□! K|
Vlea | Pr&cs | Objects | Save | Labe 1+-/—| ShoT | F E Ich | St ore llielete |c enr | Sai.|
>--JI 11 V jiET | Fr&cj | Ch jectgj Pri nt | Ha.1 e- FineezeJ js t iaat e | Forecas 11 St ats | Res Ida ]
国G Dependent Vanable CONSUM
团1Method: Squares
匸：匸
Date 01/18/01 Time: 22:29
Slse Sample li 30
Included obs^ivabons: 30
Vanable INC C
R-squared
Adjusted R-squared S.E. of regrG&sion Sum squared r^sid Leg likelihood
Durtun-Wat&on stat
Co&fflCiGHt Std. Error t-Stabstic 0.794434 49 82200
0.025719 143.7013 30.88657 0.346706
Prob. 0.0000
o.nu
4342.317 1168.015
0.971490 Mean ctepe：ndent var 0.9704 7 2 S.D dependent var 200.3663 Akaikamfo errtenon 1124106 Schwarz critencn ^200.5377 F-asbstic
1.607925 Prob(F-startiEtie.j
U.50251
13.59592 954 1039 0.000000




Path e:\rxrieTsS DE ■ nccue TF xf
图九
(Forecast name，这名称通常与方程中被解释变量的名字不同，
这样就不会
十，输入序列名
[S.E(optional]，命名后， 指定的序
列将存储于工作文件中；用户可以根据需要选择预测区间 (sample range for forecast ；Dynamic 选项是利用滞后左手变量以前的预测只来计算当前样本区间的预测值， Static选项是利用混淆实际值和预测值；作为可选项，可给预测标准差随意命名 滞后左手
变量的实际值来计算预测值(该选项只有在实际数值可以得到时使用，当方程中不含有滞后被解 释变量或ARMA项时，这两种方法在第二步和以后各步都给岀相同结果，当方程中含有滞后被解 释变量或ARMA项时，这两种方法在Output可选择用图形或数值来 看预测值，或两者都用以及预测评价指标(平均绝对误差等。将对话框的内容输入完毕，点击 OK得到用户命名的预第二步以后给岀不同结果；用

测值序列。


注意：在进行外推预测之前应给解释变量赋值。例如我们根据
均生活费支岀与人均可支配收入关系的回归方程，希望预测 岀。为此，我们首先需要给岀
1980〜1998年数据得到中国人
1999、2000、2001年的人均生活费支
1999、2000、
1999、2000、2001年人均收入可支配的数据，如果
2001我们从历史数据中得不到
这三年的人均生活费支出。
1999、2000、2001年人均收入可支配的数据，就应利用其他方法估
计岀这些数据，把 1999、2000、2001年人均收入可支配的数据（可能是估计值）输入解释变量中
就可以预测出图十
^iti KBH IIS Oakpnl; ^=-Lxil. BaTsiuil *
C-3£U L uic« UvtrLx LC3 ant Taxti

:r-JS Jh.-1

EHTI: alter M - Q-&L1U ila ci C«rFil«C3- ■« 3忸出诃
Ettii Libil
HLCIICTIH - Nwtidi t? T*st gwatl Ciurrt-l*tiMI U Tifeii 6>£H Ul Tz .. PrQt
O.OOOO 0.7314 4342 317 1166.015 13.50251 13.59592 954.1039 0.000000
INC [lii la MtlamkadnlLCL ly CM Erm Laraa I
R-squared 塑usted R-squared S E. of regression Sum squared residi Log ikelihood DuiDin-Walson stat 0.971490 0.970472 200.3663 H124106. «200.5377
1.607925 Mean dependent var S.D. depend&ntYfii「 Akaike info enterion Schwarz entenon F-stabslic Prcb(F-5tatistic


Path. = «=:\r\rieTs3 DE ■ nccuc ¥F ev-op-L
图十
七、异方差检验
古典线性回归模型的一个重要假设是总体回归方程的随机扰动项 方差 2。如果随机扰动项的方差随观察值不同而异，即
Ui同方差，即他们具有相同的
i2，就是异方差。检验异方
Ui的方差为 差
的步骤是先在同方差假定下估计回归方程，然后再对得到的的回归方程的残差进行假设检验，判
断是否存在异方差。Eviews提供了怀特（White）的一般异方差检验功能。
零假设：原回归方程的误差同方差。
备择假设：原回归方程的误差异方差 我们仍利用表一数据进行分析。 操作步骤：在工作文件主显示窗口选定需要分析的回归方程
输岀窗口（见图九
点击工具栏中的
\打开估计方程及其统计检验结果
F 选 Residual Tests \ White Heteroskedasticity （no cross terms）
或White Heteroskedasticity （cross terms）（图^一），可得到辅助回归方程和怀特检验统计量—即 统计量、 2统计量的值及其对应的
p值。由图十二中的显示结果可以看岀：在1%显著水平下我
们拒绝零假设，接受回归方程（1）的误差项存在异方差的备择假设。值得重申的是：虽然图九中 的信息告诉我们回归方程（1）拟和优良，但我们还应该对其进行经济计量学检验，以确定其是否 满足古典假设。
一般地，只要图十二中给岀的 设。
•刖让“ q [EqiwtiiDD： EH1 Tarik£iil«： BT-KF-l
3已口" 驭讥 M ^rdgg. clc i ULX f i ndn- 加片
一旧 |
p值小于给定的显著水平，我们就可以在该显著水平下拒绝零假
White Heteroskedasticity Test F-statistic Ob5*R^squared H2831.87 Probability 29.96847 Prcbabilitv 0 000000 0 000000 Test Equation Dependent Variable RESIDE Method: Least Squares Date 01/25^1 Time: 19 26 Sample: 1 30 Included ob6ervstiors: 30 Variable
Coefficient 5&9E-22 -2.16E-25 1.98E-29
&td. Error 7.?3E 24 2.54E-27 2.00E^1
:Statistic
Frob
O.OCWO 0.0000 0.0000 4.04E-23 6.13E-23 1.15E-46 1 693KI5

C
INC INCrt2
R-squared
Aclusted R-squared S.E. of resressioni F-statistic
Prob
78.21301
-8S02351 98.71555
0.998949 Mean dependent var 0.998871 S.D. dependerM「 2.06E-24 Sum squared resid 12831 87 Dirts n-Wstson stat


D.OOOOM


|j

Palh ■: \eviers3 DE ■ n«ue r?F
ev—c丄
图十二
注意： White Heteroskedasticity （no cross terms） 与 White Heteroskedasticity （cross terms） 选项的 区别在于：在no cross terms选项下得到的辅助回归方程中不包含原回归方程左手变量的交叉乘积 项作为解释变量；而
cross terms选项下得到的辅助回归方程中包含原回归方程左手变量的交叉乘积
项作为解释变量。在我们使用的一元回归例子中，这两个选项的作用没有区别。当我们分析多元回 归模型的异方差问题时，因为所选辅助回归方程的解释变量不同，这两个选项的作用就不同了。
八、White异方差校正功能和加权最小二乘法
1. White异方差校正功能：
我们使用表二的数据，在主菜单选
Quick 'Estimate Equations，进
入输入估计方程对话框,输入待估计方程
（cum in ），选择估计方法 一普通最小二乘法，点击
Options 按钮进入方程估计选择对话框，选择 Heteroskedasticity Consistent Covariance \ White \ OK应用（见图十三）勺，回到估计方程对话框，点击 OK得到校正后的回归方程（见图十
四）。同学们可以比较图十四中的方程与普通最小二乘法得到的方程。

 P423-424，适用于普通最小二乘法的协方差矩阵的估计 3对这一方法的进一步了解可参考《经济计量分析》 ［美］威廉H格林著，中国社会科学出版社，1998年3月,
表二
中国1998年各地区城镇居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通讯支岀 单位：人民币元
目 变量名、 地区、^
甘肃 山西 宁夏 吉林 河南 陕西「 青海 江西 黑龙江 内蒙古 贵州 辽宁 安徽 湖北:

交通和通讯支 \项目 变量名
出
可支配收入 可支配收入
交通和通讯支
出
in 4009.61 4098.73 4112.41 4206.64 4219.42 4220.24 4240.13 4251.42 4268.50 4353.02 4565.39 4617.24 4770.47 4826.36 4852.87 cum 159.60 137.11 231.51 172.65 193.65 191.76 197.04 176.39 185.78 206.91 227.21 201.87 237.16 214.37 265.98 地区'\ 新疆 河北「 四川 山东 广西 湖南 重庆 江苏 云南 福建 天津 浙江 北京 上海 广东
in 5000.79 5084.64 5127.08 5380.08 5412.24 5434.26 5466.57 6017.85 6042.78 6485.63 7110.54 7836.76 8471.98 8773.10 cum 212.30 270.09 212.46 255.53 252.37 255.79 337.83 255.65 266.48 346.75 258.56 388.79 369.54 384.49 海南
（数据来源：中国统计年鉴
8839.68 640.56 1998光盘，文件j11c , j12c）
Quick 'Estimate Equations，进入输
. LtHJJJ
2、加权最小二乘法： 我们使用表二的数据，在主菜单选
I^ILI I-I | LJI t-OI JUD III UI 匕IM Es t inat i on Op t ions
Equofron Specif LS and TSLS Opbons Depandentva and FDLI日mn;
■d tlBtarci&keciosijcrbr1： Cafi-sislent Cowariance 总
Whj.te yewey-West E3
li&nBirve procedures.
Ma>: I'BrahonE-: Cor^srgsrftc#： 朋JMA 叩 hone: gtsrling coefficient values Weighted LS/TSLS (unavailabla wrlh APMA] Estimation Seflin ^elhod: |LS^- Somgls-
Weight: |~ 艺
flackcasl MA lemns 图十三
flew Procs IObjects Print IKanelFteeitl Estimate|F«rccastI StatslEesLdjI
Dependent Variable 匚UM
Method: Least Squares Date. 04703/01 Time 08:23 Samplef adjusted]: 1 30
included observation? 30 after adjusting endpoints White Hetenoskeda^Licity-Ccna^lent Standard Errors & Covariance Variable
C
血
Coefficient -56.91798 0.058075 0.741501 0.732269 50.48324 71359.B2 -159 1825 2.008179
Std. Error L-&ta(b5tic 60.22735 0.012455 -0.945052 4 662729
Prob. 0.3527 0.0001 256.8727 97.50583 10 74550 10.83891 80.31760 0 000000
R-squared
Adjusted R-squar&d S.E. of -egression Sum squared risid Log liloihood
Durtiin-Watson stat
Mean dependent var S O dependent var Akaike info criterion Schranz criterion
r-statistic
Prob(F-statistic

图十四


入估计方程对话框,输入待估计方程 （cum in ），选择估计方法 一普通最小二乘法，点击 Options按 钮进入方程估计选择对话框，选择 Weighted LS/TSLS \在对话框内输入用作加权的序列名称 平方根得倒数\ OK应用（见图十五），回到估计方程对话框，点击
Es： t i・b t ion 51 i ons
Equffiion S Qmp 日 nek arid PDL
LS andTSLS C^plions:
HedBroskedaslicity：



in的
0K得到加权最小二乘法回归
Iterative piDcadu『日玄 bla>: Iterations:
|TB^

* Wld 日




[n.ooii

ARMA Dplians:

声 Weighted! LS/TSLS (unavailable M ARMA
|uL£.'T£LS 也 Qackc^sl MA ietrns
Eslimai] cin
Method: | Weight加『应勺
J

Sample:
一1 B rim 图十五
■ j Ln ■■ IH. r巧 d
View | Faroes |Objects] Print | Nue| Freeze| Estiiate
FIMUForecast ] Stats | Res Ids ]


Dependent variable. CUM Method Least Squares
Date OWOS/DI _ime OS 53 Sampla(3d]ust&d' 1 3D
Included obs^fvations' SO alter Rusting endpoints Atighbng 5
Variaitte C Cosfficient -53 19251
Std Error 33 57023
0.006386
^Statistic -l 5B4514 8.982639
Prob. 0 1243 0 0000


IN Weighted Statistics
0.0573^5

R-squared
Adjusted R-squar^d S.E. of regression Sum squared re^id Log likelihood
Durbin-WatMn stat
0 523215 0.506187 43.06236 51923.4S -154.4131
21606$?
Mie 吕「i d^p^nd^nt war S.D deics-'centvar Akaik^ info criterion Schwarz enterion F-statisbc
PrabfF-sratisbc]
247 8742 61 28088 10.42754 10 52095 30 72663 0000006 创
图十六
方程（见图十六并与图十四中的方程比较）。
Eviews中进行加权最小二乘估计的过程为：选定一个与残差标准差的倒数成比例的序列作为权
数，然后将权数序列除以该序列的均值进行标准化处理，将经过标准化处理的序列作为权数进行加 权作最小二乘估计，这种做法不影响回归结果。但应该注意， 数据不适用。
Eviews的这种标准化处理过程对频率
九、一阶（高阶）序列相关校正
当线性回归模型中的随机扰动项是序列相关时， 当随机扰动项有一阶序列相关时，使用
OLS估计量尽管是无偏的，但却不是有效的
AR（1）可以获得有效估计量。其原理如下：
表三中的数据，设进口需求函数随机方程为
IMt= B o+ B1 GNR + Ut （2）
IM为每年进口额，
GNP每年收入的替代变量。假设误差项存在一阶自相关，则
ut可以写成:

表三
我国进口支出与国内生产总值和消费者价格指数

国民生产总值 民币(人 亿元，当年价

进口总额（人 民币亿元，当
年价）
消费价格指 数（1985年

=100） CPI 100.0 106.5 114.3 135.8 160.2 165.2 170.8 181.7 208.4 258.6 302.9 328.0 337.2 年度
GNP
IM 1257.8
1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998
8989.1 10201.4
1498.3 1614.2 2055.1 2199.9 2574.3 3398.7 4443.3
11954.5 14922.3 16917.8 18598.4 21662.5 26651.9 34560.5
5986.2 9960.1
46670.0 57494.9
11048.1 11557.4 11806.5 66850.5 73142.7 78017.8 （数据来源：：中国统计年鉴

其中 〜N（0, 3 Cov（
i, 11622.4 334.5 1999光盘cO1、q03和i01 ,）
ut = tut-1 + t -1 兰 V （3）
） = 0, i -j。记作 Ui 服从 AR（1）
(4


假定 已知，我们将方程（3）中的变量滞后一期，写为：
IMt-1 = Bo+ B1 GNR-1 + Ut-1 方程⑷ 两边冋时乘以
得到：
IMt-1 = B+ B1GNP1 + Ut-1 (5 将方程（2）与方程（4）相减并利用方程 ⑶，得到：




IMt - IMt-1 =B0(1 — + B1(GNR —
GNPQ +
t⑹
图十七
Eviews利用Marquardt非线性最小二乘法，同时估计（ 6）式中的B。、B和p。用AR（1）项进行估 计时，必须保证估计过程使用滞后观测值存在。例如，左右端变量的起始观测时间为 1985年，则 回归时的样本区间最早能从 1986年开始。若用户忽略了这一点，会暂时调整样本区间，这一点可


以从估计方程的结果显示中看到。操作如下：在主菜单选 中竖线为光标。估计结果如图十八所示。。 图十八中AR(1的系数就是
的估计值。In verted AR Roots Quick 'Estimate Equatio ns ，进入输入
估计方程对话框,输入待估计方程IM C GNP AR(1，选择估计方法一普通最小二乘法，如图十七
所示估计方程对话框图是残差自相关模型(3的滞后算子多项
式的根，这个根有时是虚数，但静态自回归模型的滞后算子多项式的根的模应该小于
如果模型(2的误差项存在高阶自相关，形如
1。
ut = 1 Ut-1 + 2 Ut-2 + 3 Ut-3 + t -1 乞 i 叩
i=1,2,3 (7 雪* 口 Fil< Lil r 圧 一 [Eqjii日"I ion： EQ05AR1 IffQrkFilu： 一Z]
Snick 吐tioni bnd鲜 if«lp
Variable- C GNP AR(1
Coefficient 139 4696 0.160023 0.689995
Sti1 Error 1770 922 0.036470 0.380754
t-Statistic 0.078755 4.387850 1.8121B1
Prob 0 9388 0.0014 0 1000
VI uw 10印 ect 2 | Print | Name | | Emtlmatu|F Krrcaz t | £~t a t w ] Rum 1 dm |

D 即
an dent Variable IM Metlioil Least Squares Date- 05Z28I/01 Tme- 11:32 Sample( adjusted. 19SS Included observations' 13 after adjusting endpoints Convergence achieved after 16 itsrahcns
inserted AR Roots 图十八
我们应在图十七的估计方程对话框中输入 存在形如下式的自相关
IM C GNP AR(1 AR(2 AR(3 0.972051 Mean defender it var 。如果模型(2 的误差项
6135.731 Ut-1 + Adjusted R-squar^d 0 966462 S.E. Of 3 Ut-3 + t -1 -i _1 i=1 ,3 (8 S D dependent vaf
4354 758 regression 797.5074 IM C GNP AR(1 AR(3Akfiike info criterion 。如果模型10.40003(2的误差项存在形 我们应在图十七的估计方程对话框中输入
如1 Ut = R-squared 下式的自相关
Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat 6360180. i .504478 -103.6002
Schwarz criterion F-statistic Prob (F-stati sue 16 53041 173.8998 0.000000
Ut = 4 Ut-4 + t -1 _ 我们应在图十七的估计方程对话框中输入 关。 十、邹氏转折点检验
(9 IM C GNP AR⑷。这样就可以校正误差序列高阶自相
邹氏转折点检验的目的是检验在整个样本的各子样本中模型的系数是否相等。如果模型在不同 的子样本中的系数不同，则说明该模型中存在着转折点。转折点出现的原因可能由于社会制度、经 济政策的变化、社会动荡等，如固定汇率变为浮动汇率、中国的改革开放、战争等。我们可以用邹 氏转折点检验来验证某点是否是转折点。这个检验使用的 表四
某地区1947年一季度至1957年4季度国内生产总值和投资总额数据
单位：亿美元
F是统计量和LR $ 统计量。
obs 1947-1 1947-2 1947-3

GDP 1239.5 1247.2 NV obs 佃 51-1 43 佃 51-2 42.3 佃 51-3 43 佃 51-4
49 GDP INV obs 60.4 1955-1 65.4 1955-2 61.7 1955-3 57.3 1955-4
GDP INV 64.7 67.9 70.8 74.2 1504.1 1548.3 1585.4 1596 1742.5 1758.6 1778.2 1793.9 1255 1269.5
1947-4

1948-1 1948-2 1948-3 1948-4 1949-1 1949-2 1949-3 1949-4 1950-1 1950-2 1950-3 1950-4

1284 1295.7 1303.8 1316.4 1305.3 1302 1312.6 1301.9 1350.9 1393.5 1445.2 1484.5 佃 52-1 49.8 佃 52-2 51 佃 52-3 51.4 佃 52-4 49.8 佃 53-1 43.1 佃 53-2 35.6 佃 53-3 37.8 佃 53-4 34 佃 54-1 43.4 佃 54-2 48.6 佃 54-3 53.5 佃 54-4
63.9 1607.7 1612.1 1621.9 1657.8 1687.3 1695.3 1687.9 1671.2 1660.8 1658.4 1677.7 1698.3 58.9 1956-1 51.1 1956-2 52.8 1956-3 55.8 1956-4 56.5 1957-1 56.2 1957-2 56.1 1957-3 51.3 1957-4


1787 1798.5 1802.2 1826.6 1836.4 1834.8 1851.2 1830.5


74.2 73.9 75.7 76.1 77.5 76.8 78.5 68.8 51.1
51.6


54.7


58.8 根据表四数据建立回归方程如下：
GDP = 14.5169INV + 735.545 现在需要验证1952年4季度是不是转折点，即 献是否一致。操作如下：在方程估计输岀窗口点击
1952年4季度之前与之后投资对国内生产总值的贡
View/Stability test /Chow breakpoi nt test ，如图十
九；进入转折点输入窗口如图二十，输入转折点日期；得到检验统计结果如图二^一。从统计结果
可以看岀F检验和LR 2检验都拒绝零假设： 佃52年4季度是转折点，接受1952年4季度不是转 折点的备则假设。一般地，只要图二十一中的显示的概率小于给定的显著平，如 在该显著水平拒绝原假设。
如果我们需要检验多个转折点，则可以同时输入多个转折点的时间。假如我们需要判断 年4季度和1954年4季度是不是转折点，这时的零假设是： 折点。可以验证我们拒绝零假设。如图二十二和图二十三。
5%或1%，就可以
1952
1952年4季度和1954年4季度都是转
sent al ions
Kc tmdLj Fi t I e d, ltes.idueLl
E:s I f For e u 11 £ ts R亡bi 世
Co«-££u cienl Texli Residual Tests
Stability Tmt胃



►


Label


Chow F 16st.-.

c
73E
Emm即 RESET Test...
血no,t 4$ (QI£ 0>nJ.y..
Varis Chow Test^
yst S Enta one da怕[dbservation] for Foiecasl /01 47:1 Test oi one ar nxue for Breakpsini： I esl: serve
11952^9
ME
15BE.3O9 207.9560 12.30974 12.39OB4 107.6616 0.000000
■squ? e&sh sd resnr
R-squared
Adjusted P-squarGd S. E. of regression Sum squared resod Log likelihood
Durbin-Walsun stat
□7193&7 Mean deperident var 0712G3S dependent war 111.4G80 Akaiko info cnterioni 521854.7 Schwarz criterion ■266.0U3 F-slatistic
0.209091 Prab(F-sl artistic
俅
Xcance,
1; 2(

□ZTCtSTT? 3cTTwai7cTnpnurT
■1:
图十九
图二十


rnfyu I Vi^w|Prfl|0bje7tE | frmt |KWI* | FTQQE#| lit! H*t t_l Chow Br«akpoint Test 1952A
F-statiislic Log lik«lihocdi rati'O
_ i 口i xi II Kt B1 ill I

30.92557 Probability 41.12384 Probabilfty O.OODOOD 0.000000



图二十
E 艸tiM imiTLED CS ■回田
Fi赴* | IDbjiittcilLU | Frint | H»UTI盘 |Fir赴亡畫匕 | Estinhoi■暑 Fog•口亡肚暑七|£七暑土：5 | 民亡!：!1 Is | Chow Br&akpaiint Test: 1962:4 1964 4
F- etatisti c 1^.72198 Pro b a bil rty 0. OOOODD Log likelihciQij ratio 41.18261 Probabilrty 0 000000
图二十二 图二十三
-、两阶段最小二乘法
在解联立方程组时，我们经常会用到两阶段最小二乘法，操作方法如下：


在主菜单选 Quick 'Estimate Equations，选择估计方法一两阶段最小二乘法 仃SLS），在估计方程 对话框内，输入待估计方程，在工具变量窗口输入工具变量。如图二十四所示。点击
就可得到估计方程及其统计检验结果。
0K进行估计，


眩qu&i: ion Spcuif ic&t ion Equalion Specrlicetj cirr
QependBnl voriablB fbllcrwed by list oi regnesscucs including APWA and PDLIernns. OR on 日矽licii aqwijQ*! hkjBYBctl]-+c(Z*X GERHOLMON C



[nslruingnl h$1
创
rg mm
E^timtttion Settings:
|rSLS Two-Slage Least Squerss (TSNLS end AJRMA |"DI]CI
3
F1-图二十四

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/092a002a0b75f46527d3240c844769eae109a3d7.html

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