【正文】 t Import（Excel Import）窗口（圖127），在Name for series or Number of series if file names in file編輯框中要輸入調用的變量名，點擊OK按鈕即可。其中in columns表示按列調用數(shù)據(jù)，in rows表示按行調用數(shù)據(jù)。圖127 調用文本文件或Excel文件窗口㈤在對象窗口中點擊Name按鈕，將對象存貯于工作文件。以Y、X變量組成的數(shù)組為例，點擊Name菜單，彈出object name對話框，在Name to identify object文本框中輸入要命名的數(shù)組名稱，點擊OK按鈕即可（圖128）。圖128 存貯對象于工作文件實驗二 一元回歸模型【實驗目的】掌握一元線性、非線性回歸模型的建模方法【實驗內容】建立我國稅收預測模型【實驗步驟】【例1】建立我國稅收預測模型。表1列出了我國1985－1998年間稅收收入Y和國內生產總值（GDP）x的時間序列數(shù)據(jù)，請利用統(tǒng)計軟件Eviews建立一元線性回歸模型。表1 我國稅收與GDP統(tǒng)計資料年份稅收GDP年份稅收GDP1985204189641992329726638198620911020219934255346341987214011963199451274675919882391149281995603858478198927271690919966910678851990282218548199782347446319912990216181998926379396一、 建立工作文件⒈菜單方式在錄入和分析數(shù)據(jù)之前，應先創(chuàng)建一個工作文件（Workfile）。啟動Eviews軟件之后，在主菜單上依次點擊File\New\Workfile（菜單選擇方式如圖1所示），將彈出一個對話框（如圖2所示）。用戶可以選擇數(shù)據(jù)的時間頻率（Frequency）、起始期和終止期。圖1 Eviews菜單方式創(chuàng)建工作文件示意圖圖2 工作文件定義對話框本例中選擇時間頻率為Annual（年度數(shù)據(jù)），在起始欄和終止欄分別輸入相應的日期85和98。然后點擊OK，在Eviews軟件的主顯示窗口將顯示相應的工作文件窗口（如圖3所示）。圖3 Eviews工作文件窗口一個新建的工作文件窗口內只有2個對象(Object）,分別為c（系數(shù)向量）和resid（殘差）。它們當前的取值分別是0和NA（空值）。可以通過鼠標左鍵雙擊對象名打開該對象查看其數(shù)據(jù)，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它對象的數(shù)值。⒉命令方式還可以用輸入命令的方式建立工作文件。在Eviews軟件的命令窗口中直接鍵入CREATE命令，其格式為：CREATE 時間頻率類型 起始期 終止期本例應為：CREATE A 85 98二、 輸入數(shù)據(jù)在Eviews軟件的命令窗口中鍵入數(shù)據(jù)輸入/編輯命令：DATA Y X此時將顯示一個數(shù)組窗口（如圖4所示），即可以輸入每個變量的數(shù)值 圖4 Eviews數(shù)組窗口三、圖形分析借助圖形分析可以直觀地觀察經濟變量的變動規(guī)律和相關關系，以便合理地確定模型的數(shù)學形式。⒈趨勢圖分析命令格式：PLOT 變量1 變量2 ……變量K作用：⑴分析經濟變量的發(fā)展變化趨勢⑵觀察是否存在異常值本例為：PLOT Y X⒉相關圖分析命令格式：SCAT 變量1 變量2 作用：⑴觀察變量之間的相關程度⑵觀察變量之間的相關類型，即為線性相關還是曲線相關，曲線相關時大致是哪種類型的曲線說明：⑴SCAT命令中，第一個變量為橫軸變量，一般取為解釋變量；第二個變量為縱軸變量，一般取為被解釋變量⑵SCAT命令每次只能顯示兩個變量之間的相關圖，若模型中含有多個解釋變量，可以逐個進行分析⑶通過改變圖形的類型，可以將趨勢圖轉變?yōu)橄嚓P圖本例為：SCAT Y X圖5 稅收與GDP趨勢圖圖圖6分別是我國稅收與GDP時間序列趨勢圖和相關圖分析結果。兩變量趨勢圖分析結果顯示，我國稅收收入與GDP二者存在差距逐漸增大的增長趨勢。相關圖分析顯示，我國稅收收入增長與GDP密切相關，二者為非線性的曲線相關關系。圖6 稅收與GDP相關圖三、 估計線性回歸模型在數(shù)組窗口中點擊Proc\Make Equation，如果不需要重新確定方程中的變量或調整樣本區(qū)間，可以直接點擊OK進行估計。也可以在Eviews主窗口中點擊Quick\Estimate Equation，在彈出的方程設定框（圖7）內輸入模型：Y C X 或 圖7 方程設定對話框還可以通過在Eviews命令窗口中鍵入LS命令來估計模型，其命令格式為：LS 被解釋變量 C 解釋變量系統(tǒng)將彈出一個窗口來顯示有關估計結果（如圖8所示）。因此，我國稅收模型的估計式為：這個估計結果表明，GDP每增長1億元。圖8 我國稅收預測模型的輸出結果五、 估計非線性回歸模型由相關圖分析可知，變量之間是非線性的曲線相關關系。因此，可初步將模型設定為指數(shù)函數(shù)模型、對數(shù)模型和二次函數(shù)模型并分別進行估計。在Eviews命令窗口中分別鍵入以下命令命令來估計模型：雙對數(shù)函數(shù)模型：LS log(Y) C log(X)對數(shù)函數(shù)模型：LS Y C log(X)指數(shù)函數(shù)模型：LS log(Y) C X二次函數(shù)模型：LS Y C X X^2還可以采取菜單方式，在上述已經估計過的線性方程窗口中點擊Estimate項，然后在彈出的方程定義窗口中依次輸入上述模型（方法通線性方程的估計），其估計結果顯示如圖圖圖11圖、12所示。雙對數(shù)模型：() () 對數(shù)模型：() () 指數(shù)模型：() () 二次函數(shù)模型：() () () 圖9 雙對數(shù)模型回歸結果圖10 對數(shù)模型回歸結果圖11 指數(shù)模型回歸結果圖12 二次函數(shù)模型回歸結果六、 模型比較四個模型的經濟意義都比較合理，解釋變量也都通過了T檢驗。但是從模型的擬合優(yōu)度來看，二次函數(shù)模型的值最大，其次為指數(shù)函數(shù)模型。因此，對這兩個模型再做進一步比較。在回歸方程（以二次函數(shù)模型為例）窗口中點擊View\Actual,Fitted,Residual\ Actual,Fitted,Residual Table（如圖13）,可以得到相應的殘差分布表。圖13 回歸方程殘差分析菜單上述兩個回歸模型的殘差分別表分別如下（圖1圖15）。比較兩表可以發(fā)現(xiàn)，雖然二次函數(shù)模型總擬合誤差較小，但其近期誤差卻比指數(shù)函數(shù)模型大。所以，如果所建立的模型是用于經濟預測，則指數(shù)函數(shù)模型更加適合。圖14 二次函數(shù)回歸模型殘差分別表圖15 指數(shù)函數(shù)模型殘差分布表實驗三 多元回歸模型【實驗目的】掌握建立多元回歸模型和比較、篩選模型的方法。【實驗內容】建立我國國有獨立核算工業(yè)企業(yè)生產函數(shù)。根據(jù)生產函數(shù)理論，生產函數(shù)的基本形式為：。其中，L、K分別為生產過程中投入的勞動與資金，時間變量反映技術進步的影響。表31列出了我國19781994年期間國有獨立核算工業(yè)企業(yè)的有關統(tǒng)計資料；其中產出Y為工業(yè)總產值（可比價），L、K分別為年末職工人數(shù)和固定資產凈值（可比價）。表31 我國國有獨立核算工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計資料年份時間工業(yè)總產值Y（億元）職工人數(shù)L（萬人）固定資產K（億元）19781313919792320819803333419814348819825358219836363219847366919858381519869395519871040861988114229198912427319901343641991144472199215452119931644981994174545資料來源：根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒－1995》和《中國工業(yè)經濟年鑒1995》計算整理【實驗步驟】一、建立多元線性回歸模型㈠建立包括時間變量的三元線性回歸模型；在命令窗口依次鍵入以下命令即可：⒈建立工作文件： CREATE A 78 94⒉輸入統(tǒng)計資料： DATA Y L K⒊生成時間變量： GENR T=@TREND(77)⒋建立回歸模型： LS Y C T L K則生產函數(shù)的估計結果及有關信息如圖31所示。圖31 我國國有獨立核算工業(yè)企業(yè)生產函數(shù)的估計結果因此，我國國有獨立工業(yè)企業(yè)的生產函數(shù)為： （模型1）＝() () () () 模型的計算結果表明，?；貧w系數(shù)的符號和數(shù)值是較為合理的。，說明模型有很高的擬合優(yōu)度，F(xiàn)檢驗也是高度顯著的，說明職工人數(shù)L、資金K和時間變量對工業(yè)總產值的總影響是顯著的。從圖31看出，表明資金對企業(yè)產出的影響是顯著的。但是，模型中其他變量（包括常數(shù)項）的統(tǒng)計量值都較小，未通過檢驗。因此，需要對以上三元線性回歸模型做適當?shù)恼{整，按照統(tǒng)計檢驗程序，一般應先剔除統(tǒng)計量最小的變量（即時間變量）而重新建立模型。㈡建立剔除時間變量的二元線性回歸模型； 命令：LS Y C L K則生產函數(shù)的估計結果及有關信息如圖32所示。圖32 剔除時間變量后的估計結果因此，我國國有獨立工業(yè)企業(yè)的生產函數(shù)為： （模型2）＝() () () 從圖32的結果看出，回歸系數(shù)的符號和數(shù)值也是合理的。，表明這段時期勞動力投入的增加對我國國有獨立核算工業(yè)企業(yè)的產出的影響最為明顯。模型2的擬合優(yōu)度較模型1并無多大變化，F(xiàn)檢驗也是高度顯著的。這里，解釋變量、常數(shù)項的檢驗值都比較大，因此模型2較模型1更為合理。㈢建立非線性回歸模型——CD生產函數(shù)。CD生產函數(shù)為：，對于此類非線性函數(shù)，可以采用以下兩種方式建立模型。方式1：轉化成線性模型進行估計；在模型兩端同時取對數(shù)，得：在EViews軟件的命令窗口中依次鍵入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK則估計結果如圖33所示。圖33 線性變換后的CD生產函數(shù)估計結果即可得到CD生產函數(shù)的估計式為： （模型3）＝ () () () 即：從模型3中看出，資本與勞動的產出彈