【正文】 中， Mean——均值 Median——中位數(shù) Maximum——最大值Minimum——最小值 .——標(biāo)準(zhǔn)差 Skewness——偏度 Kurtosis——峰度 JarqueBera—— Probability——概率Observations——觀測(cè)值個(gè)數(shù)四、數(shù)據(jù)文件的存貯、調(diào)用與轉(zhuǎn)換㈠存貯并調(diào)用工作文件⒈存貯在Eviews主窗口的工具欄上選擇File/Save（Save as），再在彈出的對(duì)話框中指定存貯路徑，點(diǎn)擊確定按鈕即可。（圖112所示）。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容中后三步以表11所列出的稅收收入和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的統(tǒng)計(jì)資料為例進(jìn)行操作。再?gòu)墓ぷ魑募夸浿羞x取并雙擊所創(chuàng)建的新序列就可以展示該對(duì)象，選擇Edit＋/－，進(jìn)入編輯狀態(tài)，輸入數(shù)據(jù)。㈢觀察圖形參數(shù)的設(shè)置情況雙擊圖形區(qū)域中任意處或在圖形窗口中點(diǎn)擊Procs/Options（圖119），則會(huì)彈出如圖120所示的Graph Options窗口，進(jìn)入圖形編輯狀態(tài)。表1列出了我國(guó)1985－1998年間稅收收入Y和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）x的時(shí)間序列數(shù)據(jù)，請(qǐng)利用統(tǒng)計(jì)軟件Eviews建立一元線性回歸模型。因此，我國(guó)稅收模型的估計(jì)式為：這個(gè)估計(jì)結(jié)果表明，GDP每增長(zhǎng)1億元。表31 我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)資料年份時(shí)間工業(yè)總產(chǎn)值Y（億元）職工人數(shù)L（萬人）固定資產(chǎn)K（億元）19781313919792320819803333419814348819825358219836363219847366919858381519869395519871040861988114229198912427319901343641991144472199215452119931644981994174545資料來源：根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒－1995》和《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)年鑒1995》計(jì)算整理【實(shí)驗(yàn)步驟】一、建立多元線性回歸模型㈠建立包括時(shí)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(jì)資料： DATA Y L K⒊生成時(shí)間變量： GENR T=TREND(77)⒋建立回歸模型： LS Y C T L K則生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果及有關(guān)信息如圖31所示。方式2：迭代估計(jì)非線性模型，迭代過程中可以作如下控制：⑴在工作文件窗口中雙擊序列C，輸入?yún)?shù)的初始值；⑵在方程描述框中點(diǎn)擊Options，輸入精度控制值。但是，由步驟一中的分析可知，模型1中除了解釋變量K之外，其余變量均為通過變量顯著性檢驗(yàn)，因此，該模型也應(yīng)舍棄。取時(shí)，查F分布表得，而，所以存在異方差性⒊White檢驗(yàn)⑴建立回歸模型：LS Y C X，回歸結(jié)果如圖5。圖14圖15圖16圖17⒊對(duì)所估計(jì)的模型再進(jìn)行White檢驗(yàn)，觀察異方差的調(diào)整情況對(duì)所估計(jì)的模型再進(jìn)行White檢驗(yàn)，其結(jié)果分別對(duì)應(yīng)圖11117的回歸模型（如圖1121所示）。各模型的殘差分布表如圖57至圖510所示。加上ar1 2調(diào)整后不存在自相關(guān)性，但僅有AR(2)項(xiàng)調(diào)整后用偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)仍然存在2階和6階自相關(guān)，且BG檢驗(yàn)結(jié)果與偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果不同，且BG檢驗(yàn)滯后期不同，結(jié)果不同。本例中，在Eviews軟件命令窗口中鍵入：COR X1 X2 X3 X4 X5或在包含所有解釋變量的數(shù)組窗口中點(diǎn)擊View\Correlations，其結(jié)果如圖1所示。方法：取虛擬變量D1＝1（1996年以后），D1＝0（1996年以前）。⒉利用Almon方法估計(jì)模型在Eviews命令窗口中鍵入：LS Y C PDL(X,3,2)輸出結(jié)果見圖2，Eviews分別給出了Almon方法估計(jì)的模型和還原后的估計(jì)模型及相應(yīng)參數(shù)。表1 某地區(qū)制造行業(yè)統(tǒng)計(jì)資料 單位：億元年份庫(kù)存Y銷售額X年份庫(kù)存Y銷售額X198150070272801990846554644919825270730219199190875502821983538143079619929707453555198454939308961993101645528591985582133311319941024455591719866004335032199510771962017198763383373351996120870713981988682214100319971471358207819897796544869一、 Almon估計(jì)⒈分析滯后期長(zhǎng)度在Eviews命令窗口中鍵入：CROSS Y X，輸出結(jié)果見圖1。圖72 我國(guó)城鎮(zhèn)居民彩電需求的估計(jì)我國(guó)城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù)的估計(jì)結(jié)果為： ()() () ()＝ ＝ F＝ ＝ 虛擬變量的回歸系數(shù)的檢驗(yàn)都是顯著的，且模型的擬合優(yōu)度很高，說明我國(guó)城鎮(zhèn)居民低收入家庭與中高收入家庭對(duì)彩電的消費(fèi)需求，在截距和斜率上都存在著明顯差異，所以以加法和乘法方式引入虛擬變量是合理的。⑵模型2模型2的表達(dá)式為：表示上期居民存款余額相對(duì)增加1％時(shí)，％，當(dāng)GDP指數(shù)的發(fā)展速度相對(duì)增加1％時(shí)，％。二次多項(xiàng)式BG檢驗(yàn)BG檢驗(yàn)與偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果不同三、自相關(guān)性的調(diào)整：加入AR項(xiàng)⒈對(duì)雙對(duì)數(shù)模型進(jìn)行調(diào)整；在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估計(jì)法估計(jì)模型。圖55 指數(shù)模型估計(jì)結(jié)果其檢驗(yàn)報(bào)告如下： () ()＝ F＝ ＝⑸二次多項(xiàng)式模型：GENR X2=X^2LS Y C X X2估計(jì)結(jié)果及相關(guān)信息如圖56所示。所以認(rèn)為存在異方差性。圖2 我國(guó)制造業(yè)銷售利潤(rùn)回歸模型殘差分布圖2顯示回歸方程的殘差分布有明顯的擴(kuò)大趨勢(shì)，即表明存在異方差性。分別在模型1～模型5的各方程窗口中點(diǎn)擊View/Actual, Fitted, Residual/ Actual, Fitted, Residual Table（圖38），可以得到各個(gè)模型相應(yīng)的殘差分布表（圖39至圖313）。㈢建立非線性回歸模型——CD生產(chǎn)函數(shù)?！緦?shí)驗(yàn)內(nèi)容】建立我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)。兩變量趨勢(shì)圖分析結(jié)果顯示，我國(guó)稅收收入與GDP二者存在差距逐漸增大的增長(zhǎng)趨勢(shì)。其中in columns表示按列調(diào)用數(shù)據(jù)，in rows表示按行調(diào)用數(shù)據(jù)。也可以利用PLOT命令將多個(gè)變量的變化趨勢(shì)描繪在同一張圖中，例如鍵入以下命令，可以觀察變量Y、X的變化趨勢(shì)（圖117）。圖15 工作文件窗口工作文件窗口是EViews的子窗口，工作文件一開始其中就包含了兩個(gè)對(duì)象，一個(gè)是系數(shù)向量C（保存估計(jì)系數(shù)用），另一個(gè)是殘差序列RESID（實(shí)際值與擬合值之差）。命令窗口口菜單欄標(biāo)題欄狀態(tài)欄工作區(qū)域圖13 EViews主窗口在主菜單上依次點(diǎn)擊File/New/Workfile，即選擇新建對(duì)象的類型為工作文件，將彈出一個(gè)對(duì)話框（如圖14所示），由用戶選擇數(shù)據(jù)的時(shí)間頻率（frequency）、起始期和終止期。圖114 在工作文件窗口刪除、更名變量2⒊在工作文件窗口中選取所要?jiǎng)h除的變量，點(diǎn)擊工作文件窗口菜單欄中的Delete按鈕即可刪除變量（如圖115所示）。圖123 Store 窗口圖124 Fetch窗口㈢將工作文件分別存貯成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中選擇要保存的一個(gè)或多個(gè)變量，點(diǎn)擊Eviews主窗口菜單欄中的File/Export/Write TextLotusExcel，在彈出的對(duì)話框中指定存貯路徑和存貯的文件格式（圖125），若存貯成文本文件則選擇TextASCII，再點(diǎn)擊保存按鈕，彈出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（圖126），點(diǎn)擊OK按鈕即可。⒉命令方式還可以用輸入命令的方式建立工作文件。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。表明這段時(shí)期勞動(dòng)力投入的增加對(duì)我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出的影響最為明顯。若選取的初始值與參數(shù)真值比較接近，則收斂速度快；反之，則收斂速度慢甚至發(fā)散。這說明變量之間可能存在遞增的異方差性。⒌Gleiser檢驗(yàn)（Gleiser檢驗(yàn)與Park檢驗(yàn)原理相同）⑴建立回歸模型（結(jié)果同圖5所示）。圖52 線性模型估計(jì)結(jié)果其檢驗(yàn)報(bào)告如下： () ()＝ F＝ ＝⑵雙對(duì)數(shù)模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX估計(jì)結(jié)果及相關(guān)信息如圖53所示。⒊BG檢驗(yàn)在方程窗口中點(diǎn)擊View/Residual Test/Series Correlation LM Test，并選擇滯后期為2，則會(huì)得到如圖513所示的信息。圖524 模型2的偏相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果⒉解釋模型的經(jīng)濟(jì)含義。從相關(guān)圖可以看出，前3個(gè)樣本點(diǎn)（即低收入家庭）與后5個(gè)樣本點(diǎn)（中、高收入）的擁有量存在較大差異，因此，為了反映“收入層次”這一定性因素的影響，設(shè)置虛擬變量如下：圖71 我國(guó)城鎮(zhèn)居民人均收入與彩電擁有量相關(guān)圖⒉構(gòu)造虛擬變量；方式1：使用DATA命令直接輸入；方式2：使用SMPL和GENR命令直接定義。圖75 1998年樣本回歸的我國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型圖76 1999年樣本回歸的我國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型圖77 混合樣本回歸的我國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)模型將不同樣本估計(jì)的消費(fèi)函數(shù)結(jié)果列在表7－3中，可以看出，使用混合回歸明顯地降低了系數(shù)的估計(jì)誤差。當(dāng)滯后期由4增大到5時(shí)，調(diào)整的判定系數(shù)減小，AIC值、SC值增大。1996年前的稅收函數(shù)為：1996年后的稅收函數(shù)為：由此可見，在實(shí)施1996年的稅收政策前，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值每增加10000元，；而1996年后，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值每增加10000元，因此，1996年的稅收政策大大提高了稅收收入水平。本例中，在Eviews軟件命令窗口中鍵入：LS X1 C X2 X3 X4 X5LS X2 C X1 X3 X4 X5LS X3 C X1 X2 X4 X5LS X4 C X1 X2 X3 X5LS X5 C X1 X