經(jīng)濟計量管理學(xué)與財務(wù)知識分析軟件包-資料下載頁
2025-06-27 23:08本頁面
【正文】 0。 鼠標(biāo)圖形界面方式——序列方式：點擊Objects \ New object \ 選Series \ 輸入序列名稱\Ok,進入數(shù)據(jù)編輯窗口，點擊Edit+/打開數(shù)據(jù)編輯狀態(tài)，（用戶可以根據(jù)習(xí)慣點擊Smpl+/改變數(shù)據(jù)按行或列的顯示形式,）然后輸入數(shù)據(jù)，方式同上。輸入命令，回車 數(shù)據(jù)編輯窗口工具條 序列名稱 輸入的數(shù)據(jù) （圖五） 編輯工作文件中已有的序列：可以按照操作Windows的習(xí)慣在工作文件主顯示窗口選定一個或多個序列，點擊鼠標(biāo)右健打開一個或多個序列，進入數(shù)據(jù)編輯狀態(tài)，可以修改數(shù)據(jù)。四 、由組的觀察查看組內(nèi)序列的數(shù)據(jù)特征（圖六） 按下數(shù)組窗口（也可以成為數(shù)組或數(shù)據(jù)編輯窗口）工具條上Views按鈕，可以得到組內(nèi)數(shù)據(jù)的特征，見圖六。具體介紹如下：圖七 圖八 Group Members 可用于增加組中的序列；SpreadSheet以電子數(shù)據(jù)表的形式顯示數(shù)據(jù)；Dated Data Table 將使時序數(shù)據(jù)以表的形式顯示；Graph以各種圖形的形式顯示數(shù)據(jù)的；Multi Graph 以多圖的形式顯示組中數(shù)據(jù)；Descriptive Stats給出組中數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計量，如均值、方差、偏度、峰度、JB統(tǒng)計量（用于正態(tài)性檢驗）等；Tests of equality…給出檢驗組中序列是否具有同方差、同均值或相同中位數(shù)的假設(shè)檢驗結(jié)果；Nway/Oneway Tabulation…給出數(shù)組中序列觀測值在某一區(qū)間的頻數(shù)、頻率和某一序列是否與組中其他序列獨立的假設(shè)檢驗結(jié)果；Correlations 給出數(shù)組中序列的相關(guān)系數(shù)矩陣；Covariances給出數(shù)組中序列的斜方差矩陣；Correlogram (1)給出組內(nèi)第1序列的水平序列及其差分序列的自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)；Cross Correlation (2)給出組內(nèi)第1和第2序列的超前幾期和滯后幾期值之間的互相關(guān)函數(shù)； Cointegration Test執(zhí)行 Johansen cointegration協(xié)整（或稱為共積）檢驗； Granger Causality檢驗組內(nèi)各個配對間的Granger因果關(guān)系；Lable給出數(shù)組的名稱及修改時間等信息。五、回歸分析估計消費函數(shù) 在經(jīng)濟理論指導(dǎo)下，利用軟件包的“觀察（View）”功能對數(shù)據(jù)進行“火力偵察”，觀察消費性支出與可支配收入的散點圖(見圖七)。依據(jù)凱恩斯理論，設(shè)定理論模型：consum= a + b (inc)２、作普通最小二乘法估計：在主菜單選Quick\Estimate Equations，進入輸入估計方程對話框, 輸入待估計方程，選擇估計方法—普通最小二乘法，如圖八所示。點擊OK進行估計，得到估計方程及其統(tǒng)計檢驗結(jié)果，如圖九所示。 利用圖九中給出的統(tǒng)計檢驗結(jié)果對模型的可靠性進行統(tǒng)計學(xué)檢驗，由統(tǒng)計結(jié)果可以看出該模型擬合優(yōu)良，誤差項不存在一階正自相關(guān)。 利用圖九中估計方程顯示窗口中工具條View，可以顯示估計方程、估計方程的統(tǒng)計結(jié)果、以圖或表的形式顯示數(shù)據(jù)的實際值、預(yù)測值和殘差。 六、單方程預(yù)測圖九 預(yù)測是我們建立經(jīng)濟計量模型的目的之一,其操作如下：進入方程估計輸出窗口（可以選定一個已有的方程建打開或估計一個新方程）如圖九，點擊其工具欄中的Forecast打開對話框（圖十），輸入序列名（Forecast name），這名稱通常與方程中被解釋變量的名字不同， 這樣就不會混淆實際值和預(yù)測值；作為可選項，可給預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)差隨意命名[(optional)]，命名后，指定的序列將存儲于工作文件中；用戶可以根據(jù)需要選擇預(yù)測區(qū)間（sample range for forecast）；Dynamic 選項是利用滯后左手變量以前的預(yù)測只來計算當(dāng)前樣本區(qū)間的預(yù)測值，Static 選項是利用滯后左手變量的實際值來計算預(yù)測值（該選項只有在實際數(shù)值可以得到時使用），當(dāng)方程中不含有滯后被解釋變量或ARMA項時，這兩種方法在第二步和以后各步都給出相同結(jié)果，當(dāng)方程中含有滯后被解釋變量或ARMA項時，這兩種方法在第二步以后給出不同結(jié)果；用Output可選擇用圖形或數(shù)值來看預(yù)測值，或兩者都用以及預(yù)測評價指標(biāo)（平均絕對誤差等）。將對話框的內(nèi)容輸入完畢，點擊OK得到用戶命名的預(yù)測值序列?！ ∽⒁猓涸谶M行外推預(yù)測之前應(yīng)給解釋變量賦值。例如我們根據(jù)1980~1998年數(shù)據(jù)得到中國人均生活費支出與人均可支配收入關(guān)系的回歸方程，希望預(yù)測1992000、2001年的人均生活費支出。為此，我們首先需要給出1992000、2001年人均收入可支配的數(shù)據(jù)，如果1992000、2001我們從歷史數(shù)據(jù)中得不到1992000、2001年人均收入可支配的數(shù)據(jù)，就應(yīng)利用其他方法估計出這些數(shù)據(jù)，把1992000、2001年人均收入可支配的數(shù)據(jù)（可能是估計值）輸入解釋變量中就可以預(yù)測出這三年的人均生活費支出。圖十 圖十一 七、異方差檢驗古典線性回歸模型的一個重要假設(shè)是總體回歸方程的隨機擾動項ui同方差，即他們具有相同的方差s 2。如果隨機擾動項的方差隨觀察值不同而異，即ui的方差為s i2， 就是異方差。檢驗異方差的步驟是先在同方差假定下估計回歸方程，然后再對得到的的回歸方程的殘差進行假設(shè)檢驗，判斷是否存在異方差。Eviews提供了懷特(White)的一般異方差檢驗功能。零假設(shè)：原回歸方程的誤差同方差。備擇假設(shè)：原回歸方程的誤差異方差我們?nèi)岳帽硪粩?shù)據(jù)進行分析。 操作步驟：在工作文件主顯示窗口選定需要分析的回歸方程 \ 打開估計方程及其統(tǒng)計檢驗結(jié)果輸出窗口(見圖九) \點擊工具欄中的View \選Residual Tests \ White Heteroskedasticity (no cross terms) 或White Heteroskedasticity (cross terms)（圖十一），可得到輔助回歸方程和懷特檢驗統(tǒng)計量－即F統(tǒng)計量、 統(tǒng)計量的值及其對應(yīng)的p值。由圖十二中的顯示結(jié)果可以看出：在１％顯著水平下我們拒絕零假設(shè)，接受回歸39 / 39
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