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计量经济学软件工具——Eviews使用教程

发布时间:2020-04-28 14:42:49 阅读:289 作者:致远教育 字数:1504 字 预计阅读时间:5分钟
导读:提到计量经济学,最不能忽视的就是如何运用经济学软件工具。理论要付诸于实践,所以,利用计量软件或是统计学软件去发现和分析答案才是我们学习计量经济学的目的。其中比较建议使用Eviews和Stata,因为这两款软件比较简单且易操作,本文就为大家分享Eviews使用教程。

提到计量经济学,最不能忽视的就是如何运用经济学软件工具。理论要付诸于实践,所以,利用计量软件或是统计学软件去发现和分析答案才是我们学习计量经济学的目的。其中比较建议使用Eviews和Stata,因为这两款软件比较简单且易操作,本文就为大家分享Eviews使用教程。

计量经济学软件工具

EViews是一款专门的计量经济学软件,专用于做回归分析。OLS(最小二乘回归)可以轻松完成,同时GLS(广义最小二乘)、间接OLS、两阶段和三阶段OLS、面板数据回归分析、时间序列模型调整等操作,在EViews里面只需要点选,不需要很麻烦的手动换算。如果能够熟练使用的话,那么计量分析更是不在话下。最多使用的是SPSS,EXCEL,Eviews,Stata,R语言和matlab等。一般高效比较建议使用Eviews和Stata,因为这两款软件比较简单且易操作。那我们今天就从最容易上手的Eviews开始,探寻计量经济学在实践中的奥秘。

相信很多同学的期末论文也与计量经济软件密不可分。一般的论文都会要求你用某种软件进行一种经济现象的分析。首先会给出一组数据或是自己主观地搜集数据(搜集数据的能力也很重要!下面会讲如何寻找数据);其次导入数据之后进行参数估计,模型检验以及回归分析;最后,将得出的结果进行客观分析。经过这个流程,一个简单的计量分析过程就完成了。

01搜集数据

万事开头难,能把数据一五一十、一个不丢的搞清楚也算是成功的一半。数据的选择也有很大的玄机,时间序列数据、平衡面板数据以及截面数据等都有着不同的规则。一般使用较多的是时间序列数据。时间序列数据(time series data)是在不同时间上收集到的数据,这类数据是按时间顺序收集到的,用于所描述现象随时间变化的情况。我们寻找途径(马上会有一篇专门的数据搜集干货)可以是各种统计类网站,这类网站一般都包含详尽的经济数据,直接下载即可;也可以是付费的数据搜寻软件,如Datastream和Bloomberg等,这种软件是付费使用的,学校的电脑和Bloomberg的机房可以免费让学生使用(不要错过这个很贵的机会)。

重点:若为时间序列,搜集到的不同类型数据日期以及时间必须一致,计量单位可以不一致。

02导入数据

千辛万苦搜集到了数据,我们接下来就是进行数据输入。

方法一:打开Eviews,选择创建工作文件,选择数据类型(Dated-regular frequency是时间序列数据,其余两个分别为截面数据和平衡面板数据),数据间隔frequency可按需选择,若想要多一点数据,就可以选择daily,以此类推。

Eviews界面

方法二:点击右上角File-open-Foreign Data as Workfile将已整理好的数据直接导入。

Eviews数据导入方法

03基本运行

在数据导入成功后,首先要对变量进行命名(如之前在Excel已命名则可忽略)。接下来对数据进行分析,画散点图(Scatterplot)无疑是肉眼观测数据是否为线性的一个很好的方法,因为线性才可进行下一步的回归。

Eviews变量命名

Eviews数据分析

线性关系图

例如,这张图就不是明显的线性关系

非线性关系图

但是,对数化之后在进行散点图绘制,就可以看出明显的线性关系。

所以,如果图为线性可以直接进行回归,否则需要将数据对数化(logarithmetics),才可继续进行回归。在这里,对数化的意义是对数据变量增长量的回归分析。

04建立模型

对于选择的解释变量和非解释变量需要建立一个经济模型,上篇的计量经济学概述中有模型建立的内容。参数、系数和随机扰动项都必不可少。

计量公式

例如,上面的公式就是一个基础的多元线性回归模型。

05模型回归

利用Eviews进行模型回归,可点击open-as Equation.

Eviews模型回归

即可得出结果:

Eviews模型回归结果

注意!干货

我们可以通过P值等因素对解释变量相对于被解释变量的显著性进行分析。在这张图片里有三个变量,一个被解释变量和两个解释变量,还有一个常数项。我们的原假设为每一项的系数为0,备择假设是系数不为零。通过观察P值,第一个解释变量的P值显著的大于0.05(假设显著性水平为5%),那么不拒绝原假设,系数不显著,则证明这个自变量对因变量Y在5%的显著性水平下没有显著性影响。相反,第二个因变量的P值为0,则证明假设显著性水平的条件下,拒绝原假设,系数显著,则证明该变量对被解释变量在95%的置信水平下有着显著性的影响。

06得出模型

最后,根据回归结果写出模型,再进行分析即可。

模型书写原则:

Eviews模型书写原则

就图片中的公式而言,经济意义分析为:当X每增加一个单位时,Y会增加0.0029个单位。

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