計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件包Eviews使用說明

一、啟動(dòng)軟件包

假定用戶有Windows95/98的操作經(jīng)驗(yàn)，我們通過一個(gè)實(shí)際問題的處理過程，使用戶對(duì)EViews

的應(yīng)用有一些感性認(rèn)識(shí)，達(dá)到速成的目的。

IEviews的啟動(dòng)步驟：

進(jìn)入Windows/雙擊Eviews快捷方式，進(jìn)入EViews窗口：或點(diǎn)擊開始/程序/EconomelricViews/

Eviews,進(jìn)入EViews窗口。

2、EVicws窗口介紹

（圖一）

標(biāo)題欄：窗口的頂部是標(biāo)題欄，標(biāo)題欄的右端有三個(gè)按鈕：最小化、最大化（或復(fù)原）相關(guān)

閉，點(diǎn)擊這三個(gè)按鈕可以控制窗口的大小或關(guān)閉窗口。

菜單欄：標(biāo)題欄下是主菜單欄。主菜單欄上共有7個(gè)選項(xiàng)：File,Edit,Objects,View,

Procs,Quick,Options,Window,Help。用鼠標(biāo)點(diǎn)擊可打開下拉式菜單（或再下一級(jí)菜單，如果

有的話），點(diǎn)擊某個(gè)選項(xiàng)甩腦就執(zhí)行對(duì)應(yīng)的操作響應(yīng)（File,Edit的編輯功能與Word,Excel中的相

應(yīng)功能相似）。

命令窗口：主菜單欄下是命令窗口，窗口最左端一豎線是提示符，允許用戶在提示符后通過

鍵盤輸入EViews（TSP風(fēng)格）命令。如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此鍵入，如

同DOS版一樣地使用EViews。按Fl鍵（或移動(dòng)箭頭），鍵入的歷史命令將重新顯示出來，供用

戶選用。

主顯示窗口：命令窗I」之下是Eviews的主顯示窗LI,以后操作產(chǎn)生的窗口（稱為子窗U）均

在此范圍之內(nèi)，不能移出主窗口之外。

狀態(tài)欄：主窗口之下是狀態(tài)欄，左端顯示信息、，中部顯示當(dāng)前路徑，右下端顯示當(dāng)前狀態(tài)，例

如有無(wú)工作文件等。

Eviews有四種工作方式：（1）鼠標(biāo)圖形導(dǎo)向方式；（2）簡(jiǎn)單命令方式；（3）命令參數(shù)方式

[⑴與（2）相結(jié)合）]；（4）程序（采用EViews命令編制程序）運(yùn)行方式。用戶可以選擇自己喜歡

的方式進(jìn)行操作。

二、創(chuàng)建工作文件

工作文件是用戶與EViews對(duì)話期間保存在RAM之中的信息.，包括對(duì)話期間輸入和建立的全

部命名對(duì)象，所以必須首先建立或打開一個(gè)工作文件用戶才能與Eviews對(duì)話。工作文件好比你工

作時(shí)的桌面一樣，放置了許多進(jìn)行處理的東西（對(duì)象），像結(jié)束工作時(shí)需要清理桌面一樣，允許將

工作文件保存到磁盤上。如果不對(duì)工作文件進(jìn)行保存，工作文件中的任何東西，關(guān)閉機(jī)器時(shí)將被丟

失。

進(jìn)入EViews后的第一件工作應(yīng)從創(chuàng)建新的或調(diào)入原有的工作文件開始。只有新建或調(diào)入原有

工作文件，EViews才允許用戶輸入開始進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

建立工作文件的方法：點(diǎn)擊File/New/Workfile。選擇數(shù)據(jù)類型和起止日期，并在出現(xiàn)的對(duì)話框

中提供必要的信息：適當(dāng)?shù)臅r(shí)間頻率（年、季度、月度、周、日）：確定起止日期或最大處理個(gè)數(shù)

（開始日期是項(xiàng)目中計(jì)劃的最早的日期：結(jié)束日期是項(xiàng)目計(jì)劃的最晚日期，非時(shí)間序列提供最大觀

察個(gè)數(shù)，以后還可以對(duì)這些設(shè)置進(jìn)行更改）。

卜.面我們通過研究我國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)與可?支配收入的關(guān)系來學(xué)習(xí)Eviews的應(yīng)用。數(shù)據(jù)如卜.：

表一

1998年我國(guó)城鎮(zhèn)居民人均可支配收入與人均消費(fèi)性支出單位：元

士也區(qū)可支配收消費(fèi)性支上也區(qū)可支配收消費(fèi)性支

入（inc）出（consum）入（inc）出（consum）

北京8471.986970.83河南4219.423415.65

天津7110.545471.01湖北4826.364074.38

河北5084.643834.43湖南5434.264370.95

山西4098.733267.70廣東8839.687054.09

內(nèi)蒙古4353.023105.74廣西5412.244381.09

遼寧4617.243890.74海南4852.873832.44

吉林4206.643449.74重慶5466.574977.26

黑龍江4268.503303.15四川5127.084382.59

上海8773.106866.41貴州4565.393799.38

江蘇6017.854889.43云南6042.785032.67

浙江7836.766217.93陜西4220.243538.52

安徽4770.473777.41甘肅4009.613099.36

福建6485.635181.45青海4240.133580.47

江西4251.423266.81寧夏4112.413379.82

山東5380.084143.96新疆5000.793714.10

（數(shù)據(jù)來源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒-1999光盤J10、JII,中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社）

下面的圖片說明了具體操作過程。

I、打開新建對(duì)?象類型對(duì)話框，選擇工作文件Workfile,見圖二。

nnci

Iil?mjzrtr?i強(qiáng)icXbMsKtlp

raxn-c;\cvxcvsow>-nonevr-none

（圖二）

2、打開工作義件時(shí)間頻率和樣本區(qū)間對(duì)話框，輸入頻率和樣本區(qū)間，見圖三。

（圖三）

3、點(diǎn)擊OK確認(rèn)，得新建工作文件窗口，見圖四。

丫3strxxQuickOfitionaXinde?g?l>

Path=e:\evleirs3DB=none”=untitled

（圖四）

工作文件窗口:工作文件窗口是EViews的子窗口。它有標(biāo)題欄、控制按鈕和工具條。標(biāo)題欄

指明窗口的類型workfile、工作文件名。標(biāo)題欄下是工作文件窗口的工具條，工具條上有一些按

鈕。Views觀察按鈕、Procs過程按鈕、Save（保存）工作文件、Sample（設(shè)置觀察值的樣本區(qū)

間）、Gener（利用已有的序列生成新的序列）、Fetch（從磁盤上讀取數(shù)據(jù)）、Store（將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

到磁盤）、Delete（刪除）對(duì)象。此外，可以從工作文件目錄中選取并雙擊對(duì)象，用戶就可以展示

利分析工作文件內(nèi)的任何數(shù)據(jù)。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)序列C（保存

估計(jì)系數(shù)用），另一個(gè)殘差序列RESID（實(shí)際值與擬合值之差）。小圖標(biāo)上標(biāo)識(shí)出對(duì)象的類型，C

是系數(shù)向量，曲線圖是時(shí)間序列。用戶選擇Views對(duì)象后雙行鼠標(biāo)左建或直接使用EViews主窗口

頂部的菜單選項(xiàng)，可以對(duì)工作文件和其中的對(duì)象進(jìn)行一些處理。

4、保存工作成果：將工作成果保存到磁盤，點(diǎn)擊工具條中save'輸入文件名、路徑、保存，或點(diǎn)

擊菜單欄中File\Save或Saveas'輸入文件名、路徑'保存。

5、打開工作文件：我們可以打開一個(gè)已有的工作文件繼續(xù)以前的工作，點(diǎn)擊主菜單中的File

\Opcn\Workfile'選定文件'打開。

三、輸入和編輯數(shù)據(jù)

建立或調(diào)入工作文件以后，可以輸入利編輯數(shù)據(jù).輸入數(shù)據(jù)有兩種基本方法：data命令方式

和鼠標(biāo)圖形界面方式

1、daia命令方式：命令格式為：（123<序歹1」名1><序列名2>......〈序歹ij名n>,序列名之間用空

格隔開，輸入全部序列后回車就進(jìn)入數(shù)據(jù)編輯窗口，如圖五所示。用戶可以按照Excel的數(shù)據(jù)輸入

習(xí)慣輸入數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)輸入完畢,可以關(guān)閉數(shù)據(jù)輸入窗門,點(diǎn)擊工作文件窗口工具條的Sa、，c或點(diǎn)擊

菜單欄的File\Save將數(shù)據(jù)存入磁盤。

2、鼠標(biāo)圖形界面方式----數(shù)組方式：點(diǎn)擊Quick\EmplyGroup（EdilSeries）,進(jìn)入數(shù)據(jù)窗口

編輯窗口，點(diǎn)擊。bs行沒有數(shù)據(jù)的第一列（如圖五中太陽(yáng)標(biāo)志處），然后輸入序列名，并可以如此

輸入多個(gè)序列。輸入數(shù)據(jù)名后，可以輸入數(shù)據(jù)，方式同上。

3、鼠標(biāo)圖形界面方式序列方式：點(diǎn)擊Objects'Newobject'選Series\輸入序列名稱\0k,

進(jìn)入數(shù)據(jù)編輯窗口，點(diǎn)擊Edil+/-打開數(shù)據(jù)編輯狀態(tài)，（用戶可以根據(jù)習(xí)慣點(diǎn)擊Smpl+0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,

dataincconsum

（圖五）

4、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(gè)或多個(gè)序列，點(diǎn)擊鼠標(biāo)右健打開一個(gè)或多個(gè)序列，進(jìn)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

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：

（圖六）

GroupMembers可用于增加組中的序歹!j；Spreadsheet以電子?數(shù)據(jù)表的形式顯示數(shù)據(jù)：Dated

DataTable將使時(shí)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：MultiGraph以

多圖的形式顯示組中數(shù)據(jù)；DescriptiveStats給出組中數(shù)據(jù)的描述統(tǒng)計(jì)量，如均值、方差、偏度、

峰度、J-B統(tǒng)計(jì)量（用于正態(tài)性檢驗(yàn)）等；Testsofequality…給出檢驗(yàn)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(yàn)結(jié)果；N-way/One?wayTabulation…給出數(shù)組中序列觀測(cè)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(dú)立的假設(shè)檢驗(yàn)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

CONSUMvs.INC

INC

圖七

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)；CrossCorrelation⑵給出組內(nèi)第1和

第2序列的超前幾期和滯后凡期值之間的互相關(guān)函數(shù)：CointegrationTest執(zhí)行Johansen

cointegration協(xié)整（或稱為共積）檢驗(yàn)；GrangerCausality檢驗(yàn)組內(nèi)各個(gè)配對(duì)■間的Granger因果關(guān)

系；Lable給出數(shù)組的名稱及修改時(shí)間等信息。

圖八

五、回歸分析-估計(jì)消費(fèi)函數(shù)

1、在經(jīng)濟(jì)理論指導(dǎo)下，利用軟件包的“觀察(View)”功能對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“火力偵察”，觀察

消費(fèi)性支出與可支配收入的散點(diǎn)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(jì)：在主菜單選Quick\Eslimat?Equations,進(jìn)入輸入估計(jì)方程對(duì)話框,

輸入待估計(jì)方程，選擇估計(jì)方法一普通最小二乘法，如圖八所示。點(diǎn)擊OK進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)方

程(I)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果，如圖九所示。

consum=0.794//ZC+49.82(I)

/(30.89)(0.35)

3、利用圖九中給出的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)模型的可靠性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，山統(tǒng)計(jì)結(jié)果可以看出該

模型擬合優(yōu)良，誤差項(xiàng)不存在一階正自相關(guān)。

4、利用圖九中估計(jì)方程顯示窗口中工具條View,可以顯示估計(jì)方程、估計(jì)方程的統(tǒng)計(jì)結(jié)果、

以圖或表的形式顯示數(shù)據(jù)的實(shí)際值、預(yù)測(cè)值和殘差。

六、單方程預(yù)測(cè)

預(yù)測(cè)是我們建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型的目的之一，其操作如卜.：進(jìn)入方程估il?愉出窗口(可以選定一

個(gè)已有的方程建打開或估計(jì)一個(gè)新方程)如圖九，點(diǎn)擊其工具欄中的Forecast打開對(duì)話框(圖

fileRdiQQbj?ct?QuickOfitasn*|s*4c?

CE(?：\?viw?3\xf.vfl)HFIBI

IProcsIObjectsISavelLabeH/-1ShorIFetchIStoreIDeleteIGenrISaR

UYTXTLZDTerkfila：XFKGm

Samnev|Pr/c3|0bgt§|jrlnt|Nie|，1ezc|EstliutulForesst|St，tslRcsicL?I

5JDepecd€<itVariableCONSUM

01mMethodLeastSquares

aroDate01/1S/01Time2229

3$eSample:130

Includedooservabons:JO

VariableCoefficientStdErrort-Stat)sbcFrob

INC0794434002571930.88S57ooooo

c49822001437013034670507314

R-iqubW0971490MR”但“IUBilvdi4342317

AdjustedR-squared0970472SDdependentvar1166015

SEofregression2003663Akaikeinfoenterion1350251

Sumsquaredre;id1124106Schwarzenterion1359592

Loglikeihood-2005377F-stabstic9541039

Durbin-Watsonstat1.607925Prob(F-statisbc)ooooooo

Path-e:\evlews3D6-noneIF-xf

圖九

十)，輸入序列名(Forecastname),這名稱通常與方程中被解釋變量的名字不同，這樣就不會(huì)

混淆實(shí)際值利預(yù)測(cè)值：作為可選項(xiàng)，可給預(yù)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)差隨意命名[S.E(optional)],命名后，指定的序

列將存儲(chǔ)于工作文件中：用戶可以根據(jù)需要選擇預(yù)測(cè)區(qū)間(samplerangeforforecast)：Dynamic

選項(xiàng)是利用滯后左手變量以前的預(yù)測(cè)只來計(jì)算當(dāng)前樣本區(qū)間的預(yù)測(cè)值，Static選項(xiàng)是利用滯后左手

變量的實(shí)際值來計(jì)算預(yù)測(cè)值(該選項(xiàng)只有在實(shí)際數(shù)值可以得到時(shí)使用)，當(dāng)方程中不含有滯后被解

釋變量或ARMA項(xiàng)時(shí)，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(xiàng)時(shí)，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(cè)值，或兩者都用以及預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)(平均絕對(duì)誤差等)。將對(duì)話框的內(nèi)容輸入完畢，點(diǎn)擊

OK得到用戶命名的預(yù)測(cè)值序列。

注意：在進(jìn)行外推預(yù)測(cè)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(guó)人

均生活費(fèi)支出與人均可支配I攵入關(guān)系的回歸方程，希望預(yù)測(cè)1999、2000、2001年的人均生活費(fèi)支

出。為此，我們首先需要給出1999、2000、2(X)1年人均收入可支配的數(shù)據(jù)，如果1999、2000、

2001我們從歷史數(shù)據(jù)中得不到1999、2000、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(jì)出這些數(shù)據(jù)，把1999、2000、2001年人均收入可支配的數(shù)據(jù)(可能是估計(jì)值)輸入解釋變量中

就可以預(yù)測(cè)出這三年的人均生活費(fèi)支出。

圖十

(ditQbj?ct?匕0(11l>>4c?枷>

E(MIV?rkf>l?：IforHWD|

I?irian卜9吁|Preezc|EstliuteIForecastIStitslRes1dsI

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R-squared0.971490Meandependentvar32.317

AdjustedR-squared0970472SDdependentvar*166.015

SEofregression2003663Akaikeinfoenterion350251

Sumsquaredresid1124106Schwarzenterion-359592

Loglikeihooc-2005377F-stabstic9541039

Durbin-Watsonstat1607925Prob(F-statisbc)0000000

Path■e:\evievs3DB-noneIF■ev-op-1

圖十一

七、異方差檢驗(yàn)

古典線性回歸模型的一個(gè)重要假設(shè)是總體回歸方程的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)出同方差，即他們具有相同的

方差2。如果隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的方差隨觀察值不同而異，即出的方差為』，就是異方差。檢驗(yàn)異方

差的步驟是先在同方差假定下估計(jì)回歸方程，然后再對(duì)得到的的回歸方程的殘差進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判

斷是否存在異方差。Eviews提供了懷特（White）的一般異方差檢驗(yàn)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(jìn)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萬(wàn)程'打開估計(jì)方程及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果

輸出窗口（見圖九）'點(diǎn)擊工具欄中的View\選ResidualTests\WhiteHeleroskedasticity（nocrossterms）

或WhiteHeteroskedasticity（crossterms）（圖H—）,可得到輛助回歸方程和懷特檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量一即產(chǎn)

統(tǒng)計(jì)量、力2統(tǒng)計(jì)量的值及其對(duì)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31歸方程（1）的誤差項(xiàng)存在異方差的各擇假設(shè)。值得重申的是：雖然圖九中

的信息告訴我們回歸方程（1）擬和優(yōu)良，但我們還應(yīng)該對(duì)其進(jìn)行經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)檢驗(yàn)，以確定其是否

滿足古典假設(shè)。

一般地，只要圖十二中給出的P值小于給定的顯著水平，我們就可以在該顯著水平下拒絕零假

設(shè)。

少”IQ01?：nr。3]

E*，Qbjectsfis^r?c?Quidc0￡ti?nt()?1>

Vlev|ProcsIObjectsIPrint|NaaelFreezeIEstlastelForecastIStatsIResids]

WhiteHetecoskedasbcityTest

F-statisbc1283187Probability0000000

Ots*R-squared2996847Probability0000000

TestEquation

DependentVariableRESIDE

MHliudLwblSquats

Date:0V25/01Time:1926

Sample:130

Includedobservations:30

VariableCoefficientStdErrort-StatisbcProb

C589E-22753E-2478,2130100000

INC-216E-25254E-27-850235100000

INCA2198E-292OOE-31987155500000

R-squared0998949Meandependentvar4O4E?23

A^ustedR-squared0998871SDdependentvar613E-2S

SEofregressjon206E-24Sumsquaredresid115E-46

F-$tati$t)c1283187Durbin-Watsonstat1.693605

Prob(F-statistic)ooooooo

圖十二

注意：WhiteHeteroskedasticity（nocrossterms）與WhiteHeteroskedasticity（crossterms）選項(xiàng)的

區(qū)別在?。涸趎ocross【crms選項(xiàng)下得到的輔助回歸方程中不包含原回歸方程左手變量的交叉乘積

項(xiàng)作為解釋變量；而crossterms選項(xiàng)下得到的輔助回歸方程中包含原回歸方程左手變量的交叉乘積

項(xiàng)作為解釋變量。在我們使用的一元回歸例子中，這兩個(gè)選項(xiàng)的作用沒有區(qū)別。當(dāng)我們分析多元回

歸模型的異方差問題時(shí)，因?yàn)樗x輔助I可歸方程的解釋變量入同，這兩個(gè)選項(xiàng)的作用就不同了。

八、White異方差校正功能和加權(quán)最小二乘法

1.While異方差校正功能：我們使用表二的數(shù)據(jù)，在主菜單選Quick'EstimateEquations,進(jìn)

入輸入估計(jì)方程對(duì)話框，輸入待估計(jì)方程（cumin）,選擇估計(jì)方法一普通最小二乘法，點(diǎn)擊

Options按鈕進(jìn)入方程估計(jì)選擇對(duì)話框，選擇HeteroskedasticityConsistentCovariance\White

\OK應(yīng)用（見圖十三）,,|可到估計(jì)方程對(duì)話框，點(diǎn)擊OK得到校正后的|可歸方程（見圖十

四）。同學(xué)們可以比較圖十四中的方程與普通最小二乘法得到的方程。

?對(duì)這一方法的進(jìn)一步了解可參考《經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析》［均威廉H格林著，中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社，1998年3月,

P423-424,適用于普通最小二乘法的協(xié)方差矩陣的估計(jì)

表二

中國(guó)1998年各地區(qū)城鎮(zhèn)居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通訊支出

單位：人民幣元

交通和通訊支交通和通訊支

可支配收入可支配收入

出出

地相、地廣、

incumincum

甘肅4009.61159.60新疆5000.79212.30

山西4098.73137.11河北5084.64270.09

寧夏4112.41231.51四川5127.08212.46

吉林4206.64172.65ill東5380.08255.53

河南4219.42193.65廣西5412.24252.37

陜西4220.24191.76湖南5434.26255.79

青海4240.13197.04.重慶5466.57337.83

江西4251.42176.39江蘇6017.85255.65

黑龍江4268.50185.78云南6042.78266.48

內(nèi)蒙古4353.02206.91福建6485.63346.75

貴州4565.39227.21天津7110.54258.56

遼寧4617.24201.87浙江7836.76388.79

安徽4770.47237.16北京8471.98369.54

湖北4826.36214.37上海8773.10384.49

海南4852.87265.98廣東8839.68640.56

（數(shù)據(jù)來源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1998光盤，文件jllc,jl2c）

2、加權(quán)最小二乘法：我們使用表二的數(shù)據(jù)，在主菜單選Quick'EstimateEquations,進(jìn)入輸

圖十三

DependentVarableCUM

Method:LeastSquares

Dat?04/08/01Time0823

Sample(adiusted):130

Includedobservations.30afteradjustingendpoints

WhiteHeteroskedasticity-ConsistentStandardErrors&Covariance

VariableCoefficientStd.Errort-StatisfacProb.

C-56917986022735-0945c520.3527

IN00580750012455466272900001

R-squared0.741501Meandependentvar256.8727

AdjustedR-squared0732269SDdependentvar9756583

SE.ofregression5048324Akaikeinfocntenon1074550

Sumsquaredresid71359.62Schwarzcriterion1083891

Loglikelihood-1591825F-statistic8031760

Durbin-Watsonstat2008179Prob(F-statist>c)0000000

國(guó)十四

入估計(jì)方程對(duì)話框，輸入待估計(jì)方程（cumin）,選擇估計(jì)方法一普通最小二乘法，點(diǎn)擊Options按

鈕進(jìn)入方程估計(jì)選擇對(duì)話框，選擇WeightedLS/TSLS'在對(duì)話框內(nèi)輸入用作加權(quán)的序列名稱in的

平方根得倒數(shù)\OK應(yīng)用（見圖十五），EI到估計(jì)方程對(duì)話框，點(diǎn)擊OK得到加權(quán)最小二乘法同歸

圖十五

View|Pr?s|Objects|Print|Maae|Freeze]EstiaatelForecast|Stats|ResidsJ

DependentVanableCUM—

MethodLeastSquares

Date:04/08/01Time:08:53」

Sampl&(adjusted)130

Includedobservations30afteradjustingendpoints

Weightingseries(INXX-0.5)

VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.

C-531925133.57023-15845140.1243

IN0057385000638883826390.0000

WeightedStabsties

R-squared0523215Meandependentvar2478742

AdjustedR-squared0506187SDdependentvar61.28038

S.Eofregression4306286Akaikeinfocriteron1042754

Sumsqiaredresid51923.48Schwarzentenon1052095

Loghkelbood-1544131F-statisfic3072663

Durbin-Watsonstat2160682Prob(F-statist)C)00000065

圖I六

方程（見圖十六并與圖十四中的方程比較）。

Evicws中進(jìn)行加權(quán)最小二乘估計(jì)的過程為：選定一個(gè)與殘差標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)成比例的序列作為權(quán)

數(shù)，然后將權(quán)數(shù)序列除以該序列的均值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理的序列作為權(quán)數(shù)在行加

權(quán)作最小二乘估計(jì)，這種做法不影響回歸結(jié)果。但應(yīng)該注意，Evicws的這種標(biāo)準(zhǔn)化處理過程對(duì)頻率

數(shù)據(jù)不適用。

九、一階（高階）序列相關(guān)校正

當(dāng)線性回歸模型中的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)是序列相關(guān)時(shí)，OLS估計(jì)量盡管是無(wú)偏的，但卻不是有效的。

當(dāng)隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)有一階序列相關(guān)時(shí)，使用AR（1）可以獲得有效估計(jì)量。其原理如下：

表三中的數(shù)據(jù)，設(shè)進(jìn)口需求函數(shù)隨機(jī)方程為

IM.=Bn+B.GNP.4-u.（2）

IM為每年進(jìn)口額，GNP每年收入的替代變量。假設(shè)誤差項(xiàng)存在一階自相關(guān)，則u：可以寫成：

表三

我國(guó)進(jìn)口支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)

進(jìn)口總額(人消費(fèi)價(jià)格指

國(guó)民生產(chǎn)總值(人

民幣億元，當(dāng)數(shù)(1985年

民幣億元，當(dāng)年價(jià))

年價(jià))=100)

年度GNPIMCPI

19858989.11257.8100.0

198610201.41498.3106.5

198711954.51614.2114.3

198814922.32055.1135.8

198916917.82199.9160.2

199018598.42574.3165.2

199121662.53398.7170.8

199226651.94443.3181.7

199334560.55986.2208.4

199446670.09960.1258.6

199557494.911048.1302.9

199666850.511557.4328.0

199773142.711806.5337.2

199878017.811622.4334.5

(數(shù)據(jù)來源：：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒1999光盤cOl、q03和iOl,)

ut=ut-i+t-1<<1(3)

其中?N(O,W),Cov(J=0,i*j,記作u服從AR(1)。

假定已知，我們將方程(3)中的變量滯后一期，寫為：

IM,i=Bo+B]GNPt-i+Ui-i(4)

方程⑷兩邊同時(shí)乘以得到：

IM.-FBo-I-B6NPE+UE(5)

將方程(2)與方程(4)相減并利用方程(3),得到：

IMt-IMt-,=B0(l-)-FB,(GNPt-GNPQ+t(6)

圖十七

Eviews利用Marquardt非線性最小二乘法,同時(shí)估計(jì)(6)式中的氏、Bi和用AR(1)項(xiàng)進(jìn)行估

計(jì)時(shí)，必須保證估計(jì)過程使用滯后觀測(cè)值存在。例如，左右端變量的起始觀測(cè)時(shí)間為1985年，則

回歸時(shí)的樣本區(qū)間最早能從1986年開始。若用戶忽略了這一點(diǎn)，會(huì)哲時(shí)調(diào)整樣本區(qū)間，這一點(diǎn)可

以從估計(jì)方程的結(jié)果顯示中看到。操作如下：在主菜單選Quick\EstimateEquations,進(jìn)入輸入

估計(jì)方程對(duì)話框，輸入待估計(jì)方程IMCGNPAR(1),選擇估計(jì)方法一普通最小二乘法，如圖十七

所示估計(jì)方程對(duì)話框圖中整線為光標(biāo)。估計(jì)結(jié)果如圖十八所示。。

圖十八中AR(1)的系數(shù)就是的估計(jì)值。InvertedARRoots是殘差自相關(guān)模型(3)的滯后算子多項(xiàng)

式的根，這個(gè)根有時(shí)是虛數(shù)，但靜態(tài)自問歸模型的滯后算子多項(xiàng)式的根的模應(yīng)該小于1。

如果模型(2)的誤差項(xiàng)存在高階自相關(guān)，形如

ut=?Ut-i+25+3*3+1~1<f<li=l,2,3(7)

，￡Views-[Equation：EQ05AR1Workfile：E6-2]

1」(di<Qbjtcl*Vi?*^rocsck02130n.Yindov

ViewIProcslobjectsjPrintIWanelFreezelEstimateIForecastIStatsIResidsI

DependentVariableIM

Method:LeastSquares

Date03/28/01Time11:32

Sample(adjusted).19861998

Includedobservations:13afteradjustingendpoints

Convergenceachievedafter16iterations

VanableCoefficientStdErrort-Stat)sticProb

C13946961770922007875509388

GNP0.1600230.03647043878500.0014

AR(1)06899950.38075418121810.1000

R-squared0972051Meandependentvar6135731

AdjustedR-squared0966462S.D.dependentvar4354758

S.Eofregression797.5074Akaikeinfocritenon1640003

Sumsquaredresid6360180.Schwarzcriterion1653041

Loglikelihood-103.6002F-statistic173.8998

Durbin-Watsonstat1304478Prob(F-statistic)0000000

InvertedARRoots69

圖十八

我們應(yīng)在圖十七的估計(jì)方程對(duì)話框中輸入IMCGNPAR(1)AR(2)AR(3)。如果模型(2)的誤差項(xiàng)

存在形如下式的自相關(guān)

u,=?U.-1+3U1-3+1-1<i<li=l,3(8)

我們應(yīng)在圖十七的估計(jì)方程對(duì)話框中輸入IMCGNPAR(1)