计量济学实验指导书
实验 EViews软件基操作
实验目
解EViews软件基功掌握软件基操作
实验容
EViews软件安装
二数输入编辑
三图形分析描述统计分析
四数文件存贮调转换
实验步骤二三四表11列出税收收入国生产总值统计资料例进行操作
表11 国FDIGDP统计资料
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
1985
1661
89644
1995
37521
584781
1986
1874
102022
1996
41725
678846
1987
2314
119625
1997
45257
744626
1988
3194
149283
1998
45463
783452
1989
3392
169092
1999
40319
820675
1990
3487
185479
2000
40715
894681
1991
4366
216178
2001
46878
973148
1992
11007
266381
2002
52743
1051723
1993
27515
346344
2003
53505
1173902
1994
33767
467594
2004
60630
1368759
资料源：中国统计年鉴2000中国统计年鉴2005
实验步骤
安装启动EViews软件
（）Eviews简介
EViewsEconometrics Views（计量济学视窗）缩写EViewsTSP (Time Series Processor) 软件包基础发展起新版处理时间序列数EViewsWindows专门事数分析回分析预测工具EViews专门型机开发处理时间序列数软件然EViews济学家开发济学领域里软件包设计EViews运领域局限处理济时间序列
EViews具现代Windows软件视化操作优良性鼠标标准Windows菜单话框进行操作操作结果出现窗口中采标准Windows技术操作结果进行处理外EViews拥强命令功批处理语言功EViews命令行中输入编辑执行命令程序文件中建立存储命令便续研究项目中程序
（二）EViews系统环境求
Eviews计算机硬件软件求低目前流电脑操作系统均运
（三）安装
略
二数输入编辑
（）创建工作文件
⒈菜单方式
启动EViews软件进入EViews窗口（图11示）
命令窗口口
标题栏
菜单栏
状态栏
显示窗口
图11 EViews窗口
标题栏：窗口顶部标题栏标题栏右端三钮：化化（复原）关闭点击三钮控制窗口关闭窗口
菜单栏：标题栏菜单栏菜单栏7选项： FileEditObjectsViewProcsQuickOptionsWindowHelp鼠标点击开拉式菜单（级菜单果话）点击某选项电脑会执行应操作响应（FileEdit编辑功Word Excel中相应功相似）
命令窗口：菜单栏命令窗口窗口左端竖线提示符允许户提示符通键盘输入EViews（TSP风格）命令果熟悉TSP（DOS）版命令直接键入DOS版样EViews↑箭头键入历史命令重新显示出供户选
显示窗口：命令窗口Eviews显示窗口操作产生窗口（称子窗口）均范围移出窗口外
状态栏：窗口状态栏左端显示信息中部显示前路径右端显示前状态例工作文件等 工作文件
菜单次点击File－New－Workfile选择新建象类型工作文件弹出话框（图12示）户选择数时间频率（frequency）起始期终止期
图12 工作文件话框
中Annual——年度 Monthly——月度
Semiannual——半年 Weekly——周
Quarterly——季度 Daily——日
Undated or irregular——非时间序列数
根表1－1中选择时间频率Annual（年度）分点击起始期栏（Start）终止期栏（End）输入相应日前19852004然点击OK钮EViews软件显示窗口显示相应工作文件窗口（图13示）
图13 工作文件窗口
工作文件窗口EViews子窗口工作文件开始中包含两象系数量C（保存系数估计值）残差序列RESID（实际值拟合值差）
⒉命令方式
EViews软件命令窗口中直接键入CREATE命令建立工作文件命令格式：
create 时间频率类型 起始期 终止期
菜单方式程写：create a 1985 2004
中a应annual字母频率应关系
s semiannual d daily(5 day week)
q quarterly 7 daily(7 day week)
m monthly u undated or irrugular
w weekly
（二）输入数
⒈菜单方式
EViews软件窗口工作文件窗口点击Objects－New Object象类型选择Series输入序列名gdp次创建新序列（图14示）工作文件目录中选取双击创建新序列展示该象选择Edit＋－进入编辑状态输入数样方式输入序列fdi
图14 创建新象窗口
2．命令方式
EViews软件命令窗口键入data命令命令格式：
data <序列名1> <序列名2>…<序列名n>
例中命令窗口键入命令（图15示）：
data gdp fdi
图15 键入data命令
显示数组（group）窗口（图16示）时全屏幕编辑方式输入变量统计资料Excel文件中数copypaste命令复制
图16 数组窗口
（三）生成新序列
⒈菜单方式
EViews软件工作文件窗口点击Objects－Generate Sereies出现Generate Series by E
quation窗口Enter equation窗口中输入公式
loggdplog(gdp)
点击ok（图1－7）生长序列名loggdp新序列该序列值原序列gdp取然数值
图17 生成新序列窗口
2．命令方式
命令窗口中次键入命令：
genr loggdplog(gdp)
（四）选择干变量构成数组
工作文件窗口中单击选择变量住Ctrl键放继续鼠标选择展示变量选择完单击鼠标右键弹出快捷菜单中点击Open－as Group（图18）会弹出图19示数组窗口中变量左右工作文件窗口中选择变量序排列
图18 选择变量构成数组
图19 弹出数组窗口
（五）工作文件窗口中删更名变量
⒈工作文件窗口中选取删更名变量单击鼠标右键弹出快捷菜单中选择Delete（删）Rename（更名）（图110示）
图110 工作文件窗口删更名变量1
⒉工作文件窗口中选取删更名变量点击工作文件窗口菜单栏中ObjectsDelete selected…（Rename selected…）删（更名）变量（图111示）
图111 工作文件窗口删更名变量2
⒊工作文件窗口中选取删变量点击工作文件窗口菜单栏中Delete钮删变量
三图形分析描述统计分析
（）绘图
1．菜单方式
窗口点击Quick－GraphLineBarScatter等选项选择Line Graph（图1－12）series list输入gdp（图1－13）绘制变量gdp时间变化趋势图（图114）
图1－12 绘制线图
图1－13 选择序列
图114 变量gdp趋势图
图114中出国1985－2004年间gdp体呈增长趋势
series list输入gdpfdi绘制序列gdpfdi两变量时间变化趋势图
Graph菜单中选择Scatter Graphseries list输入fdigdp画出gdpfdi散点图（图115）
图115 变量gdpfdi散点图
图115表明GDPFDI密切相关GDP着FDI增加增加两者体呈线性变化趋势
2．命令方式
命令行中输入Line gdp绘制变量gdp线图scat fdi gdp绘制gdpfdi散点图
3seriesgroup窗口中操作
工作文件（workfile）窗口双击选择序列（series）开序列（series）窗口series窗口菜单中次选择View—Graph—Line画出时间变化线图
group窗口中进行样选择画图
4．观察图形参数设置情况
双击图形区域中意处图形窗口中点击Procs－Options会弹出图116示Graph Options窗口进入图形编辑状态选择图形类型图形属性（否置入图框刻度否彩色）柱线选项设定竖轴（单双否交叉）设定例尺度（优化线性尺度强制通0线数尺度正态化尺度）手动设定例尺度线形图选项柱形图选项散点图选项（连接配拟合直线）饼图选项等
图116 图形选项窗口
（二）序列数组窗口观察变量描述统计量
工作文件（workfile）窗口双击选择序列（series）开序列（series）窗口series窗口菜单选择View－Descriptive Statistics－Stats Table会显示变量描述统计量（图1－17）
图117 序列描述统计量窗口
数组窗口数组窗口菜单选择View－Descriptive Stats－Individual Samples序列计算描述统计量
Mean——均值 Median——中位数 Maximum——值
Minimum——值 StdDev——标准差 Skewness——偏度
Kurtosis——峰度 JarqueBera——雅克－贝拉检验值
Probability——p值（拒绝变量正态分布假定）
Observations——观测值数
序列窗口菜单选择View－Descriptive Statistics－Histogram and Stats作出统计学中讲述直方图
四数文件保存调转换
（）保存调工作文件
⒈保存xxxxxxxxx
Eviews窗口工具栏选择File－Save（Save as）弹出话框中指定保存路径文件名点击确定钮
⒉调
Eviews窗口工具栏选择File－Open－Workfile弹出话框中选取调工作文件点击确定钮
3．调Excel文件
Eviews窗口工具栏选择File－Open－Foreign Data as Workfile弹出话框中选取调工作表（sheet）点击确定钮然选择变量名称（图1－18）
图1－18 调取Excel文件
（二）保存干变量工作文件中调存贮保存变量
工作文件窗口中选取存贮变量点击工作文件窗口菜单栏中Store钮弹出store话框指定存贮路径点击YES钮（图119）
开工作文件点击工作文件窗口菜单栏中Fetch钮弹出fetch话框指定目录选取调变量点击确定钮（图120）
图119 Store 窗口
图120 Fetch窗口
（三）变量分存贮成文文件Excel文件
工作文件窗口中选择保存变量点击Eviews窗口菜单栏中File－Export－Write TextLotusExcel弹出话框中指定存贮路径存贮文件格式（图121）存贮成文文件选择TextASCII存贮成Excel文件选择Excelxls点击保存钮
图121 指定存贮路径
弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图122）点击OK钮中By ObservationSeries in columns表示观测值列排列By SeriesSeries in rows表示观测值行排列
图122 存贮文格式
（四）工作文件中调文文件Excel文件
点击Eviews窗口菜单栏中File－Import－Read TextLotusExcel弹出话框中选取调文文件Excel文件点击开钮弹出ASCII Text Import（Excel Import）窗口Name for series or Number of series if file names in file编辑框中输入调变量名点击OK钮
中in columns表示列调数in rows表示行调数
（五）象窗口中点击Name钮象存贮工作文件
gdpfdi变量组成数组例点击Name菜单弹出object name话框Name to identify object文框中输入命名数组名称点击OK钮（图123）
图123 存贮象工作文件
实验二 元回模型
实验目
掌握元线性回模型估计方法
实验容
建立国FDIGDP元回模型
实验步骤
模型设定
1．菜单方式
实验中方法建立新工作文件输入表1－1中FDIGDP数分命名fdigdp建立数组包含fdigdp两序列数组窗口中点击Proc－Make Equation会出现Equation Estimation窗口（图2－1）Specification（模型设定）中左边变量（图21中变量fdi）c表示常数项果需重新确定方程中变量调整样区间直接点击确定Equation Specification中输入公式
Eviews窗口中点击Quick－Estimate Equation会弹出Equation Estimation窗口
图2－1 Equation Estimation窗口
2．命令方式
通Eviews命令窗口中键入LS命令估计模型命令格式：
LS 解释变量 C 解释变量
LS表示估计方法二法
二估计结果
模型设定系统弹出窗口显示关估计结果（图2－2示）
图2－2 回方程估计结果
第表分表示常数项c变量gdp回系数(Coeffficient)标准误(Std Error)t值(tStatistic)p值(Prob)
第二样决定系数(Rsquared)调整(Adjusted Rsquared)回方程标准误(SE of regression机误差项标注误估计值)残差方(Sum squared resid)DW值(DurbinWatson stat)变量均值(Mean dependent var)变量标准误(SD dependent var)F检验值(Fstatistic)F检验应p值(Prob(Fstatistic)
数似然函数值(Log likelihood)公式：)
AIC准（赤池准）(Akaike info criterion) 公式：
Schwarz准(Schwarz criterion) 公式：
两准通常选择模型数字越构造模型越
三回方程
估计结果窗口点击View－Representations会弹出窗口（图2－3）
图2－3 Representations窗口
该窗口列出公式形式表达回方程
四预测值
估计结果窗口点击View－ActualFittedResidual－ActualFittedResidual Table会弹出窗口（图2－4）
图2－4 残差图
该窗口显示实际回方程估计应变量值相应残差右边残差图
实验三 元回模型
实验目
掌握建立元回模型建模估计方法
实验容
建立台湾区生产函数计量模型
表3－1列出台湾区1958年1972年间总产出资投入劳动投入数
表3－1 台湾区总产出情况表
年份
实际总产值（新台币百万元）
劳动投入（千）
实际资投入（新台币百万元）
1958
89114
2815
120753
1959
108732
2844
122242
1960
111325
289
125263
1961
120865
3758
128539
1962
127675
3752
131427
1963
163471
4025
134267
1964
195427
478
139038
1965
210759
5534
146450
1966
23052
6167
153714
1967
261282
695
164783
1968
295637
7903
176864
1969
333766
816
188146
1970
383543
8484
205841
1971
468683
8731
221748
1972
54308
9992
239715
资料源：古扎拉蒂：计量济学
实验步骤
输入数
命令窗口次键入命令：
⒈建立工作文件： create a 58 72
⒉输入统计资料： data y l k
然直接输入数者Excel文件中数拷入
二建立元线性回模型
命令窗口输入
ls y c l k
生产函数估计结果关信息图31示
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
3213574
2995491
1072804
00000
L
2444546
6131535
0398684
06971
K
0344011
0038983
8824730
00000
Rsquared
0990013
Mean dependent var
2429253
Adjusted Rsquared
0988348
SD dependent var
1386475
SE of regression
1496608
Akaike info criterion
1763665
Sum squared resid
26878026
Schwarz criterion
1777826
Log likelihood
1292748
Fstatistic
5947665
DurbinWatson stat
0972696
Prob(Fstatistic)
0000000
图31 台湾区生产函数估计结果
台湾区生产函数：
（模型1）
＝ (0398684) (8824730)
估计结果显示模型高拟合优度变量劳动统计量值未通显著性检验
三建立CD生产函数模型
输入命令：ls log(y) c log(l) log(k)
生产函数估计结果关信息图32示
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
8393324
2718330
3087676
00094
LOG(L)
0673615
0153202
4396919
00009
LOG(K)
1180703
0302122
3908038
00021
Rsquared
0982456
Mean dependent var
9949177
Adjusted Rsquared
0979532
SD dependent var
0566292
SE of regression
0081018
Akaike info criterion
2011430
Sum squared resid
0078767
Schwarz criterion
1869820
Log likelihood
1808572
Fstatistic
3359902
DurbinWatson stat
1299353
Prob(Fstatistic)
0000000
图32 CD生产函数估计结果
CD生产函数：
（模型2）
＝ (4396919) (3908039)
图32结果出回系数符号合理系数显著性
四模型选择
济意义统计意义模型2更取系数高度显著符号符合济意义注意：直接较两模型RSS
五回系数线性约束
Eviews中检验回系数线性约束检验该生产函数否满足规模报酬变CD生产函数中劳动资回系数否相加1
估计结果窗口中点击View－Coefficient Test－WaldCoefficient Restrictions会弹出话窗口（图3－3）窗口中输入公式表达约束c(2)+c(3)1
图3－3 回系数约束公式输入窗口
点击ok会出现结果（图3－4）
Wald Test
Equation EQ02
Test Statistic
Value
df
Probability
Fstatistic
2710376
(1 12)
00002
Chisquare
2710376
1
00000
Null Hypothesis Summary
Normalized Restriction ( 0)
Value
Std Err
1 + C(2) + C(3)
0854319
0164099
Restrictions are linear in coefficients
图3－4 回系数约束检验结果
第表格中F统计量值利回系数线性约束F检验结果结果中出p值拒绝原假设规模报酬变成立
六受约束条件二法
利Eviews容易受约束条件二估计量例中果想估计规模报酬变约束回系数时图35示进行输入回结果图36
图35 RLS估计
图36 RLS估计结果
然模型设定窗口中输入 log(yl) c log(kl) 命令窗口中输入
ls log(yl) c log(kl) 相结果
实验四 重线性
实验目
掌握重线性检验处理方法
实验容
根表4－1数建立子鸡消费回模型
表4－1 子鸡消费数
年份
子鸡消费
实际收入
子鸡价格
猪肉价格
牛肉价格
综合价格
1960
278
3975
422
507
783
658
1961
299
4133
381
52
792
669
1962
298
4392
403
54
792
678
1963
308
4597
395
553
792
696
1964
312
4929
373
547
774
687
1965
333
5286
381
637
802
736
1966
356
5603
393
698
804
763
1967
364
6246
378
659
839
772
1968
367
6664
384
645
855
781
1969
384
7178
401
70
937
847
1970
404
7682
386
732
1061
939
1971
403
8433
398
678
1048
897
1972
418
9116
397
791
114
1007
1973
404
9313
521
954
1241
1135
1974
407
10215
489
942
1276
1153
1975
401
11659
583
1235
1429
1367
1976
427
13496
579
1299
1436
1392
1977
441
14494
565
1176
1392
132
1978
467
15755
637
1309
1655
1321
1979
506
17591
616
1298
2033
1544
1980
501
19942
589
128
2196
1749
1981
517
22581
664
141
2216
1808
1982
529
24787
704
1682
2326
1894
实验步骤
输入数
Eviews命令行中输入
create a 1960 1982
data q I p p2 p3 ap
然输入表6－1中数表中数拷入中q子鸡消费量I表示收入p表示子鸡价格p2表示猪肉价格p3表示牛肉价格ap表示猪肉牛肉综合价格
二建立回模型
根济理知子鸡消费量赖收入子鸡价格代品价格首先考虑子鸡消费收入子鸡价格猪肉价格牛肉价格回输入命令
ls q c I p p2 p3
回结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
3723398
3717757
1001517
00000
I
0005015
0004893
1024840
03190
P
0611156
0162839
3753131
00015
P2
0198384
0063719
3113441
00060
P3
0069467
0050989
1362394
01899
Rsquared
0942585
Fstatistic
7387690
Adjusted Rsquared
0929826
Prob(Fstatistic)
0000000
回结果中变量回系数符号符合济含义收入牛肉价格两变量回系数统计显著回方程高度显著
三侦察重线性
回结果方程高度显著解释变量系数显著提示存重线性
1．检查解释变量两两简单相关系数
变量Ipp2p3数组方式开然菜单选择View－Correlations－Common Sample会出现相关系数矩阵（图4－1）
图4－1 变量相关系数矩阵
者Eviews命令窗口中键入：
COR i p p2 p3
相关系数出四变量两两相关系数0928表示存着定重线性
⒉辅助回方程检验
通建立辅助回模型检验重线性例中Eviews软件命令窗口中键入：
LS i C p p2 p3
回结果表明该辅助回样决定系数098计算方差膨胀子50见存着严重重线性
四解决方法
根理分析子鸡消费量应取决收入子鸡价格先考虑引入Ip两解释变量输入命令ls q c I p结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0014885
0002193
6786161
00000
P
0213670
0121901
1752813
00950
C
3451775
3855600
8952627
00000
Rsquared
0910837
Fstatistic
1021538
Adjusted Rsquared
0901920
Prob(Fstatistic)
0000000
回方程高度显著收入系数高度显著价格系数01显著性水显著
然逐引入猪肉价格牛肉价格引入猪肉价格结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0010878
0002381
4568227
00002
P
0541124
0157955
3425800
00028
P2
0174041
0062525
2783547
00118
C
3864867
3649340
1059059
00000
Rsquared
0936665
Fstatistic
9366346
Adjusted Rsquared
0926664
Prob(Fstatistic)
0000000
引入牛肉价格结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0012981
0005036
2577694
00184
P
0222373
0126180
1762344
00941
P3
0024949
0059088
0422236
06776
C
3380214
4286604
7885528
00000
Rsquared
0911666
Fstatistic
6536389
Adjusted Rsquared
0897718
Prob(Fstatistic)
0000000
见引入猪肉价格系数高度显著符号符合济含义理猪肉牛肉代产品引入综合价格结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0009534
0004187
2276731
00346
P
0296246
0130809
2264714
00354
AP
0106390
0071672
1484402
01541
C
3254244
3974005
8188828
00000
综合价格系数显著
理想模型应该
实验五 虚拟变量
实验目
掌握虚拟变量方法
实验数
表4－1 国区2003年FDIGDP数
区
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
区
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
北京
219126
366310
河南
53903
704859
天津
153473
244766
湖北
156886
540171
河北
96405
709856
湖南
101835
463873
山西
21361
245659
广东
782294
1362587
蒙
8854
215041
广西
41856
273513
辽宁
282410
600254
海南
42125
67093
吉林
19059
252262
重庆
26083
225056
黑龙江
32180
443000
四川
41231
545632
海
546849
625081
贵州
4521
135611
江苏
1056365
1246083
云南
8384
246529
浙江
498055
93950000
陕西
33190
239858
安徽
36720
3972380
甘肃
2342
130460
福建
259903
523217
青海
2522
39021
江西
161202
283046
宁夏
1743
38534
山东
601617
1243593
新疆
1534
187761
资料源：中国统计年鉴20032005
实验步骤
输入数
Eviews中输入命令
Create u 30
Data fdi gdp
然输入表5－1中数
二输入虚拟变量
表41数例现考虑全国分三济带东部中部西部分生产三虚拟变量图41示
图41 区虚拟变量
三虚拟变量回模型
通常情况分三济带引入两虚拟变量做fdi截距项gdpd1d2回结果
Dependent Variable FDI
Included observations 30
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
9219498
3492356
2639908
00138
GDP
5210349
6965702
7480006
00000
D1
1603085
5840202
2744913
00108
D2
6618404
5032102
1315237
01999
Rsquared
0855693
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0839042
SD dependent var
2629511
SE of regression
1054950
Akaike info criterion
2609428
Sum squared resid
289E+11
Schwarz criterion
2628111
Log likelihood
3874142
Fstatistic
5139027
DurbinWatson stat
1964926
Prob(Fstatistic)
0000000
注意虚拟变量前系数表示GDP变量变时区组（里西部区）FDI差距实际时引入三虚拟变量需截距项c掉回结果
Dependent Variable FDI
Included observations 30
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
5210349
6965702
7480006
00000
D1
6811349
6034218
1128787
02693
D2
1583790
4705596
3365759
00024
D3
9219498
3492356
2639908
00138
Rsquared
0855693
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0839042
SD dependent var
2629511
SE of regression
1054950
Akaike info criterion
2609428
Sum squared resid
289E+11
Schwarz criterion
2628111
Log likelihood
3874142
DurbinWatson stat
1964926
时虚拟变量前回系数表示区GDP影响外素解释FDI部分进步引入三虚拟变量时保留截距项需三虚拟变量前系数施加约束：三系数等零回结果
Dependent Variable FDI
Method Least Squares
Included observations 30
FDIC(1)+C(2)*GDP+C(3)*D1+C(4)*D2+(C(3)C(4))*D3
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C(1)
6082017
3737389
1627344
01157
C(2)
5210349
6965702
7480006
00000
C(3)
1289337
3284886
3925058
00006
C(4)
9755885
2803897
3479402
00018
Rsquared
0855693
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0839042
SD dependent var
2629511
SE of regression
1054950
Akaike info criterion
2609428
Sum squared resid
289E+11
Schwarz criterion
2628111
Log likelihood
3874142
DurbinWatson stat
1964926
注意述回结果中虚拟变量前系数表示区全国均水相差距三回结果中GDP前系数没发生改变
回实际认区FDIGDP关系中区影响体现差截距考虑差斜率影响考虑回D1*GDPD2*GDP前系数表示区差斜率影响东部区显著异西部区
Dependent Variable FDI
Included observations 30
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
2394661
3214790
0074489
09412
GDP
7206954
1516661
0475185
06386
D1*GDP
5437751
1334756
4073966
00004
D2*GDP
7957034
1283808
0619799
05408
Rsquared
0907779
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0897139
SD dependent var
2629511
SE of regression
8433369
Akaike info criterion
2564652
Sum squared resid
185E+11
Schwarz criterion
2583334
Log likelihood
3806977
Fstatistic
8531093
DurbinWatson stat
1985188
Prob(Fstatistic)
0000000
实验六 异方差
实验目
掌握异方差性检验处理方法
实验容
表5－1列出2003年国区FDIGDP数利Eviews建立国区FDIGDP回模型
表5－1 国区2003年FDIGDP数
项目
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
项目
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
北京
219126
366310
河南
53903
704859
天津
153473
244766
湖北
156886
540171
河北
96405
709856
湖南
101835
463873
山西
21361
245659
广东
782294
1362587
蒙
8854
215041
广西
41856
273513
辽宁
282410
600254
海南
42125
67093
吉林
19059
252262
重庆
26083
225056
黑龙江
32180
443000
四川
41231
545632
海
546849
625081
贵州
4521
135611
江苏
1056365
1246083
云南
8384
246529
浙江
498055
939500
陕西
33190
239858
安徽
36720
397238
甘肃
2342
130460
福建
259903
523217
青海
2522
39021
江西
161202
283046
宁夏
1743
38534
山东
601617
1243593
新疆
1534
187761
资料源：中国统计年鉴20032005
实验步骤
输入数
Eviews中输入命令
Create u 30
Data fdi gdp
然输入表5－1中数
二建立回模型
Eviews中输入命令 ls fdi c gdp
建立FDIGDP回模型结果
Dependent Variable FDI
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
6392439
6967284
9174937
00000
C
1119478
3979932
2812808
00089
Rsquared
0750400
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0741486
SD dependent var
2629511
SE of regression
1336956
Akaike info criterion
2650886
Sum squared resid
500E+11
Schwarz criterion
2660227
Log likelihood
3956329
Fstatistic
8417946
DurbinWatson stat
1586021
Prob(Fstatistic)
0000000
模型1
SE (6967284)
三检验异方差
（）分析残差图
输入命令genr resid2resid^2
生成序列描图侦察异方差
输入命令 Scat gdp resid2会输出图51散点图
图5－1 残差方gdp散点图
图中见着gdp增加残差方致呈升态势
（二）正式检验
1．怀特（White）般异方差检验
估计结果窗口点击View－Residual Tests－White Heteroskedasticity（no cross terms）（图5－2）会出现检验结果
图5－2 选择White Heteroskedasticity（no cross terms）检验
White Heteroskedasticity Test
Fstatistic
4064941
Probability
0028627
Obs*Rsquared
6942706
Probability
0031075
Test Equation
Dependent Variable RESID^2
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
915E+09
133E+10
0688625
04969
GDP
7718860
5224878
1477328
01512
GDP^2
2755664
3781071
0728805
04724
第表第二行表示white检验结果p值005认存异方差
2．格莱泽检验
输入命令
ls fdi c gdp
genr aresidabs(resid)
生成新序列aresid原始回模型中残差绝值根散点图作回结果
Dependent Variable ARESID
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP^05
1427597
6356001
2246061
00328
C
1776797
4269332
0041618
09671
Rsquared
0152665
Mean dependent var
9067938
Adjusted Rsquared
0122403
SD dependent var
9355142
SE of regression
8763910
Akaike info criterion
2566418
Sum squared resid
215E+11
Schwarz criterion
2575760
Log likelihood
3829627
Fstatistic
5044791
DurbinWatson stat
2047406
Prob(Fstatistic)
0032774
该估计结果表明残差绝值存定关联性
四异方差处理
1．加权二法（WLS）
根面结果考虑原始模型等式两边时消异方差性点击估计结果窗口Estimate模型设定窗口中输入
（fdigdp^05） (1gdp^05) gdp^05
会输出结果 why
Dependent Variable FDIGDP^05
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
1GDP^05
3983467
1980577
2011266
00540
GDP^05
4794123
6554265
7314509
00000
Rsquared
0495311
Mean dependent var
2097001
Adjusted Rsquared
0477286
SD dependent var
2476699
SE of regression
1790627
Akaike info criterion
1788286
Sum squared resid
89777660
Schwarz criterion
1797627
Log likelihood
2662429
DurbinWatson stat
1603471
模型Option窗口中选择WLS方法Weight处输入1(gdp^05)图5－3示
图5－3 选择WLS方法
输出结果：
Dependent Variable FDI
Method Least Squares
Sample 1 30
Included observations 30
Weighting series 1(GDP^05)
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
3983467
1980577
2011266
00540
GDP
4794123
6554265
7314509
00000
Weighted Statistics
Rsquared
0495311
Mean dependent var
1068591
Adjusted Rsquared
0477286
SD dependent var
1262078
SE of regression
9124690
Akaike info criterion
2574487
Sum squared resid
233E+11
Schwarz criterion
2583828
Log likelihood
3841730
Fstatistic
5350205
DurbinWatson stat
1603471
Prob(Fstatistic)
0000000
Unweighted Statistics
Rsquared
0703488
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0692898
SD dependent var
2629511
SE of regression
1457190
Sum squared resid
595E+11
DurbinWatson stat
1495208
中Weighted Statistics根残差计算出Unweighted Statistics根计算出WLS方法估计残差序列resid中保存Unweighted残差
（注意：Eviews中WLS方法课堂讲区估计系数前先加权序列w均值加权序列w然处理加权序列w进行WLS估计做处较面Weighted StatisticsUnweighted Statistics）
WLS结果
模型2
SE (6554265)
方程两边时原始回模型1相较结果见校正异方差性GDP回系数标准误降低
验证WLS回模型没异方差进行次White异方差检验结果见异方差消出？
White Heteroskedasticity Test
Fstatistic
1825149
Probability
0155517
Obs*Rsquared
6780613
Probability
0147946
2．计算怀特异方差校正标准误
点击估计结果窗口Estimate选择Optionoption窗口中选择Heteroskedasticity Consistent Coefficient Covariances中White方法结果
Dependent Variable FDI
Method Least Squares
Sample 1 30
Included observations 30
White HeteroskedasticityConsistent Standard Errors & Covariance
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
6392439
9296151
6876436
00000
C
1119478
3232173
3463547
00017
Rsquared
0750400
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0741486
SD dependent var
2629511
SE of regression
1336956
Akaike info criterion
2650886
Sum squared resid
500E+11
Schwarz criterion
2660227
Log likelihood
3956329
Fstatistic
8417946
DurbinWatson stat
1586021
Prob(Fstatistic)
0000000
3）数转换
输入命令ls log(fdi) c log(gdp)结果
Dependent Variable LOG(FDI)
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
2884844
1833345
1573542
01268
LOG(GDP)
1694826
0225493
7516097
00000
Rsquared
0668607
Mean dependent var
1081110
Adjusted Rsquared
0656771
SD dependent var
1885777
SE of regression
1104797
Akaike info criterion
3101540
Sum squared resid
3417613
Schwarz criterion
3194953
Log likelihood
4452310
Fstatistic
5649171
DurbinWatson stat
1643514
Prob(Fstatistic)
0000000
回系数方程高度显著性White异方差检验结果见异方差存
White Heteroskedasticity Test
Fstatistic
1913815
Probability
0167001
Obs*Rsquared
3724869
Probability
0155294
实验七 相关性
实验目
掌握相关性检验处理方法
实验容
利表11资料建立国FDIGDP回模型
表11 国FDIGDP统计资料
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
1985
1661
89644
1995
37521
584781
1986
1874
102022
1996
41725
678846
1987
2314
119625
1997
45257
744626
1988
3194
149283
1998
45463
783452
1989
3392
169092
1999
40319
820675
1990
3487
185479
2000
40715
894681
1991
4366
216178
2001
46878
973148
1992
11007
266381
2002
52743
1051723
1993
27515
346344
2003
53505
1173902
1994
33767
467594
2004
60630
1368759
资料源：中国统计年鉴2000中国统计年鉴2005
实验步骤
实验2中根述数建立FDIGDP回模型时没考虑相关问题现分析否存相关
输入数
Eviews命令行中输入
create a 1985 2004
data fdi gdp
然输入数Excel中数拷入
二建立回模型
输入命令ls fdi c gdp回结果
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
0005078
0000358
1419417
00000
C
5367690
2442833
0219732
08286
Rsquared
0917986
Mean dependent var
2786665
Adjusted Rsquared
0913430
SD dependent var
2129660
SE of regression
6266068
Akaike info criterion
1120798
Sum squared resid
7067450
Schwarz criterion
1130756
Log likelihood
1100798
Fstatistic
2014744
DurbinWatson stat
0408584
Prob(Fstatistic)
0000000
(1419417)
＝0917986 DW0408584
回方程系数高度显著符合济含义
三检验相关
（）非正式方法
通观测残差图出残差着时间呈现出定规律（图6－1）提示存定程度相关
图6－1 残差图
（二）正式检验
1．DW检验
DW0408584查DW表知dU108dL136模型存阶正相关情况
2．序列相关LM检验（Serial Correlation LM Test）
DW检验仅仅针阶相关检查否存高阶相关序列相关LM检验估计结果窗口中点击View－Residual Tests－Serial Correlation LM Test（图6－2）
图5－2 选择B－G检验
然会弹出话框（图6－3）
图6－3 选择相关阶数
该窗口中输入2表示检验否存二阶相关检验结果
BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test
Fstatistic
1848010
Probability
0000069
Obs*Rsquared
1395773
Probability
0000931
Dependent Variable RESID
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
0000113
0000224
0506780
06192
C
4507146
1464035
0307858
07622
RESID(1)
1168644
0228534
5113649
00001
RESID(2)
0436187
0246323
1770794
00956
表中第二行表示Serial Correlation LM Test检验结果p值认存相关Why
四相关处理
通广义差分法消相关根DW检验B－G检验结果假定存阶相关通Eviews中输入命令
ls fdi c gdp ar(1)
估计结果
Dependent Variable FDI
Included observations 19 after adjustments
Convergence achieved after 17 iterations
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
4799302
1144085
0419488
06804
GDP
0004331
0001093
3962109
00011
AR(1)
0818683
0163274
5014161
00001
中AR(1)应系数阶相关系数0818683
注意：Eviews回模型估计采取书介绍方法种非线性方法时估计参数B
估计出采取广义差分法利命令
ls (fdi0818683*fdi(1)) c (gdp0818683*gdp(1))
估计回系数中fdi(1)表示变量fdi滞期回结果
Dependent Variable FDI0818683*FDI(1)
Included observations 19 after adjustments
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
8702067
1676180
0519161
06103
GDP0818683*GDP(1)
0004331
0000881
4914091
00001
(0000881)
＝058686 0818683
见回系数标准误降次进行B—G检验结果见相关性消
BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test
Fstatistic
2352290
Probability
0129250
Obs*Rsquared
4536358
Probability
0103500
注意里回方法中舍第观测值增加第观测值呢？
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实验 EViews软件基操作
实验目
解EViews软件基功掌握软件基操作
实验容
EViews软件安装
二数输入编辑
三图形分析描述统计分析
四数文件存贮调转换
实验步骤二三四表11列出税收收入国生产总值统计资料例进行操作
表11 国FDIGDP统计资料
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
1985
1661
89644
1995
37521
584781
1986
1874
102022
1996
41725
678846
1987
2314
119625
1997
45257
744626
1988
3194
149283
1998
45463
783452
1989
3392
169092
1999
40319
820675
1990
3487
185479
2000
40715
894681
1991
4366
216178
2001
46878
973148
1992
11007
266381
2002
52743
1051723
1993
27515
346344
2003
53505
1173902
1994
33767
467594
2004
60630
1368759
资料源：中国统计年鉴2000中国统计年鉴2005
实验步骤
安装启动EViews软件
（）Eviews简介
EViewsEconometrics Views（计量济学视窗）缩写EViewsTSP (Time Series Processor) 软件包基础发展起新版处理时间序列数EViewsWindows专门事数分析回分析预测工具EViews专门型机开发处理时间序列数软件然EViews济学家开发济学领域里软件包设计EViews运领域局限处理济时间序列
EViews具现代Windows软件视化操作优良性鼠标标准Windows菜单话框进行操作操作结果出现窗口中采标准Windows技术操作结果进行处理外EViews拥强命令功批处理语言功EViews命令行中输入编辑执行命令程序文件中建立存储命令便续研究项目中程序
（二）EViews系统环境求
Eviews计算机硬件软件求低目前流电脑操作系统均运
（三）安装
略
二数输入编辑
（）创建工作文件
⒈菜单方式
启动EViews软件进入EViews窗口（图11示）
命令窗口口
标题栏
菜单栏
状态栏
显示窗口
图11 EViews窗口
标题栏：窗口顶部标题栏标题栏右端三钮：化化（复原）关闭点击三钮控制窗口关闭窗口
菜单栏：标题栏菜单栏菜单栏7选项： FileEditObjectsViewProcsQuickOptionsWindowHelp鼠标点击开拉式菜单（级菜单果话）点击某选项电脑会执行应操作响应（FileEdit编辑功Word Excel中相应功相似）
命令窗口：菜单栏命令窗口窗口左端竖线提示符允许户提示符通键盘输入EViews（TSP风格）命令果熟悉TSP（DOS）版命令直接键入DOS版样EViews↑箭头键入历史命令重新显示出供户选
显示窗口：命令窗口Eviews显示窗口操作产生窗口（称子窗口）均范围移出窗口外
状态栏：窗口状态栏左端显示信息中部显示前路径右端显示前状态例工作文件等 工作文件
菜单次点击File－New－Workfile选择新建象类型工作文件弹出话框（图12示）户选择数时间频率（frequency）起始期终止期
图12 工作文件话框
中Annual——年度 Monthly——月度
Semiannual——半年 Weekly——周
Quarterly——季度 Daily——日
Undated or irregular——非时间序列数
根表1－1中选择时间频率Annual（年度）分点击起始期栏（Start）终止期栏（End）输入相应日前19852004然点击OK钮EViews软件显示窗口显示相应工作文件窗口（图13示）
图13 工作文件窗口
工作文件窗口EViews子窗口工作文件开始中包含两象系数量C（保存系数估计值）残差序列RESID（实际值拟合值差）
⒉命令方式
EViews软件命令窗口中直接键入CREATE命令建立工作文件命令格式：
create 时间频率类型 起始期 终止期
菜单方式程写：create a 1985 2004
中a应annual字母频率应关系
s semiannual d daily(5 day week)
q quarterly 7 daily(7 day week)
m monthly u undated or irrugular
w weekly
（二）输入数
⒈菜单方式
EViews软件窗口工作文件窗口点击Objects－New Object象类型选择Series输入序列名gdp次创建新序列（图14示）工作文件目录中选取双击创建新序列展示该象选择Edit＋－进入编辑状态输入数样方式输入序列fdi
图14 创建新象窗口
2．命令方式
EViews软件命令窗口键入data命令命令格式：
data <序列名1> <序列名2>…<序列名n>
例中命令窗口键入命令（图15示）：
data gdp fdi
图15 键入data命令
显示数组（group）窗口（图16示）时全屏幕编辑方式输入变量统计资料Excel文件中数copypaste命令复制
图16 数组窗口
（三）生成新序列
⒈菜单方式
EViews软件工作文件窗口点击Objects－Generate Sereies出现Generate Series by E
quation窗口Enter equation窗口中输入公式
loggdplog(gdp)
点击ok（图1－7）生长序列名loggdp新序列该序列值原序列gdp取然数值
图17 生成新序列窗口
2．命令方式
命令窗口中次键入命令：
genr loggdplog(gdp)
（四）选择干变量构成数组
工作文件窗口中单击选择变量住Ctrl键放继续鼠标选择展示变量选择完单击鼠标右键弹出快捷菜单中点击Open－as Group（图18）会弹出图19示数组窗口中变量左右工作文件窗口中选择变量序排列
图18 选择变量构成数组
图19 弹出数组窗口
（五）工作文件窗口中删更名变量
⒈工作文件窗口中选取删更名变量单击鼠标右键弹出快捷菜单中选择Delete（删）Rename（更名）（图110示）
图110 工作文件窗口删更名变量1
⒉工作文件窗口中选取删更名变量点击工作文件窗口菜单栏中ObjectsDelete selected…（Rename selected…）删（更名）变量（图111示）
图111 工作文件窗口删更名变量2
⒊工作文件窗口中选取删变量点击工作文件窗口菜单栏中Delete钮删变量
三图形分析描述统计分析
（）绘图
1．菜单方式
窗口点击Quick－GraphLineBarScatter等选项选择Line Graph（图1－12）series list输入gdp（图1－13）绘制变量gdp时间变化趋势图（图114）
图1－12 绘制线图
图1－13 选择序列
图114 变量gdp趋势图
图114中出国1985－2004年间gdp体呈增长趋势
series list输入gdpfdi绘制序列gdpfdi两变量时间变化趋势图
Graph菜单中选择Scatter Graphseries list输入fdigdp画出gdpfdi散点图（图115）
图115 变量gdpfdi散点图
图115表明GDPFDI密切相关GDP着FDI增加增加两者体呈线性变化趋势
2．命令方式
命令行中输入Line gdp绘制变量gdp线图scat fdi gdp绘制gdpfdi散点图
3seriesgroup窗口中操作
工作文件（workfile）窗口双击选择序列（series）开序列（series）窗口series窗口菜单中次选择View—Graph—Line画出时间变化线图
group窗口中进行样选择画图
4．观察图形参数设置情况
双击图形区域中意处图形窗口中点击Procs－Options会弹出图116示Graph Options窗口进入图形编辑状态选择图形类型图形属性（否置入图框刻度否彩色）柱线选项设定竖轴（单双否交叉）设定例尺度（优化线性尺度强制通0线数尺度正态化尺度）手动设定例尺度线形图选项柱形图选项散点图选项（连接配拟合直线）饼图选项等
图116 图形选项窗口
（二）序列数组窗口观察变量描述统计量
工作文件（workfile）窗口双击选择序列（series）开序列（series）窗口series窗口菜单选择View－Descriptive Statistics－Stats Table会显示变量描述统计量（图1－17）
图117 序列描述统计量窗口
数组窗口数组窗口菜单选择View－Descriptive Stats－Individual Samples序列计算描述统计量
Mean——均值 Median——中位数 Maximum——值
Minimum——值 StdDev——标准差 Skewness——偏度
Kurtosis——峰度 JarqueBera——雅克－贝拉检验值
Probability——p值（拒绝变量正态分布假定）
Observations——观测值数
序列窗口菜单选择View－Descriptive Statistics－Histogram and Stats作出统计学中讲述直方图
四数文件保存调转换
（）保存调工作文件
⒈保存xxxxxxxxx
Eviews窗口工具栏选择File－Save（Save as）弹出话框中指定保存路径文件名点击确定钮
⒉调
Eviews窗口工具栏选择File－Open－Workfile弹出话框中选取调工作文件点击确定钮
3．调Excel文件
Eviews窗口工具栏选择File－Open－Foreign Data as Workfile弹出话框中选取调工作表（sheet）点击确定钮然选择变量名称（图1－18）
图1－18 调取Excel文件
（二）保存干变量工作文件中调存贮保存变量
工作文件窗口中选取存贮变量点击工作文件窗口菜单栏中Store钮弹出store话框指定存贮路径点击YES钮（图119）
开工作文件点击工作文件窗口菜单栏中Fetch钮弹出fetch话框指定目录选取调变量点击确定钮（图120）
图119 Store 窗口
图120 Fetch窗口
（三）变量分存贮成文文件Excel文件
工作文件窗口中选择保存变量点击Eviews窗口菜单栏中File－Export－Write TextLotusExcel弹出话框中指定存贮路径存贮文件格式（图121）存贮成文文件选择TextASCII存贮成Excel文件选择Excelxls点击保存钮
图121 指定存贮路径
弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图122）点击OK钮中By ObservationSeries in columns表示观测值列排列By SeriesSeries in rows表示观测值行排列
图122 存贮文格式
（四）工作文件中调文文件Excel文件
点击Eviews窗口菜单栏中File－Import－Read TextLotusExcel弹出话框中选取调文文件Excel文件点击开钮弹出ASCII Text Import（Excel Import）窗口Name for series or Number of series if file names in file编辑框中输入调变量名点击OK钮
中in columns表示列调数in rows表示行调数
（五）象窗口中点击Name钮象存贮工作文件
gdpfdi变量组成数组例点击Name菜单弹出object name话框Name to identify object文框中输入命名数组名称点击OK钮（图123）
图123 存贮象工作文件
实验二 元回模型
实验目
掌握元线性回模型估计方法
实验容
建立国FDIGDP元回模型
实验步骤
模型设定
1．菜单方式
实验中方法建立新工作文件输入表1－1中FDIGDP数分命名fdigdp建立数组包含fdigdp两序列数组窗口中点击Proc－Make Equation会出现Equation Estimation窗口（图2－1）Specification（模型设定）中左边变量（图21中变量fdi）c表示常数项果需重新确定方程中变量调整样区间直接点击确定Equation Specification中输入公式
Eviews窗口中点击Quick－Estimate Equation会弹出Equation Estimation窗口
图2－1 Equation Estimation窗口
2．命令方式
通Eviews命令窗口中键入LS命令估计模型命令格式：
LS 解释变量 C 解释变量
LS表示估计方法二法
二估计结果
模型设定系统弹出窗口显示关估计结果（图2－2示）
图2－2 回方程估计结果
第表分表示常数项c变量gdp回系数(Coeffficient)标准误(Std Error)t值(tStatistic)p值(Prob)
第二样决定系数(Rsquared)调整(Adjusted Rsquared)回方程标准误(SE of regression机误差项标注误估计值)残差方(Sum squared resid)DW值(DurbinWatson stat)变量均值(Mean dependent var)变量标准误(SD dependent var)F检验值(Fstatistic)F检验应p值(Prob(Fstatistic)
数似然函数值(Log likelihood)公式：)
AIC准（赤池准）(Akaike info criterion) 公式：
Schwarz准(Schwarz criterion) 公式：
两准通常选择模型数字越构造模型越
三回方程
估计结果窗口点击View－Representations会弹出窗口（图2－3）
图2－3 Representations窗口
该窗口列出公式形式表达回方程
四预测值
估计结果窗口点击View－ActualFittedResidual－ActualFittedResidual Table会弹出窗口（图2－4）
图2－4 残差图
该窗口显示实际回方程估计应变量值相应残差右边残差图
实验三 元回模型
实验目
掌握建立元回模型建模估计方法
实验容
建立台湾区生产函数计量模型
表3－1列出台湾区1958年1972年间总产出资投入劳动投入数
表3－1 台湾区总产出情况表
年份
实际总产值（新台币百万元）
劳动投入（千）
实际资投入（新台币百万元）
1958
89114
2815
120753
1959
108732
2844
122242
1960
111325
289
125263
1961
120865
3758
128539
1962
127675
3752
131427
1963
163471
4025
134267
1964
195427
478
139038
1965
210759
5534
146450
1966
23052
6167
153714
1967
261282
695
164783
1968
295637
7903
176864
1969
333766
816
188146
1970
383543
8484
205841
1971
468683
8731
221748
1972
54308
9992
239715
资料源：古扎拉蒂：计量济学
实验步骤
输入数
命令窗口次键入命令：
⒈建立工作文件： create a 58 72
⒉输入统计资料： data y l k
然直接输入数者Excel文件中数拷入
二建立元线性回模型
命令窗口输入
ls y c l k
生产函数估计结果关信息图31示
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
3213574
2995491
1072804
00000
L
2444546
6131535
0398684
06971
K
0344011
0038983
8824730
00000
Rsquared
0990013
Mean dependent var
2429253
Adjusted Rsquared
0988348
SD dependent var
1386475
SE of regression
1496608
Akaike info criterion
1763665
Sum squared resid
26878026
Schwarz criterion
1777826
Log likelihood
1292748
Fstatistic
5947665
DurbinWatson stat
0972696
Prob(Fstatistic)
0000000
图31 台湾区生产函数估计结果
台湾区生产函数：
（模型1）
＝ (0398684) (8824730)
估计结果显示模型高拟合优度变量劳动统计量值未通显著性检验
三建立CD生产函数模型
输入命令：ls log(y) c log(l) log(k)
生产函数估计结果关信息图32示
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
8393324
2718330
3087676
00094
LOG(L)
0673615
0153202
4396919
00009
LOG(K)
1180703
0302122
3908038
00021
Rsquared
0982456
Mean dependent var
9949177
Adjusted Rsquared
0979532
SD dependent var
0566292
SE of regression
0081018
Akaike info criterion
2011430
Sum squared resid
0078767
Schwarz criterion
1869820
Log likelihood
1808572
Fstatistic
3359902
DurbinWatson stat
1299353
Prob(Fstatistic)
0000000
图32 CD生产函数估计结果
CD生产函数：
（模型2）
＝ (4396919) (3908039)
图32结果出回系数符号合理系数显著性
四模型选择
济意义统计意义模型2更取系数高度显著符号符合济意义注意：直接较两模型RSS
五回系数线性约束
Eviews中检验回系数线性约束检验该生产函数否满足规模报酬变CD生产函数中劳动资回系数否相加1
估计结果窗口中点击View－Coefficient Test－WaldCoefficient Restrictions会弹出话窗口（图3－3）窗口中输入公式表达约束c(2)+c(3)1
图3－3 回系数约束公式输入窗口
点击ok会出现结果（图3－4）
Wald Test
Equation EQ02
Test Statistic
Value
df
Probability
Fstatistic
2710376
(1 12)
00002
Chisquare
2710376
1
00000
Null Hypothesis Summary
Normalized Restriction ( 0)
Value
Std Err
1 + C(2) + C(3)
0854319
0164099
Restrictions are linear in coefficients
图3－4 回系数约束检验结果
第表格中F统计量值利回系数线性约束F检验结果结果中出p值拒绝原假设规模报酬变成立
六受约束条件二法
利Eviews容易受约束条件二估计量例中果想估计规模报酬变约束回系数时图35示进行输入回结果图36
图35 RLS估计
图36 RLS估计结果
然模型设定窗口中输入 log(yl) c log(kl) 命令窗口中输入
ls log(yl) c log(kl) 相结果
实验四 重线性
实验目
掌握重线性检验处理方法
实验容
根表4－1数建立子鸡消费回模型
表4－1 子鸡消费数
年份
子鸡消费
实际收入
子鸡价格
猪肉价格
牛肉价格
综合价格
1960
278
3975
422
507
783
658
1961
299
4133
381
52
792
669
1962
298
4392
403
54
792
678
1963
308
4597
395
553
792
696
1964
312
4929
373
547
774
687
1965
333
5286
381
637
802
736
1966
356
5603
393
698
804
763
1967
364
6246
378
659
839
772
1968
367
6664
384
645
855
781
1969
384
7178
401
70
937
847
1970
404
7682
386
732
1061
939
1971
403
8433
398
678
1048
897
1972
418
9116
397
791
114
1007
1973
404
9313
521
954
1241
1135
1974
407
10215
489
942
1276
1153
1975
401
11659
583
1235
1429
1367
1976
427
13496
579
1299
1436
1392
1977
441
14494
565
1176
1392
132
1978
467
15755
637
1309
1655
1321
1979
506
17591
616
1298
2033
1544
1980
501
19942
589
128
2196
1749
1981
517
22581
664
141
2216
1808
1982
529
24787
704
1682
2326
1894
实验步骤
输入数
Eviews命令行中输入
create a 1960 1982
data q I p p2 p3 ap
然输入表6－1中数表中数拷入中q子鸡消费量I表示收入p表示子鸡价格p2表示猪肉价格p3表示牛肉价格ap表示猪肉牛肉综合价格
二建立回模型
根济理知子鸡消费量赖收入子鸡价格代品价格首先考虑子鸡消费收入子鸡价格猪肉价格牛肉价格回输入命令
ls q c I p p2 p3
回结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
3723398
3717757
1001517
00000
I
0005015
0004893
1024840
03190
P
0611156
0162839
3753131
00015
P2
0198384
0063719
3113441
00060
P3
0069467
0050989
1362394
01899
Rsquared
0942585
Fstatistic
7387690
Adjusted Rsquared
0929826
Prob(Fstatistic)
0000000
回结果中变量回系数符号符合济含义收入牛肉价格两变量回系数统计显著回方程高度显著
三侦察重线性
回结果方程高度显著解释变量系数显著提示存重线性
1．检查解释变量两两简单相关系数
变量Ipp2p3数组方式开然菜单选择View－Correlations－Common Sample会出现相关系数矩阵（图4－1）
图4－1 变量相关系数矩阵
者Eviews命令窗口中键入：
COR i p p2 p3
相关系数出四变量两两相关系数0928表示存着定重线性
⒉辅助回方程检验
通建立辅助回模型检验重线性例中Eviews软件命令窗口中键入：
LS i C p p2 p3
回结果表明该辅助回样决定系数098计算方差膨胀子50见存着严重重线性
四解决方法
根理分析子鸡消费量应取决收入子鸡价格先考虑引入Ip两解释变量输入命令ls q c I p结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0014885
0002193
6786161
00000
P
0213670
0121901
1752813
00950
C
3451775
3855600
8952627
00000
Rsquared
0910837
Fstatistic
1021538
Adjusted Rsquared
0901920
Prob(Fstatistic)
0000000
回方程高度显著收入系数高度显著价格系数01显著性水显著
然逐引入猪肉价格牛肉价格引入猪肉价格结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0010878
0002381
4568227
00002
P
0541124
0157955
3425800
00028
P2
0174041
0062525
2783547
00118
C
3864867
3649340
1059059
00000
Rsquared
0936665
Fstatistic
9366346
Adjusted Rsquared
0926664
Prob(Fstatistic)
0000000
引入牛肉价格结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0012981
0005036
2577694
00184
P
0222373
0126180
1762344
00941
P3
0024949
0059088
0422236
06776
C
3380214
4286604
7885528
00000
Rsquared
0911666
Fstatistic
6536389
Adjusted Rsquared
0897718
Prob(Fstatistic)
0000000
见引入猪肉价格系数高度显著符号符合济含义理猪肉牛肉代产品引入综合价格结果
Dependent Variable Q
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
I
0009534
0004187
2276731
00346
P
0296246
0130809
2264714
00354
AP
0106390
0071672
1484402
01541
C
3254244
3974005
8188828
00000
综合价格系数显著
理想模型应该
实验五 虚拟变量
实验目
掌握虚拟变量方法
实验数
表4－1 国区2003年FDIGDP数
区
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
区
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
北京
219126
366310
河南
53903
704859
天津
153473
244766
湖北
156886
540171
河北
96405
709856
湖南
101835
463873
山西
21361
245659
广东
782294
1362587
蒙
8854
215041
广西
41856
273513
辽宁
282410
600254
海南
42125
67093
吉林
19059
252262
重庆
26083
225056
黑龙江
32180
443000
四川
41231
545632
海
546849
625081
贵州
4521
135611
江苏
1056365
1246083
云南
8384
246529
浙江
498055
93950000
陕西
33190
239858
安徽
36720
3972380
甘肃
2342
130460
福建
259903
523217
青海
2522
39021
江西
161202
283046
宁夏
1743
38534
山东
601617
1243593
新疆
1534
187761
资料源：中国统计年鉴20032005
实验步骤
输入数
Eviews中输入命令
Create u 30
Data fdi gdp
然输入表5－1中数
二输入虚拟变量
表41数例现考虑全国分三济带东部中部西部分生产三虚拟变量图41示
图41 区虚拟变量
三虚拟变量回模型
通常情况分三济带引入两虚拟变量做fdi截距项gdpd1d2回结果
Dependent Variable FDI
Included observations 30
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
9219498
3492356
2639908
00138
GDP
5210349
6965702
7480006
00000
D1
1603085
5840202
2744913
00108
D2
6618404
5032102
1315237
01999
Rsquared
0855693
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0839042
SD dependent var
2629511
SE of regression
1054950
Akaike info criterion
2609428
Sum squared resid
289E+11
Schwarz criterion
2628111
Log likelihood
3874142
Fstatistic
5139027
DurbinWatson stat
1964926
Prob(Fstatistic)
0000000
注意虚拟变量前系数表示GDP变量变时区组（里西部区）FDI差距实际时引入三虚拟变量需截距项c掉回结果
Dependent Variable FDI
Included observations 30
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
5210349
6965702
7480006
00000
D1
6811349
6034218
1128787
02693
D2
1583790
4705596
3365759
00024
D3
9219498
3492356
2639908
00138
Rsquared
0855693
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0839042
SD dependent var
2629511
SE of regression
1054950
Akaike info criterion
2609428
Sum squared resid
289E+11
Schwarz criterion
2628111
Log likelihood
3874142
DurbinWatson stat
1964926
时虚拟变量前回系数表示区GDP影响外素解释FDI部分进步引入三虚拟变量时保留截距项需三虚拟变量前系数施加约束：三系数等零回结果
Dependent Variable FDI
Method Least Squares
Included observations 30
FDIC(1)+C(2)*GDP+C(3)*D1+C(4)*D2+(C(3)C(4))*D3
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C(1)
6082017
3737389
1627344
01157
C(2)
5210349
6965702
7480006
00000
C(3)
1289337
3284886
3925058
00006
C(4)
9755885
2803897
3479402
00018
Rsquared
0855693
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0839042
SD dependent var
2629511
SE of regression
1054950
Akaike info criterion
2609428
Sum squared resid
289E+11
Schwarz criterion
2628111
Log likelihood
3874142
DurbinWatson stat
1964926
注意述回结果中虚拟变量前系数表示区全国均水相差距三回结果中GDP前系数没发生改变
回实际认区FDIGDP关系中区影响体现差截距考虑差斜率影响考虑回D1*GDPD2*GDP前系数表示区差斜率影响东部区显著异西部区
Dependent Variable FDI
Included observations 30
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
2394661
3214790
0074489
09412
GDP
7206954
1516661
0475185
06386
D1*GDP
5437751
1334756
4073966
00004
D2*GDP
7957034
1283808
0619799
05408
Rsquared
0907779
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0897139
SD dependent var
2629511
SE of regression
8433369
Akaike info criterion
2564652
Sum squared resid
185E+11
Schwarz criterion
2583334
Log likelihood
3806977
Fstatistic
8531093
DurbinWatson stat
1985188
Prob(Fstatistic)
0000000
实验六 异方差
实验目
掌握异方差性检验处理方法
实验容
表5－1列出2003年国区FDIGDP数利Eviews建立国区FDIGDP回模型
表5－1 国区2003年FDIGDP数
项目
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
项目
2003年FDI(万美元）
2003GDP（亿元）
北京
219126
366310
河南
53903
704859
天津
153473
244766
湖北
156886
540171
河北
96405
709856
湖南
101835
463873
山西
21361
245659
广东
782294
1362587
蒙
8854
215041
广西
41856
273513
辽宁
282410
600254
海南
42125
67093
吉林
19059
252262
重庆
26083
225056
黑龙江
32180
443000
四川
41231
545632
海
546849
625081
贵州
4521
135611
江苏
1056365
1246083
云南
8384
246529
浙江
498055
939500
陕西
33190
239858
安徽
36720
397238
甘肃
2342
130460
福建
259903
523217
青海
2522
39021
江西
161202
283046
宁夏
1743
38534
山东
601617
1243593
新疆
1534
187761
资料源：中国统计年鉴20032005
实验步骤
输入数
Eviews中输入命令
Create u 30
Data fdi gdp
然输入表5－1中数
二建立回模型
Eviews中输入命令 ls fdi c gdp
建立FDIGDP回模型结果
Dependent Variable FDI
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
6392439
6967284
9174937
00000
C
1119478
3979932
2812808
00089
Rsquared
0750400
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0741486
SD dependent var
2629511
SE of regression
1336956
Akaike info criterion
2650886
Sum squared resid
500E+11
Schwarz criterion
2660227
Log likelihood
3956329
Fstatistic
8417946
DurbinWatson stat
1586021
Prob(Fstatistic)
0000000
模型1
SE (6967284)
三检验异方差
（）分析残差图
输入命令genr resid2resid^2
生成序列描图侦察异方差
输入命令 Scat gdp resid2会输出图51散点图
图5－1 残差方gdp散点图
图中见着gdp增加残差方致呈升态势
（二）正式检验
1．怀特（White）般异方差检验
估计结果窗口点击View－Residual Tests－White Heteroskedasticity（no cross terms）（图5－2）会出现检验结果
图5－2 选择White Heteroskedasticity（no cross terms）检验
White Heteroskedasticity Test
Fstatistic
4064941
Probability
0028627
Obs*Rsquared
6942706
Probability
0031075
Test Equation
Dependent Variable RESID^2
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
915E+09
133E+10
0688625
04969
GDP
7718860
5224878
1477328
01512
GDP^2
2755664
3781071
0728805
04724
第表第二行表示white检验结果p值005认存异方差
2．格莱泽检验
输入命令
ls fdi c gdp
genr aresidabs(resid)
生成新序列aresid原始回模型中残差绝值根散点图作回结果
Dependent Variable ARESID
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP^05
1427597
6356001
2246061
00328
C
1776797
4269332
0041618
09671
Rsquared
0152665
Mean dependent var
9067938
Adjusted Rsquared
0122403
SD dependent var
9355142
SE of regression
8763910
Akaike info criterion
2566418
Sum squared resid
215E+11
Schwarz criterion
2575760
Log likelihood
3829627
Fstatistic
5044791
DurbinWatson stat
2047406
Prob(Fstatistic)
0032774
该估计结果表明残差绝值存定关联性
四异方差处理
1．加权二法（WLS）
根面结果考虑原始模型等式两边时消异方差性点击估计结果窗口Estimate模型设定窗口中输入
（fdigdp^05） (1gdp^05) gdp^05
会输出结果 why
Dependent Variable FDIGDP^05
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
1GDP^05
3983467
1980577
2011266
00540
GDP^05
4794123
6554265
7314509
00000
Rsquared
0495311
Mean dependent var
2097001
Adjusted Rsquared
0477286
SD dependent var
2476699
SE of regression
1790627
Akaike info criterion
1788286
Sum squared resid
89777660
Schwarz criterion
1797627
Log likelihood
2662429
DurbinWatson stat
1603471
模型Option窗口中选择WLS方法Weight处输入1(gdp^05)图5－3示
图5－3 选择WLS方法
输出结果：
Dependent Variable FDI
Method Least Squares
Sample 1 30
Included observations 30
Weighting series 1(GDP^05)
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
3983467
1980577
2011266
00540
GDP
4794123
6554265
7314509
00000
Weighted Statistics
Rsquared
0495311
Mean dependent var
1068591
Adjusted Rsquared
0477286
SD dependent var
1262078
SE of regression
9124690
Akaike info criterion
2574487
Sum squared resid
233E+11
Schwarz criterion
2583828
Log likelihood
3841730
Fstatistic
5350205
DurbinWatson stat
1603471
Prob(Fstatistic)
0000000
Unweighted Statistics
Rsquared
0703488
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0692898
SD dependent var
2629511
SE of regression
1457190
Sum squared resid
595E+11
DurbinWatson stat
1495208
中Weighted Statistics根残差计算出Unweighted Statistics根计算出WLS方法估计残差序列resid中保存Unweighted残差
（注意：Eviews中WLS方法课堂讲区估计系数前先加权序列w均值加权序列w然处理加权序列w进行WLS估计做处较面Weighted StatisticsUnweighted Statistics）
WLS结果
模型2
SE (6554265)
方程两边时原始回模型1相较结果见校正异方差性GDP回系数标准误降低
验证WLS回模型没异方差进行次White异方差检验结果见异方差消出？
White Heteroskedasticity Test
Fstatistic
1825149
Probability
0155517
Obs*Rsquared
6780613
Probability
0147946
2．计算怀特异方差校正标准误
点击估计结果窗口Estimate选择Optionoption窗口中选择Heteroskedasticity Consistent Coefficient Covariances中White方法结果
Dependent Variable FDI
Method Least Squares
Sample 1 30
Included observations 30
White HeteroskedasticityConsistent Standard Errors & Covariance
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
6392439
9296151
6876436
00000
C
1119478
3232173
3463547
00017
Rsquared
0750400
Mean dependent var
1764676
Adjusted Rsquared
0741486
SD dependent var
2629511
SE of regression
1336956
Akaike info criterion
2650886
Sum squared resid
500E+11
Schwarz criterion
2660227
Log likelihood
3956329
Fstatistic
8417946
DurbinWatson stat
1586021
Prob(Fstatistic)
0000000
3）数转换
输入命令ls log(fdi) c log(gdp)结果
Dependent Variable LOG(FDI)
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
2884844
1833345
1573542
01268
LOG(GDP)
1694826
0225493
7516097
00000
Rsquared
0668607
Mean dependent var
1081110
Adjusted Rsquared
0656771
SD dependent var
1885777
SE of regression
1104797
Akaike info criterion
3101540
Sum squared resid
3417613
Schwarz criterion
3194953
Log likelihood
4452310
Fstatistic
5649171
DurbinWatson stat
1643514
Prob(Fstatistic)
0000000
回系数方程高度显著性White异方差检验结果见异方差存
White Heteroskedasticity Test
Fstatistic
1913815
Probability
0167001
Obs*Rsquared
3724869
Probability
0155294
实验七 相关性
实验目
掌握相关性检验处理方法
实验容
利表11资料建立国FDIGDP回模型
表11 国FDIGDP统计资料
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
年份
FDI（亿美元）
GDP（亿元）
1985
1661
89644
1995
37521
584781
1986
1874
102022
1996
41725
678846
1987
2314
119625
1997
45257
744626
1988
3194
149283
1998
45463
783452
1989
3392
169092
1999
40319
820675
1990
3487
185479
2000
40715
894681
1991
4366
216178
2001
46878
973148
1992
11007
266381
2002
52743
1051723
1993
27515
346344
2003
53505
1173902
1994
33767
467594
2004
60630
1368759
资料源：中国统计年鉴2000中国统计年鉴2005
实验步骤
实验2中根述数建立FDIGDP回模型时没考虑相关问题现分析否存相关
输入数
Eviews命令行中输入
create a 1985 2004
data fdi gdp
然输入数Excel中数拷入
二建立回模型
输入命令ls fdi c gdp回结果
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
0005078
0000358
1419417
00000
C
5367690
2442833
0219732
08286
Rsquared
0917986
Mean dependent var
2786665
Adjusted Rsquared
0913430
SD dependent var
2129660
SE of regression
6266068
Akaike info criterion
1120798
Sum squared resid
7067450
Schwarz criterion
1130756
Log likelihood
1100798
Fstatistic
2014744
DurbinWatson stat
0408584
Prob(Fstatistic)
0000000
(1419417)
＝0917986 DW0408584
回方程系数高度显著符合济含义
三检验相关
（）非正式方法
通观测残差图出残差着时间呈现出定规律（图6－1）提示存定程度相关
图6－1 残差图
（二）正式检验
1．DW检验
DW0408584查DW表知dU108dL136模型存阶正相关情况
2．序列相关LM检验（Serial Correlation LM Test）
DW检验仅仅针阶相关检查否存高阶相关序列相关LM检验估计结果窗口中点击View－Residual Tests－Serial Correlation LM Test（图6－2）
图5－2 选择B－G检验
然会弹出话框（图6－3）
图6－3 选择相关阶数
该窗口中输入2表示检验否存二阶相关检验结果
BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test
Fstatistic
1848010
Probability
0000069
Obs*Rsquared
1395773
Probability
0000931
Dependent Variable RESID
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
GDP
0000113
0000224
0506780
06192
C
4507146
1464035
0307858
07622
RESID(1)
1168644
0228534
5113649
00001
RESID(2)
0436187
0246323
1770794
00956
表中第二行表示Serial Correlation LM Test检验结果p值认存相关Why
四相关处理
通广义差分法消相关根DW检验B－G检验结果假定存阶相关通Eviews中输入命令
ls fdi c gdp ar(1)
估计结果
Dependent Variable FDI
Included observations 19 after adjustments
Convergence achieved after 17 iterations
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
4799302
1144085
0419488
06804
GDP
0004331
0001093
3962109
00011
AR(1)
0818683
0163274
5014161
00001
中AR(1)应系数阶相关系数0818683
注意：Eviews回模型估计采取书介绍方法种非线性方法时估计参数B
估计出采取广义差分法利命令
ls (fdi0818683*fdi(1)) c (gdp0818683*gdp(1))
估计回系数中fdi(1)表示变量fdi滞期回结果
Dependent Variable FDI0818683*FDI(1)
Included observations 19 after adjustments
Variable
Coefficient
Std Error
tStatistic
Prob
C
8702067
1676180
0519161
06103
GDP0818683*GDP(1)
0004331
0000881
4914091
00001
(0000881)
＝058686 0818683
见回系数标准误降次进行B—G检验结果见相关性消
BreuschGodfrey Serial Correlation LM Test
Fstatistic
2352290
Probability
0129250
Obs*Rsquared
4536358
Probability
0103500
注意里回方法中舍第观测值增加第观测值呢？
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