EVIEWS心得

2022-04-03 05:49:13

计量经济学作业（3） eviews软件学习心得 姓名：林君泓 班级：1008106 学号：1100800130 学院：机电工程学院

（二学位） eviews软件学习心得 实验中，我完成模型的参数估计，模型的统计检验，建立了一元线性回归模型和多元线性回归模型的经济计量模型，并对模型进行了异方差和自相关性检验以及对模型的修正，使得模型更加的合理。实验过程使我对经济计量建模过程有一个直观感性的认识，并比较熟悉了现代计量经济分析软件的实际操作流程。在整个操作过程中，我们体会和获取到用eviews软件对经济原理进行验证的乐趣与经验，通过eviews软件的应用，免去了大量的运算过程，使得我们分析问题更加的方便快捷，而且比自己计算时更加准确。虽然在实验过程中，由于对软件不熟悉，上机操作时不可避免的遇到一些问题，但这些经验却锤炼了我发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。而且在老师和同学的帮助下，我能够顺利的运用eviews软件对一些经济数据进行分析。实验中，老师结合案例，现场的演示，细心的对我们进行指导，使我对eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟。

当然，在使用软件的同时虽然有时会遇到步骤和结果不同的情况，但我们可以对模型进行检验和修正，使之更能准确的分析经济问题。通过本次实验，我也深刻体会到，eviews是一门十分实用的软件，对以后的学习有着很大的作用。而如何正确和合理的使用便是当前最重要的任务。实习中，我们能够直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在，这提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严

谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。 本次实验的收获、体会、经验、问题和教训，使我初步投身于计量经济学，通过利用eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过这次实验让我受益匪浅。这次操作后对eviews软件有了更深层的了解学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟，同时使我对计量经济学产生兴趣。计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，所以在学习的过程中我遇到了很多困难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。篇

二：计量经济学实验报告1 心得体会 辽宁工程技术大学上机实验报告 篇三：余伟-eviews理论及应用总结 1理论总结：

第一部分：数据分析基础

第1章：概率与统计基础 第2章：经济时间序列的季节调整、分解与平滑

时间序列分解方法包括季节调整和趋势分解，指数平滑是目前比较常用的时间序列处理方法。经济指标的月度或季度时间序列包含4种变动要素：长期趋势要素t、循环要素c、季

节变动要素s和不规则要素t. 在经济分析之前，需要对时间序列进行季度调整，剔除其中的季节变动要素和不规则要素。而利用趋势分解方法可以把趋势和循环要素分离开来，从而研究经济的长期趋势和景气循环变动。对于某些经济时间序列（如股票序列），不存在明显的趋势变动和季节变动。一般，

我们使用指数平滑方法对这样的时间序列进行拟合和预测 2.1理论基础：移动平均方法 简单移动平均 中心化移动平均 加权移动平均 2.2季节调整 只有季度和月度数据才能做季节调整，目前比较常用的方法是：censusx12方法、x11

方法、移动平均方法和tramo/seats方法 2.3趋势分解 本节专门讨论如何将趋势和循环要素进行分解的方法。测定长期趋势有多种方法，如回

归分析法、移动平均法、阶段平均法、hp滤波方法和bp滤波方法 2.4指数平滑方法 第二部分：基本的单方程分析 第3章：基本回归模型 3.1古典线性回归模型 回归分析是计量经济分析中使用最多的方法，是可以用来分析两个及以上的变量相互之间因果关系的统计方法。当回归模型中仅包含一个解释变量时，该模型就是一元回归模型。当解释变量超过一个时，该模型就是多元回归模型。根据模型对于参数是否为线性可以将模

型分为线性模型和非线性模型。

3.1.1一元线性回归模型 形式：yt??0??1xt?ut(t?1,2,...t) u是误差项或扰动项，它体现了y的变化中没有被x所解释的部 分，即除x以外其他所有对y产生影响的因素的综合体现。 古典线性回归模型的基本假设： （1）e(ut)?0→？异方差→加权最小二乘法 2var(ut)?? （2）cov(ui,uj)?0,i?j→？自相关→时间序列模型 （3）cov(xt,ut)?0→？随机解释变量→两阶段最小二乘法 （4）ut?n(0，?2)→？ 3.1.2最小二乘法

3.1.3多元线性回归模型 3.1.4系数估计量的性质 3.1.5线性回归模型的检验 a:变量的显著性检验（t检验） h0:?i?0，h1:?i?0

b:拟合优度检验和r2统计量 tss ess rss r2=ess/tss c:方程显著性检验 h0:?1??2。。。??k?0，h1:至少一个不为0

3.2回归方程的函数形式 3.2.1双对数线性模型 解释变量的系数就是弹性

*3.2.2半对数模型[用来做增长率] 3.2.3双曲线模型

3.3包含虚拟变量的回归模型 3.4模型的设定与假设检验 一旦完成估计，就需要进行各种检验、修正，然后再进行估计。。。 一直到满意为止。 3.4.1系数检验

a：wald检验——有约束条件的检验 b:遗漏变量、多余变量检验 c:因子分割点检验 3.4.2残差检验 a:正态性检验 b:序列相关检验 c:arch检验

d:white异方差检验 3.4.3模型稳定性检验 a：chow分割点检验 b: chow预测检验

c: quandt-andrews分割点检验 3.5方程的模拟与预测 第4章：其他回归方法

4.1异方差【每个数据点对应的方差不等】 4.1.1异方差检验 a：图示法

b：bpg异方差检验 c：harvey异方差检验 d：glejser异方差检验 e：white检验

4.1.2加权最小二乘法【wls】 4.2二阶段最小二乘法 4.3非线性最小二乘法 4.4广义矩方法

4.5多项式分布滞后模型 4.6逐步最小二乘回归 4.7分位数回归

4.8非参数回归模型 第5章时间序列模型

运用时间序列的过去值、当期值及滞后扰动项的加权和，建立模 型来解释时间序列的变化规律。 5.1序列相关及其检验 5.1.1序列相关

5.1.2序列相关的检验方法 a:d.w统计量检验 如果存在正的序列相关，其（0,2）；相反则在（2,4） d.w统计量检验序列相关有4个前提 （1）d.w统计量的扰动项在原假设下依赖于系数矩阵 （2）回归方程右边如果存在滞后因变量，其不再有效 （3）仅仅检验残差序列是否存在一阶序列相关 （4）回归模型含有截距项 下面的方法克服了上述不足 b: 相关图 c：q统计量检验

d：序列相关的lm检验

5.1.3存在序列相关的线性回归方程的估计与修正 利用ar(p)模型修正序列相关。 5.2平稳时间序列建模

本节将不再仅仅以一个回归方程的扰动项序列为研究对象，而是 直接讨论一个平稳时间序列的建模问题。在现实中很多问题，如利率波动、收益率变化

及汇率变动等通常是一个平稳序列，或者通过差分等变换可以化为一个平稳序列。 5.2.1 平稳时间序列的概念

如果随机过程ut?{?,u?1,u0,u1,u2,??,ut,ut?1,??} 的均值和方差、自协方差都不取决于t，既满足： e(ut??),var(ut)??2,cov(ut,ut?s)??s 则称{ut}是协方差平稳的或弱平稳的： 5.2.2 arma模型 1.自回归模型ar(p)

p 阶自回归模型记作ar(p)，满足下面的方程： ut?c??1ut?1??2ut?2????put?p??t 其中：参数 c 为常数；?1 , ?2 ,…, ?p 是自回归模型系 数；p为自回归模型阶数；?t 是均值为0，方差为? 2 的白 噪声序列。

2.移动平均模型ma(q)

q 阶移动平均模型记作ma(q) ，满足下面的方程： ut????t??1?t?1????q?t?q 其中：参数 ? 为常数；参数?1 , ?2 ,…, ?q 是 q 阶移 动平均模型的系数；?t 是均值为0，方差为? 2的白噪声序列。 3.arma(p，q)模型

ut?c??1ut?1????put?p??t??1?t?1????q?t?q 显然此模型是模型(5.2.4)与(5.2.5)的组合形式，称为混合 模型，常记作arma(p,q)。

当 p=0 时，arma(0, q) = ma(q) 当q = 0时，arma(p, 0) = ar(p) 5.2.3 arma模型的平稳性 1.ar(p)模型的平稳性条件

ar(p) 模型平稳的充要条件是?(z) 的根全部落在单位圆之外 2.ma(q) 模型的可逆性

根全部落在单位圆之外，则式(5.2.16)的ma算子称为可逆的 5.2.4 arma模型的识别 ar(p) 模型的偏自相关系数是 p 阶截尾的。 ma(q) 模型的自相关函数在 q 步以后是截尾的。ma(q) 模型的偏自相关系数一定呈现出

某种衰减的形式是拖尾的 5.3 非平稳时间序列建模 前述的ar(p)、ma(q) 和arma(p,q) 三个模型只适用于刻画一个平稳序列的自相关性。一个平稳序列的数字特征，如均值、方差和协方差等是不随时间的变化而变化的，时间序列在各个时间点上的随机性服从一定的概率分布。也就是说，对于一个平稳的时间序列可以通过过去时间点上的信息，建立模型拟合过去信息，进而预测未来的信息。然而，对于一个非平稳时间序列而言，时间序列的某些数字特征是随着时间的变化而变化的。非平稳时间序列在各个时间点上的随机规律是不同的，难以通过序列已知的信息去掌握时间序列整体上的随机性。但在实践中遇到的经济和金融数据大多是非平稳的时间序列。 图5.9 中国1978

年～2006年的生产法gdp序列 1.确定性时间趋势 描述类似图5.9形式的非平稳经济时间序列有两种方法，一种方法是包含一个确定性时间趋势: yt?a??t?ut

其中ut是平稳序列；a + ? t 是线性趋势函数。这种过程也称为 趋势平稳的，因为如果从式(5.3.1)中减去 a +? t，结果是一个平稳过程。注意到像图

5.9一类的经济时间序列常呈指数趋势增长，但是指数趋势取对数就可以转换为线性趋势。 一般时间序列可能存在一个非线性函数形式的确定性时间趋势，例如可能存在多项式趋势：

yt?a??1t??2t2????ntn?ut 同样可以除去这种确定性趋势，然后分析和预测去势后的时间序列。篇四：掌握用eviews回归模型的比较筛选 篇五：计量经济学学习心得 计量经济学小结 经过一个学期对计量经济学的学习，我收获了很多，也懂得了很多。通过以计量经济学为核心，以统计学，数学，经济学等学科为指导，辅助以一些软件的应用，从这些之中我都学到了很多知识。同时对这门课程有了新的认识，计量经济学对我们的生活很重要，它对我

国经济的发展有重要的影响。 计量经济学对我们研究经济问题是很好的方法和理论。学习计量经济学给我印象和帮助最大的主要对evies软件的熟练操作与应用，记得以前学运筹学的时候，我学会了lindo软件，而现在我又学会了eviews软件，我感觉自己真的是很幸运，因为毕竟有些软件是属于那

种有价无市的，如果没有老师的传授我不可能从市场上或是从思想上认识到它; 初步投身于计量经济学，通过利用eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。在实验过程中我们提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。虽然在实验过程中出现了很多错误，但这些经验却锤炼了我们发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。通过

这次实验让我受益匪浅。 计量经济学是一门比较难的课程，其中涉及大量的公式，不容易理解且需要大量的运算，

其中需要很好的数学基础、统计基础和自己 的分析思考能力，以及良好的计量软件应用能力，所以在学习的过程中我遇到了很多困

难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找

到其中的脉络，进而分析得更加清晰。 对于计量经济学这一学科，虽然只是一门选修课，但是对我们很有用，特别是对evies软件的运用。我自认为自己对这一软件还没有完全掌握，在后期的学习中，希望能继续学习，熟练掌握这一软件的运用。

难。但通过这次的实验，我对课上所学的最小二乘法有了进一步的理解，在掌握理论知识的同时，将其与实际的经济问题联系起来。在目前的学术现状下，要求研究者必须掌握计量的研究方法，这是实证研究最好的工具。用计量的工具，我们才能够把经济现象肢解开来，找

到其中的脉络，进而分析得更加清晰。 对于计量经济学这一学科，虽然只是一门选修课，但是对我们很有用，特别是对evies软件的运用。我自认为自己对这一软件还没有完全掌握，在后期的学习中，希望能继续学习，熟练掌握这一软件的运用。