计量经济学上机指导01.docx
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计量经济学上机指导01
目录
一、EViews简介1
二、上机操作指导:
2
1.熟悉EViews操作窗口2
2.建立工作文件(workfile)2
3.了解工作文件窗口5
4.输入数据5
4.1键盘输入5
4.2复制粘贴方式输入8
4.3数据导入9
5.序列对象的基本操作10
5.1序列显示形式11
5.2统计分析方法11
5.3计量相关检验16
5.4序列的特征和标签16
三、上机实验报告16
1.数据文件介绍16
2.实现以下操作17
3.上机报告要求17
一、EViews简介
计量经济分析的步骤:
建立模型搜集数据参数估计假设检验分析预测。
其中后三步中的一些计算需要借助EViews软件实现,如计算参数的估计值,计算检验特定假设的统计量等。
借助EViews实现这些功能的前提是将模型形式和数据等信息输入计算机,因此,有必要首先了解EViews存储和处理数据、模型等信息的方式。
EViews存储和处理数据、模型以及估计结果的基础是:
对象(object)。
对象(object)是EViews的核心,用EViews工作就是操作不同类型的对象。
对象的类型不同,其操作方法和功能也不相同,如存储数据需要使用序列(series)对象,估计回归模型需要使用方程(equation)对象等。
因此,掌握了EViews对象的功能和操作也就是学会了使用EViews。
对象的集合是工作文件(workfile)。
使用EViews的第一步是新建或打开一个工作文件。
其实这就类似于使用Excel的第一步是新建或打开一个工作簿一样。
我们知道,Excel的工作簿有专用扩展名xls,同样,EViews的工作文件也有其扩展名:
wf1。
二、上机操作指导:
1.熟悉EViews操作窗口
2.建立工作文件(workfile)
点击File/New/Workfile…,出现一个对话框:
根据数据类型选择工作文件结构(workfilestructuretype):
截面数据,选择Unstructured/Undated,并在DateRange下输入观测值的个数:
时间序列数据,选择Dated-RegularFrequency,并在Datespecification下设定时间的频率(Frequency)、起始期(Start)以及结束期(End)。
如1998-2008年的年度数据,则Frequency选择Annual(年度),Start输入1998,End输入2008,见下图:
如果是2000年1月至2008年12月的月度数据,则Frequency选择Monthly(月度),Start输入2000m1,End输入2008m12,见下图:
如果是2000年第1季度至2008年第4季度的季度数据,则Frequency选择Quarterly,Start输入2000q1,End输入2008q4,见下图
以上年度、月度和季度数据是最常见的三种时间序列数据类型。
EViews也提供了其他数据类型的支持,如半年度数据(semi-annual),周度数据(weekly),日度数据(daily),还有非正常频率数据(integerdate)
以上对话框中还有一项Names(optional),是可选项,可以在WF后为建立的工作文件命名,也可以空着此项,此时EViews会给工作文件一个临时名称:
未命名(Untitiled)
所有设定完成后点击OK,即可建立一个工作文件,工作文件窗口如下:
这里是要输入教材表2.1中的数据(P15),所以设定的是年度数据,起始期为1988年,结束期是1998年,共11年的数据,这些信息可以从工作文件窗口的Range后看出。
初始工作文件有两个EViews的默认对象,一个是系数向量对象c,用来存储EViews每次模型估计所得到的参数估计值;另一个是序列对象resid,用来存储每次估计所得到的残差值序列。
这两个对象是系统默认对象,可修改其中数值,但不能重命名,也不能删除。
3.了解工作文件窗口
工作文件窗口的各部分名称及含义如下图所示:
4.输入数据
4.1键盘输入
工作文件建立之后即可输入数据。
在EViews中用以存储数据的是序列对象,因此首先应建立序列对象,建立方法是选择Object/NewObject…,出现如下对话框:
在对象类型(Typeofobject)下选择序列(Series),在Nameforobject下输入序列名称y,如果不输入,EViews默认名称为Untitiled(未命名),点击OK,即可建立新的序列对象y,并且显示在工作文件窗口中,如下图:
双击序列y,打开序列窗口:
点击菜单栏中的
,可在编辑状态之间转换。
点击使之处于可编辑状态,输入教材15页表2.1中Y序列(某市城镇居民年人均鲜蛋需求量)的数据,然后再使之回复不可编辑状态,结果如下:
同样的方式输入X序列(年人均可支配收入)的数据,如下图:
4.2复制粘贴方式输入
对于时期数较长的序列,采用键盘输入的方法是不可取的,此时可以采用标准的复制粘贴的方法输入数据。
尤其可以看出,EViews的序列窗口和Excel的数据表格几乎完全一样,事实上,两者之间是可以随意复制粘贴的。
首先选中Excel表格中需要的数据点复制,然后回到EViews的序列窗口,使得序列对象处于可编辑的状态,将光标放在第1个观测值上右键单击,选择粘贴(paste)即可。
但是上述方法一次仅能复制一个序列,如果某个Excel表格中含有多个序列,且需要同时输入到EViews中,可以使用组(Group)对象。
选择EViews主菜单中的Quick/EmptyGroup(EditSeries),则出现一个空数据组窗口,且已处于可编辑的状态,此时即可粘贴多个序列的数据,注意,每一列是一个序列。
如果Excel表格中每列的第一行是序列名,可以一块儿复制,只是在EViews中粘贴时需要将光标上移一个单元格(使用上箭头),此时就会出现以obs显示的一行(如下图),这一行是序列名称。
如果用户不输入,EViews会使用默认的序列名称:
ser01,ser02,…。
粘贴数据后,每个序列就出现在了工作文件窗口中,此时可以将此组(Group)对象删除,当然也可以命名保存下来。
因为组对象中包含多个序列,因此在研究多个序列的关系时需要使用组对象。
如画两个序列的散点图,计算两个序列的相关系数或协方差等都需要使用组对象。
4.3数据导入
另外,EViews还提供了数据导入功能,这种方法可以直接导入文本文件以及Excel文件中的数据,而且导入数据前不需要用户先建立序列对象,EViews在导入数据的同时会自动建立。
选择File/Import/ReadText-Lotus-Excel…,出现打开文件对话框,此时需要选择存储数据的文件类型以及位置,如果选中的是文本文件,点击OK后出现如下对话框:
此对话框的左下角是该文本文件的预览。
左上角NameforseriesorNumberifnamedinfile下需要输入序列名或是待导入的序列数量,对话框左侧中间的Importsample下需要输入导入数据的样本区间。
注意:
设定的样本区间不能超出工作文件的数据期,因此在建立工作文件时需要考虑到导入数据的时期长短,如果工作文件的数据期短,导入时会丢失部分观测值。
其余设定就按默认形式即可。
如果选中的是Excel文件,点击OK后出现如下对话框:
Dataorder下需要说明在Excel表格中,一列是一个序列(byobservation)还是一行是一个序列(byseries);Upper-leftdata需要指定第一个数据的单元格名称,再下面的空白出需要输入序列名称或要导入的序列数量,最后点击OK即可。
5.序列对象的基本操作
序列对象除了提供基本的存储数据的功能之外,还集合了一系列统计功能,使得用户可以很方便地分析序列样本的基本分布特征,如均值、方差等。
双击序列对象,打开序列对象窗口,在窗口菜单栏中有两个最主要的菜单:
视图(View)和处理(Proc),见下图:
点击View菜单,可以看到View提供的子功能,见下图:
这些功能分为四个部分:
序列显示形式;统计分析方法;计量相关检验;序列特征和标签。
5.1序列显示形式
第一部分是序列显示形式,包括SpreadSheet,表格显示;Graph,图形显示。
其中图形显示中可以选择折线图(Line)、面积图(Area)、柱状图(Bar)等。
如下图为1988至1998年某市城镇居民人均鲜蛋需求量的折线图:
5.2统计分析方法
第二部分是统计分析方法,包括DescriptiveStatistics,描述性统计量;TestsforDescriptiveStats,描述性统计量的检验;Distribution,分布函数;One-WayTabulation,单维统计表。
5.2.1描述性统计量
其中,描述性统计量(DescriptiveStatistics)主要是提供样本序列的均值(Mean)、中位数(Median)、最大值(Maximum)、最小值(Minimum)、标准差(Std.Dev.)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis),JB统计量及其概率等信息。
其中JB统计量及其概率可用于检验该序列是否服从正态分布。
如果选择的是HistogramandStats还可以画出序列的直方图。
如果选择StatsbyClassification(分类统计),则可以将序列分成几个子样本,并分别计算相应的描述性统计量,比如,对于工资序列,可以选择StatsbyClassification分别统计男性工资的平均值和女性工资的平均值。
下图是鲜蛋需求量序列y的直方图和描述性统计量:
5.2.2描述性统计量的检验
TestsforDescriptiveStats提供了两个选项:
SimpleHypothesisTests,简单假设检验;EqualityTestsbyClassification,组间相等检验。
SimpleHypothesisTests提供了对均值、方差、中位数3个统计量是否等于某个给定值的检验。
检验方法是在下面的对话框中直接输入要检验的数值即可,检验均值时如果已知序列的标准差可以直接将其填入右侧的空白框中。
EqualityTestsbyClassification提供了对分组子序列的描述性统计量的相等性检验,包括检验各组的均值、方差和中位数是否相等。
在下图的对话框中需要提供分组的依据(Series/Groupforclassification)以及要检验的统计量(Testequalityof)。
对于两个序列之间的均值、方差、中位数等相等性检验,需要用到组对象(Group)View菜单下的TestsofEquality功能。
检验方法是:
选中要检验的两个序列,点击右键,选择open/asGroup,在打开的组对象窗口中选择View/TestsofEquality…,在弹出的对话框中选择是检验均值、中位数还是方差,见下图:
EViews会给出多种检验的结果,我们可以看其第一个结果F检验,如果概率值小于给定的显著性水平(如小于0.05)说明拒绝原假设,即不相等;如果概率值大于显著性水平说明无法拒绝原假设,即可以认为两序列的统计量相等。
例:
消费和GDP增长率波动相等性检验,即两个序列的方差相等性检验,数据为下图:
点击此组对象窗口中的View菜单,选择TestsofEquality功能,在弹出的对话框中选择方差相等性检验,见下图:
点击OK后,EViews给出检验结果,见下图,由下面的结果可以看出两个序列方差相等检验的F统计量的值为1.082,根据自由度为(8,8)的F分布可以看出大于1.082的概率为0.9139,远大于0.05的显著性水平,所以结论是接受原假设,即认为消费和GDP增长率的波动性是相等的。
5.2.3分布图
Distribution提供了四个选项,可以画出序列的累计经验分布图(CDF),残存图(Survival),分位数图(Quantile),QQ图,核密度图(KernelDensityGraphs)等。
各个图的含义这里不再一一介绍,每个选项下都会出现对话框需要用户设定,如果了解各个图的含义就可以设定对话框的内容了。
5.2.4单维统计表
One-WayTabulation的功能是将序列的取值范围划分为几个区间,然后统计各区间内的观测值个数及其占总观测值个数的比例,结果以表格的形式给出,如果以图形的形式给出,结果就类似于直方图。
对序列y的单维统计结果见下图,其中Value下给出的是划分的区间,Count下给出的是落入该区间的观测值个数,Percent是所占百分比,后两个分别是累积观测值个数和累积百分比。
5.3计量相关检验
第三部分是计量经济分析中的一些检验,包括单位根检验和独立性检验等,这一部分以后学习。
5.4序列的特征和标签
第四部分是该序列的特征(Properties)和标签(Label),是对该序列的一些描述,一般这两个功能很少用到。
三、上机实验报告
1.数据文件介绍
以上是对序列对象的View菜单下的功能简单介绍。
下面请同学们练习建立两个工作文件,将ceo.xls和wage.xls中的数据分别输入工作文件内。
ceo文件中包含两个序列,第一列salary,是调查的209位企业CEO的薪金,第二列roe,是每个企业的资产回报率。
Wage文件中也包含两个序列,第一列wage,是调查的526个在职人员的小时工资;第二列educ,是每个人的受教育年限。
2.实现以下操作
操作要求:
查看每个序列的描述性统计量,看每个序列是否服从正态分布,看每个序列的折线图,分布图等。
做两个分组检验:
第一个以资产回报率(roe)分组,检验不同资产回报率的CEO的薪金(salary)均值是否相等。
参见组间相等检验的介绍,在分组依据(Series/Groupforclassification)后输入资产回报率序列的序列名即可。
第二个以教育年限(educ)分组,检验接受了不同教育年限的人的小时工资(wage)是否相等(即均值是否相等)。
同上,参见组间相等检验的介绍,在分组依据(Series/Groupforclassification)后输入教育年限的序列名即可。
3.上机报告要求
上机报告内容:
①每个序列的描述性统计量;②给出每个序列的JB统计量并给出是否服从正态分布的结论和依据;③给出上述两个检验的F统计量的值,概率值,自由度,以及结论。
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