Eviews_教程

一、单方程计量经济模型参数估计与统计检验

例1 为了研究税收（T）发展状况，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（GE）为影响因素，建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。选取下表的有关统计数据，模型如下：

Tt01GDPt2GEtt

税收收入等有关统计数据 单位：亿元

年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 税收收入 519.28 537.82 571.70 629.89 700.02 775.59 947.35 2040.79 2090.73 2140.36 2390.47 2727.40 2821.86 2990.17 3296.91 4255.30 5126.88 6038.04 6909.82 8234.04 9262.80 10682.58 12581.51 15301.38 17636.45 20017.31 24165.68 28778.54 34804.35 45621.97 54223.79 59521.59 国内生产总值 3645.2 4062.6 4545.6 4891.6 5323.4 5962.7 7208.1 9016.0 10275.2 12058.6 15042.8 16992.3 18667.8 21781.5 26923.5 35333.9 48197.9 60793.7 71176.6 78973.0 84402.3 89677.1 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340506.9 财政支出 1122.09 1281.79 1228.83 1138.41 1229.98 1409.52 1701.02 2004.25 2204.91 2262.18 2491.21 2823.78 3083.59 3386.62 3742.20 4642.30 5792.62 6823.72 7937.55 9233.56 10798.18 13187.67 15886.50 18902.58 22053.15 24649.95 28486.89 33930.28 40422.73 49781.35 62592.66 76299.93

借助该财政收入模型案例，采用Eviews6.0估计模型中参数，并进行相关的统计检验，确

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定最终模型。Eviews软件模型分析过程如下：

1.创建工作文件

启动Eviews软件，在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型（时间序列或非时间序列），并输入样本区间和工作文件名，创建工作文件的子窗口如图1-1所示。

图1-1 创建工作文件

2.建立变量组

Eviews软件建立变量组可采用三种途径：

（1）在主菜单上依次单击Quick→Empty Group，在数据编辑窗口中单击Edit+/-，并按上行健↑，这样可依次输入变量名；

（2）在主菜单上依次单击Objects→New Objects，在对话框中选择“Group”并定义文件名，在数据编辑窗口中首先按上行健↑，这样可依次输入变量名；

（3）在主菜单上Eviews命令框中直接输入命令：Data T GDP GT CPI（命令及变量名之间用空格分隔），将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。

图1-2 数据编辑窗口

3.输入经济变量的样本数据

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在图1-2所示的数据编辑窗口中，在“NA”的位置可输入各经济变量的样本数据，输入样本数据后及时予以保存。

样本数据也可以从有关Office软件的各类表格中进行数据的复制；也可以通过Eviews软件本身生产新的变量数据序列，如在主菜单上依次单击Quick→Generate Series、或者在工作文件（Workfile）窗口中单击Generate，在弹出窗口中输入方程式，如图1-3所示。

图1-3 生产新变量数据序列

4.估计模型参数

在主菜单上依次单击Quick→Estimate Equation，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量、常数项、解释变量序列，并选择估计方法及样本区间，如图1-4所示，估计结果如图1-5。

图1-5 模型设定对话框

5.参数估计结果分析

经参数估计后，回归模型为

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ˆ423.50.0455TGDPGEttt0.615 (-1.562) (3.393) (9.364) R20.996 F3727 d1.003结果可以看出，反映拟合优度的可决系数接近于1,F统计量很大，各解释变量都显著，说明

原模型是一个较好的模型。模型中参数表明国内生产总值（GDP）每增加1000亿元，税收收入将增加45.5亿元；财政支出每增加1000亿元，税收收入将增加615亿元。从财政支出对于税收收入的影响看，参数值偏大，可能与模型的设定及其它违背假设的问题有关，后面的章节将做进一步讨论。

图1-5 参数估计结果

6.模型预测

预测包括点预测和区间预测，点预测就是在回归模型的基础上，根据解释变量的预期水平推测被解释变量的预期值，简单说就是将解释变量的预期水平代入回归模型，计算出被解释变量的预期值。

Eviews软件过程如下： （1）在工作文件（Workfile）窗口中单击Range，弹出对话框，调整样本数据的区间范围，新范围应该包含预测期，如图1-6所示；

图1-6 样本区间调整

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（2）在工作文件（Workfile）窗口中分别双击各解释变量名称，弹出样本数据编辑窗口，输入各解释变量预测期的预期水平；

（3）在参数估计结果（Equation）窗口中，单击Forecast，弹出对话框，输入被解释变量预测值的序列名，将得到模型预测值及标准误差的图形，如图1-7所示；

图1-7 预测值及标准误差图

（4）在工作文件（Workfile）窗口中双击被解释变量预测值的序列名，弹出预测值的对话框，在其对应位置可确定被解释变量的预期值。

二、异方差检验方法及存在异方差情况下的参数估计方法

例2经济的持续稳定发展使我国农村家庭人均纯收入明显地增长，尽管受到预期收入和预期消费不确定性的影响，但消费支出也呈现出良好的态势。但在我国不同的区域，经济发展的不平衡性是客观存在的，若以我国各省、直辖市、自治区样本数据构建消费函数模型

CtYtt，分析农村家庭消费问题，有关数据如下表所示

1.原模型参数估计

采用普通最小二乘法估计消费函数模型，得到如下结果，可见统计检验的指标比较满意。

ˆ153.440.73YCtt (0.848) (17.17) R20.912.异方差检验

（1）怀特检验（借助Eviews软件，输出结果如图2-1）

222由图2-1及查分布表0可知：nR12.01547(2)5.9910.05(2)5.991，因此.05可以认定在95%的置信水平下原模型存在异方差。

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农村居民家庭人均生活消费支出与人均纯收入 地区 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 浙 江 安 徽 福 建 江 西 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东 广 西 海 南 重 庆 四 川 贵 州 云 南 西 藏 陕 西 甘 肃 青 海 宁 夏 新 疆

家庭人均生活消费支出 （元） 5724.50 3341.06 2495.33 2253.25 2771.97 3066.87 2700.66 2618.19 8006.00 4135.21 6057.16 2420.94 3591.40 2676.60 3143.80 2229.28 2732.46 3013.32 3885.97 2413.93 2232.19 2205.21 2395.04 1627.07 2195.64 2002.24 2181.00 1855.49 2178.95 2246.97 2032.36 人均纯收入 （元） 8275.47 6227.94 3801.82 3180.92 3341.88 4090.40 3641.13 3552.43 9138.65 5813.23 7334.81 2969.08 4834.75 3459.53 4368.33 3261.03 3419.35 3389.62 5079.78 2770.48 3255.53 2873.83 3002.38 1984.62 2250.46 2434.96 2260.19 2134.05 2358.37 2760.14 2737.28 6

图2-1 异方差问题的怀特检验

（2）戈里瑟检验（借助Eviews软件，输出结果如图2-2）

图2-2 异方差问题的戈里瑟检验

检验结果可以看出，F和t检验都比较显著，模型存在异方差。 3.存在异方差情况下参数估计

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在Eviews软件中，加权最小二乘法采用权数进行调整，参数估计过程窗口如下：

图2-3参数估计中变量序列

图2-4 参数估计中权数设定

那么，采用加权最小二乘法得到消费函数模型估计结果为

ˆ485.980.6383CYtt (3.398) (14.099) R20.873可见，统计检验的指标较满意，且边际消费倾向比原结果下降了。

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三、序列相关检验方法（DW检验不再讨论）

例3 我国改革开放政策实施以来，外资引进及产品进出口对我国经济增长起到了重要的促进作用，经济的增长即国内生产总值（GDP）的增长受到进出口总额（IE）有多大的影响呢？这反映了我国经济增长对国际市场的依赖性，有关数据如下表所示。

国内生产总值与进出口总额 单位：亿元 年份 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 国内生产总值 18667.8 21781.5 26923.5 35333.9 48197.9 60793.7 71176.6 78973.0 84402.3 89677.1 进出口总额 5560.1 7225.8 9119.6 11271.0 20381.9 23499.9 24133.8 26967.2 26849.7 29896.2 年份 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 国内生产总值 99214.6 109655.2 120332.7 135822.8 159878.3 184937.4 216314.4 265810.3 314045.4 340506.9 进出口总额 39273.2 42183.6 51378.2 70483.5 95539.1 116921.8 140971.4 166740.2 179921.5 150648.1 设定模型并经参数估计得到 ˆP25127GD.661.598IEtt (3.13) (16.69) R20.939 d0.6721.图示法

分析原模型是否存在序列相关问题，残差散点图如下所示：

Eviews中，RESID表示et，很显然由上图可以看出，随着et1的增加，et也存在增大的

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趋势，呈现出正相关的状态。

2.LM检验

Eviews软件LM检验的方法：首先对原模型进行参数估计，在估计结果窗口中选择View→Residual Tests→serial correlation Tests，输入最大滞后期数s，如果最大滞后期数s不显著，减少最大滞后期数，重新检验。Eviews软件中LM检验输出结果如下图：

2输出结果所示，Obs*R-squared的值为LM统计量，查分布表得0.05(2)5.991，那么

2nR216.220.05(2)5.991

因此，认为在95%的置信水平下原模型存在一阶自相关。

四、联立方程模型参数估计方法

例4 采用间接最小二乘法估计简单的宏观经济模型中投资方程，样本数据如下表所示 简单的宏观经济模型为

Ct01Yt1tIt01Yt2Yt12t YCIGtttt1.工具变量法的EViews估计

在主窗口选择Quick→Estimate Equation→Two Stage Least Squares，在方程区域设定原方程变量信息；在工具变量区域设定工具变量序列，变量设定及参数估计结果如下图所示。

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宏观经济指标时间序列核算资料表

时序 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 消费总支出 Ct 13844 14098 14493 14300 14219 14862 15472 16102 16236 16581 17008 17736 18418 18848 19258 20125 20819 21169 21617 22039 22562 总投资 It 2285 2498 2632 2643 2654 2942 3192 3372 3526 3714 3737 4025 4418 4847 4829 4916 5717 5949 6102 6525 6791 国民收入 Yt 20431 20999 21777 22418 22308 23319 24180 24893 25310 25799 25886 26868 28134 29091 29450 30705 32372 33152 33764 34411 35429 前期消费 Ct1 13205 13844 14098 14493 14300 14219 14862 15472 16102 16236 16581 17008 17736 18418 18848 19258 20125 20819 21169 21617 22039 前期国民收入 Yt1 20015 20431 20999 21777 22418 22308 23319 24180 24893 25310 25799 25886 26868 28134 29091 29450 30705 32372 33152 33764 34411 政府支出 Gt 3890 4112 4108 4410 4845 4972 4952 4801 4761 4687 4572 4668 4770 4945 5100 5184 5272 5420 5561 5825 5851

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2.二阶段最小二乘法的EViews估计

在主窗口选择Object→New Object→System，在模型系统区域设定先决变量和随机方程，如下图所示；在System窗口点击Estimate，选择Two-Stage Least Squares估计方法，确定后得到参数估计结果如下图所示，即联立方程模型参数估计结果为

YtCt838.75230.617128Yt7.995183Yt1 It3597.8088.064625YCIGtttt

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五、滞后变量模型中阿尔蒙多项式参数估计方法 例5 对山东省居民家庭收入与消费状况进行分析，选取1980～1998年城镇居民家庭可支配收入与消费性支出样本数据，采用有限分布滞后模型，讨论与确定最终模型。

Ct0Yt1Yt1kYtkt

若已经明确滞后阶数k，可直接采用Eviews软件选取适当的次数r进行参数估计；否则应该选取k，r采用Eviews软件对模型进行不断的优化。

Eviews软件估计方法：在主菜单上依次单击Quick→Estimate Equation，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量、常数项、PDL函数，模型设定及估计结果如下图所示。

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模型设定的PDL函数中，第1个参数为分布滞后模型中滞后变量名；第2个参数为分布滞后模型的滞后阶数；第3个参数为阿尔蒙多项式的次数（注意：次数与中间过程模型的解释变量个数的关系）。

中间过程模型的结果为：

Ct109.450.166PDL010.35PDL020.131PDL03

原模型估计结果为（采用阿尔蒙多项式计算原模型参数，实际上估计结果中已经显示）：

Ct109.450.647Yt0.166Yt10.052Yt20.009Yt3

估计结果能否用于经济分析呢？从原模型估计结果中看出，变量的显著性不能满足，因此，选定PDL函数为PDL(YT,2,1)，则中间过程及最终结果为：

Ct105.240.25PDL010.365PDL02 Ct105.240.616Yt0.25Yt10.115Yt2

六、滞后变量模型中阿尔蒙多项式参数估计方法

例6 为了研究税收（T）发展状况，选择国内生产总值（GDP）、财政支出（GE）为影响因素，建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。有关统计数据如例1所示，计量经济模型如下：

Tt01GDPt2GEtt

那么模型中经济变量的样本数据的单整属性是什么呢？以税收为例采用Eviews软件进行ADF

检验过程为：在数据窗口中单击View→Unit Root Test，弹出对话框，如下图所示。

对话框中分别进行检验序列、检验辅助模型形式、滞后期数等三项设定，滞后期数若自定义为0，将退化为DF检验。

经过不断优化，税收时间经过二次差分，得统计量和临界值如下：

ADF4.3681.953

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因此，在α=0.05的置信水平下，税收具有2阶单整。

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