EViews统计分析在计量经济学中的应用--第8章 综合案例_百度文库
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EViews统计分析在计量经济学中的应用--第8章 综合案例
E​V​i​e​w​s​,​统​计​分​析​,​计​量​经​济​学​,​机​械​工​业​出​版​社​,​教​程
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你可能喜欢多元回归分析的Eviews实现（一）
【原来所有的图都会残掉。算了，这样也好，只提供文字方法，防止一些懒人直接套用。可以留言讨论】
回归分析作业：自寻数据，进行回归模型构建，并检验异方差、自回归、多重共线性。基于Eviews实现。（最初要求用SPSS实现，但是我们发现Eviews做回归实在太方便了。Eviews几乎天生为回归而作。当然几大统计软件各有所长）
现在感觉做作业就是拼学习能力啊..
大家都是小白，看谁比较接受比较快了。前面异方差、自回归基本上是我在做，后面基本上是QG在做，我也有尝试。描述统计WX用SPSS完成，虽然我觉得很多描述和回归关系不大。
其他多数组是用SPSS做，所以很多不如我们做得透彻。（看了它们的presentation，感觉很多东西SPSS无法很好实现，而Eviews几乎是一键式的。）但是我们的东西……说实话，我觉得问题很大，具体问题在哪在文中有总结。但就作业来说，还算可以的，比较深入了。另外我们经济意义分析太少…
这篇算作一份总结，反思一些问题在哪。也算对Eviews的熟悉。
而且做的时候几乎看了网上所有的相关Eviews材料，所以也应该对大家有点帮助吧(主要是操作上的)。
（另外QG不介意我发这个吧，我可以删掉这个…诶..其实我为什么要发这个呢。这份资料挺宝贵的，留着自己看比较好，有点舍不得发上来。）
选择图形-图表构建程序
选择散点图/点图中的简单散点图，把变量lnoutput放在Y轴，两次分别把lnlabor和lncapital置于X轴，可得结果。
均值、方差、分位数
分析-描述统计-频率
把变量lnlabor,lncapital和lnoutput放到变量列表中，并点击统计量选项。勾选中均值，方差，四分位数，最大值和最小值。
图形-图表构建程序，并选中箱线图
分别把变量lnlabor,lncapital和lnoutput放到Y轴上
数据与背景：
这组数据是组长QG选的，主要是为了完成作业，最好保证异方差、自回归等都有体现所以选了这份数据（但是说真的…这份数据估计是瞎编的，问题很大…）。
数据结构和意义很简单，其实就是验证Cobb-Doglas函数Y=A*Ka*Lb，取对数，LnY=C+aLnK+bLnL。初始数据共三项：Output，Labor，Capital，然后对数话生成三个对数话后的数据列：
Genr lnoutput = log(output)&&
其他两列同。
【建议还是把数据命名成y
x1 x2这样啊..
一直打lnoutput什么的太长了..】
经典假设下的最小二乘估计：
回归模型生成：
ls lnoutput c lnlabor lncapital&&&&&
(含C表示有截距项)
下面是拟合的一些结果：
View -& Representations
线性回归模型：
LNOUTPUT = C(1) + C(2)*LNLABOR + C(3)*LNCAPITAL
带入参数后：
LNOUTPUT = -2. -
1.*LNLABOR+1.*LNCAPITAL
【其实这里已经存在一个很大的问题：C2是负值。太奇怪了。QG解释是人口结构问题…我不赞同。但数据估计是瞎编的，所以没办法了…】
View -& Estimate Output
可决系数R^2:&&&&
R-squared = 0.742295
调整可决系数：
Adjusted R-squared = 0.723205&&
【 = 1-(1-R^2)*(n-1)/(n-1-k) = 1 & ( 1 - 0.742295) *
方程显著性检验【F检验】：
（1）F = [SSR/k]& /& [SSE/
(n-k-1)]& ~
F ( k , n-k-1 )&& = F
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
临界值 F0.05 ( 2 , 27 ) = 6.49
&&&&&&&&&&&&&&&&&&
此处 F- statistic = 38.88542 &
拒绝原假设，总体显著
（2）Prob(F-statistic) = 0.000000
&& 0.05 ,&
拒绝原假设，
各变量显著性检验【t检验】：
t-Statistic
Prob(t) = 0.1977 & 0.05
（原因可以在后面看到，这是因为L和K之间有显著共线性）
LnCapital Prob(t) = 0.0096 &&
Durbin-Watson stat = 1.763567&&&
得到自相关系数估计值：p = 1 & DW/2 = 0.1182615
微弱一阶自相关
另： dependent
是指因变量。
Log likelihood
对数似然比：残差越小，L越大，越精确
Akaike info criterion
赤池信息量：越小越精确
Schwarz criterion
施瓦兹信息量：越小越精确
被解释变量置信区间：
蓝线是表示预测值。纵轴为LnOutput的刻度。横轴表示第几个样本。
红线是蓝线加减2S.E.
即置信区间。
Root Mean Squared Error (RMSE):
误差均方根
Mean Absolute/ Abs. Percentage Error (MAE/ MAPE):
绝对/相对平均误差
Theil Inequality Coefficient : Theil
&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&&
Bp+Vp+Cp=1,
值集中在Cp（协变率）上较好。
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请教高手，Eviews计算的结果如果F检验和t检验都没能通过，这说明了什么？ 先谢谢啊。
载入中......
t检验没通过说明结果不适用于原方程，产生原因可能是方程设计不好或是检验方法不对，与数据样本也有关系．
f检验没通过说明结果拟和度不好，即用结果来表示自变量影响因变量的多少的可信度很差．主要是方程设计时有出入，也不排除数据和处理方法带来的误差．
以上是个人意见，仅供参考～～不足之处，请各位指教！！谢谢
t-test没有通过说明某个自变量没有对因变量有足够大的影响。
F-test没有通过说明所有自变量一起也没有对因变量有足够大的影响。
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说明模型建的不好吧
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t检验没通过说明结果不适用于原方程，产生原因可能是方程设计不好或是检验方法不对，与数据样本也有关系． f检验没通过说明结果拟和度不好，即用结果来表示自变量影响因变量的多少的可信度很差．主要是方程设计时有出入，也不排除数据和处理方法带来的误差． 以上是个人意见，仅供参考～～不足之处，请各位指教！！谢谢
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番茄cn 发表于
t-test没有通过说明某个自变量没有对因变量有足够大的影响。
F-test没有通过说明所有自变量一起也没有对因 ...赞成。
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t检验和F检验只要一个没有过，就可能有异方差性。需要消除异方差。F检验没通过，说明方程不显著，模型构造可能有问题，t检验没有通过是变量不够显著。
根据规定进行奖励
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本帖最后由 wanghaidong918 于
19:41 编辑
&p&统计学：1.在回归分析中，F检验和t检验各有什么作用？&/p&&p&2.相关分析和联系分析有什么区别？&/p&
[此贴子已经被作者于 23:33:24编辑过]
载入中......
t检验只能检验一个系数阿，F可以搞一大堆系数检验。t是F的特例阿。在stata里面，检验命令都是做F
回复：（勒雨）[求助]统计学：在回归分析中，F检验和t...
T检验是针对单个变量的系数进行显著性检验，F检验是针对整个回归方程做显著性检验。
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一元线性回归里t检验和f检验等价，但在多元线性回归里t检验可以检验各个回归系数显著性，f检验用来检验总体回归关系的显著性
独立，明亮 ...
如果你用F检验检验一个自变量系数的显著性，实际就是t检验。T^2=F(1,n)
<font color="#3538851 发表于
一元线性回归里t检验和f检验等价，但在多元线性回归里t检验可以检验各个回归系数显著性，f检验用来检验总体 ...同意
基本的，多看看书
一元线性回归模型中，T检验和F检验是等价的。在多元线性模型中，F检验针对整个方程中所有解释变量的整体进行检验；T检验针对每一个解释变量对被解释变量的影响程度进行评价。一般来说，如果，F检验不是很显著，T检验一般也不会很显著。几点自己的看法，望指正。
{:soso_e100:}
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论坛法律顾问：王进律师请问用EVIEWS做多元回归后，F检验和T检验怎么做？其中自由度的n-1,n-k这些的n和k分别是指什么？？？
请问用EVIEWS做多元回归后，F检验和T检验怎么做？其中自由度的n-1,n-k这些的n和k分别是指什么？？？
多元回归分析会给出F检验和T检验结果的，其中F检验是针对整个模型的，如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释；而T检验是针对单个变量的，如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外。自由度n一般是指样本总数，k是指自变量的个数。
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