計量經濟學軟件包Eviews使用說明一、啟動軟件包假定用戶有Windows95/98的操作經驗，我們通過一個實際問題的處理過程，使用戶對EViews的應用有一些感性認識，達到速成的目的。1、Eviews的啟動步驟：進入Windows/雙擊Eviews快捷方式，進入EViews窗口；或點擊開始/程序標題欄：窗口的頂部是標題欄，標題欄的右端有三個按鈕：最小化、最大化（或復原）和關閉，點擊這三個按鈕可以控制窗口的大小或關閉窗口。菜單欄：標題欄下是主菜單欄。主菜單欄上共有7個選項：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Window，Help。用鼠標點擊可打開下拉式菜單（或再下一級菜單，如果有的話），點擊某個選項電腦就執行對應的操作響應（File，Edit的編輯功能與Word,Excel中的相應功能相似）。命令窗口：主菜單欄下是命令窗口，窗口最左端一豎線是提示符，允許用戶在提示符后通過鍵盤輸入EViews（TSP風格）命令。如果熟悉MacroTSP（DOS）版的命令可以直接在此鍵入，如同DOS版一樣地使用EViews。按F1鍵（或移動箭頭），鍵入的歷史命令將重新顯示出來，供用戶選用。主顯示窗口：命令窗口之下是￡丫》6亞5的主顯示窗口，以后操作產生的窗口（稱為子窗口）均在此范圍之內，不能移出主窗口之外。狀態欄：主窗口之下是狀態欄，左端顯示信息，中部顯示當前路徑，右下端顯示當前狀態，例如有無工作文件等。二、創建工作文件工作文件是用戶與EViews對話期間保存在RAM之中的信息，包括對話期間輸入和建立的全部命名對象，所以必須首先建立或打開一個工作文件用戶才能與Eviews對話。工作文件好比你工作時的桌面一樣，放置了許多進行處理的東西（對象），像結束工作時需要清理桌面一樣，允許將工作文件保存到磁盤上。 如果不對工作文件進行保存，工作文件中的任何東西，關閉機器時將被丟失。進入EViews后的第一件工作應從創建新的或調入原有的工作文件開始。只有新建或調入原有工作文件，EViews才允許用戶輸入開始進行數據處理。建立工作文件的方法：點擊File/New/Workfile。選擇數據類型和起止日期，并在出現的對話框中提供必要的信息：適當的時間頻率（年、季度、月度、周、日）；確定起止日期或最大處理個數（開始日期是項目中計劃的最早的日期；結束日期是項目計劃的最晚日期，非時間序列提供最大觀察個數，以后還可以對這些設置進行更改）。下面我們通過研究我國城鎮居民消費與可支配收入的關系來學習Eviews的應用。數據如下：表一1998年我國城鎮居民人均可支配收入與人均消費性支出單位：元地區可支配收入（inc）消費性支出（consum）地區可支配收入（inc）消費性支出（consum）北京8471.986970.83河南4219.423415.65天津7110.545471.01湖北4826.364074.38河北5084.643834.43湖南5434.264370.95山西4098.733267.70廣東8839.687054.09內蒙古4353.023105.74廣西5412.244381.09遼寧4617.243890.74海南4852.873832.44吉林4206.643449.74重慶5466.574977.26黑龍江4268.503303.15四川5127.084382.59上海8773.106866.41貴^州4565.393799.38江蘇6017.854889.43云南6042.785032.67浙江7836.766217.93陜西4220.243538.52安徽4770.473777.41甘肅4009.613099.36福建6485.635181.45青海4240.133580.47江西4251.423266.81寧夏4112.413379.82山東5380.084143.96新疆5000.793714.10（數據來源：中國統計年鑒-1999光盤J10、J11，中國統計出版社）下面的圖片說明了具體操作過程。1、打開新建對象類型對話框，選擇工作文件Workfile，見圖二。

^ETicjra.|Jal*,1UJhmUTs<yEr-psaQqirkQ&lL曰ni力向few也】丁Path.=d:\cv1ctb3田=q^de||1T=n?（圖二）Jlljath=d:\cu1wb3IlDB=euccidIpTF=in-nt（圖三）2、打開工作文件時間頻率和樣本區間對話框，輸入頻率和樣本區間，見圖三。3、點擊OK確認，得新建工作文件窗口，見圖四。Q1I」白I#Q1I」白I#Eili-E擊tQkjyir".EtoctQilu/無土幣ee上汨舊UilpPath=ei^cvlcffBa||HE=ntme||VF=untitled（圖四）工作文件窗口:工作文件窗口是￡丫》6亞5的子窗口。它有標題欄、控制按鈕和工具條。標題欄指明窗口的類型楨人用16、工作文件名。標題欄下是工作文件窗口的工具條，工具條上有一些按鈕。Views觀察按鈕、Procs過程按鈕、Save（保存）工作文件、Sample（設置觀察值的樣本區間）、Gener（利用已有的序列生成新的序列）、Fetch（從磁盤上讀取數據）、Store（將數據存儲到磁盤）、Delete（刪除）對象。此外，可以從工作文件目錄中選取并雙擊對象，用戶就可以展示和分析工作文件內的任何數據。工作文件一開始其中就包含了兩個對象，一個是系數序列C（保存估計系數用），另一個殘差序列RESID（實際值與擬合值之差）。小圖標上標識出對象的類型，C是系數向量，曲線圖是時間序列。用戶選擇Views對象后雙擊鼠標左建或直接使用EViews主窗口頂部的菜單選項，可以對工作文件和其中的對象進行一些處理。4、保存工作成果：將工作成果保存到磁盤，點擊工具條中save\輸入文件名、路徑'保存，或點擊菜單欄中File\Save或Saveas'輸入文件名、路徑'保存。5、打開工作文件：我們可以打開一個已有的工作文件繼續以前的工作，點擊主菜單中的File\Open\Workfile\選定文件、打開。三、輸入和編輯數據建立或調入工作文件以后，可以輸入和編輯數據。輸入數據有兩種基本方法：data命令方式和鼠標圖形界面方式1、data命令方式：命令格式為：data<序列名1><序列名2> <序列名n>,序列名之間用空格隔開，輸入全部序列后回車就進入數據編輯窗口，如圖五所示。用戶可以按照Excel的數據輸入習慣輸入數據。數據輸入完畢，可以關閉數據輸入窗口，點擊工作文件窗口工具條的Save或點擊菜單欄的File\Save將數據存入磁盤。

2、鼠標圖形界面方式——數組方式：點擊Quick\EmptyGroup（EditSeries）,進入數據窗口編輯窗口，點擊obs行沒有數據的第一列（如圖五中太陽標志處），然后輸入序列名，并可以如此輸入多個序列。輸入數據名后，可以輸入數據，方式同上。3、鼠標圖形界面方式——序列方式：點擊Objects\Newobject\選Series\輸入序列名稱\Ok,進入數據編輯窗口，點擊Edit+/-打開數據編輯狀態，（用戶可以根據習慣點擊Smpl+/-改變數據按行或列的顯示形式，）然后輸入數據，方式同上。輸入命令bl*（圖五）工也wEjrirt如1輸入命令bl*（圖五）工也wEjrirt如1山Dt-tiirvcflirdirH?Lpd^itaincconsum數據編輯窗口工具條4、編輯工作文件中已有的序列：可以按照操作Windows的習慣在工作文件主顯示窗口選定一個或多個序列，點擊鼠標右健打開一個或多個序列，進入數據編輯狀態，可以修改數據。四、由組的觀察查看組內序列的數據特征

Eal-iEdlLQbj?cl.xJ5.wfr-aca9.*iick口上如nu^LiidirtUlp□T?TkTila:If上口”1?京H-nl?r■￡pr■-■dibi-aL1id]■-1a.Tahi■11N-ameIrrecze]IdLt+/-|Sbipl+7-1InsDcl(TrsmspescITillINC口dF4nx. 山詁Linalu&￡5L= 斷ITXifil-lai1Hziow)小Crqlu. -良；團“燈TtSt6＞：3 ，tr_l-上i :■.ax工quS■工rfl-VfcyT■biJ.AUco.C-mr-iTitsmeCoviriurax1■.■'■::":jI^HT-alsSIUiQ)…句Ccanreli.tLsn,(2)...CajnttaMi4aiTest...4308.50218773.HJJ6017.850,a3ywCifiEilLl：^...783B.7I50Ld-Q477U4701J51呂1謝—&485.bM14;;■■;■).I."■.l/l伯J：.5380.080163415.6504219.420jEL2J LlTPath.=e-:\erim3|DE=noneVF=xf（圖六）按下數組窗口（也可以成為數組或數據編輯窗口）工具條上Views按鈕可以得到組內數據的特征，見圖六。具體介紹如下：L厝1司

」由三CWISUM^.IMCL厝1司

」由三CWISUM^.IMCIMCIiFith=Ei^rlevaa_1UH=om~\|TT=xf圖七|總小■E_ W11TL1* 費】nnii陰tnjiieLE峭一工rg|*ia廂宙一工T口ndo.VaLpfit.iFrixaktdftctsilMErtlHe亡SamluIIEStmI@3Path=e：:%EiiPii■淚re=口同usif=ir圖八GroupMembers可用于增加組中的序列；Spreadsheet以電子數據表的形式顯示數據；DatedDataTable將使時序數據以表的形式顯示；Graph以各種圖形的形式顯示數據的；MultiGraph以多圖的形式顯示組中數據；DescriptiveStats給出組中數據的描述統計量，如均值、方差、偏度、峰度、J-B統計量(用于正態性檢驗)等；Testsofequality…給出檢驗組中序列是否具有同方差、同均值或相同中位數的假設檢驗結果；N-way/One-wayTabulation…給出數組中序列觀測值在某一區間的頻數、頻率和某一序列是否與組中其他序列獨立的假設檢驗結果；Correlations給出數組中序列的相關系數矩陣；Covariances給出數組中序列的斜方差矩陣；Correlogram(1)給出組內第1序列的水平序列及其差分序列的自相關函數和偏自相關函數；CrossCorrelation(2)給出組內第1和第2序列的超前幾期和滯后幾期值之間的互相關函數；CointegrationTest執行

Johansencointegration協整（或稱為共積）檢驗；GrangerCausality檢驗組內各個配對間的Granger因果關系；Lable給出數組的名稱及修改時間等信息。五、回歸分析一估計消費函數1、在經濟理論指導下，利用軟件包的“觀察（View）”功能對數據進行“火力偵察”，觀察消費性支出與可支配收入的散點圖（見圖七）。依據凱恩斯理論，設定理論模型：consum=a+b（inc）2、作普通最小二乘法估計：在主菜單選Quick\EstimateEquations,進入輸入估計方程對話框，輸入待估計方程，選擇估計方法一普通最小二乘法，如圖八所示。點擊OK進行估計，得到估計方程及其統計檢驗結果，如圖九所示。3、利用圖九中給出的統計檢驗結果對模型的可靠性進行統計學檢驗，由統計結果可以看出該模型擬合優良，誤差項不存在一階正自相關。4、利用圖九中估計方程顯示窗口中工具條丫16.,可以顯示估計方程、估計方程的統計結果、以圖或表的形式顯示數據的實際值、預測值和殘差。六、單方程預測口L+ELL0句找恰好—"依3空」I。口Ml。心工”力??13.5025113密即姮40000011120U3663Akaikeintocnienon124106SchrtSizcntyncn-2005.371尸耳創如二:口口口口門口小7van^e:coni&LiMDateLil..l1：：：.lUlTime222yIncududuti&f-fY-ODOnG30K-GCLST0IJ□urijin‘視aejja□La口L+ELL0句找恰好—"依3空」I。口Ml。心工”力??13.5025113密即姮40000011120U3663Akaikeintocnienon124106SchrtSizcntyncn-2005.371尸耳創如二:口口口口門口小7van^e:coni&LiMDateLil..l1：：：.lUlTime222yIncududuti&f-fY-ODOnG30K-GCLST0IJ□urijin‘視aejja□LaweB5CCDin>0-jmlProeeI(JtjMtsISave|LabE14/-1Sh#vIFctcb.|5tcrE|DeleleIGoirIn：UBWSTHViftrlProci'ICfa.IectsIPtjntIIfaaeIffreMeIIslinalelJ皿4n.7944340<|25719IJ.00UJI-.220014370130.346TD5D73M?二二三fti白白ntt-StatiEtic：ProbIIFath=c:\cuiw33lire=euccid||tf=irFiffethodLeastbquar&sAnusledR-5quaredSEafregressionSi-iTISqUdi-t-drSSidL-：iglikesnaijijirt￡tataReridsLifirI49nM9andHptmiMif^ar0.9iM,12S.D.dependentvar1ULI7925F,robfF-sUiiEtic圖九預測是我們建立經濟計量模型的目的之一，其操作如下：進入方程估計輸出窗口（可以選定一個已有的方程建打開或估計一個新方程）如圖九，點擊其工具欄中的Forecast打開對話框（圖十），輸入序列名（Forecastname）,這名稱通常與方程中被解釋變量的名字不同，這樣就不會混淆實際值和預測值；作為可選項，可給預測標準差隨意命名［S.E（optional）］,命名后，指定的序列將存儲于工作文件中；用戶可以根據需要選擇預測區間 （samplerangeforforecast）;Dynamic選項是利用滯后左手變量以前的預測只來計算當前樣本區間的預測值，Static選項是利用滯后左手變量的實際值來計算預測值（該選項只有在實際數值可以得到時使用），當方程中不含有滯后被解釋變量或ARMA項時，這兩種方法在第二步和以后各步都給出相同結果，當方程中含有滯后被解釋變量或ARMA項時，這兩種方法在第二步以后給出不同結果；用Output可選擇用圖形或數值來看預測值，或兩者都用以及預測評價指標（平均絕對誤差等）。將對話框的內容輸入完畢，點擊OK得到用戶命名的預測值序列。注意：在進行外推預測之前應給解釋變量賦值。例如我們根據1980~1998年數據得到中國人均生活費支出與人均可支配收入關系的回歸方程，希望預測1999、2000、2001年的人均生活費支出。為此，我們首先需要給出1999、2000、2001年人均收入可支配的數據，如果1999、2000、2001我們從歷史數據中得不到1999、2000、2001年人均收入可支配的數據，就應利用其他方法估計出這些數據，把1999、2000、2001年人均收入可支配的數據（可能是估計值）輸入解釋變量中就可以預測出這三年的人均生活費支出。七、異方差檢驗圖十F-iTll= ||OH=圖十F-iTll= ||OH=nMiOTF=Wfl(p-1■:dJd1口1 “CiEFtlipu-Q-athLaaLjci制通門山獷卜UiixRiirui Fi?iiJdbLxHiTtCsfTMl-刖T?tLlgT*E上SalnLifalCarFi'Lhl；3aFi1ATaeL..A1XT1UXfiEt...INC工融心1?3門5封總盟1日tfmgCT'I'SSt留c圖十一古典線性回歸模型的一個重要假設是總體回歸方程的隨機擾動項\同方差，即他們具有相同的方差O2。如果隨機擾動項的方差隨觀察值不同而異，即ui的方差為。i2，就是異方差。檢驗異方差的步驟是先在同方差假定下估計回歸方程，然后再對得到的的回歸方程的殘差進行假設檢驗，判斷是否存在異方差。Eviews提供了懷特(White)的一般異方差檢驗功能。零假設：原回歸方程的誤差同方差。備擇假設：原回歸方程的誤差異方差我們仍利用表一數據進行分析。操作步驟：在工作文件主顯示窗口選定需要分析的回歸方程\打開估計方程及其統計檢驗結果輸出窗口(見圖九)'點擊工具欄中的View'選ResidualTests

\WhiteHeteroskedasticity(nocrossterms)或WhiteHeteroskedasticity(crossterms)(圖十一)，可得到輔助回歸方程和懷特檢驗統計量一即F統計量、2統計量的值及其對應的p值。由圖十二中的顯示結果可以看出：在1%顯著水平下我們拒絕零假設，接受回歸方程的誤差項存在異方差的備擇假設。值得重申的是：雖然圖九中的信息告訴我們回歸方程擬和優良，但我們還應該對其進行經濟計量學檢驗，以確定其是否滿足古典假設。一般地，只要圖十二中給出的p值小于給定的顯著水平，我們就可以在該顯著水平下拒絕零假設。ODJ.e工出tObjects燈4IroesflockCfcE皿s由川的 闌WhiteHe-tur^kftdasbeityT的LF-statiEticObsrF-statiEticObsrR-5quaned128S1JS7Pnzbstdly299例了FIWSHI四SCOOOOO0000000T對E◎以口rr□epenfeTl:vanable:旺到F2MelhodL白目式SquaresDate:01/25/01Tim1926Sample130indud^dobsep^Gong：3口■n日□憶CoeffiDientSidErrort-StatiEticPrabC5.89E-227.53E-24 7S.2nO1Q.CiXUINC-2/16E-25之國E-"-S5,D2S51cuxmINCq1.98E-292.0：E-31 9SJ1555O.OtXMF：-&^jared0.998949Meandepyn^nlvar4.04E-23AidustedR-scparedU998071SXldepEo龍門1var613E-13S.E. 「鈦session2WE-24Sumsiquaredr^sid1I"F-SteBGflCFtobjF-stdistic)12831.ST?口口口匚|二iErtJln-Wstem或用reKSKF-ath.=efse^leffsSDE二nare叩=ev^op-i圖十二注意：WhiteHeteroskedasticity(nocrossterms)與WhiteHeteroskedasticity(crossterms)選項的區別在于：在nocrossterms選項下得到的輔助回歸方程中不包含原回歸方程左手變量的交叉乘積項作為解釋變量；而crossterms選項下得到的輔助回歸方程中包含原回歸方程左手變量的交叉乘積項作為解釋變量。在我們使用的一元回歸例子中，這兩個選項的作用沒有區別。當我們分析多元回歸模型的異方差問題時，因為所選輔助回歸方程的解釋變量不同，這兩個選項的作用就不同了。八、White異方差校正功能和加權最小二乘法White異方差校正功能：我們使用表二的數據，在主菜單選Quick\EstimateEquations,進入輸入估計方程對話框，輸入待估計方程(cumin)，選擇估計方法一普通最小二乘法，點擊Options按鈕進入方程估計選擇對話框，選擇HeteroskedasticityConsistentCovariance\White\OK應用(見圖十三)1,回到估計方程對話框，點擊OK得到校正后的回歸方程(見圖十四)。同學們可以比較圖十四中的方程與普通最小二乘法得到的方程。表二1對這一方法的進一步了解可參考《經濟計量分析》［美］威廉H格林著，中國社會科學出版社，1998年3月，p423-424,適用于普通最小二乘法的協方差矩陣的估計

中國1998年各地區城鎮居民平均每人全年家庭可支配收入及交通和通訊支出單位：人民幣元項目變量名地區可支配收入交通和通訊支出項目變量名地區可支配收入交通和通訊支出incumincum甘肅4009.61159.60新疆5000.79212.30山西4098.73137.11河北5084.64270.09寧夏4112.41231.51四川5127.08212.46吉林4206.64172.65山東5380.08255.53河南4219.42193.65廣西5412.24252.37陜西4220.24191.76湖南5434.26255.79青海4240.13197.04重慶5466.57337.83江西4251.42176.39江蘇6017.85255.65黑龍江4268.50185.78云南6042.78266.48內蒙古4353.02206.91福建6485.63346.75貴州4565.39227.21天津7110.54258.56遼寧4617.24201.87浙江7836.76388.79安徽4770.47237.16北京8471.98369.54湖北4826.36214.37上海8773.10384.49海南4852.87265.98廣東8839.68640.56（數據來源：中國統計年鑒1998光盤，文件j11c，j12c）jiJHIHL?舊III>."111JIIIUIIfFmiEli..Estimati&nLImlsEslimotionSefihMmhcid|LS-jiJHIHL?舊III>."111JIIIUIIfFmiEli..Estimati&nLImlsEslimotionSefihMmhcid|LS-Equ西口nSpecilDependent□ndPDLtemi!LSandTSLSOptions:

可白函i口日ksdssk研ConsiEtarrl:Cwrnwios■+WhrtaNwgyWgsl：IterativBprocedures:Ldnve-ngence:VjZeghterJLS1rTELS(unffi/flloblewhh4Rv向W￡igktJARMAopiictiS'Slarlmgcnelficiert⑺山日名I'-. -fiackra5lMAIgrmsSample:1團圖十三i^ievlFrocsCbjccls|Frint|Uiic|Breeze]EslHatedJoie-castSlatsResidsDepoandentVariable:CUMMathcd：LeastSquaresDde:04/08/01Time:08:23SamplefadjustedJ:130Inducedobservations:30afteradjustingendpointsWhiteHeterostedaEtjcity-CcsnsiGtentStandardErrors&.C^rianco<iri-：:CoefficientL::Zr-：- :=匕二:t:=":I:?.?l60,22755 ：：-：：：：二二；ri0.0500750.012455 4.6627290.0001R-squared0.741501Meandependentvar256.8727AdjustedR-squsred0.732269S.D.dependentvar97.56563S.E.ofregressionT：.4::2-Akaikeinfocriterion1：.7-77jSumsquaredresidTl>：；iSchwarzcriterion10.S3891Loglikelihood-159.1325F.L.ll.1.80.31760DLrbirrWatscin5tat2.008179rI'.'l. -：uL「.i.：0.000000圖十四2、加權最小二乘法：我們使用表二的數據，在主菜單選Quick\EstimateEquations,進入輸入估計方程對話框，輸入待估計方程（cumin），選擇估計方法一普通最小二乘法，點擊 Options按鈕進入方程估計選擇對話框，選擇WeightedLS/TSLS\在對話框內輸入用作加權的序列名稱in的平方根得倒數\OK應用（見圖十五），回到估計方程對話框，點擊OK得到加權最小二乘法回歸方程（見圖十六并與圖十四中的方程比較）。Eviews中進行加權最小二乘估計的過程為：選定一■個與殘差標準差的倒數成比例的序列作為權數，然后將權數序列除以該序列的均值進行標準化處理，將經過標準化處理的序列作為權數進行加權作最小二乘估計，這種做法不影響回歸結果。但應該注意，Eviews的這種標準化處理過程對頻率數據不適用。

圖十五ILJ|K|七. |。62|七41￡：IPrint111力2二|丁1七七上巴I七lFurg：\aetI 由IDependAntV與「1日B白C：LMMethod-LftsstSqusrssDate:04.WO1Tmw.D3.53sampleadjusted)130Included&2皿所530aftersdiustingendpQintsWeightingseries,《IN/1105)VariableCMTDclentStd.Errort-StEtl'=tlCProb■■?I'"^?■I15』,1VJ0573鴕0.0063S6,J1.WeightedSletslicsR-squaryd0.523215Moandependentvac247.8742AdustydF-'=quared0.5Q6187sD.deptmcfentvar61.2SD383E時「Eg「E33ion43.06286Akakeinfocriterion10.42754Sumsgjaredresid519234g國加舊區Eericin10.52095L%litelihood-T.-lF-statistiG30.72663DurbirpWalson-=tal2J60G82Prob(F-slaD￡llc)0COOOOB二1圖十六九、一階（高階）序列相關校正當線性回歸模型中的隨機擾動項是序列相關時，OLS估計量盡管是無偏的，但卻不是有效的。當隨機擾動項有一階序列相關時，使用人區（1）可以獲得有效估計量。其原理如下：表三中的數據，設進口需求函數隨機方程為IM=B+BGNP+u（2）IM為每年進占額,0GNp每軍收入的替代變量。假設誤差項存在一階自相關，則u可以寫成： t表三我國進口支出與國內生產總值和消費者價格指數國民生產總值（人民幣億元，當年價）進口總額（人民幣億元，當年價）消費價格指數（1985年=100）年度GNPIMCPI19858989.11257.8100.0

198610201.41498.3106.5198711954.51614.2114.3198814922.32055.1135.8198916917.82199.9160.2199018598.42574.3165.2199121662.53398.7170.8199226651.94443.3181.7199334560.55986.2208.4199446670.09960.1258.6199557494.911048.1302.9199666850.511557.4328.0199773142.711806.5337.2199878017.811622.4334.5(數據來源：：中國統計年鑒1999光盤c01、q03和i01,)TOC\o"1-5"\h\zu=pu+v -1<p<1 (3)其中丫?N(0,52),cOv(vtv)=0,與九記作口服從AR(1)。假定「已知，我們將方程(3)中的變量滯后一期，i寫為：IM=B+BGNP+u(4)方程(4)兩邊同時0乘以P得到？ t-1pIM=pB+pBGNP+pu (5)將方程⑵與方程0(4)相減并利用-方程(3),得到:IMt-pIMt1=B0(1-p)+B1(GNPt-pGNPt1)+vt(6)EquaLlpn 匚ilicahcin.□ependenivanc±ilsfollowedbyh&1dregressorsindudinqARMAandPDLterms.ORsne^plichequalionlikeY-c(1)+TOC\o"1-5"\h\z1」「「IIr--：h |I _dEBlimalionSettings:Method：|tS-LeastSquares(NLSandARMA)Sample19852c1口口 二］圖十七Eviews利用Marquardt非線性最小二乘法，同時估計(6)式中的B、B和P。用AR(1)項進行估計時，必須保證估計過程使用滯后觀測值存在。例如0,左右端變量的起始觀測時間為1985年，則回歸時的樣本區間最早能從1986年開始。若用戶忽略了這一點，會暫時調整樣本區間，這一點可以從估計方程的結果顯示中看到。操作如下：在主菜單選Quick\EstimateEquations,進入輸入估計方程對話框，輸入待估計方程IMCGNPAR(1),選擇估計方法一普通最小二乘法，如圖十七所示估計方程對話框圖中豎線為光標。估計結果如圖十八所示。。甯比ViHW,；-「KquMi口口一I國。匕AHI Wc,「kF「H-EH3][^3巨門?BditQbj?atrVi6-#^troacQuirkDptian.t宜in加/K?l-p育|Fr智m|。匕」型工葛|Pi?±EitNaiie。匕白白￡白|EmtlAgiti5|Fg￡^^^:[Stgtm|Re白Ids;Dep^ndentVanableIMMetnodLeastSquaresDato:03728/01Time11:32Sampie(adjusted):19661998IncludedDbservabons13afteradjustingendpointsC口ngrggn凸口achieMedafter16it&raticinsVariableCoefficientEi.Ell LiL.iLi/.'.-jL■.1'uir--■j：2r,i?：；；?IF-'：160023j：<：-<> -1.：I"；?：?ARC1)0689995口380754. 1812181Q71000R-squared0972051Myaridependent:var6135.731AdjustedR-squared0.966462S.D.dependentvar4354.758SE.ofregression707.5074Akaikeinfdcriterion1640003Sumsquaredresid62.60180Bthwsrzcriterion■ -.1<■Loglikelihood-I..I;I.F-statisUa-Y泡:；；Durbin-Watson5batI.：：-47Er'j.F.,kr.i.i.?U.HI：："：：'：'InertedARRoots,69圖十八圖十八中AR(1)的系數就是「的估計值。InvertedARRoots是殘差自相關模型⑶的滯后算子多項式的根，這個根有時是虛數，但靜態自回歸模型的滯后算子多項式的根的模應該小于1。如果模型(2)的誤差項存在高階自相關，形如u=pu+pu+pu+v -iVpVl i=1,2,3(7)我們應在圖十七的估2計方程對話框中輸入IM'CGNPAR(1)AR(2)人區(3)。如果模型(2)的誤差項存在形如下式的自相關u=pu+pu+v-1VpV1 i=1,3 (8)我們應在圖十七的估3計方程對話框中輸入IMCGNPAR(1)人區(3)。如果模型(2)的誤差項存在形如下式的自相關u=pu+v -1<p<1 (9)我們應在圖十七的估計方程對話框中輸入IMCGNPAR(4)。這樣就可以校正誤差序列高階自相關。十、鄒氏轉折點檢驗鄒氏轉折點檢驗的目的是檢驗在整個樣本的各子樣本中模型的系數是否相等。如果模型在不同的子樣本中的系數不同，則說明該模型中存在著轉折點。轉折點出現的原因可能由于社會制度、經濟政策的變化、社會動蕩等，如固定匯率變為浮動匯率、中國的改革開放、戰爭等。我們可以用鄒氏轉折點檢驗來驗證某點是否是轉折點。這個檢驗使用的F是統計量和LRx2統計量。表四某地區1947年一季度至1957年4季度國內生產總值和投資總額數據單位：億美元obsGDPINVobsGDPINVobsGDPINV1947-11239.5431951-11504.160.41955-11742.564.71947-21247.242.31951-21548.365.41955-21758.667.91947-31255431951-31585.461.71955-31778.270.8

1947-41269.5491951-4159657.31955-41793.974.21948-1128449.81952-11607.758.91956-1178774.21948-21295.7511952-21612.151.11956-21798.573.91948-31303.851.41952-31621.952.81956-31802.275.71948-41316.449.81952-41657.855.81956-41826.676.11949-11305.343.11953-11687.356.51957-11836.477.51949-2130235.61953-21695.356.21957-21834.876.81949-31312.637.81953-31687.956.11957-31851.278.51949-41301.9341953-41671.251.31957-41830.568.81950-11350.943.41954-11660.851.11950-21393.548.61954-21658.451.61950-31445.253.51954-31677.754.71950-41484.563.91954-41698.358.8根據表四數據建立回歸方程如下:GDP=14.5169INV+735.545現在需要驗證1952年4季度是不是轉折點，即1952年4季度之前與之后投資對國內生產總值的貢獻是否一致