计量经济学根据eviews回归结果，表格里的数据怎么算出来
应用计量经济学综合实验报告
一、观察序列特征
（一）变量的描述统计
变量的描述统计表
X
Y
Mean
24.19133
38.51823
Median
24.60819
35.06598
Maximum
31.51318
59.66837
Minimum
12.28087
24.88616
Std. Dev.
4.378617
9.715057
Skewness
-0.857323
0.890026
Kurtosis
3.169629
2.605577
Jarque-Bera
17.81273
19.94491
Probability
0.000136
0.000047
Sum
3483.552
5546.625
Sum Sq. Dev.
2741.637
13496.67
Observations
144
144
（二）变量的趋势分析
1、各变量的时间序列图
2、根据时序图大致判断变量的平稳性
答：不平稳
（三）双变量分析
1、画出XY散点图
2、计算变量X和Y间的相关系数
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/19/12 Time: 16:31
Sample (adjusted): 1 144
Included observations: 144 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X
1.531880
0.042949
35.66763
0.0000
R-squared
-0.700579
Mean dependent var
38.51823
Adjusted R-squared
-0.700579
S.D. dependent var
9.715057
S.E. of regression
12.66904
Akaike info criterion
7.923120
Sum squared resid
22952.15
Schwarz criterion
7.943743
Log likelihood
-569.4646
Durbin-Watson stat
0.028629
二、计量经济学分析
（一）X和Y的单整阶数检验（选择适当的检验模型并说明理由，报告结果及结论）
X的一阶单整检验：
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(X(-1))
-1.097771
0.071696
-15.31146
0.0000
C
0.161673
0.153431
1.053718
0.2933
@TREND(1)
-0.001153
0.001339
-0.861117
0.3902
趋势项不显著，改选模型二；
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(X(-1))
-1.094074
0.071520
-15.29752
0.0000
C
0.046755
0.075656
0.617991
0.5373
截距项不显著，改选模型一；
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-15.30936
0.0000
Test critical values:
1% level
-2.576814
5% level
-1.942456
10% level
-1.615622
根据ADF检验值可知，ADF值小于各个显著水平下的临界值，故应拒绝原假设，认为没有单位根，是平稳序列。故X是一阶单整序列；
Y的一阶单整检验：
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(Y(-1))
-0.934141
0.072131
-12.95060
0.0000
C
-0.055176
0.193160
-0.285650
0.7755
@TREND(1)
0.001979
0.001693
1.169003
0.2438
趋势项不显著，改选模型二；
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(Y(-1))
-0.927506
0.071975
-12.88644
0.0000
C
0.140769
0.096086
1.465030
0.1445
截距项不显著，改选模型一；
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-12.76596
0.0000
Test critical values:
1% level
-2.576814
5% level
-1.942456
10% level
-1.615622
根据ADF检验值可知，ADF值小于各个显著水平下的临界值，故应拒绝原假设，认为没有单位根，是平稳序列。故Y是一阶单整序列；
综上所述，X与Y都是一阶单整序列
（二）用Y,X,常数项，以及Y的滞后一期值建立二元回归模型
1、用OLS估计模型Y=b0+b1X+b2Y-1+m，回归结果如下：
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X
0.013866
0.015102
0.918190
0.3597
C
-0.190932
0.521862
-0.365867
0.7149
Y(-1)
1.001264
0.011224
89.20662
0.0000
2、检验和改进
（1）统计检验和结论（t检验，F检验）
用t检验: P（x）>α，不显著
P（C）>α，不显著
PY(-1)> α，显著
用f检验：P（f）<α,显著
（2）计量经济学检验和结论（异方差检验，序列相关性检验）
F-statistic
0.689788
Probability
0.599846
Obs*R-squared
2.790897
Probability
0.593405
不显著，接受原假设，故无异方差性
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
0.471125
Probability
0.625019
Obs*R-squared
0.962067
Probability
0.618144
不显著，接受原假设，故无序列相关性
（3）对模型估计方法的改进（若存在有异方差或序列相关性时，采用WLS或GLS估计的结果）
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.196548
0.090185
-2.179381
0.0305
X
0.012001
0.002178
5.509368
0.0000
Y(-1)
1.002499
0.001697
590.6897
0.0000
Weighted Statistics
R-squared
0.999990
Mean dependent var
37.17069
Adjusted R-squared
0.999990
S.D. dependent var
96.28015
S.E. of regression
0.307135
Akaike info criterion
0.492055
Sum squared resid
18.30044
Schwarz criterion
0.542053
Log likelihood
-45.46742
F-statistic
179795.0
Durbin-Watson stat
2.017946
Prob(F-statistic)
0.000000
Unweighted Statistics
R-squared
0.976307
Mean dependent var
37.63027
Adjusted R-squared
0.976062
S.D. dependent var
8.651587
S.E. of regression
1.338552
Sum squared resid
347.5940
Durbin-Watson stat
1.858016
（4）最终的模型
1、Y=-0.196548+0.012001X+1.002499Y(-1)
2、R^2=0.999990
3、调整后的R=0.999990
4、D.W=1.858016
看显著性，回归系数等
计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。
理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、应用模型（结构分析、经济预测、政策评价）。
EViews是完成上述任务比较得力的必不可少的工具。正是由于EViews等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为一门较为实用与严谨的经济学科。
扩展资料
Eviews是专门为大型机构开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
虽然Eviews是经济学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews的运用领域并不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用Eviews进行处理。
Eviews处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews允许用户以简便的可视化的方式从键盘或磁盘文件中输入数据，根据已有的序列生成新的序列。
在屏幕上显示序列或打印机上打印输出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews具有操作简便且可视化的操作风格，体现在从键盘或从键盘输入数据序列、依据已有序列生成新序列、显示和打印序列以及对序列之间存在的关系进行统计分析等方面。
Eviews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。
操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。此外，Eviews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在Eviews的命令行中输入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。
参考资料：eviews的百度百科
计算如下。
1：Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。
2：计量经济学是结合经济理论与数理统计，并以实际经济数据作定量分析的一门学科。主要内容包括理论计量经济学和应用经济计量学。理论计量经济学主要研究如何运用、改造和发展数理统计的方法，使之成为随机经济关系测定的特殊方法。
扩展资料
对于时间序列数据和面板数据的分析，最常用的是eviews软件。
其功能如下：
1、统一管理数据，通过对象，视图和流程实现对数据的各种操作;
2、输入，扩展和修改时间序列数据或横截面数据，根据任意复杂公式根据现有序列生成新序列；
3、计算描述性统计：相关系数，协方差，自相关系数，互相关系数和直方图;
4、测试，方差分析，协整检验，Granger因果检验;
5、采用普通最小二乘法，自回归校正最小二乘法，两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法，非线性最小二乘法，广义矩估计法，ARCH模型估计法等;
6、替代决策模型的Probit，logit和Gompit估计;
7、联立方程的线性和非线性估计;
8、估计和分析向量自回归系统;
9、多项式分布滞后模型的估计;
10、回归方程的预测;
11、模型解决方案和准;
12、与外部软件交换数据。
参考资料：eviews-百度百科
Coefficient除以standard error 等于 t-statistic
eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617
Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。99003
cost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720
Adjusted R-squared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]
S.E of regression= the root of [sum squared resid/(n-k)]
F-statistic= R^2 X (n-k)/(1-R^2)k
其中的 N 是 观察两的个数 即observations 此题中是16
K 是变量的个数 此题中是3个 c,INCOME, COST
全部代如以上所给计算公式中 即可解出答案，望采纳 谢谢！
F公式在刚刚公式的基础上乘2就对了。即F=[R^2·(n-k)/(1-R^2)·k]×2
F=[R²/（k-1）]/(1-R²)/(n-k)
evi是什么指标?
EVA（Economic Value Added）是经济学中的一个重要指标，通常被称为经济增加值或经济利润。它衡量的是公司在一定时期内创造的经济价值，具体来说，就是公司的税后净营业利润与全部资本成本之间的差额。1. EVA的计算公式为：EVA = 税后净营业利润（NOPAT）- 加权平均资本成本（WACC）× 投资资本总额（TC...
evi是什么指标?
经济学中EVA是Economic Value Added的缩写，意为“经济附加值”，又称经济利润、经济增加值，公司每年创造的经济增加值等于税后净营业利润与全部资本成本之间的差额。1、EVA = 税后净营业利润（NOPAT）-（【加权平均资本成本】WACC*【投资资本总额】TC）2、其中，税后净营业利润（NOPAT） = 营业利润+ 财...
循证决策是什么意思
1991年加拿大学者Guyatt最先使用循证医学(Evigence-based medicine,EBM)这一术语,1992年加拿大Lsackett等对循证医学的概念进行了整理和完善,其核心思想是审慎地、明确地、明智地应用当代最佳证据,对个体病人医疗做出决策。在英国流行病学家Cochrane的努力下,1993年英国成立了Cochrane协作网,对医学文献进行系统评价。目前已...
求犹太人的名字
理论物理学奇才---费曼 免疫学奠基人---埃尔利西 发现叶绿素的人---威尔施泰特 现代分子生物学的奠基者---卢里亚 氮肥之父---哈伯 生命之神---莱西斯坦 观察蚂蚁的孩子，大生化学家---布洛赫 有机硼化合物的开拓者---布朗 发现脱氧核糖核酸的生物学家--阿瑟·科恩伯格 诺贝尔医学奖得主---勒...
谢和耐的学术评价
谢和耐是个承前启后的汉学家，他的老师戴密微 (Paul Demievi11e，1894—1979)曾使战后法国汉学得到复苏，而谢和耐则使法国汉学迈上了一个新台阶。法国汉学家一向不写或很少写系统的论著，而只是对古文献作注释，诸如沙畹、伯希和、马伯乐、葛兰言、韩百诗等，谢和耐一方面继承了前辈考据学的功底，...
道泉佳迪： 计算如下. 1:Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56.43329/31.45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155.6083/0.269042=578.379212167617Income 的 ...
宣城市17836079992： 计量经济学 用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? - ？
道泉佳迪： 1、R-squared与Adjusted R-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了; 2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值,用来比较不同的模型,一般值越小越好; 3、Durbin-Watson stat是检验残差自相关的DW经验,一般值在2附件比较理想,你可以再查询具体的DW检验表,得到精确的检验结果; 4、F-statistic和Prob(F-statistic)用来判断你方程的整体显著性,由于是一元回归,和前面X系数的显著性检验是等价的,在10%的显著性水平下,可以认为你的方程是整体显著的.
宣城市17836079992： 计量经济学用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? - ？
道泉佳迪： 一、R2=1-SSR/TSS=1-342.5486/(31.4289^2) 二、SE=(SSR/(N-K-1))^(-1/2)=(342.5486/7)^(-1/2) 三、调整的R2=1-(SSR/(N-K-1))/(TSS/(N-1)) 其中的SSR就是残差平方和,TSS就是被解释变量的方差,即SD dependent var的平方,N-10,K=2,然后自己去算吧
宣城市17836079992： 计量经济学中Eviews因果检验结果看F值还是Prob?怎么看?P值是大于0.05就接受原假设存在非因果关系么?急滞后期观测点F值P值1200.675380.42263.... - ？
道泉佳迪：[答案] 主要看P值. 但是GRANGER因果检验一般都是以变量相互不具有因果关系为原假设的,这样的原假设下,P值小于0.05就说明具有因果关系.
宣城市17836079992： 计量经济学 用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思?Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:04/20/10 Time:21:59 Sample:2004 2008 ... - ？
道泉佳迪：[答案] 1、R-squared与Adjusted R-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了;2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值,用来比较不同的模型,一般值越小越好;3、Durbin-Watson stat是检验残差自相关...
宣城市17836079992： 计量经济学 eviews结果输出表像这个结果输出表,求大神解释 每一项的中文 和含义 还有各自的求法,之间的计算关系.1.怎么写回归模型2,解释参数意... - ？
道泉佳迪：[答案] 1,R-平方和调整后的R平方是衡量该方程的程度,可以达到0.7; 位信息的措施,赤池信息准则施瓦茨公司的标准来比较不同... 4,F-统计量的概率(F统计),以确定您的整体方程是显着的,因为它是一个简单的回归系数显着性检验前面的X相当于10%...
宣城市17836079992： 计量经济学中,用eviews回归得系数1.47E - 07中E是什么意思 - ？
道泉佳迪：[答案] 表示1.45*10^-7,这个E表示位置不够,用科学计数法表示数据.
宣城市17836079992： 计量经济学复习题求解,一下划了线的地方,不知道根据eviews的结果怎么求出来,请高手帮帮忙,谢谢了？
道泉佳迪： C的T值, 24.4070/6.9973=3.49 x2和x3的t值算法相同,我就不在这儿算了 T值=系数/Std R-squared 首先残差的2次方和RSS=342.5486,ESS=31.4289 推出TSS=RSS+ESS R-squared=ESS/TSS=0.0839 可以看出回归的可信度较低 Adjusted R-...
宣城市17836079992： 如何运用eviews做reset检验 - ？
道泉佳迪： 1、首先,打开相关的窗口,直接选择下一步,如下图所示,然后进入下一步. 2、其次,完成上述步骤后,输入“consumption c income”,如下图所示,然后进入下一步. 3、接着,完成上述步骤后,需要依次单击View-->Resibaial Diagnostics-->Heteroskedasticity Tests选项,如下图所示,然后进入下一步. 4、然后,完成上述步骤后,请根据实际情况进行设置,如下图所示,然后进入下一步. 5、最后,完成上述步骤后,reset检验就做完了,如下图所示.这样,问题就解决了.
宣城市17836079992： 计量经济学求助?如何用eviews软件做单位根检验,又如何判别结果,请高手指教 - ？
道泉佳迪： 请楼主按以下步骤...我提供界面操作方法...代码就不写了..1. 调用已经建立的Series 比如 GDP... 2. 在调出的界面下...点view / Unit root test... 3. 勾选有截距项的选项(intercept)...并选择滞后差分项为2阶(lagged differences)...结果判定: 结果将会出现4个t统计量...分别为D-F的t-stat 和1% 5% 10%水平对应的t-stat.. 如果前者大于 10%水平下 t-stat..证明在10%置信水平下 不能拒绝null hypothesis...原序列有单位根...否则为一阶单整~I(1) (以此类推)
