EViews统计分析在计量经济学中的应用-第2章数据处理

2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用1第章数据处理2.1数据录入2.2单序列统计量的计算及检验2.3序列组统计量的计算及检验2.4时间序列组基本统计分析2.5绘制序列分布图及序列经验分布检验2.6绘制序列组的散点图2.7习题（略）22/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用22.1

数据录入1.data命令方式：命令格式为：data<序列名1><序列名2>......<序列名n>，序列名之间用空格隔开，输入全部序列后回车就进入数据编辑窗口，如图所示。用户可以按照Excel的数据输入习惯输入数据。数据输入完毕，可以关闭数据输入窗口，点击工作文件窗口工具条的Save或点击菜单栏的File/Save将数据存入磁盘。在本例中，在命令窗口直接输入：DataYX2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用3数据输入2.以1.3.2中的新建文件窗口为基础来建立序列。在主菜单上单击Objects下的Newobject，在Newobject对话框里，选Group并在NameforObject上定义变量名（如变量X、Y），单击OK，屏幕出现图2-1数据编辑框。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用4数据输入图2-1定义变量名图2-2序列数据编辑框2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用5数据输入另一种菜单方式是在主菜单上依次单击Quick/EmptyGroup。图2-3建立空数组2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用6数据输入

建立一个空组，再用方向键将光标移到每一列的顶部之后，输入各个变量名，回车后输入数据。图2-4数据输入图2-5数据输入操作完成2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用7数据输入

另外数据还可以从Excel中直接复制到空组。然后为每个时间序列取序列名。单击数据表中的SER01，在数据组对话框中的命令窗口输入该序列名称，如本例中输入X（见图2-6），回车后Yes。采用同样的步骤修改序列名Y（见图2-7）2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用8数据输入图2-6修改序列名图2-7修改序列名数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的Save或单击菜单兰的File/Save将数据存入磁盘。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用9数据导入几种将数据导入EViews的方式：从其他程序里输入数据最简单的方法就是如上所述的剪切和粘贴。EViews还识别三种其它格式存储的数据：1、文本格式数据文件这类数据文件中两个数据之间至少应当有一个空格，在数据的第一行保存有序列名，所以EViews可以识别和转换它们。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用10数据导入2、Excel/Lotus数据文件用户必须知道数据在数据表中的起始位置（默认值是B列第2行B2）。导入外部数据文件的方式将数据导入到EViews中，如果通过这种方式将数据导入EViews中，可以不事先确定EViews工作文件结构。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用11数据导入举一个excel数据的例子，在excel中整理数据的时候一定要注意，前面可以空几行用来写数据的一些说明，但是从某一行开始一定是变量的名字，这一行下面开始是数据，变量名字必须要是英文，否则导入的时候就会出错，变量名字中间不能有空格、+、-、*、\等符号（如图2-8）。在excel中将数据整理好后，保存关闭。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用12数据导入然后在EViews中点击File/Import/Read(如图2-9)。图2-8创建工作文件图2-9读取工作文件2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用13数据导入图2-10对变量命名2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用14数据导入单击OK即可，设定好了之后就能成功调入当前工作文件中（如图2-11）。也可将数据调入当前工作文件中。2-11数据导入2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用15数据输出数据输出的操作方式与数据输入的操作方式类似。可以采用类似于数据输入中的“复制粘贴”办法来导出数据，也可以通过工作文件工具栏中的Proc/Export/WriteText-Lotus-Excel选项导出数据。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用16数据生成（生成新的序列或序列组）当输入一个或多个序列数据时，如1.4.1中所述点击EViews/Quick/EmptyGroup建立一个数据组（如图2-12），并命名为Y，图2-12建立的数据组2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用17数据生成（生成新的序列或序列组）点击EViews主菜单中Quick键，选择Generateseries功能或点击工作文件窗口的工具栏中Genr功能键即可利用公式（即通过对现有序列的变换）建立新序列。点击Genr键，就会考到一个要求输入公式的对话框。在Enterequation下的方框内键入新的序列名、等号以及描述新序列的公式。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用18数据生成（生成新的序列或序列组）例如：Y2=Y^2表示用Y序列生成一个Y的平方序列Y2。图2-13输入公式对话框图2-14生成新序列2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用19数据生成（生成新的序列或序列组）图2-16生成的新序列可以也通过多次使用Genr功能键将对各序列组合在一起。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用20数据视图视图是表格和图像的窗口，它可以提供不同的方式来观察对象中的数据。例如，序列对象有表单视图（察看原始数据）、曲线图、柱状图、直方图、相关图。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用212.2单序列统计量的计算及检验

EViews的一些基本描述性统计量包括均值、方差、协方差、直方图、列表（Tabulation）、自相关、偏自相关、交叉相关等。描述性统计分析（DesciptiveStatistic）包括柱图和统计量（HistogramandStatistic）和分组统计量（StatsbyClassification）点击序列窗口或序列组窗口中的View键即可得到这些统计量的值。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用22单序列的描述性统计量EViews的一些基本描述性统计量包括均值、方差、协方差、直方图、列表（Tabulation）、自相关、偏自相关、交叉相关等。描述性统计分析（DesciptiveStatistic）包括柱图和统计量（HistogramandStatistic）和分组统计量（StatsbyClassification）点击序列窗口或序列组窗口中的View键即可得到这些统计量的值。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用23单序列的描述性统计量HistogramandStatistic（直方图和统计量）此功能显示的是选定序列的直方图以及一些描述性统计量的值，2-17直方图和统计量2-17直方图和统计量2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用24单序列的描述性统计量

Correlogram（相关图）显示了相关图、偏相关图、Q统计量以及相应的概率。图的左部显示的是根据这些统计量的值会出的图形，右边显示的是这些统计量的数值列表，如图2-19所示。图2-18打开Correlogram图2-19相关图2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用25单序列的描述性统计量

UnitRootTest（单位根检验）检验该序列是否含有单位根，即序列是否具有平稳性。这里可以选用ADF（后有介绍）或Philips-Perron检验法，此处介绍Philips-Perron检验法，如图2-20所示。图2-20打开UnitRootTest图2-21单位根检验2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用26单序列描述统计量的检验

EViews可以对均值、方差、中位数进行假设检验。在均值的假设检验中，还可以分为总体标准差（s.d.）已知和未知两种情形。以均值和方差检验为例介绍EViews的用法。图2-18打开Correlogram图2-19相关图2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用27单序列描述统计量的检验①、总体均值的假设检验对某厂生产的日光灯实际使用时间进行抽样调查，随机抽取了5件进行测试，测得正常使用时间分别为1250天、1265天、1260天、1275天、1245天。已知此种灯的寿命为1277天，试检验抽样检测的使用时间有无系统偏差（取检验水平α=0.05）。图2-18打开Correlogram图2-19相关图2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用28单序列描述统计量的检验

t检验的EViews操作如下。简历关于使用时间的数据文件。在数据窗口条件下，点击View键，选择DescriptiveStats&Tests/SimpleHypothesisTest。这时会弹出一个如图2.23对话框。在Mean键入1277，意味着对均值进行假设检验。本例中，总体标准差未知，所以在Enters.d.ifknown选择区保持空白。点击OK键，得t检验结果如图2-22，显示t=-3.37。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用29单序列描述统计量的检验图2-23数据检验对话框2-24均值的假设检验概率0.028表示的是t统计量绝对值大于3.37的概率。在双边假设下，如果这个值小于检验设定的显著水平（如0.05），则拒绝原假设。统计量绝对值大于2.776的概率是0.05。因为t=-3.37拉在了原假设的拒绝域，因此结论是该种灯寿命存在偏差。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用30单序列描述统计量的检验②单总体方差的假设检验假设某钢铁公司生产角钢，现要对其刚度是否达标进行抽样调查，从中抽取十根，测的达到屈服强度的拉里数据分别为：578、572、570、568、572、570、570、572、596、584，已知达到屈服强度的拉力X服从正态分布，间断拉力

是否可信。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用31单序列描述统计量的检验选用统计量W=，当H0成立时，W=W=10.65，

因为W=10.65落在（2.70,19.0）内，所以接受H0，即认为达到屈服强度总体的方差与64无显著性差异。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用32单序列描述统计量的检验②单总体方差的假设检验假设某钢铁公司生产角钢，现要对其刚度是否达标进行抽样调查，从中抽取十根，测的达到屈服强度的拉里数据分别为：578、572、570、568、572、570、570、572、596、584，已知达到屈服强度的拉力X服从正态分布，间断拉力

是否可信。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用332.3序列组统计量的计算及检验对几个感兴趣的序列之间的关系的直观描述可以通过“组”中提供的方便功能来实现。通过组，可以计算几种统计量、描述不同序列之间的关系，并以表格、数据表和图等各种方式显示出来。组窗口内的View下拉菜单分为四个部分：第一部分包括组中数据的各种显示形式；第二部分包括各种基本统计量；第三部分分为时间序列的特殊的统计量；第四部分为标签项，提供组对象的相关信息。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用34序列组统计量的计算及检验分组统计量（StatsbyClassification）第一部分：提供数据的观测法spreadsheet/graph第二部分：描述性统计分析/描述性统计检验分布图第三部分：相关图（Correlogram）、单位根检验（Unitroottest）第四部分：变化选项（conversionoptions）和标签（Label）2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用352.4时间序列组基本统计分析1、两个总体均值的差异性检验Eviews操作：点击数据窗口的View键，选择TestofEquality功能。在弹出的对话框里选择Mean（Median和Variance分别做两总体中位数和方差是否相同的显著性检验），直接点击OK，就可得出检验结果。输出结果大于0.05，说明检验结果是接受H0。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用361、两个总体均值的差异性检验例，根据国家数据库年度数据资料，对地级市和市辖区进行统计，得2002年至2011年数据，利用数据检验djs与sxq均值的差异显著性（djs与sxq分别为地级市和市辖区个数，显著性水平0.05）。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用371、两个总体均值的差异性检验在打开djs、sxq组成的组对象后进行如下的操作：View/testsofEquality图2-27打开TestofEquality图2-28填入平均值2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用381、两个总体均值的差异性检验图2-29两个总体均值的差异性检验结论：t＝0.87,相伴概率0.3865，大于0.05，说明检验结果拒绝原假设。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用392、多个总体均值的差异性检验---单因素方差分析例：国家统计局对黑龙江、吉林、辽宁三省在2013年5月至2013年9月的居民消费价格分类指数进行统计，得居民消费价格分类指数数据如图1.44，用方差分析方法检验3省居民消费价格分类指数是否有显著性差异。图2-30居民消费价格分类指数2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用40多个总体均值的差异性检验---单因素方差分析图2-33TestsofEquality图2-31居民消费价格分类指数2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用41多个总体均值的差异性检验---单因素方差分析图2-34多个总体均值的差异性检验结论：相伴概率等于0.0005小于0.05的显著性水平，说明检验结果是接受H02/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用422.4相关及协方差矩阵（Correlation/Covariance）在打开组对象后，可计算各序列的相关矩阵及协方差矩阵。相关矩阵的操作：View/Correlation。协方差矩阵的操作：View/Covariance。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用43相关及协方差矩阵（Correlation/Covariance）计算相关及协方差时，有两种选择数据方式：CommonSample使任何缺数据的序列都被排除在相关及协方差计算之外；PairwiseSamples用相关序列的所有无丢失观察值计算，此方法使用样本的最大数,但可能导致不确定矩阵。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用442.5绘制序列分布图及序列经验分布检验1、CDF/Survivor/Quantile图这个图描绘出带有加或减两个标准误差带的经验累积分布函数、残存函数和分位数函数。在序列菜单中或组菜单中选择View/GraphOptions/distribution/CDF—Survivor—Quantile时(组菜单的GraphOptions中)，就会依次出现下面的对话框：2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用45绘制序列分布图及序列经验分布检验图2-35序列经验分布特征图2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用46绘制序列分布图及序列经验分布检验图2-36序列经验分布特征图--CDF图2-37序列经验分布特征的图--Survivor2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用47绘制序列分布图及序列经验分布检验其中，CumulativeDistribution(累积分布)用来描绘序列的经验累积函数（CDF）。Quantile(分位数)操作用来描绘序列的经验分位数。分位数函数是CDF的反函数，可以通过调换CDF的横纵坐标轴得到。图2-38序列经验分布特征的图—Quantile2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用48绘制序列分布图及序列经验分布检验2.Quantile—Quantile图Quantile—Quantile(QQ图)对于比较两个分布是一种简单但重要的工具。这个图标绘出一个被选序列的分位数分布相对于另一个序列的分位数分布或一个理论分布的异同。如果这两个分布是相同的，则QQ图将在一条直线上。如果QQ图不在一条直线上,则这两个分布是不同的。2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用49绘制序列分布图及序列经验分布检验当选择View/DistributionGraphs/Quantile-Quantile….下面的QQPlot对话框会出现:图2-39Quantile—Quantile2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用50绘制序列分布图及序列经验分布检验EViews将针对列出的每个序列作出QQ图。下图是GDP增长率和指数分布的Q-Q图：图2-40指数分布Q-Q图2/5/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用51绘制序列分布图及序列经验分布检验3.KernelDensity（核密度）