Eviews数据统计与分析教程4章

第4章图形和统计量分析

重点内容：图形对象生成描述性统计量单位根检查Granger因果检查第1页一、图形对象1.图形对象建立选择对象窗口工具栏中“View”|“Graph”选项。“Graph”菜单中有6种图形可供选择。“Line”表达生成是折线图“Area”表达生成面积图“Bar”表达为条形图“Spike”表达尖峰图“SeasonalStackedLine”表达生成是季节性堆叠图“SeasonalSplitLine”表达生成是季节性分割线第2页一、图形对象1.图形对象建立假如选择“View”|“Graph”|“Line”选项，将生成如下所示线性图。第3页一、图形对象2.图形冻结通过“Quick”|“Graph”选项生成图形对象，单击图对象窗口工具栏中“Name”选项，在弹出对话框中输入该对象名称后，单击“OK”按钮后该对象即可被保存，并在工作文献窗口中显示图对象图标。假如要保存所建立图形，使之不随样本及观测值变化而发生变化，则能够通过序列对象窗口中“Freeze”键来冻结图形。第4页一、图形对象3.图形复制假如需要将图形保存到其他文献中，例如放在Word文档中，则选择图对象窗口中“Proc”|“Copy”选项，然后在弹出对话框中单击“OK”按钮。或者将鼠标移动到图形上，点击鼠标右键，在弹出菜单中选择“Copy”。再打开需要粘贴文献，通过鼠标右键进行粘贴即可。

第5页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

在序列（Series）对象窗口下选择工具栏中“View”|“DescriptiveStatistics”（描述性统计量）选项，将出现4个选项。第一种选项是“HistogramandStats”（直方图和统计量），能显示序列对象直方图和一下描述性统计量值。

第6页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

以序列对象“fdi”为例来进行说明:“Mean”表达均值，即序列对象观测值平均值；“Median”表达中位数，即从小到大排列序列对象观测值中间值，是对序列分布中心一种大体估计；“Maximum”表达最大值，“Minimum”表达最小值，是该序列观测值中最大值和最小值；第7页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

“Std.Dev”表达标准差，用来衡量序列观测值离散程度，其计算公式为

其中，σ为标准差，N为样本观测值个数，xi是样本观测值，为样本均值。第8页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

“Skewness”表达偏度，用来衡量观测值分布偏离均值情况，其计算公式为其中是变量方差有偏估计。当S=0时，序列分布是对称，如正态分布；当S>0时，序列分布为右偏；当S<0时，序列分布为左偏。例如上图fdi中偏度为1.4225

>0，因此我国外商直接投资（fdi）分布是不对称，为右偏分布形态。第9页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

“Kurtosis”表达峰度，用来衡量序列分布凸起情况，其计算公式为正态分布K值为3，当K>3时，序列对象分布凸起程度大于正态分布凸起程度；当K<3时，序列对象分布凸起程度要比正态分布小。例如上图中峰度为4.898917

>3，外商直接投资（fdi）分布呈尖峰状态。

第10页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

图最下方是JB（Jarque-Bera）统计量及其对应概率（Probability）。JB统计量用来检查序列观测值是否服从正态分布，该检查零假设为样本服从正态分布。在零假设下，JB统计量服从χ2(2)分布。第11页二、描述性统计量1.序列窗口下描述性统计量

第二个选项是“StatsTable”（统计表），它将描述性统计量值通过电子表格形式显示在对象窗口中。第三个选项是“StatsbyClassification”（分类统计量），它将样本分为若干组后再对各组观测值分别进行描述统计。第四个选项是“BoxplotsbyClassification”（分类箱线图/箱尾图），将序列分布按照箱线图/箱尾图进行分类。箱线图（Boxplot）也称为箱尾图，是利用数据统计量来描述数据一种办法。第12页二、描述性统计量2.序列组窗口下描述性统计量

在序列组(Group)对象窗口下选择工具栏中“View”|“DescriptiveStatistics”（描述性统计量）选项，将弹出3个选项。

第13页二、描述性统计量2.序列组窗口下描述性统计量

第一种选项是“CommonSample”（一般样本），选择该项将得到具有均值、中位数、最大/小值等统计量一张电子表格。“CommonSample”要求各序列对象样本范围相同，不能具有NA符（空值）。第14页二、描述性统计量2.序列组窗口下描述性统计量

第二个选项是“IndividualSamples”（个体样本），选择该项后弹出界面也是一张具有均值、中位数、最大/小值等统计量一张电子表格。与“CommonSample”不一样是该选项中序列对象所包括观测值个数能够不一样。第三个选项是“Boxplots”（箱线图/箱尾图）。第15页三、描述性统计量检查1.简单假设检查

均值（Mean）检查方差（Variance）检查中位数（Median）检查第16页三、描述性统计量检查1.简单假设检查

选择“View”|“TestsforDescriptiveStats”|“SimpleHypothesisTests”选项后弹出如下列图所示对话框，在左侧文本框中输入待检查数值，然后单击“OK”按钮即可得到输出成果。对于均值检查，假如标准差已知，可在右侧“Enters.d.if”文本框中输入标准差值。第17页三、描述性统计量检查2.分组齐性检查

均值（Mean）检查方差（Variance）检查中位数（Median）检查

第18页三、描述性统计量检查2.分组齐性检查

选择“View”|“TestsforDescriptiveStats”|“EqualityTestsbyClassification”选项后弹出如下列图所示对话框，在“Series/Groupforclassify”文本框中输入序列或序列组对象名称，在“Testequalityof”中选中检查办法，“NAhanding”表达缺值项处理办法，“Groupintobinsif”可以限定分类后子项目标数目。然后单击“OK”按钮即可。第19页四、有关分析在EViews软件中能够对序列和序列组对象进行有关分析，从而判定序列对象是否存在自有关问题。选择“工具栏中View”|“Correlogram”（有关图）选项，弹出右图所示对话框。需说明是序列组中“View”|“Correlogram”选项分析是第一种序列对象有关性。假如要得到两个序列对象交叉有关图需选择“View”|“CrossCorrelogram”选项。第20页四、有关分析在序列组对象窗口中，除了能够得到有关图外还能够得到有关矩阵。选择序列组对象窗口工具栏中“View”|“Correlation”|“CommonSample”/“PairwiseSamples”后，得到有关矩阵表。表中数值代表两个变量有关性，数值可正可负。第21页五、单位根检查单位根检查（UnitRootTest）主要用来判定期间序列平稳性。

假如一种时间序列均值或者协方差函数随时间变化而变化，那么这个序列就是不平稳时间序列。假如该时间序列通过一阶差分后变为平稳序列，则称该序列为一阶单整序列，记作I(1)；假如是通过d次差分后才平稳，则称为d阶单整序列，记作I(d)。

第22页五、单位根检查单位根检查（UnitRootTest）主要用来判定期间序列平稳性。

假如一种时间序列均值或者协方差函数随时间变化而变化，那么这个序列就是不平稳时间序列。假如该时间序列通过一阶差分后变为平稳序列，则称该序列为一阶单整序列，记作I(1)；假如是通过d次差分后才平稳，则称为d阶单整序列，记作I(d)。

第23页五、单位根检查选择工具栏中“View”|“UnitRootTest”选项，会弹出如下列图所示对话框。

第24页五、单位根检查EViews5.1为顾客提供了6种单位根检查办法，有“AugmentedDickey–Fuller”(ADF)检查法，“Dickey–FullerGLS(ERS)”（DF）检查法，“Phillips–Perron”（PP）检查法，“Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin”(KPSS)检查法，“Elliott–Rothenberg–StockPoint–Optimal”(ERS)检查法,“Ng–Perron”(NP)检查法。第25页五、单位根检查在“Testforunitrootin”中选择序列形式。“Level”表达对原序列进行单位根检查，“1stdifference”表达对一阶差分序列进行单位根检查，“2nddifference”表达对二阶差分序列进行单位根检查。第26页五、单位根检查“Laglength”表达消除序列有关所需滞后阶数，在该区域有两个选项按钮。在“Automaticselection”（自动选择）中有两个文本框，第一种文本框下拉列表中有6个准则，常用是“AIC”和“SC”最小准则，系统在默认状态下显示是SC准则；第二个文本框中输入最大滞后阶数，一般系统会根据样本容量而自动给出一种数值。假如选中“Userspecific”，则顾客可输入详细数值，系统会给出检查成果。

第27页五、单位根检查“Includeintestequation”表达检查式中是否包括“Intercept”（截距项）、“Trendandintercept”（趋势项和截距项）和“None”（不包括趋势项和截距项）。可根据图形来确定是否包括趋势项和截距项。

第28页六、Granger因果检查Granger因果关系检查就是检查一种变量滞后变量是否能够放入其他变量方程中。假如该变量受到其他变量滞后期影响，则称两个变量间存Granger因果关系。

第29页六、Granger因果检查打开序列组对象窗口，选择工具栏中“View”|“GrangerCausality”选项，在弹出对话框中输入滞后期，然后单击“OK”按钮，就会得到下列图所示分析成果。一般情况下Granger因果检查滞后期要根据AIC和SC准则来确定。“NullHypothesis”列是原假设，“CPIdoesnotGrangerCauseGDP”为CPI不是GDPGranger因，同样，“GDPdoesnotGrangerCauseCPI”为GDP不是CPIGranger因。“Obs”列是样本数，“F-St