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1、Eviews 数据统计与分析教程章图形与统计量分析一、图形对象1、图形对象得建立选择对象窗口工具栏中得“View”|“Graph”选项。“Graph”得菜单中有6种图形可供选择。l“Line”表示生成得就是折线图 l“Area”表示生成面积图 l“Bar”表示为条形图 l“Spike”表示尖峰图 l“Seasonal Stacked Line”表示生成得就是季节性堆叠图l“Seasonal Split Line”表示生成得就是季节性分割线 一、图形对象1、图形对象得建立如果选择“View”|“Graph”|“Line”选项,将生成如下所示得线性图。一、图形对象2、图形得冻结通过“Quick”|
2、“Graph”选项生成图形对象,单击图对象窗口工具栏中得“Name”选项,在弹出得对话框中输入该对象得名称后,单击“OK”按钮后该对象即可被保存,并在工作文件窗口中显示图对象得图标。如果要保留所建立得图形,使之不随样本及观测值得改变而发生变化,则可以通过序列对象窗口中得“Freeze”键来冻结图形。一、图形对象3、图形得复制如果需要将图形保存到其她文件中,例如放在Word文档中,则选择图对象窗口中得“Proc”|“Copy”选项,然后在弹出得对话框中单击“OK”按钮。或者将鼠标移动到图形上,点击鼠标右键,在弹出得菜单中选择“Copy”。再打开需要粘贴得文件,通过鼠标右键进行粘贴即可。二、描述性
3、统计量1、序列窗口下得描述性统计量 在序列(Series)对象窗口下选择工具栏中得“View”|“Descriptive Statistics”(描述性统计量)选项,将出现4个选项。第一个选项就是“Histogram and Stats”(直方图与统计量),能显示序列对象得直方图与一下描述性统计量得值。二、描述性统计量1、序列窗口下得描述性统计量 以序列对象“fdi”为例来进行说明:“Mean”表示均值,即序列对象观测值得平均值;“Median”表示中位数,即从小到大排列得序列对象观测值得中间值,就是对序列分布中心得一个大致估计;“Maximum”表示最大值,“Minimum”表示最小值,就是
4、该序列观测值中得最大值与最小值;二、描述性统计量1、序列窗口下得描述性统计量“Std、Dev”表示标准差,用来衡量序列观测值得离散程度,其计算公式为 其中,为标准差,N为样本观测值个数,xi就是样本观测值,为样本均值。二、描述性统计量1、序列窗口下得描述性统计量“Skewness”表示偏度,用来衡量观测值分布偏离均值得状况,其计算公式为其中 就是变量方差得有偏估计。当S=0时,序列得分布就是对称得,如正态分布;当S 0时,序列分布为右偏;当S 0,所以我国得外商直接投资(fdi)得分布就是不对称得,为右偏分布形态。大家学习辛苦了,还就是要坚持继续保持安静 继续保持安静二、描述性统计量1、序列窗
5、口下得描述性统计量“Kurtosis”表示峰度,用来衡量序列分布得凸起状况,其计算公式为正态分布得K值为3,当K 3时,序列对象得分布凸起程度大于正态分布得凸起程度;当K 3,外商直接投资(fdi)得分布呈尖峰状态。二、描述性统计量1、序列窗口下得描述性统计量 图最下方就是JB(Jarque-Bera)统计量及其相应得概率(Probability)。JB统计量用来检验序列观测值就是否服从正态分布,该检验得零假设为样本服从正态分布。在零假设下,JB统计量服从2(2)分布。二、描述性统计量1、序列窗口下得描述性统计量 第二个选项就是“Stats Table”(统计表),它将描述性统计量值通过电子表
6、格得形式显示在对象窗口中。第三个选项就是“Stats by Classification”(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。第四个选项就是“Boxplots by Classification”(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,就是利用数据统计量来描述数据得一种方法。二、描述性统计量2、序列组窗口下得描述性统计量 在序列组(Group)对象窗口下选择工具栏中得“View”|“Descriptive Statistics”(描述性统计量)选项,将弹出3个选项。二、描述性统计量2、序列组窗口下得描述
7、性统计量 第一个选项就是“mon Sample”(普通样本),选择该项将得到含有均值、中位数、最大/小值等统计量得一张电子表格。“mon Sample”要求各序列对象得样本范围相同,不能含有NA符(空值)。二、描述性统计量2、序列组窗口下得描述性统计量 第二个选项就是“Individual Samples”(个体样本),选择该项后弹出得界面也就是一张含有均值、中位数、最大/小值等统计量得一张电子表格。与“mon Sample”不同得就是该选项中序列对象所包含得观测值个数可以不同。第三个选项就是“Boxplots”(箱线图/箱尾图)。三、描述性统计量检验1、简单假设检验 l均值(Mean)检验l
8、方差(Variance)检验l中位数(Median)检验 三、描述性统计量检验1、简单假设检验 选择“View”|“Tests for Descriptive Stats”|“Simple Hypothesis Tests”选项后弹出如下图所示得对话框,在左侧文本框中输入待检验得数值,然后单击“OK”按钮即可得到输出结果。对于均值检验,如果标准差已知,可在右侧“Enter s、d、if”文本框中输入标准差得值。三、描述性统计量检验2、分组齐性检验 l均值(Mean)检验l方差(Variance)检验l中位数(Median)检验 三、描述性统计量检验2、分组齐性检验 选择“View”|“Test
9、s for Descriptive Stats”|“Equality Tests by Classification”选项后弹出如下图所示得对话框,在“Series/Group for classify”文本框中输入序列或序列组对象名称,在“Test equality of”中选中检验方法,“NA handing”表示缺值项得处理方法,“Group into bins if”可以限定分类后子项目得数目。然后单击“OK”按钮即可。四、相关分析在EViews软件中可以对序列与序列组对象进行相关分析,从而判定序列对象就是否存在自相关问题。选择“工具栏中得View”|“Correlogram”(相关图
10、)选项,弹出右图所示得对话框。需说明得就是序列组中得“View”|“Correlogram”选项分析得就是第一个序列对象得相关性。如果要得到两个序列对象得交叉相关图需选择“View”|“Cross Correlogram”选项。四、相关分析在序列组对象窗口中,除了可以得到相关图外还可以得到相关矩阵。选择序列组对象窗口工具栏中得“View”|“Correlation”|“mon Sample”/“Pairwise Samples”后,得到相关矩阵表。表中得数值代表两个变量得相关性,数值可正可负。五、单位根检验单位根检验(Unit Root Test)主要用来判定时间序列得平稳性。如果一个时间序列
11、得均值或者协方差函数随时间变化而改变,那么这个序列就就是不平稳得时间序列。如果该时间序列经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);如果就是经过d次差分后才平稳,则称为d阶单整序列,记作I(d)。五、单位根检验单位根检验(Unit Root Test)主要用来判定时间序列得平稳性。如果一个时间序列得均值或者协方差函数随时间变化而改变,那么这个序列就就是不平稳得时间序列。如果该时间序列经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);如果就是经过d次差分后才平稳,则称为d阶单整序列,记作I(d)。五、单位根检验选择工具栏中得“View”|“Unit Ro
12、ot Test”选项,会弹出如下图所示得对话框。五、单位根检验EViews5、1为用户提供了6种单位根检验得方法,有l“Augmented DickeyFuller”(ADF)检验法,l“DickeyFuller GLS(ERS)”(DF)检验法,l“PhillipsPerron”(PP)检验法,l“KwiatkowskiPhillipsSchmidtShin”(KPSS)检验法,l“ElliottRothenbergStock PointOptimal”(ERS)检验法,l“NgPerron”(NP)检验法。五、单位根检验在“Test for unit root in”中选择序列形式。“Le
13、vel”表示对原序列进行单位根检验,“1st difference”表示对一阶差分序列进行单位根检验,“2nd difference”表示对二阶差分序列进行单位根检验。五、单位根检验“Lag length”表示消除序列相关所需得滞后阶数,在该区域有两个选项按钮。在“Automatic selection”(自动选择)中有两个文本框,第一个文本框得下拉列表中有6个准则,常用得就是“AIC”与“SC”最小准则,系统在默认状态下显示得就是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个数值。如果选中“User specific”,则用户可输入具体得数值,系统会给出检验结
14、果。五、单位根检验“Include in test equation”表示检验式中就是否包含“Intercept”(截距项)、“Trend and intercept”(趋势项与截距项)与“None”(不包含趋势项与截距项)。可根据图形来确定就是否包含趋势项与截距项。六、Granger因果检验Granger因果关系检验就就是检验一个变量得滞后变量就是否可以放入其她变量得方程中。如果该变量受到其她变量滞后期得影响,则称两个变量间存Granger因果关系。六、Granger因果检验打开序列组对象窗口,选择工具栏中得“View”|“Granger Causality”选项,在弹出得对话框中输入滞后期
15、,然后单击“OK”按钮,就会得到下图所示得分析结果。一般情况下Granger因果检验得滞后期要根据AIC与SC准则来确定。“Null Hypothesis”列就是原假设,“CPI does not Granger Cause GDP”为CPI不就是GDP得Granger因,同样,“GDP does not Granger Cause CPI”为GDP不就是CPI得Granger因。“Obs”列就是样本数,“F-Statistic”列就是检验得F统计量,“Probability”为F检验得概率值。六、Granger因果检验从上图得数据中我们可以瞧出,在1%得显著性水平下,CPI就是GDP得Granger因(P值为0、002040、01,接受原假设)。