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SVAR操作指南(Eviews版).pptx

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简介:
本PPT介绍了如何使用Eviews软件进行SVAR模型的操作和分析,包括数据处理、模型设定与估计等步骤,适合经济计量学初学者及进阶用户参考学习。 SVAR操作步骤Eviews.pptx 这段文字描述的是一份关于使用EViews软件进行结构向量自回归(SVAR)分析的操作指南演示文稿文件。文档详细介绍了如何在EViews中执行SVAR模型的相关步骤,适合需要学习或应用这一统计方法的研究者和数据分析人员参考使用。

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    本PPT介绍了如何使用Eviews软件进行SVAR模型的操作和分析,包括数据处理、模型设定与估计等步骤,适合经济计量学初学者及进阶用户参考学习。 SVAR操作步骤Eviews.pptx 这段文字描述的是一份关于使用EViews软件进行结构向量自回归(SVAR)分析的操作指南演示文稿文件。文档详细介绍了如何在EViews中执行SVAR模型的相关步骤,适合需要学习或应用这一统计方法的研究者和数据分析人员参考使用。
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    《EViews操作指南》是一本详细讲解统计分析软件EViews使用方法的手册,涵盖数据管理、模型估计及预测等内容,适合经济学和金融学研究者参考学习。 EViews是一款可以在Windows系统上运行的软件,它的前身是时间序列回归软件TSP。关于EViews的详细教程可以找到电子版PDF格式的学习资料。
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    《EViews 6.0操作指南》是一本详细解析统计分析软件EViews 6.0使用方法的手册,适合经济学、金融学等领域的学生与研究人员阅读。 ### Eviews 6.0操作详解 #### 一、软件简介及环境设置 ##### 建立工作文件 在使用Eviews进行数据分析之前,首先需要创建一个工作文件(Workfile),这是所有分析的基础。 **菜单方式:** 1. **File > New > Workfile**:打开新工作文件创建界面。 2. 在此界面上可以选择不同类型的数据结构,如非时间序列数据、定期时间频率数据和平衡面板数据等。 **命令方式:** 1. 使用`CREATE`命令加上所需参数。例如,`CREATE U 1 31` 创建一个包含从第1期到第31期的无日期信息的工作文件。 #### 二、数据输入与编辑 在Eviews中,可以通过多种方法来导入和手动录入数据。 **菜单方式:** 1. 使用相应的菜单选项进行数据导入或直接手工键入。 **命令方式:** 1. **DATA** 序列名称列表(例如`X Y`): 这个命令允许用户输入序列的值。如,`DATA X Y` 创建两个新的系列变量X和Y,并可以立即填充它们的数据。 #### 三、图形绘制与模型建立 ##### 做散点图 为了分析不同变量之间的关系,Eviews提供了创建散点图的功能。 **菜单方式:** 1. **Graph > Graph Options > Specific Scatter**: 使用此选项来生成特定的散点图。 **命令方式:** 1. `SCAT XY`:通过这个简单的命令绘制X和Y序列间的散点图。 ##### 建立模型 在Eviews中,可以利用多种方法建立并估计回归模型。 **命令方式:** 1. 使用最小二乘法(OLS)来估计参数。例如,`LS Y C X` 表示以Y为因变量,C表示常数项,并且X是自变量。 #### 四、模型估计与检验 在创建了模型之后,需要进行一系列的统计测试和评估确保该模型的有效性和可靠性。 **视图选项:** 1. **Proc > Structure Resize Current Page**: 调整当前页面大小以方便查看结果。 2. **View > Actual, Fitted, Residual Actual, Fitted, Residual Table**: 查看实际值、拟合值和残差表等。 **预测:** 1. 打开已估计的模型(如eq01),点击**Forecast**选项进行未来的预测分析。 #### 五、高级分析 ##### 多元线性回归模型 处理包含多个自变量的时间序列数据时,可以使用多元线性回归方法。 **命令方式:** 1. 使用`LS Y C Y(-1) X` 命令来估计一个包括滞后因变量和另一个解释变量X的模型。 2. 通过**View > Actual, Fitted, Residual Table** 查看实际值、拟合值及残差。 **特殊模型:** 1. **倒数模型**: 如,生成新的序列`t = 1/X`。 2. **K阶多项式模型**: 如,使用`GENR t = @trend(1989)` 来创建时间趋势变量。 3. **半对数和双对数模型(幂函数)**:通过对因变量及解释变量同时取对数实现。 **受约束回归:** 1. 使用系数诊断工具进行线性限制检验,并通过Wald检验获得F值来验证假设。 2. 采用邹氏参数稳定性测试或断点检测来评估模型的结构变化和预测准确性。 ##### 异方差性检验与修正 对于异方差问题,可以执行以下几种检查: **异方差检验:** 1. 使用White、Park及Glejser等方法进行异方差性的诊断。 2. 对于特定变量如`CX^2`或`CX(-14)`进行回归分析。 **修正措施:** 1. 采用加权最小二乘法(WLS)来调整每个观测值的权重以解决异方差问题。 2. 使用稳健标准误方法改进模型估计结果,确保统计推断的有效性。 #### 六、特殊变量处理 ##### 虚拟变量 当需要分析分类数据或定性因素时,引入虚拟(哑元)变量是常见的做法。 **命令方式:** 1. **SMPL**: 设置样本区间以适应虚拟变量的使用需求。 2. 例如,`TSLS Y C X AR(1) @X(-1) X(-1)` 使用两阶段最小二乘法估计模型,并将X的一期滞后作为工具变量。 ##### 内生解释变量 处理内生自变量时,可以采用豪斯曼(Hausman)检验来评估其外生性假设
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