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上机实验二 一、实验目的 1 二、实验内容 1 2.1数据文件介绍 1 2.2 估计以下模型 2 2.3 实验报告要求 2 三、重点内容回顾 2 四、方程对象 2 五、输入回归模型 3 5.1 打开“方程设定对话框” 3 5.2 回归方程的输入方式 4 5.3 选择估计方法 5 5.4 样本范围 5 5.5 补充内容：样本范围 5 六、估计结果 6 七、显著性检验 7 八、预测 8 8.1 扩充工作文件范围 8 8.2 输入解释变量的取值 8 8.3 点预测 9 实验目的 继续使用上机实验01中所建立的两个工作文件，即包含ceo和wage两个数据文档的工作文件。Vote文件中包括了1988年美国众议院173次两党竞争的选举结果和竞选支出的数据。每次竞争有两名候选人，A和B。voteA为候选人A所得票数的百分比，shareA为候选人A在总竞选支出中所占的百分比 2.2 估计以下模型 Ceo：用公司的平均净资产回报率（roe）来度量公司的业绩，建立一元线性回归模型，研究公司业绩和ceo薪水之间的关系。 Wage：利用小时工资和受教育年限的数据，建立一元线性回归模型，研究教育回报率。如果某人的受教育年限比样本内的平均受教育年限高出5年，预测此人的小时工资是多少。 Vote：尽管影响竞选结果的因素很多（如候选人的素质等），但我们仍然可以建立一个简单的一元线性回归模型，分析一下，与竞争对手相比，是否花费更多的钱能够得到更多的票数百分比。如果有一个候选人，其竞选支出占总支出的比重是62%，预测此人的得票百分比是多少。 将上面各模型的估计结果用方程对象（equation）形式保存在对应的工作文件中。并将这些工作文件以适当方式命名保存下来。 2.3 实验报告要求 （1）继续使用上次实验的word文档，报告内容：①上述三个模型的估计结果；②解释估计系数所代表的含义；③解释各解释变量的显著性；④给出后两个预测的点预测值并计算出区间预测值（95%的预测区间，wage模型中t(/2取1.965，vote中t(/2取1.974） （2）所使用的EViews工作文件 三、重点内容回顾 EViews工作文件（Workfile）：使用EViews的第一步是打开或新建一个工作文件。建立工作文件的关键是设定工作文件的结构（Structure），它包括两部分内容：一是样本数据的类型（截面数据、时间序列数据、面板数据）；二是样本容量，或者说是样本数据的个数。 EViews对象（Object）：对象是EViews的核心，操作EViews就是操作不同类型的对象。工作文件可以看做是对象的集合。 序列（Series）对象：EViews的基础，用来存储数据，并可对数据进行基本的统计分析。对序列对象的操作主要集中在序列窗口工具栏中的View键以及Proc键中。 组（Group）对象：顾名思义，它是序列的组合。可以存储多个序列数据，并可对组内的序列同时进行分析，还可分析组内各序列之间的统计关系。 四、方程对象 使用EViews进行计量经济分析需要使用方程对象（Equation）。使用方程对象可以输入回归模型，估计模型系数，检验各种假设，进行模型预测等。EViews中每个对象窗口都会显示该对象的类型，如果是方程对象，则显示Equation，之后是该方程对象的名称，所在的工作文件的名称等，如下图 五、输入回归模型 5.1 打开“方程设定对话框” 1. 选择EViews主窗口中的Quick/Estimate Equation…，即可打开方程设定对话框，如下图： 2. 也可用新建对象的方式打开上图的方程设定对话框，首先选择Object/New object…，打开新建对象窗口，然后在对象类型下选择方程对象（Equation），如有必要可以在Name for object下输入方程对象的名字，点OK即可。 5.2 回归方程的输入方式 1. 变量列表输入 在Equation specification下的空白框中，依次列出方程中所包含的变量名称，被解释变量在前，各个解释变量在后，各解释变量之间的顺序可随意，变量之间用空格间隔，如输入y c x表示y对常数项和x的一元线性回归。注意：①在EViews中不需要输入随机误差项；②截距项用c来表示（因此EViews不允许用户将自定义的变量命名为c）。 2. 方程形式输入 变量列表的输入方式简便快捷，但它仅适用于线性回归模型，对于非线性回归模型则需要将具体的方程形式输入到空白框中（当然，线性回归模型也可以用方程形式输入）。在EViews中输入具体方程时需要特别注意参数的书写形式，比如对于一元线性回归方程：y = (0 + (1x，在方程设定对话框中应写成： y = c(1) + c(2)*x 其，在方程设定对话框中应写成： = c(1) + c(2)