专题资料（2021-2022年）Eviews实验报告5.doc

【Eviews实验报告详解】 本实验报告主要探讨的是在经济数据分析中如何运用Eviews软件进行自回归模型（AR）的构建和分析。自回归模型是一种常见的时间序列模型，用于研究变量之间的动态关系，特别是在处理经济数据时，由于数据的滞后效应，自回归模型能有效地捕捉这些动态变化。 实验的核心目标是理解和应用自回归分布滞后（ADL）模型，以及通过Eviews软件进行模型的建立和预测。ADL模型是解决多重共线性问题的一种方法，它通过对模型的参数施加约束，减少需要估计的参数数量，从而避免了因变量与其滞后值之间高度相关可能导致的问题。 实验原理部分，首先介绍了自回归模型的基础理论。自回归模型（AR(p)）可以表示为因变量受其过去几期值的影响，即Yt = α + β0Xt + β1Xt-1 + ... + βpXt-p + ut，其中，Xt是自变量，Yt是因变量，βj是系数，ut是误差项。在自回归模型中，由于因变量Yt的滞后值Yt-1等是随机的，所以不能直接使用普通最小二乘法（OLS）进行估计。如果解释变量（Yt-1）与扰动项（ut）同期无关，OLS估计量可以是一致估计量；否则，OLS估计量可能是有偏且不一致的。 实验内容部分，通过分析中国城镇居民的可支配收入和消费支出数据，研究两者之间的关系。利用Eviews进行相关分析，可以识别时间序列的自相关性和偏自相关性，从而确定ARMA(p, q)模型的阶数。如果自相关函数和偏自相关函数呈现出截尾特性，那么可以认为该序列适合构建ARMA模型。 在进行Eviews操作时，通常会进行以下步骤： 1. 数据预处理：检查时间序列的平稳性，可能需要进行差分以使序列平稳。 2. 构建模型：根据自相关和偏自相关图选择合适的AR(p)模型。 3. 参数估计：用OLS或更高级的方法如极大似然估计法估计模型参数。 4. 检验模型：进行残差的白噪声检验，确保模型没有自相关性。 5. 预测：利用建立的模型对未来时期的值进行预测。 在本实验中，作者收集了1992年至1998年的城镇居民月人均生活费支出和可支配收入数据，通过Eviews进行相关性分析，以揭示两者之间的动态关系，并可能构建AR模型来分析和预测未来消费趋势。 这个Eviews实验报告提供了深入理解自回归模型和Eviews软件应用的机会，对于经济分析和预测工作具有很高的实践价值。通过这样的实验，学习者能够熟练掌握如何在实际问题中运用统计方法，分析和预测经济变量的关系，为政策制定提供科学依据。