計量經(jīng)濟學(xué)及其應(yīng)用緒論Catalogue目錄為什么要學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)2.1.什么是計量經(jīng)濟學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)方法如何學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)3.4.思考與練習(xí)5.01什么是計量經(jīng)濟學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)（Econometrics）是一門用于驗證和測度的學(xué)科。它是一門運用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟理論對經(jīng)濟現(xiàn)象進行定量分析的社會科學(xué)學(xué)科。社會科學(xué)與自然科學(xué)在研究過程中的主要區(qū)別就是前者沒有實驗作為基礎(chǔ)，而后者的研究都可以通過實驗來驗證。在計量經(jīng)濟學(xué)出現(xiàn)之前，經(jīng)濟學(xué)的研究多處于理論分析的階段，無法對理論分析的結(jié)果給出現(xiàn)實的證據(jù)；計量經(jīng)濟學(xué)出現(xiàn)之后，經(jīng)濟學(xué)者開始采用客觀的經(jīng)濟數(shù)據(jù)來對理論分析的結(jié)果進行驗證，使得經(jīng)濟研究的結(jié)果更令人信服，一定程度上解決了社會科學(xué)研究缺乏實驗驗證的缺陷?？梢哉f，計量經(jīng)濟學(xué)是以經(jīng)濟理論和經(jīng)濟現(xiàn)象中的數(shù)據(jù)事實為依據(jù)，通過構(gòu)建數(shù)學(xué)模型來研究經(jīng)濟數(shù)量關(guān)系和規(guī)律的一門經(jīng)濟學(xué)，屬于社會科學(xué)屬性，強調(diào)的是驗證和測度。計量經(jīng)濟學(xué)的定義02為什么要學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)計量經(jīng)濟學(xué)的功能是驗證和測度，現(xiàn)實經(jīng)濟中有許多經(jīng)濟現(xiàn)象需要進行驗證和測度。需求定律中，在其他條件不變的情況下，一種商品的價格上升會引起該商品需求量的下降。根據(jù)生活經(jīng)驗，一種商品的價格上漲了，消費者可能不情愿購買，也可能負擔(dān)不起，從而需求量就會降低。然而，在整個社會中，這種關(guān)系是否是成立的呢？某種商品的價格上漲一單位，需求量會降低多少呢？或者說某種商品的價格上漲1%，需求量會降低幾個百分點呢（需求彈性）？這些都是單純的理論分析無法回答的問題。計量經(jīng)濟學(xué)可以為政策制定者提供有力的決策支持，通過定量分析預(yù)測政策效果，優(yōu)化政策制定過程。1928年美國數(shù)學(xué)家CharlesCobb和經(jīng)濟學(xué)家PaulDauglas提出了著名的C-D生產(chǎn)函數(shù)，其數(shù)學(xué)表達式為：

其中，參數(shù)、表示資本與勞動的產(chǎn)出彈性，參數(shù)A表示效率系數(shù)，用于測度廣義技術(shù)進步水平。如果沒有計量經(jīng)濟學(xué)就無法測度出以上參數(shù)的值，從而也無法測度出產(chǎn)出彈性的大小，無法衡量技術(shù)進步的水平。采用計量經(jīng)濟學(xué)，就可對經(jīng)濟變量進行定量分析，起到驗證和測度的作用，使經(jīng)濟學(xué)的研究更為深入。學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)的重要性03如何學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)從計量經(jīng)濟學(xué)的定義可以看出，計量經(jīng)濟學(xué)是一門涉及數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和經(jīng)濟理論的學(xué)科。具體來講，在學(xué)習(xí)這門學(xué)科之前應(yīng)該掌握微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計、微觀經(jīng)濟學(xué)、宏觀經(jīng)濟學(xué)等基礎(chǔ)知識。在學(xué)習(xí)的過程中，除了掌握計量經(jīng)濟學(xué)的知識要點之外，還應(yīng)該跳出教材講解的知識點，與現(xiàn)實經(jīng)濟現(xiàn)象聯(lián)系起來思考。計量經(jīng)濟學(xué)是一門方法論學(xué)科，是一種研究工具，只有與現(xiàn)實經(jīng)濟現(xiàn)象聯(lián)系起來思考才能發(fā)揮它的作用。學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)最大的目的不是單純地為了了解這門學(xué)科，而是要學(xué)會使用這門學(xué)科分析和解決經(jīng)濟問題。所以，學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)就如同學(xué)習(xí)駕駛一樣，要勇于實踐。在學(xué)習(xí)的時候，應(yīng)該大膽運用計量經(jīng)濟學(xué)這門研究工具，力圖解決一些現(xiàn)實經(jīng)濟問題。如何學(xué)習(xí)計量經(jīng)濟學(xué)04計量經(jīng)濟學(xué)方法一般來說，采用計量經(jīng)濟學(xué)分析經(jīng)濟問題主要采用如下步驟：（1）通過理論分析建立理論假設(shè)；（2）在理論假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建計量經(jīng)濟學(xué)模型；（3）收集樣本數(shù)據(jù)；（4）估計計量經(jīng)濟學(xué)模型的參數(shù)；（5）模型的檢驗計量經(jīng)濟學(xué)方法01理論分析與理論假設(shè)計量經(jīng)濟學(xué)的方法在分析一個經(jīng)濟問題時，首先要了解現(xiàn)有的經(jīng)濟理論是如何闡述這個問題的，如果現(xiàn)有的經(jīng)濟理論沒有對其進行闡述，那么就應(yīng)該對其進行合理推導(dǎo)以形成某種結(jié)論。比如，在宏觀經(jīng)濟學(xué)中，凱恩斯的絕對收入假說下的消費理論認為居民消費水平受到可支配收入的影響，隨著居民可支配收入的增加，居民的消費水平也在提高，但是，居民可消費支出的增長速度不及02構(gòu)建計量經(jīng)濟學(xué)模型計量經(jīng)濟學(xué)的方法計量經(jīng)濟學(xué)模型是由變量構(gòu)成的，在單方程計量經(jīng)濟學(xué)模型中變量主要分為解釋變量和被解釋變量兩種類型。例如，居民可支配收入影響了居民消費水平，因此，我們把居民可支配收入在理論假設(shè)中認為是解釋變量，它解釋了居民消費水平的變化；與此對應(yīng)，居民消費水平就是被解釋變量，它的變動被居民可支配收入所解釋，是由收入的變動引起的。我們在前面的理論分析中已經(jīng)假設(shè)居民消費水平和可支配收入呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系，因此，他們之間的數(shù)學(xué)關(guān)系是一元線性關(guān)系（在無法較好給出理論假設(shè)的情況下需要借助散點圖來觀察變量之間的關(guān)系，在第2章將有詳細介紹）。我們在理論假設(shè)基礎(chǔ)上，構(gòu)建計量經(jīng)濟學(xué)模型（0-2）其中，

代表隨機干擾項（randomerrorterm），簡稱誤差項（errorterm），模型（0-2）中給定一個

就有唯一一個

與之對應(yīng)。然而，在現(xiàn)實當(dāng)中兩者并不是精確的函數(shù)關(guān)系，而是不確定的統(tǒng)計關(guān)系，因此，為了反映這種不確定性，在理論假設(shè)的基礎(chǔ)上引入了隨機干擾項

。隨機干擾項的具體含義將在后面的相應(yīng)章節(jié)給予解釋和討論。在估計這個模型之前，通過相關(guān)經(jīng)濟理論，我們預(yù)期，在通常情況下，

，在估計出參數(shù)

之后，結(jié)合這個理論預(yù)期就達到了驗證的效果。同時也測度出了邊際消費傾向的大小。03收集樣本數(shù)據(jù)計量經(jīng)濟學(xué)的方法采用計量經(jīng)濟學(xué)方法進行實證分析離不開數(shù)據(jù)的收集。數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量直接影響到實證分析的效果。一般來說，有三種數(shù)據(jù)可以用于實證分析。這三種數(shù)據(jù)的具體形式為：（1）截面數(shù)據(jù)；（2）時間序列數(shù)據(jù)；（3）混合數(shù)據(jù)。截面數(shù)據(jù)是指對于某一經(jīng)濟變量相對于同一時間點上，來自于不同個體的數(shù)據(jù)集合。例如某一個年度，某個村落中的所有家庭的收入所構(gòu)成的數(shù)據(jù)；時間序列數(shù)據(jù)是指某一經(jīng)濟變量，按照時間先后順序排列，來自于某一單獨個體的數(shù)據(jù)集合。例如某村落中的某個家庭，10以來的收入構(gòu)成的數(shù)據(jù)；混合數(shù)據(jù)是指時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)的組合。例如，某村落的所有家庭10年以來的收入構(gòu)成的數(shù)據(jù)。在這組混合數(shù)據(jù)中，該村落中的某個家庭10年以來的收入構(gòu)成了時間序列，而某一年所有家庭的收入構(gòu)成了截面數(shù)據(jù)。在混合數(shù)據(jù)中有一類特殊的數(shù)據(jù)叫面板數(shù)據(jù)（paneldata），也稱縱向數(shù)據(jù)（longitudinaldata），指一個截面單位的跨期調(diào)查數(shù)據(jù)。例如，將上述村落中的所有家庭看作一個截面單位，調(diào)查所有家庭10年以來的收入水平所構(gòu)成的數(shù)據(jù)。04計量經(jīng)濟學(xué)模型的參數(shù)估計計量經(jīng)濟學(xué)的方法參數(shù)估計是計量經(jīng)濟學(xué)的核心內(nèi)容。在建立了計量經(jīng)濟學(xué)模型，并收集到模型所需要的所有數(shù)據(jù)后就應(yīng)該選擇采用適當(dāng)?shù)姆椒▉韺?shù)進行估計。例如，我們需要對模型（0-2）的參數(shù)和進行估計。參數(shù)估計是純技術(shù)過程，包括對模型識別問題的研究、解釋變量相關(guān)程度的研究、估計方法的選擇、計量經(jīng)濟學(xué)應(yīng)用軟件的操作等。常用的參數(shù)估計方法有普通最小二乘法（OLS），加權(quán)最小二乘法（WLS）、間接最小二乘法（ILS），二階段最小二乘法（2SLS）等。05計量經(jīng)濟學(xué)模型的檢驗計量經(jīng)濟學(xué)的方法當(dāng)模型的參數(shù)估計出來后，可以認為得到了一個計量經(jīng)濟學(xué)模型的初步結(jié)果。但它能否客觀反映經(jīng)濟問題中相關(guān)經(jīng)濟變量之間的關(guān)系，能否具有指導(dǎo)作用，必須要通過對模型的檢驗才能決定。一般來說，對模型的檢驗主要分為以下四個方面：（1）經(jīng)濟意義的檢驗。即檢驗參數(shù)估計值的符號和大小是否符合應(yīng)有的經(jīng)濟意義，例如，對于模型（0-2），是否滿足人們的理論預(yù)期

。如果不滿足，則需要找出原因并進行修正。（2）統(tǒng)計檢驗。統(tǒng)計檢驗是采用統(tǒng)計理論來檢驗參數(shù)估計值可靠性的一種檢驗方法。例如，相對于模型（0-2）中，假定估計得出

，但我們并不能說明之前的理論假設(shè)得到了實證結(jié)果的驗證。我們必須確保這一估計參數(shù)并非偶然的結(jié)果，才能真正相信這一估計結(jié)果。常用的統(tǒng)計檢驗有擬合優(yōu)度檢驗、變量顯著性檢驗和方程顯著性檢驗等。05計量經(jīng)濟學(xué)模型的檢驗計量經(jīng)濟學(xué)的方法（3）計量經(jīng)濟學(xué)檢驗。計量經(jīng)濟學(xué)檢驗是從計量經(jīng)濟學(xué)理論出發(fā)的，主要檢驗?zāi)Ｐ偷挠嬃拷?jīng)濟學(xué)性質(zhì)是否符合計量經(jīng)濟學(xué)的相關(guān)假設(shè)，比如，隨機干擾項是不是獨立的，波動的幅度或程度是不是趨于一致的。最主要的檢查標(biāo)準(zhǔn)有異方差檢驗、序列相關(guān)性檢驗和多重共線性檢驗。（4）模型預(yù)測檢驗。模型預(yù)測檢驗主要檢驗估計值的穩(wěn)定性以及相對于樣本容量變化時的靈敏度，確定所建立的模型是否可以用于樣本觀測值以外的范圍的預(yù)測，即模型的所謂超樣本特性。具體方法：①利用擴大了的樣本重新估計模型參數(shù)，將估計值與原來的估計值進行比較，并檢驗兩者之間差異的顯著性；②將所建立的模型用于樣本以外某一時期的實際預(yù)測，比較預(yù)測值與實際觀察值，然后檢驗兩者差異的顯著性。05計量經(jīng)濟學(xué)模型的檢驗計量經(jīng)濟學(xué)的方法（5）計量經(jīng)濟學(xué)模型的應(yīng)用。經(jīng)歷并通過上述步驟之后，一個計量經(jīng)濟學(xué)模型的真正結(jié)果就建立起來了，它可以用于預(yù)測、結(jié)構(gòu)分析和政策評價等目的。

預(yù)測是指利用現(xiàn)有樣本數(shù)據(jù)以外的某些變量值，給出經(jīng)濟變量在未來時期中或其它空間上的預(yù)測結(jié)果值。結(jié)構(gòu)分析是應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)模型對經(jīng)濟變量之間的關(guān)系作出定量的測度。政策評價是通過計量經(jīng)濟學(xué)模型仿真或模擬各種政策措施的效果，對不同的政策方案進行比較和選擇。圖0-1較為完整地反映了計量經(jīng)濟學(xué)模型的構(gòu)建和分析過程。

從圖0-1可以看出，計量經(jīng)濟學(xué)模型在建立過程中，體現(xiàn)了經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)和數(shù)學(xué)的結(jié)合。同時也可以看出“模型構(gòu)建”在整個過程中處于樞紐地位，模型構(gòu)建的不合格將直接影響到模型的應(yīng)用，在構(gòu)建模型的過程中是離不開構(gòu)建者的創(chuàng)造力的。05思考與練習(xí)思考與練習(xí)1.請解釋下列名詞：計量經(jīng)濟學(xué)；被解釋變量；解釋變量；隨機干擾項；截面數(shù)據(jù)；時間序列數(shù)據(jù)。2.計量經(jīng)濟學(xué)的研究的對象和內(nèi)容是什么？計量經(jīng)濟學(xué)模型研究的經(jīng)濟關(guān)系有什么基本特征？3.試結(jié)合一個具體經(jīng)濟問題說明建立與應(yīng)用計量經(jīng)濟學(xué)模型的主要步驟。4.試說明時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)有哪些異同，并分別舉出一組時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)。5.下列假想的計量經(jīng)濟模型是否合理，為什么？（1）

式中，

為第t年社會消費品零售總額（億元），

為第t年居民收入總額（億元）（城鎮(zhèn)居民可支配收入總額與農(nóng)村居民純收入總額之和），

為第t年全社會固定資產(chǎn)投資總額（億元）。（2）

式中，C、Y分別是城鎮(zhèn)居民消費支出和可支配收入。（3）

式中，Y、K、L分別是工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)生產(chǎn)資金和職工人數(shù)。（4）

式中，

是第產(chǎn)業(yè)的國內(nèi)生產(chǎn)總值。6.下列關(guān)系中，哪些是確定性關(guān)系，哪些具有不確定的統(tǒng)計關(guān)系？（1）銷售額、銷售數(shù)量與價格；（2）圓的面積和半徑；（3）糧食產(chǎn)量與溫度；（4）總成績、數(shù)學(xué)成績和語文成績；（5）身高、地區(qū)、運動時間和飯量；（6）本期投資、上期收入和上期投資；（7）身高和體重；（8）距離、速度和時間。謝謝大家計量經(jīng)濟學(xué)導(dǎo)論電子教案第一章Eviews軟件簡介與數(shù)據(jù)處理方法Catalogue目錄數(shù)據(jù)分類2.1.Eviews軟件簡介數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)獲取3.4.數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征5.6.思考與練習(xí)01Eviews軟件簡介Eviews軟件簡介Eviews軟件主要是通過菜單實現(xiàn)人機對話，完成各種計量分析和處理工作，很適合于不熟悉程序設(shè)計語言的使用者。同時，Eviews軟件也帶有很強的命令功能和程序設(shè)計語言，可以解決很多問題。本書主要以Eviews3.1為基礎(chǔ)，講解它的使用方法。當(dāng)程序啟動后，將顯示如圖1-1的Eviews的主菜單窗口。這個窗口由5個部分組成：標(biāo)題欄、主菜單、命令窗口、工作區(qū)窗口、狀態(tài)欄。白色區(qū)域是命令窗口，下面的區(qū)域是工作區(qū)窗口。Eviews軟件的啟動方法1：在Windows操作系統(tǒng)的桌面下，單擊“開始”按鈕，然后選擇“所有程序（P）”中的Eviews執(zhí)行程序軟件。方法2：在我的電腦下，逐步進入Eviews目錄，選擇Eviews執(zhí)行程序軟件。方法3：如果桌面上有Eviews執(zhí)行程序圖標(biāo)，則雙擊該圖標(biāo)。方法4：如果存在已經(jīng)建立的Eviews文件，則直接雙擊該文件圖標(biāo)，進入到類似于圖1-3或圖1-8的工作文件窗口。圖1-1Eviews主菜單窗口Eviews軟件文件類型Eviews軟件可以處理4種類型的文件，這4類文件分別是工作文件（Workfile），程序文件（Program），數(shù)據(jù)庫文件（Database）和文本文件（Text）。本書在后面的軟件應(yīng)用中主要是針對工作文件。如果讀者喜愛程序設(shè)計的話，也可采用程序文件。Eviews軟件的核心是對象（Object）。對象是指具有關(guān)聯(lián)的信息組織在一起的單元。主要對象有：樣本區(qū)間（Sample）、序列（Series），方程式（Equation），圖形（Graph），序列組或群（Group）、向量（VAR）等。由這些對象所組成的集合構(gòu)成了一個工作文件。實際的工作文件中，也許包含了所有不同類型的對象，也許是部分對象。02數(shù)據(jù)分類選擇數(shù)據(jù)類型Eviews軟件主要針對的是數(shù)值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)類型各種各樣，頻率有高有低（時間間隔有短有長），如緒論所講，按數(shù)據(jù)類型可劃分為時間序列數(shù)據(jù)、截面數(shù)據(jù)和Panel數(shù)據(jù)。在使用Eviews軟件時，如果不存在所要處理的工作文件，就需要建立新的工作文件。建立新工作文件的步驟是：在主菜單下，選擇file/New/Workfile，然后將顯示如圖1-2所示的生成工作文件對話框。選擇數(shù)據(jù)類型圖1-2建立新工作文件對話框在圖1-2的對話框中，要分析處理的數(shù)據(jù)頻率（freqency）有8種選擇，分別是年度數(shù)據(jù)（Annual），半年度數(shù)據(jù)(Semi-annual)，季度數(shù)據(jù)(Quarterly)，月度數(shù)據(jù)(Monthly)，周度數(shù)據(jù)(Weekly)，類似于股票市場、債券市場和外匯市場的與金融市場有關(guān)的5日制數(shù)據(jù)(Daily[5dayweeks])，類似于超市的商業(yè)企業(yè)的7日制數(shù)據(jù)(Daily[7dayweeks])，無規(guī)則或截面數(shù)據(jù)(Undatedorirregular)。對時間序列而言，就是指跨期的時間間隔。如果樣本觀測值是頻率較低的年度數(shù)據(jù)，也可選擇年度數(shù)據(jù)。當(dāng)數(shù)據(jù)頻率選定后，則要輸入樣本范圍，可在“起初日期（Startdata）”處輸入起初日期，“期末日期（Enddata）”處輸入期末日期。選擇數(shù)據(jù)類型圖1-3工作文件窗口如果選定年度數(shù)據(jù)，則起初日期為開始年度，期末日期為結(jié)束年度。假定有一組時間序列數(shù)據(jù)的起始年度為1978年，結(jié)束年度為2023年，則在“起初日期”處輸入1978，在“結(jié)束日期”處輸入2023。當(dāng)輸入完畢，選擇“OK”后，將顯示圖1-3所示的工作文件窗口。選擇數(shù)據(jù)類型圖1-3工作文件窗口在圖1-3的工作文件窗口中，c為系數(shù)向量，也就是后面所要講到的回歸模型中的參數(shù)估計值構(gòu)成的向量，resid代表殘差，是指回歸分析中的樣本實際值與估計值之差。它們將隨著不同回歸模型而發(fā)生變化，這一點尤其需要注意，若后續(xù)要用到當(dāng)前的殘差話，可把當(dāng)前的先保存起來。有興趣的話，點擊看看，若是新工作文件，c中都是默認值0，resid中的默認值為NA；若不是新工作文件，且做過回歸估計，就會呈現(xiàn)出具體的數(shù)值。半年度數(shù)據(jù)季度數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)類型如果選定的是半年度數(shù)據(jù)，則日期的表示格式為年度:1或2。若為上半年，則為1，否則為2。例如，若起始日期為1978年下半年，結(jié)束日期為2023年上半年，則起初日期輸入1978:2，結(jié)束日期輸入2023:1。如果選定的是季度數(shù)據(jù)，則日期的表示格式為年度:季度。第1季度為1，依此類推。例如，起始日期為1978年第3季度，結(jié)束日期為2023年第2季度，則起初日期輸入1978:3，結(jié)束日期輸入2023:2。月度數(shù)據(jù)周度數(shù)據(jù)/日數(shù)據(jù)選擇數(shù)據(jù)類型如果選定的是月度數(shù)據(jù)，則日期的表示格式為年度:月份。例如，起始日期為1978年7月，結(jié)束日期為2023年6月，則起初日期輸入1978:7，結(jié)束日期輸入2023:6。如果選定的是周度數(shù)據(jù)或日數(shù)據(jù)，則起始日期和結(jié)束日期的表示格式為月:日:年。例如，起始日期為1978年7月1日，結(jié)束日期為2023年6月30日，則起初日期輸入7:1:1978，結(jié)束日期輸入6:30:2023。創(chuàng)建數(shù)據(jù)對象對象是具有相關(guān)聯(lián)的信息組織在一起的單元，每個對象都包含與特定分析領(lǐng)域有關(guān)的信息。如序列對象（Series）和矩陣對象（Matrix-Vector-Coef）主要包含數(shù)值方面的信息，而方程對象（Equation）、向量自回歸對象（VAR）和系統(tǒng)對象（System）除了含有數(shù)值方面的信息外，還包含了估計結(jié)果方面的信息。創(chuàng)建數(shù)據(jù)對象在建立各種對象之前，必須使工作文件處于激活狀態(tài)，然后在圖1-3的窗口下選擇Object/NewObject，將出現(xiàn)如圖1-4所示的對話框，之后，在對象類型（TypeofObject）中選擇所要建立的對象，在對象名稱（NameforObject）處輸入名稱，單擊“OK”即可完成了對象的建立，該對象名就會出現(xiàn)在工作文件窗口中。圖1-4對象選擇窗口創(chuàng)建數(shù)據(jù)對象圖1-4對象選擇窗口建立數(shù)據(jù)對象過程包括：方法1：在圖1-4的對象選擇窗口中，選擇序列對象（Series），在對象名稱（NameforObject）處輸入名稱，如命名為X，單擊“OK”即可。方法2：在主窗口下，選擇Quick/Generateseries，或工作文件窗口下，選擇工具條上的Genr，然后，在出現(xiàn)的方程式對話框（Enterequation）鍵入對象名稱，如X，單擊“OK”即可，即使沒有具體的方程式。如果有具體的方程式，則不僅建立了數(shù)據(jù)對象，而且給出了這個數(shù)據(jù)對象的具體數(shù)據(jù)。方法3：在主窗口下，選擇Quick/EmptyGroup(EditSeries)，之后，在對應(yīng)的組窗口下，在obs所對應(yīng)的行上，依次輸入序列名稱，X，Y。具體操作可參考數(shù)據(jù)錄入部分的介紹。創(chuàng)建數(shù)據(jù)對象在Eviews軟件中，所有的變量名和對象名，包括文件名，都必須采用以英文字母開頭，后面可以是字母，也可以是數(shù)字，英文字母大小寫都可以，目前不支持漢語。需要注意的是，變量名稱不能用軟件中提供的函數(shù)名相同，否則系統(tǒng)會提示出錯。03數(shù)據(jù)獲取數(shù)據(jù)獲取一項計量經(jīng)濟研究結(jié)果的好壞，取決于數(shù)據(jù)的數(shù)量和質(zhì)量。數(shù)據(jù)的數(shù)量表現(xiàn)在數(shù)據(jù)多，數(shù)據(jù)質(zhì)量體現(xiàn)在特征明確，數(shù)據(jù)真實，數(shù)據(jù)是隨機抽取的，不能帶有選擇性的傾向。我們研究任何一種經(jīng)濟現(xiàn)象或關(guān)系，必然涉及到某些個體的特征，可以用變量來表示，用數(shù)據(jù)具體描述。例如，居民收入與消費之間的關(guān)系，就涉及居民的收入水平和消費支出，居民收入水平用PGDP表示，消費支出用PC表示。但為了用數(shù)據(jù)進行具體描述，就必須有獲得數(shù)據(jù)的方法，然后將這些數(shù)據(jù)整理錄入。0102數(shù)據(jù)的獲取方法方法1：通過調(diào)查與試驗獲取數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)獲取方法可以分為調(diào)查方法和試驗方法。如果是有限總體，則可以通過普查和抽樣調(diào)查獲取樣本數(shù)據(jù)。如果是無限總體，則只能采取抽樣調(diào)查獲取樣本數(shù)據(jù)。凡是不對被調(diào)查對象數(shù)據(jù)施加任何約束，進行直接調(diào)查的數(shù)據(jù)被稱為觀測數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)是眾多因素共同作用的結(jié)果。例如，以農(nóng)業(yè)為主的農(nóng)民的收入會受到許多因素的影響，這些因素主要包括氣候、自然災(zāi)害、產(chǎn)品品種、市場需求等。若是在數(shù)據(jù)的獲取過程中，對數(shù)據(jù)產(chǎn)生的條件實施約束而得到的數(shù)據(jù)，則這種數(shù)據(jù)被稱為試驗數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)通常是單一因素作用的結(jié)果。例如，在現(xiàn)實經(jīng)濟活動中，企業(yè)的誠實報稅率就無法直接獲取，因此，只能通過試驗獲取。這是因為受法規(guī)的限制，無法真實的、大幅度的隨意改變稅率，由此導(dǎo)致無法觀測到稅率變化條件下的企業(yè)的誠實報稅率。0102數(shù)據(jù)的獲取方法方法2：通過統(tǒng)計年鑒和快報獲取數(shù)據(jù)很多數(shù)據(jù)都以出版物的形式公開發(fā)布，因此，可以通過這些出版物直接獲取所需數(shù)據(jù)。如全面反映中國經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r的《中國統(tǒng)計年鑒》，反映中國對外貿(mào)易發(fā)展水平的《中國經(jīng)濟貿(mào)易年鑒》和《中國海關(guān)統(tǒng)計年鑒》，反映中國金融發(fā)展?fàn)顩r的《中國金融年鑒》，還有反映世界各國地區(qū)經(jīng)濟狀況、考察世界經(jīng)濟發(fā)展動向、追蹤世界各經(jīng)濟行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的《世界經(jīng)濟年鑒》，以及反映行業(yè)發(fā)展水平的各種統(tǒng)計年鑒和反映區(qū)域經(jīng)濟社會發(fā)展的區(qū)域性統(tǒng)計年鑒。0102數(shù)據(jù)的獲取方法方法3：通過各種數(shù)據(jù)庫獲取數(shù)據(jù)目前，互聯(lián)網(wǎng)為研究者或讀者提供了大量詳實的數(shù)據(jù)，這些既有微觀數(shù)據(jù)，也有宏觀數(shù)據(jù)。我們可以充分利用這些數(shù)據(jù)資源，下載最新或歷史數(shù)據(jù)。如國家統(tǒng)計局（），中國經(jīng)濟信息網(wǎng)（；；），世界銀行（），IMF（），國際貿(mào)易組織（），中國金融數(shù)據(jù)庫（），國泰安數(shù)據(jù)庫（），萬德數(shù)據(jù)庫（）等。數(shù)據(jù)錄入圖1-5Excel文件中的數(shù)據(jù)為了在Eviews軟件下，運用獲取后的數(shù)據(jù)進行各種統(tǒng)計分析和計量分析，就必須將數(shù)據(jù)錄入到Eviews軟件中。

假定存放在Excel文件的數(shù)據(jù)如圖1-5所示。數(shù)據(jù)錄入——鍵盤錄入在主菜單下，選擇Quick/EmptyGroup(EditSeries)，將出現(xiàn)圖1-6所示的數(shù)據(jù)錄入窗口。然后，按先后順序?qū)⑹髽?biāo)鍵置于obs所在行的各列處后單擊左鍵，鍵入數(shù)據(jù)的變量名稱，即序列對象名稱，例如，Y。緊接著在變量名字對應(yīng)列錄入數(shù)據(jù)。如果錄入數(shù)據(jù)后，沒有給出變量名，則會按序默認為變量名SER

，其中，

為順序號。圖1-6數(shù)據(jù)錄入窗口數(shù)據(jù)獲取——復(fù)制粘貼如果數(shù)據(jù)在其它文檔中，可在其它文檔的管理中先進行復(fù)制，然后選擇Eviews軟件主菜單中的Edit/Paste，把數(shù)據(jù)復(fù)制到圖1-6所示的對應(yīng)的變量名下。另外，也可把圖1-5所示的變量名和數(shù)據(jù)一起復(fù)制，然后粘貼于obs旁，這樣就不需要在鍵入變量名了。數(shù)據(jù)錄入——文件導(dǎo)入圖1-7Excel文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入選擇窗口事實上，大多數(shù)數(shù)據(jù)都存在Excel文件中，我們可以把Excel的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews工作文件中。在主菜單下，選擇File/Import/ReadText-Lotus-Excel，或Procs/Import/ReadText-Lotus-Excel，或在圖1-3所示的工作文件窗口下，選擇Procs/Import/ReadText-Lotus-Excel，然后，在目錄中找到包含所需數(shù)據(jù)的Excel（.xls）文件，單擊后出現(xiàn)如圖1-7所示的對話框。數(shù)據(jù)錄入——文件導(dǎo)入在數(shù)據(jù)排列方式（Orderofdata）中，選擇Excel文件中的數(shù)據(jù)排列方式是按列（Incolumns）還是按行(Inrows)。在數(shù)據(jù)起始位置（Upper-leftdatacell）或左上角位置中，輸入所需數(shù)據(jù)在Excel文件中左上角的起始單元格，默認位置是B2，即B列的第2行。在變量名和變量個數(shù)中（NamesforseriesorNumberifnamedinfile），按序輸入工作文件中的變量名。在導(dǎo)入樣本范圍（Sampletoimport）中，輸入把Excel的數(shù)據(jù)要導(dǎo)入到Eviews工作文件中的什么范圍（樣本區(qū)間）。數(shù)據(jù)錄入——文件導(dǎo)入圖1-8Excel文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入根據(jù)文件導(dǎo)入方法，如圖1-8，將給出把圖1-5的在Excel文件（TABLE3-1.xls）中保存的數(shù)據(jù)如何導(dǎo)入到Eviews工作文件中，該文件數(shù)據(jù)將在第3章的表3-1中詳細列出。在數(shù)據(jù)排列方式中選擇按列，起始位置選擇B3（B列第3行），變量名和個數(shù)欄中輸入：XY，注意：變量間要用空格分隔，要與Excel文件圖列一致。因為樣本范圍欄會自動生成為圖1-7所示的19782023的時間區(qū)間，所以，只需把想要導(dǎo)入的時間范圍的輸入即可，在這里為19902022。確認后，數(shù)據(jù)就導(dǎo)入到了Eviews工作文件中。數(shù)據(jù)錄入——文件導(dǎo)入從圖1-9中可明顯看出，與圖1-3相比，多出了序列對象X、Y，顯示了在數(shù)據(jù)導(dǎo)入時，也建立了新的序列對象名。圖1-9數(shù)據(jù)導(dǎo)入到Eviews后的工作文件窗口04數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理在1.3節(jié)的數(shù)據(jù)獲取和數(shù)據(jù)錄入中，只是提到了獲取數(shù)據(jù)的方法和手段，把數(shù)據(jù)錄入到了工作文件中。也許這些數(shù)據(jù)中的有些數(shù)據(jù)并不能直接應(yīng)用，需要進行必要的加工和處理，轉(zhuǎn)換為真正能夠用于分析的數(shù)據(jù)。常用的方法是公式生成新的數(shù)據(jù)。用公式生成新數(shù)據(jù)用公式生成新數(shù)據(jù)，就是使用數(shù)學(xué)公式對Eviews工作文件中已經(jīng)有的變量或序列進行變換。例如，如果需要變量Y的自然對數(shù)，則采用函數(shù)于是生成了一個新的變量或序列LNY。用公式生成新數(shù)據(jù)對于這種變換，在Eviews軟件中，可在主菜單下，選擇Quick/Generateseries，或選擇工作文件窗口中的工具條上的Genr，彈出如圖1-10所示的對話框后，在方程式（Enterequation）對話欄中鍵入等式“”即可。還可以在命令框中鍵入：GENR，然后按回車鍵。注意：無論哪種方式輸入的數(shù)據(jù)，當(dāng)需要修改時，雙擊選中的序列對象名稱，或在主菜單下，選擇quick/show，或工作文件窗口的工具條上的show。輸入序列對象名稱后，進入序列窗口或主窗口，通過單擊Edit+/-按鈕，切換編輯狀態(tài)，當(dāng)處于可編輯狀態(tài)時，才可對數(shù)據(jù)進行修正，也可以通過單擊“InsDel”按鈕，確定是插入數(shù)據(jù)，還是刪除數(shù)據(jù)。圖1-10公式生成新數(shù)據(jù)窗口用公式生成新數(shù)據(jù)圖1-10公式生成新數(shù)據(jù)窗口又例如，我們需要某個金融資產(chǎn)的收益率，假定該金融資產(chǎn)以絕對價格標(biāo)記的本期價格為，上期價格為

，則該金融資產(chǎn)的對數(shù)收益率為這樣，就產(chǎn)生了一個新的變量或序列g(shù)。而這個變量g涉及到了先行指標(biāo)和滯后指標(biāo)。Eviews軟件針對有先行指標(biāo)和滯后指標(biāo)的變量，在該變量的后面引入了一對小括號，括號內(nèi)的數(shù)字表示滯后期數(shù)或先行期數(shù)，若為負，則表示滯后，若為正，則表示先行。與前面的操作相同，在進入到圖1-10的對話框后，只要在方程式對話欄中鍵入等式：或等式：，就可以生成新序列，命名為g。當(dāng)然，先要定義變量名P，還要保證有數(shù)據(jù)。需要注意的是，如果工作文件中已經(jīng)存在類似于和的變量名，則用公式生成新數(shù)據(jù)將會替代原始數(shù)據(jù)，使原始數(shù)據(jù)丟失，這點需要特別謹慎。Eviews軟件中的公式的運算符和函數(shù)功能表1-1運算符號及其功能運算符號功能運算符號功能運算符號功能+加>

大于<=小于等于-減<

小于>=大于等于*乘=等于AND與/除<>

不等于OR或^乘方

Eviews軟件中，除了通常意義下的變量外，也可以使用邏輯變量，這些變量有真和假兩種結(jié)果，用1表示真，用0表示假。同樣，可以通過使用邏輯運算符AND與OR表述較為復(fù)雜的邏輯運算。例如，在圖1-10的方程式對話欄中鍵入就可以實現(xiàn)當(dāng)

小于30且

大于等于10時，變量

的值賦為1，否則為0。Eviews軟件中的公式的運算符和函數(shù)功能Eviews軟件中的公式的運算符和函數(shù)功能表1-2生成新變量的常用函數(shù)及其功能Eviews軟件中的公式的運算符和函數(shù)功能表1-3與描述統(tǒng)計相關(guān)的常用函數(shù)及其功能Eviews軟件中的公式的運算符和函數(shù)功能表1-4與回歸方程相關(guān)的常用函數(shù)及其功能Eviews軟件中的公式的運算符和函數(shù)功能05數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征在1.4節(jié)，我們只簡單的提到了如何利用函數(shù)獲取包括均值、方差、協(xié)方差等描述性統(tǒng)計量的方法。本節(jié)將闡述如何利用Eviews軟件的各種窗口下的操作來獲取這些統(tǒng)計量，以及其它的應(yīng)用方法。單變量的描述性統(tǒng)計量圖1-11單變量描述性統(tǒng)計量會話框單變量描述性統(tǒng)計量圖1-12描述性統(tǒng)計量結(jié)果單變量描述性統(tǒng)計量在圖1-12顯示的直方圖中，顯示了序列X的數(shù)據(jù)的頻率分布。這個直方圖把序列X的極差（最大值與最小值之差，也稱為全距）按相等的組距進行了劃分。在圖1-12顯示的統(tǒng)計量中，主要包括了：平均值（Mean），中值（Median），最大值（Maximum），最小值（Minimum），標(biāo)準(zhǔn)差（Std.Dev.）。其中標(biāo)準(zhǔn)差的計算公式為

其中，表示第個樣本觀測值，表示樣本的平均值，n表示樣本觀測值的數(shù)目。數(shù)據(jù)收集當(dāng)選擇View/DescriptiveStatistics/StatsbyClassification后，將彈出如圖1-13所示的對話框。通過這個對話框，可以實現(xiàn)序列不同屬性的樣本的描述性統(tǒng)計量。換句話說，可以實現(xiàn)把指定序列按照不同屬性或范圍劃分為幾個子序列，然后分別計算每個子序列的描述統(tǒng)計量。參數(shù)估計參數(shù)估計是計量經(jīng)濟學(xué)的核心，包括普通最小二乘法（OLS）等多種方法。分組描述性統(tǒng)計量圖1-13分組描述性統(tǒng)計量選擇在圖1-13的統(tǒng)計量（Statistics）選項中，可以選擇要顯示的統(tǒng)計量，主要包括觀測樣本的平均值，和（Sum），中值，最大值，最小值，標(biāo)準(zhǔn)差；在分類序列或序列群中，直接輸入要用于分類的序列名，或序列組名（序列組之間用空格分開，注意：單個序列也可看做是一個序列組或群），在Bins選項中輸入分組的組數(shù)，這樣就可以把一個序列劃分為若干個子序列。選擇完畢確認后就可以得到所需要的結(jié)果。分組描述性統(tǒng)計量

例如，在統(tǒng)計量選項中，選擇平均值、中值、最大值、最小值與標(biāo)準(zhǔn)差，在序列或序列群中，直接輸入變量X，其它選項保持默認值（組數(shù)值為5），確認后得到如圖1-14所示的結(jié)果。圖1-14分組描述性統(tǒng)計量結(jié)果多變量的描述性統(tǒng)計量在如圖1-9所示的Eviews工作文件窗口下，選擇一個序列組對象（群對象）進入序列組對象窗口?；蛘?，在工作文件窗口下，按住CTRL鍵，選擇所要分析序列，形成一組序列（至少兩個序列），然后作為序列組對象打開，進入序列組對象窗口。點擊序列組窗口欄中的View鍵，將出現(xiàn)如圖1-15所示的下拉菜單。其中，在計量經(jīng)濟學(xué)中經(jīng)常用到的描述性統(tǒng)計量及其檢驗的有：描述性統(tǒng)計量（DescriptiveStats）、方差與協(xié)方差（CovarianceAnalysis）、單位根檢驗（UnitRootTest）、協(xié)整檢驗（CointegrationTest）和因果關(guān)系檢驗（GrangerCausality）。其中，協(xié)整檢驗和因果關(guān)系檢驗將分別在第14章和15章中專門講解。圖1-15多變量的分析選擇窗口多變量的描述性統(tǒng)計量當(dāng)選擇View/DescriptiveStats/CommonSample后，與單個序列的描述性統(tǒng)計一樣，就會得到平均值（Mean），中值（Median），最大值（Maximum），最小值（Minimum），標(biāo)準(zhǔn)差（Std.Dev.）等描述性統(tǒng)計量，如圖1-16所示。在這種選擇下，要求所有的序列都具有同樣多的樣本觀測值。圖1-16多變量描述性統(tǒng)計多變量的描述性統(tǒng)計量當(dāng)選擇View/DescriptiveStats/IndividualSample后，同樣也會得到平均值（Mean），中值（Median），最大值（Maximum），最小值（Minimum），標(biāo)準(zhǔn)差（Std.Dev.）等描述性統(tǒng)計量。在這種選擇下，不必要求每個序列的樣本觀測值的數(shù)目都相同。如果所有序列的觀測值數(shù)目都相同，則采用兩種選擇所得的結(jié)果是一樣的。為了了解變量X和Y間的方差—協(xié)方差系數(shù)矩陣，在圖1-15的菜單中選擇Convariances，并點擊，就可得到圖1-17所示的方差—協(xié)方差系數(shù)矩陣。圖1-17方差-協(xié)方差系數(shù)矩陣多變量的描述性統(tǒng)計量同樣，為了觀察變量X和Y間的相關(guān)程度大小，在圖1-15的菜單中選擇Correlation，并點擊，點擊OK就會得到圖1-18所示的相關(guān)系數(shù)矩陣。序列對象是最基本的對象，要先構(gòu)建。畢竟，本書不是專門介紹軟件的，而是在計量經(jīng)濟學(xué)的學(xué)習(xí)過程或應(yīng)用中如何運用它，因此，其他對象的處理過程將在以后的章節(jié)中陸續(xù)提及。圖1-18相關(guān)系數(shù)矩陣06思考與練習(xí)思考與練習(xí)1.請解釋下列名詞：工作文件序列對象序列組對象

2．表1-5給出了我國1990～2021年就業(yè)人員數(shù)和國民生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)，利用本章的知識，完成下列要求：（1）在Eviews中建立兩個序列對象，變量名分別命名為X和Y；（2）將就業(yè)人員數(shù)和國民生產(chǎn)總值的數(shù)據(jù)錄入，分別保存在變量X和Y中；（3）利用Eviews軟件操作獲取變量X和Y的平均值、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)的方法和途徑。（4）數(shù)據(jù)在Excel文檔，以tabel1-5命名。將數(shù)據(jù)從Excel導(dǎo)入到Eviews中。資料來源：國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫（）表1-5我國1990-2021年就業(yè)人員數(shù)和國民生產(chǎn)總值思考與練習(xí)謝謝大家計量經(jīng)濟學(xué)及其應(yīng)用第2章Stata軟件簡介與基本操作Catalogue目錄錄入和存儲2.1.Stata軟件簡介繪制圖形數(shù)據(jù)處理3.4.其他命令5.思考與練習(xí)6.01Stata軟件簡介Stata軟件簡介Stata軟件主要是通過輸入命令來進行各種計量分析和處理工作，命令語言可以另存為Do-file文件，方便回溯操作過程。本書主要以Stata13.1為基礎(chǔ)，講解它的使用方法。Stata軟件的啟動圖2-1Stata主菜單界面方法1：在Windows操作系統(tǒng)的桌面下，單擊“開始”按鈕，然后選擇“所有程序（P）”中的Stata執(zhí)行程序軟件。方法2：在我的電腦下，逐步進入Stata目錄，選擇Stata執(zhí)行程序軟件。方法3：如果桌面上有Stata執(zhí)行程序圖標(biāo)，則雙擊該圖標(biāo)。方法4：如果存在已經(jīng)建立的Stata文件，則直接雙擊該文件圖標(biāo)。當(dāng)程序啟動后，將顯示如圖2-1的Stata的主菜單界面。這個窗口由6個部分組成：標(biāo)題欄、主菜單、工具欄、結(jié)果窗口、命令窗口、歷史記錄。Stata軟件的啟動圖2-2Stata主菜單界面2通常，采用操作“Window/Variables”調(diào)出變量窗口“Variables”，顯示出數(shù)據(jù)集中的變量名稱和變量個數(shù)，方便后續(xù)進行計量分析，新的主菜單界面如圖2-2所示。Stata軟件的啟動如果想對Stata的主菜單窗口進行更改，可以通過操作“Edit/Preference/GeneralReference”，打開圖2-3所示的對話框，將主菜單界面更改為自己喜歡的布局和顏色。更改后若想回到最初的界面，進行操作“Window/Review”即可。

圖2-3主菜單界面更改對話框

Stata軟件基礎(chǔ)操作圖2-4Do-file編輯窗口1.文件編輯器Do-file在Command窗口可以直接輸入命令，但是這種輸入方式限制較大且不便于保存，很不方便。在實際操作中，通常點擊工具欄中的圖標(biāo)，打開如圖2-4所示的Do-file編輯窗口，在Do-file文件中編程。這樣做的好處是可以記錄我們需要的命令，很方便地執(zhí)行以前寫過的命令，便于下一次的使用和分析。要知道，在處理一些復(fù)雜的數(shù)據(jù)時，常常無法一次性完成，這時Do-file文件的記憶存儲功能就顯得尤為重要。在Do-file文件中輸入命令時，可以用一些符號表示注釋內(nèi)容，加入注釋語句能增強命令的可讀性，格式如下：方法1：//注釋內(nèi)容方法2：*注釋內(nèi)容方法3：/*注釋內(nèi)容*/Stata軟件在運行命令時會跳過這些注釋語句，在實際操作中，應(yīng)該養(yǎng)成為重要的命令注明注釋內(nèi)容的習(xí)慣，例如說明命令的結(jié)果、操作的目的等，方便后續(xù)的工作。Stata軟件基礎(chǔ)操作2.日志文件log日志文件像是一個忠實的記錄員，它可以幫助記錄Stata軟件運行的所有命令和結(jié)果，包括錯誤。操作命令格式如下-logusingC:\Users\Lenovo\Stata.log……-logclose這樣，Stata.log文件就記錄了從“l(fā)ogusing”命令到“l(fā)ogclose”命令之間Stata軟件運行的所有結(jié)果，Stata.log文件被存儲在C:\Users\Lenovo中。02錄入和存儲數(shù)據(jù)錄入圖2-5數(shù)據(jù)錄入窗口01在數(shù)據(jù)錄入窗口中，選中單元格后直接輸入數(shù)據(jù)即可。點擊屬性窗口（Properties），可以編輯變量的名稱、標(biāo)簽、類型等。如果錄入數(shù)據(jù)后，沒有給出變量名，則Stata軟件會按序默認為變量名為var

，其中，

為順序號。2.復(fù)制粘貼如果數(shù)據(jù)在其它文檔中，可在其它文檔的管理中先進行復(fù)制，然后把數(shù)據(jù)粘貼到圖2-5所示的表中。在進行各種統(tǒng)計分析和計量分析之前，首先需要將數(shù)據(jù)錄入到Stata軟件中，數(shù)據(jù)錄入方法主要有下面幾種。1.鍵盤錄入方法1：在Do-file文件中，輸入命令并運行-edit方法2：在工具鍵欄目，單擊圖標(biāo)。方法3：在主菜單欄目，選擇“Data/DataEditor/DataEditor(Edit)”，將出現(xiàn)圖2-5所示的數(shù)據(jù)錄入窗口。數(shù)據(jù)錄入3.文件導(dǎo)入事實上，大多數(shù)數(shù)據(jù)都存在Excel文件中，我們可以把Excel中的數(shù)據(jù)直接導(dǎo)入到Stata工作文件中。在主菜單下，選擇File/Import/Excelspreadsheet，出現(xiàn)圖2-6所示對話框，在Browse中找到包含所需數(shù)據(jù)的Excel（.xls；.xlsx）文件，單擊確認鍵（OK）即可。在工作頁（Worksheet）可以選擇導(dǎo)入的Excel表格頁面，在單元格范圍（cellrange）可以選擇輸入數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間，在下方可以勾選“將第一行導(dǎo)入為變量名”或者“全部導(dǎo)入為數(shù)據(jù)”。圖2-6Excel文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入選擇窗口數(shù)據(jù)錄入4.Stata命令導(dǎo)入實際上，上面三種方式在實際操作中都很少使用，我們通常習(xí)慣在Do-file文件中輸入并運行命令，達到將數(shù)據(jù)導(dǎo)入的目的。導(dǎo)入數(shù)據(jù)的Stata命令有很多，由于篇幅限制，在這里我們只介紹最常用的幾種，其余命令在后面的章節(jié)中會陸續(xù)出現(xiàn)。方法1：input。這個命令一般用于手動輸入數(shù)據(jù)，這種方法其實在Stata軟件中并不常用，格式如下-clear-inputyearGDPCONS199019067.012001.4199122124.213614.2 199227334.216225.2-end圖2-7查看數(shù)據(jù)集點擊工具欄中

的圖標(biāo)，或者在Do-file文件中運行“browse”命令，可以查看輸入的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)集如圖2-7所示。數(shù)據(jù)錄入方法2：import。這個命令功能非常強大，可以導(dǎo)入幾乎所有格式的數(shù)據(jù)，是最常用的導(dǎo)入命令，格式如下-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata1.xls"運行上述命令，即可導(dǎo)入存儲在“C:\Users\Lenovo\”中的Excel文件Stata1.xls。如果想把Excel文件中的第一行轉(zhuǎn)變成變量名，可以借助命令“firstrow”實現(xiàn)，格式如下-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata1.xls",firstrow數(shù)據(jù)錄入除了上面著重介紹的兩個命令，Stata軟件中還有許多其他的命令可以用于輸入數(shù)據(jù)的，它們的功能特點如表2-1所示。命令功能use讀取Stata格式的文件insheet讀取tab分隔的文本文件infile讀取txt格式的文件xmluse讀取xml格式的文件表2-1Stata輸入數(shù)據(jù)命令數(shù)據(jù)存儲在Stata軟件中最常用的數(shù)據(jù)存儲命令是“save”，格式如下-clear-inputyearGDPCONS199019067.012001.4199122124.213614.2 199227334.216225.2-end-saveStata1.dta,replace//保存數(shù)據(jù)-useStata1.dta,clear//調(diào)入數(shù)據(jù)值得注意的是，在Stata軟件中多個數(shù)據(jù)庫不能同時運行，所以在調(diào)入一個新的數(shù)據(jù)庫之前必須要先清理之前運行的數(shù)據(jù)庫，清理命令是“clear”。數(shù)據(jù)存儲此外，Stata軟件中還有許多其他的命令可以用于導(dǎo)出存儲數(shù)據(jù)，它們的功能特點如表2-2所示。命令功能outsheet導(dǎo)出為tab分隔的文本文件outfile導(dǎo)出為txt格式的文件xmlsave導(dǎo)出為xml格式的文件表2-2Stata存儲數(shù)據(jù)命令03數(shù)據(jù)處理1.drop這個命令用于刪除變量，格式如下：-useauto.dta,clear//調(diào)用auto.dta數(shù)據(jù)庫（這是Stata軟件自帶的數(shù)據(jù)庫）-dropmpgmpg1//刪除變量mpg2.keep這個命令用于保留需要的數(shù)據(jù)，格式如下：-useauto.dta,clear-keepifprice>=4000//保留變量price的值大于或等于4000的數(shù)據(jù)上述操作也可以借助“drop”命令完成，格式如下：-useauto.dta,clear-dropifprice<4000//刪除變量price的值小于4000的數(shù)據(jù)刪除數(shù)據(jù)和生成變量刪除數(shù)據(jù)和生成變量3.generate這個命令用于創(chuàng)建新變量，格式如下-useauto.dta,clear

-generatelnY=log(price)//新建變量lnY，取值為變量price的自然對數(shù)“generate”是一個很好用的命令，借助它可以很方便地對已有的變量或序列進行變換。這里涉及到變量的命名，Stata軟件中的變量名的設(shè)置規(guī)則如下：(1)由英文字母、數(shù)字或_組成，至多不超過32個；(2)首字母必須為字母或_；(3)英文字母的大寫和小寫具有不同的含義。1.rename這個命令用于給變量重命名，格式如下：-useauto.dta,clear

-renamempgmpg1//將變量mpg重命名為mpg12.lable這個命令通常用于給數(shù)據(jù)庫和變量添加標(biāo)簽，格式如下：如下-useauto.dta,clear-labeldata"1978汽車調(diào)查數(shù)據(jù)"http://給數(shù)據(jù)庫添加標(biāo)簽"1978汽車調(diào)查數(shù)據(jù)"-labelvariablerep78"修理"http://給變量rep78添加標(biāo)簽"修理"修改數(shù)據(jù)5.recode這個命令用于更改變量的值，格式如下：-useauto.dta,clear-recoderep78(.=1)//將變量rep78中為“.”的值替換為1除此之外，使用命令“replace”也可以達到相同的效果，不過命令格式稍有不同，格式如下：-useauto.dta,clear-replacerep78=1ifrep78==.3.order這個命令用于給變量排序，格式如下：-useauto.dta,clear

-order_all,alphabetic//將所有變量按照字母表順序排序-ordermpg,before(price)//將變量mpg移動到變量price前面-orderrep78pricempg//將變量rep78、price、mpg按順序移動到所有變量前除了命令“order”外，命令“move”也可以用于給變量排序，格式如下：如下-useauto.dta,clear

-movempgprice//將變量mpg移動到變量price前面4.sort這個命令的功能也是排序，不過和上面兩個命令不同的是，“sort”用于給數(shù)據(jù)排序，格式如下：-useauto.dta,clear-sortmpg//根據(jù)變量mpg的取值按從小到大的順序排序修改數(shù)據(jù)1.list這個命令用于列示變量中的數(shù)值，格式如下：-useauto.dta,clearlistprice//列表顯示變量price的值如果只需要查看一部分值，可以在命令后加限定條件，運行結(jié)果如圖2-8所示，格式如下：-useauto.dta,clear-listpricein1/8//列表顯示變量price中前8個值描述數(shù)據(jù)圖2-8變量price的前8個取值2.count這個命令用于統(tǒng)計數(shù)據(jù)集中有效數(shù)值的個數(shù)，格式如下：-useauto.dta,clear-count可以通過附加限定條件統(tǒng)計特定數(shù)值的個數(shù)，例如：-useauto.dta,clear-countifprice<4000//統(tǒng)計變量price小于4000的個數(shù)3.tabulate這個命令用于列表描述變量的基本統(tǒng)計特征，運行結(jié)果如圖2-9所示，格式如下：-useauto.dta,clear-tabulaterep78描述數(shù)據(jù)圖2-9基本統(tǒng)計特征其中，第一列為變量rep78的取值，頻數(shù)（Freq）列為各個數(shù)值出現(xiàn)的次數(shù)，頻率（Percent）為各個數(shù)值出現(xiàn)的頻率，累計（Cum）列為本行及之前數(shù)值出現(xiàn)的頻率。從以上運行結(jié)果可以看出，變量r78共有69個值，取值為2的數(shù)據(jù)有8個，在所有數(shù)據(jù)中占比11.59%，取值1或2的比率為14.49%。4.tabstat命令“tabstat”和命令“tabulate”拼寫相似，但作用不同，運行該命令后列表輸出的是變量的概要統(tǒng)計指標(biāo)，運行結(jié)果如圖2-10所示，格式如下：-useauto.dta,clear-tabstatrep78描述數(shù)據(jù)圖2-10概要統(tǒng)計指標(biāo)1

從運行結(jié)果可以看出，變量rep78的平均值是3.41?？梢酝ㄟ^附加命令，來得到更為詳細的輸出結(jié)果，運行結(jié)果如圖2-11所示，格式如下-useauto.dta,clear-tabstatrep78,stat(meansdp50minmax)圖2-11概要統(tǒng)計指標(biāo)2

從結(jié)果可以看出，變量rep78的平均值是3.41，標(biāo)準(zhǔn)差是0.99，中位數(shù)是3，最小值是1，最大值是5。4.tabstat命令“tabstat”和命令“tabulate”拼寫相似，但作用不同，運行該命令后列表輸出的是變量的概要統(tǒng)計指標(biāo)，運行結(jié)果如圖2-10所示，格式如下：-useauto.dta,clear-tabstatrep78描述數(shù)據(jù)

此外，還可以根據(jù)其他變量的取值對變量rep78進行分組，分別求變量rep78的概要統(tǒng)計指標(biāo)，格式如下-useauto.dta,clear-tabstatrep78,by(foreign)stat(meansdmedminmax)圖2-12分組概要統(tǒng)計指標(biāo)

圖2-12顯示的是按照變量foreign的數(shù)據(jù)分組求變量rep78的概要統(tǒng)計指標(biāo)，從運行結(jié)果可以看到，國內(nèi)車輛修理的平均次數(shù)是3.02，外國車輛修理的平均次數(shù)是4.29。5.summarize這個命令用于列表輸出變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，運行結(jié)果如圖2-13所示，格式如下：-useauto.dta,clear-summarizerep78描述數(shù)據(jù)

運行結(jié)果和圖2-11相似，不同的是它多了一個有效值個數(shù)，有效值的意思是不為空格或“.”。如果想要得到更加詳細的描述性統(tǒng)計結(jié)果，可以運行如下操作命令，運行結(jié)果如2-14所示-useauto.dta,clear-summarizerep78，detail圖2-13描述性統(tǒng)計結(jié)果5.summarize這個命令用于列表輸出變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，運行結(jié)果如圖2-13所示，格式如下：-useauto.dta,clear-summarizerep78描述數(shù)據(jù)圖2-14描述性統(tǒng)計結(jié)果2

從圖2-14所示的運行結(jié)果可以得到更多信息：最左邊兩列顯示的是百分位數(shù)，例如變量rep78的第一個四分位數(shù)（25%）是3；中間列顯示的是變量rep78的四個最小值和四個最大值，即變量rep78中最小的四個數(shù)據(jù)分別為1、1、2、2，最大的四個數(shù)據(jù)分別為5、5、5、5；變量rep78的方差（Variance）為0.98，偏度（Skewness）為-0.06，峰度（Kurtosis）為2.68。6.describe這個命令用于描述變量的整體特征，運行結(jié)果如圖2-15所示，格式如下：如下-useauto.dta,clear-desrep78描述數(shù)據(jù)圖2-15整體特征

從運行結(jié)果可以看出，變量rep78的變量名（variablename）為rep78，存儲類型（storagetype）為整數(shù)型（int），顯示格式為（displayformat）為8位、精確到個位數(shù)，沒有值標(biāo)簽（valuelabel），變量標(biāo)簽（variablelabel）為“美國1978年汽車維修記錄（RepairRecord1978）”。7.correlate這個命令用于求變量間的相關(guān)系數(shù)，運行結(jié)果如圖2-16所示，格式如下：-importexcel“C:/Users/Lenovo/Stata1-5.xls",firstrow//導(dǎo)入如圖1-5所示的數(shù)據(jù)-correlateXY描述數(shù)據(jù)圖2-16相關(guān)系數(shù)矩陣添加附加命令可以得到變量間的方差-協(xié)方差系數(shù)矩陣，運行結(jié)果如圖2-17所示，格式如下-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata1-5.xls",firstrow

-correlateXY,c圖2-17方差-協(xié)方差系數(shù)矩陣04繪制圖形繪制圖形假定我國居民人均消費水平和人均GDP如表2-3所示，借助表2-3中的數(shù)據(jù)，本節(jié)主要介紹在Stata軟件中繪制直方圖、散點圖和曲線圖的命令。表2-3我國人均居民消費水平和人均GDP單位：元/人資料來源：國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫（）

這個命令用于繪制直方圖，運行結(jié)果如圖2-18所示，格式如下：如下-clear-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata2-3.xls",firstrow-histGDP,frequency1.histogram繪制圖形圖2-18直方圖

在圖2-18中，橫軸表示GDP的取值范圍，縱軸表示頻數(shù)，可以點擊“File/startgrapheditor”對生成的圖形進行更加個性化的修改。這個命令用于繪制散點圖，運行結(jié)果如圖2-19所示，格式如下：-clear-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata2-3.xls",firstrow-graphtwowayscatterCGDP值得注意的是，在Stata軟件中繪制散點圖時，應(yīng)當(dāng)先輸入因變量，再輸入自變量，這和Eviews軟件中選擇變量的順序恰好相反。2.scatter繪制圖形圖2-19散點圖這個命令用于用于繪制曲線圖，運行結(jié)果如圖2-20所示，格式如下：如下-clear-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata2-3.xls",firstrow-graphtwowaylineCGDP3.line繪制圖形圖2-20曲線圖這個命令用于用于繪制帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的曲線圖，運行結(jié)果如圖2-21所示，格式如下：如下-clear-importexcel"C:\Users\Lenovo\Stata2-3.xls",firstrow-graphtwowayconnectedCGDP4.connected繪制圖形圖2-21帶數(shù)據(jù)標(biāo)記的曲線圖05其他命令1.help使用這個命令可以很方便地了解并掌握Stata軟件中一些我們不熟悉的程序命令和操作，例如我們知道某個命令的名字是“l(fā)abel”，借助“help”命令，就可以很容易地知道它的使用方法，彈出窗口如圖2-22所示，格式如下：如下-helplabel其他命令圖2-22幫助

幫助框中從上到下會依次列示標(biāo)題（Title）、語法（Syntax）、菜單（Menu）、描述（Description）、選項（Options）、技術(shù)報告（Technicalnote）、案例（Examples）、存儲結(jié)果（Storedresults）八個方面的內(nèi)容，詳細介紹了這個命令的輸入格式和使用方法。2.findit在利用Stata軟件做計量分析時，有時候官方提供的命令包不能夠滿足我們的需求，這時就需要求助于外部命令，命令“findit”可以幫助我們尋找與安裝外部命令。例如，如果我們需要使用外部命令“shellout”，就可以借助命令“findit”尋找并安裝這個外部命令，格式如下：如下-findit

shellout圖2-23是運行上述命令后的結(jié)果窗口，這個窗口里面包含所有和命令“shellout”相關(guān)的幫助文件名和鏈接列表，我們點擊藍色的鏈接名，再選擇安裝（install），即可安裝外部命令“shellout”。其他命令圖2-23安裝外部命令

本章只是簡單介紹Stata軟件的常用命令，更加復(fù)雜的計量分析過程將在后續(xù)的章節(jié)中陸續(xù)提及。

06思考與練習(xí)思考與練習(xí)1.在Stata軟件中打開nlsw88數(shù)據(jù)庫，完成下列操作：（1）將變量married移動到變量age的前面。（2）將變量occupation改名為occu。（3）為變量race添加標(biāo)簽“人種”。（4）以變量grade的升序排序。（5）求變量age的平均值、最小值、最大值、方差、偏度和峰度。（6）按變量race分組求變量wage的平均值、標(biāo)準(zhǔn)差。（7）做變量hours的直方圖。2.按照公式，

在Stata軟件中進行數(shù)據(jù)處理，繪制變量Y的圖形。謝謝大家第3章最小二乘法Catalogue目錄函數(shù)的形式與參數(shù)的經(jīng)濟意義2.1.散點圖案例分析最小二乘法3.4.思考與練習(xí)5.對于宏觀經(jīng)濟學(xué)中的消費與收入的關(guān)系、投資學(xué)中的資本資產(chǎn)定價模型（CAPM），它們的理論模型都以類似于的函數(shù)形式呈現(xiàn)。這種理論模型下的變量間的具體函數(shù)關(guān)系究竟如何表示，是計量經(jīng)濟學(xué)關(guān)心的主要問題。當(dāng)我們能夠擁有足夠有效的樣本，就可以運用最小二乘法，通過和樣本觀測值估計出函數(shù)中的參數(shù)與的值，推斷出變量與間的具體函數(shù)形式。01散點圖散點圖假設(shè)變量X、Y之間存在某種函數(shù)關(guān)系，換言之，

，那么就存在一組觀察值

分布于函數(shù)的圖像上。在現(xiàn)實經(jīng)濟中，雖然存在一組經(jīng)濟變量的觀察值

但他們之間的依存關(guān)系卻無從得知，難易給出函數(shù)關(guān)系的呈現(xiàn)形式。在這種情況下，用坐標(biāo)的橫軸和縱軸分別表示變量X和Y，每組觀測值表示坐標(biāo)系中的一個點，n組數(shù)據(jù)在坐標(biāo)系中就有n個點，稱為散點，在坐標(biāo)系中由散點形成的圖稱為散點圖（scatterdiagram）。我們可以采用散點圖來直觀的觀察經(jīng)濟變量X和Y之間的依存關(guān)系。散點圖是數(shù)據(jù)點在直角坐標(biāo)系中的分布圖，它表示被解釋變量（因變量或應(yīng)變量）隨解釋變量（自變量）變化的大致趨勢。散點圖的畫法比較簡單，直接在直角坐標(biāo)系中把所有觀測值所對應(yīng)的點描繪出來即可。散點圖

可見，描繪出的變量間的關(guān)系要么是確定性關(guān)系，也就是由一個解釋變量可以確切計算出唯一的一個被解釋變量，更一般地講，變量之間可以用確切地數(shù)學(xué)表達式表述；要么是相關(guān)關(guān)系，盡管變量間存在關(guān)系，但卻不能用一個數(shù)學(xué)表達式由一個變量確切的求出另一個變量，而是由一個變量對應(yīng)一個變量，換言之，難以由一個變量的數(shù)值精確地求得另一個變量的關(guān)系，即便是存在密切的關(guān)系。例如，企業(yè)的某種產(chǎn)品的銷售額Y與銷售量X之間是確定性關(guān)系，因為銷售價格P給定時，銷售額完全由銷售量確定。但是，若考察居民儲蓄和居民收入這兩種經(jīng)濟現(xiàn)象的關(guān)系時，它們之間未必存在完全確定的關(guān)系。也就是說，即便有些家庭的收入是相同的，而家庭儲蓄卻往往呈現(xiàn)出不同；反過來也是如此，即使有些家庭的儲蓄相同，但這些家庭的收入水平也不一定相同。因此，反映出居民儲蓄并不完全由居民收入水平?jīng)Q定，盡管兩者之間有很緊密的關(guān)系，說明收入不是影響儲蓄的唯一因素，還有其它因素影響儲蓄。散點圖年份人均居民消費水平人均GDP年份人均居民消費水平人均GDP1990831.21662.520077453.720494.41991932.01912.220088504.524100.219921116.02334.420099248.526179.519931393.03027.2201010575.230807.919941833.04080.9201112668.136277.119952329.45091.1201214073.739771.419962789.05898.2201315586.243496.619973002.06480.5201417220.346911.719983159.06859.9201518857.249922.319993346.07229.3201620800.653783.020003711.57942.1201722968.559592.320013967.88716.7201825244.865533.720024269.59506.2201927504.170077.720034555.310666.1202027438.671828.220045071.112486.9202131013.081370.020055687.914368.0202231717.885698.120066318.916738.0

資料來源：中華人民共和國國家統(tǒng)計局（/index.htm）假設(shè)變量X、Y的觀測值由表3-1給出，其中，代表人均GDP，代表人均居民消費水平，樣本區(qū)間為1990～2022年，則可用EViews軟件來生成散點圖。假定已經(jīng)按照第1章中介紹的方法建立了類似于圖1-9的包括序列對象為X和Y的工作文件，如圖3-1所示。在圖3-1所示工作文件窗口下，依次選中序列對象和，點擊“Open/asGroup”，就會出現(xiàn)圖3-2的組對象窗口，需要強調(diào)的是要先選出現(xiàn)在橫坐標(biāo)的變量。然后，在如圖3-2所示的組對象窗口下選擇如圖3-3所示的散點圖實現(xiàn)方式“View/Graph/Scatter/SimpleScatter”，就會得到如圖3-4所示的散點圖。散點圖圖3-1Eviews的工作文件窗口圖3-2工作文件下的組窗口散點圖圖3-3散點圖的實現(xiàn)方式圖3-4Eviews生成的散點圖02函數(shù)的形式與參數(shù)的經(jīng)濟意義函數(shù)的形式與參數(shù)的經(jīng)濟意義函數(shù)的形式與參數(shù)的經(jīng)濟意義函數(shù)的形式與參數(shù)的經(jīng)濟意義03最小二乘法概念最小二乘法基本思想最小二乘法最小二乘法圖3-5離差的示意圖最小二乘法最小二乘法最小二乘法注意，在這里，也許要問如果

不成立呢？答案是：為了能夠?qū)崿F(xiàn)所關(guān)注的回歸話題，并且是有意義的，就不會存在這種不成立的問題。實際上，樣本數(shù)為零是毫無意義的，問題的詳細解釋留給讀者思考與練習(xí)。令，

，其中

和

分別為樣本觀測值的均值，換言之，

，

。于是有

（3-13）

（3-14）這樣一來，對公式（3-12）給出的參數(shù)估計值的第二個式子等式右邊的分子分母都除以n，就可得到

，方程組（3-11）的第一個式子等式右邊的分子分母都除以n，就可得到

，于是有