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常見計量經濟軟件的回歸分析方法研究
Eviews是當今世界上最流行的計量經濟學軟件之一，下面是小編為大家搜集整理的一篇探究計量經濟軟件回歸分析方法研究的論文范文，歡迎閱讀借鑒。
內容摘要：回歸分析方法是數量統計中常用的一種方法。本文首先簡要介紹了Eviews、Excel、spss這三種計量經濟軟件，然后通過實例，分別用這三種軟件進行回歸并進行分析比較。
關鍵詞：計量經濟軟件;回歸分析
1 Eviews、Excel、spss的簡介
1.1 Eviews簡介
Eviews是美國QMS公司于1981年發行的第1版的MicroTSP的Windows版本，通常稱為計量經濟學軟件包，是當今世界上最流行的計量經濟學軟件之一。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律，采用計量經濟學方法與技術進行“觀察”。計量經濟學研究的核心是設計模型、收集資料、估計模型、檢驗模型、運用模型進行預測、求解模型和運用模型。Eviews是完成上述任務得力的必不可少的工具。Eviews 擁有數據處理、作圖、統計分析、建模分析、預測和模擬六大類功能，可應用于科學計算中的數據分析與評估、財務分析、宏觀經濟分析與預測、模擬、銷售預測和成本分析等。正是由于Eviews 等計量經濟學軟件包的出現，使計量經濟學取得了長足的進步，發展成為實用與嚴謹的經濟學科。 Eviews 除了可以應用于經濟領域， 還可以應用于金融、保險、管理、商務等領域。Eviews中的數據處理、作圖、統計分析功能以及伯克斯3杰廷斯的時間序列建模方法等則可以適用于自然科學、社會科學、人文科學中的各個領域。所 以，Eviews 軟件適用范圍廣泛。
1.2 Spss簡介
Spss———社會科學統計軟件包是世界最著名的統計分析軟件之一。該軟件包理論嚴謹，各種統計分析功能齊全，其內容覆蓋了從描述統計、探索性數據分析到多元分析的幾乎所有統計分析功能，目前已經在國內逐漸流行起來。Spss的基本功能包括數據管理、統計分析、圖表分析、輸出管理等等。Spss統計分析過程包括描述性統計、均值比較、一般線性模型、相關分析、回歸分析、對數線性模型、聚類分析、數據簡化、生存分析、時間序列分析、多重響應等幾大類，每類中又分好幾個統計過程，比如回歸分析中又分線性回歸分析、曲線估計、Logistic回歸、probit 回歸、加權估計、兩階段最小二乘法、非線性回歸等多個統計過程，而且每個過程中又允許用戶選擇不同的方法及參數。Spss也有專門的繪圖系統，可以根據數據繪制各種圖形。
Spss for Windows的分析結果清晰、直觀、易學易用，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件，它使用Windows的窗口方式展示各種管理和分析數據方法的功能，使用對話框展示出各種功能選擇項，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通統計分析原理，就可以使用該軟件為特定的科研工作服務。由于其操作簡單，已經在我國的社會科學、自然科學的各個領域發揮了巨大作用。該軟件還可以應用于經濟學、生物學、心理學、醫療衛生、體育、農業、林業、商業、金融等各個領域。
1.3 EXCEL簡介
EXCEL是微軟公司OFFICE軟件產品的一個很重要的組成部分，是一個性能優越的電子制表軟件，并且支持較強的數據分析、圖表繪制、宏命令、VBA 編程及決策支持分析功能。EXCEL能夠繪制出多種樣式的平面圖形和立體圖形，曲線平滑質量較高，并能實現圖、文、表混排，排出圖文并茂，艷麗多彩的數據分析報表。同時，EXCEL, 提 供了一組數據分析工具，稱為“分析工具庫”，在建立復雜統計或工程分析時可以節省步驟。只需為每一個分析工具提供必要的數據和參數,該工具就會使用適宜的統計或工程函數，在輸出表格中顯示相應的結果。其中有些工具在生成輸出表格時還能同時生成圖表。要使用這些工具，用戶必須熟悉需要進行分析的統計學或工程學的特定領域。“回歸分析”分析工具是“分析工具庫”的一部分。此工具通過對一組觀察值使用“最小二乘法”直線擬合，進行線性回歸分析。此工具可用來分析單個因變量是如何受一個或幾個自變量影響的。
Spss, SAS ,EVIEWS這些軟件都是針對專業統計從業人員或是經濟學研究工作者編寫的，要能夠比較熟練的掌握使用這些軟件，需要專門的訓練和較長時間的摸索。對非統計專業的人員來說，這是比較困難的。而EXCEL具有簡便易學的優點，又有統計中數據分析的功能，所以，人們在使用EXCEL進行計量經濟學分析時，能夠較快的掌握，舉一反三，達到學以致用的效果。EXCEL 作為一個基本的管理軟件，已在財務管理、投資學、會計學、審計學、市場學、運作管理、微觀 經濟學、宏觀經濟學等領域中應用，同時也在管理界得到了廣泛的使用。
2 案例分析
下面分別用這三種軟件對以下案例進行回歸分析。 例子：我國1988年——1998年的城鎮居民人均全年耐用消費品支出、人均全年可支配收入以及耐用消費品價格指數的統計資料如表1 所示。試建立城鎮居民人均全年耐用消費品支出Y關于人均全年可支配收入X1和耐用消費品價格指數X2的回歸模型，并進行回歸分析【表1】
2.1 用EXCEL 對案例進行線性回歸分析
2.1.1 操作步驟 (1)選擇“工具”菜單的“數據分析”子菜單，雙擊“回歸”選項，彈出回歸分析對話框。其中主要選項的含義如下：Y值輸入區域，在此輸入對因變量數據區 域，該區域必須由單列數據組成;X值輸入區域，在此輸入對自變量數據區域，Excel將對此區域中的自變量從左到右按升序排列，自變量的個數最多為16;置 信度，如果需要在匯總輸出表中包含附加的置信度信息，則選中此復選框，然后在右側的編輯框中，輸入所要使用的置信度，95%為默認值;常數為零，如果要強制回歸 線通過原點，則選中此復選框;輸出區域，在此輸入對輸出表左上角單元格的引用。匯總輸出表至少需要有七列的寬度，包含的內容有anova表、系數、Y、 估計值的標準誤差、r2 值、觀察值個數，以及系數的標準誤差;新工作表，單擊此選項，可在當前工作簿中插入新工作表，并由新工作表的A1單元格開始粘貼計算結果，如果需要給新工作表命名，則在右側的編輯框中鍵入名稱;新工作簿，單擊此選項，可創建一新工作簿，并在新工作簿中的新工作表中粘貼計算結果;殘差，如果需要以殘差輸出表的形式查看殘差，則選中此復選框;標準殘差，如果需要在殘差輸出表中包含標準殘差，則選中此復選框;殘差圖，如果需要生成一張圖表，繪制每個自變量及其殘差，則選中此復選框;線形擬合圖，如果需要為預測值和觀察值生成一個圖表，則選中此復選框;正態概率圖，如果需要繪制正態概率圖，則選中此復選框。 (2)按如下方式填寫對話框：X值輸入區域為$B$1:$C$12，Y值輸入區域為$A$1：$A$12，并選擇“標志”復選擇，輸出區域為$A$13：$C$28，然后單擊“確定“按鈕即可。
2.1.2 結果分析 按照如上的操作步驟即可得到以下的回歸結果。結果可以分為四個部分： 第一部分是回歸統計的結果包括多元相關系數、可決系數R^、調整之后的相關系數、回歸標準差以及樣本個數，見表2. 第二部分是方差分析的結果包括可解釋的離差、殘差、總離差和它們的自由度以及由此計算出的F統計量和相應的顯著水平，見表3。 第三部分是回歸方程的截距和斜率的估計值以及它們的估計標準誤差、t 統計量大小雙邊拖尾概率值、以及估計值的上下界，根據這幾部分的結果可知回歸方程 Y=158.5398355+0.049403797X1-0.911684216X2,校正的R^為0.934985967，標明模型中的變量共同解釋了Y中93.4985967%的變動，這是一個比較好的結果，F=72.906>F0.05(2,8)=19.37,表示總體回歸方程是顯著的。 t1=10.5478563>t0.025,8=2.306,認為X1對Y有顯著的影響;∣t2∣=∣-0.9213157∣=0.9213157
2.2 用EVIEWS對案例進行線性回歸分析【圖1】
2.2.1 操作步驟 (1)首先建立一個工作文件，點擊File\new\workfile，在彈出的對話框workfile Range中的workfile Frequency中選擇Annual，在start date與end date中分別鍵入1988與1998，點“ok”按鈕，則出現workfile 窗口。 (2)建立一個Group子窗口。具體步驟為：點擊主菜單中quick\empty group(edit series)，則建立了一個group子窗口，然后在這個窗口中進行數據的錄入，與EXCEL 中數據的錄入方式相似。 (3)建立equation specification子窗口。具體步驟為：點擊主菜單中 quick\estimate equation specification窗口得以建立。在其中的equation specification中空白處鍵入回歸方程：Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2，在estimation settings的method 中選擇LS(最小二乘法)，點擊“ok”確定。則出現圖1 所示的回歸結果。
2.2.2 結果分析 根據如上的操作步驟可得到圖1所示的回歸結果。其中coefficient一列是系數序列，得到回歸方程為Y=158.5398+0.049404X1-0.911684X2;t-statistic一列是t 統計量，t1=10.54786,t2=-0.921316,，結論與excel分析時一樣。Adjusted r-squared是校正的R^為0.934986，表明模型中的變量共同解釋了Y 中93.4986%的變動，這是一個比較好的 結果。F-statistic為F統計量=72.90647>F0.05(2,8)=19.37,表示總體回歸方程是顯著的。S.E.of regression是回歸標準誤差。Sum squared resid是殘差平方和。Log likelihood是對數似然函數值。Durbin-watson stat是德賓X沃森統計量，用于判定擾動項是否存在一階自相關。在此案例中，Durbin-watson stat=1.035840∈(0,2),表示u1有某種程度的正自相關。Mean dependent var是因變量的均值。S.D.dependent var 是因變量的標準差。Akaike info criterion和Schwarz criterion均用于模型選擇，此案例中分別為9.077982 和9.186499。標準統計值較低的模型是我們想要的模型。
2.3 用SPSS對案例進行線性回歸分析
3.3.1 操作步驟 (1)新建一個數據文件：File\new\data，打開一個新的Data editor; (2)單擊窗口左下角的variable 標簽，切換到全屏變量定義界面，從第一行的name 列開始，按行(同數據的輸入)依次輸入或打開對話框定義變量的各個特征值，直到所有變量Y、X1、X2定義完畢; (3)單擊窗口左下角的data view 標簽，切換到數據編輯界面開始輸入數據，直到所有的1988-1998年的數據全部輸入完畢; (4)進行線性回歸分析，選擇analyze\regression\linear，打開linear對話框，將Y鍵入dependent 框中，將Y鍵入Independent 框中，在method框中選擇enter(全部引入 法，即所選擇的自變量全部引入方程);單擊statistics按鈕，在statistics(線性回歸統計量子對話框)中，選擇estimate、model fit，單擊continue，回到linear主窗口，選擇include constant in equation，單擊continue，回到linear regression主窗口，然后點擊“ok”按鈕，得到線性回歸結果。
2.3.2 結果分析 根據如上的操作步驟可以得到所示的回歸結果。 【表6】
表7顯示了相關系數R=0.974,可決系數R^=0.948，調整可決系數R^=0.935，估計標準誤差=20.2176。【表7】
表8 是方差分析表，回歸平方和SRR=59601.061，殘差平方和SEE=3270.001，總偏差平方和SST=62871.062，對應的自由度分別為2,8,10，回歸均方MSR=29800.53，殘差 均方MSE=408.750，回歸方程的顯著性檢驗統計量F=72.906，檢驗P=0.000<0.05，則拒絕H0:Y與X1,X2之間無線性回歸關系，接受H1:Y與X1,X2之間具有線性回歸關系。 【表8】
表9 顯示了回歸分析中的系數。常數項Constant=158.540,X1的系數0.04940,X2的系數=- 0.912，回歸系數的標準差(std.Error)分別為121.807、0.005、0.990，x1與x2標準化回歸系數bate分別為1.020和-0.089，回歸系數的T 檢驗值分別為10.548和-0.921，分析結果為X1對Y 有顯著的影響，X2對Y 沒有顯著的影響。 【表9】
2.4 總結
在運用上面三個軟件進行回歸分析之后，我們可以發現：盡管總體回歸是顯著的，但除了EVIEWS 軟件沒有給出X1,X2各自對Y 的顯著性影響分析，其余兩個軟件都得到了 “X1對Y 有顯著的影響，X2對Y沒有顯著的影響”的結論。根據凱恩斯的“絕對收入假說”消費是實際可支配收入的函數，可見我們的分析結果是與理論一致的。
3 結論與思考
(1)EXCEL 的功能比較簡單，線性回歸之后得到的輸出中沒有常用的模型選擇標準。但是，對非統計專業人員來說，學習起來比較簡單，而且也能得到基本的線性回歸分析結果。所以，對非統計專業人員來說，用EXCEL來進行線性回歸分析不失為一種好的選擇。 (2)EVIEWS是專業的計量經濟學軟件，線性回歸的輸出結果要更為完整，但是模型選擇標準也不全。但其輸出形式是比較整齊，比較美觀的。 (3)SPSS 的分析結果清晰、直觀、易學易用，數據的輸入方式與EXCEL類似，而且可以直接讀取EXCEL及DBF數據文件。但是它很難與一般辦公軟件如OFFICE或WPS2000直接兼容，在撰寫調查報告時往往要用電子表格軟件及專業制圖軟件來重新繪制相關 圖表。
總之，應用計量經濟軟件進行回歸分析，取代了傳統的方法，將復雜的計算過程交給了計算機處理，這給回歸分析的應用帶來了廣闊的應用前景。同時，了解各種計量經濟軟 件的特點以及他們之間的區別，有助于我們更好的選擇軟件進行計量分析，將會提高我們分析的效率。因此，熟悉掌握這些軟件是進行良好分析的關鍵。
參考文獻
[1]張曉峒.計量經濟學基礎[M]天津:南開大學出版社,2001.
[2]張曉峒.計量經濟學軟件Eviews使用指南[M]天津:南開大學出版社,2004.
[3]薛薇等.統計分析與SPSS 的應用[M]北京:中國人民大學出版社,2001.
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