常见计量经济软件的回归分析方法研究（本科论文）

　　题目：常见计量经济软件的回归分析方法研究

　　
　　摘要（详见正文）
　　
　　1 Eviews、Excel、spss的简介 
　　1.1 Eviews简介 
　　1.2 Spss简介
　　1.3 EXCEL简介 

　　2 案例分析 
　　2.1 用EXCEL 对案例进行线性回归分析
　　2.2 用EVIEWS对案例进行线性回归分析
　　2.3 用SPSS对案例进行线性回归分析
　　2.4 总结 
　　
　　3 结论与思考 
　　
　　参考文献
　　

　　以下是论文正文
 

　　摘要  内容摘要：回归分析方法是数量统计中常用的一种方法。本文首先简要介绍了Eviews、Excel、spss这三种计量经济软件，然后通过实例，分别用这三种软件进行回归并进行分析比较。 
　　
　　关键词：计量经济软件；回归分析  
　　
　　1 Eviews、Excel、spss的简介 
　　
　　1.1 Eviews简介 
　　
　　Eviews是美国QMS公司于1981年发行的第1版的MicroTSP的Windows版本，通常称为计量经济学软件包，是当今世界上最流行的计量经济学软件之一。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律，采用计量经济学方法与技术进行“观察”。计量经济学研究的核心是设计模型、收集资料、估计模型、检验模型、运用模型进行预测、求解模型和运用模型。Eviews是完成上述任务得力的必不可少的工具。Eviews 拥有数据处理、作图、统计分析、建模分析、预测和模拟六大类功能，可应用于科学计算中的数据分析与评估、财务分析、宏观经济分析与预测、模拟、销售预测和成本分析等。正是由于Eviews 等计量经济学软件包的出现，使计量经济学取得了长足的进步，发展成为实用与严谨的经济学科。  Eviews 除了可以应用于经济领域， 还可以应用于金融、保险、管理、商务等领域。Eviews中的数据处理、作图、统计分析功能以及伯克斯3杰廷斯的时间序列建模方法等则可以适用于自然科学、社会科学、人文科学中的各个领域。所 以，Eviews 软件适用范围广泛。
　　
　　1.2 Spss简介 
　　
　　Spss———社会科学统计软件包是世界最着名的统计分析软件之一。该软件包理论严谨，各种统计分析功能齐全，其内容覆盖了从描述统计、探索性数据分析到多元分析的几乎所有统计分析功能，目前已经在国内逐渐流行起来。Spss的基本功能包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等等。Spss统计分析过程包括描述性统计、均值比较、一般线性模型、相关分析、回归分析、对数线性模型、聚类分析、数据简化、生存分析、时间序列分析、多重响应等几大类，每类中又分好几个统计过程，比如回归分析中又分线性回归分析、曲线估计、Logistic回归、probit 回归、加权估计、两阶段最小二乘法、非线性回归等多个统计过程，而且每个过程中又允许用户选择不同的方法及参数。Spss也有专门的绘图系统，可以根据数据绘制各种图形。 
　　
　　Spss for Windows的分析结果清晰、直观、易学易用，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件，它使用Windows的窗口方式展示各种管理和分析数据方法的功能，使用对话框展示出各种功能选择项，只要掌握一定的Windows操作技能，粗通统计分析原理，就可以使用该软件为特定的科研工作服务。由于其操作简单，已经在我国的社会科学、自然科学的各个领域发挥了巨大作用。该软件还可以应用于经济学、生物学、心理学、医疗卫生、体育、农业、林业、商业、金融等各个领域。
　　
　　1.3 EXCEL简介 
　　
　　EXCEL是微软公司OFFICE软件产品的一个很重要的组成部分，是一个性能优越的电子制表软件，并且支持较强的数据分析、图表绘制、宏命令、VBA 编程及决策支持分析功能。EXCEL能够绘制出多种样式的平面图形和立体图形，曲线平滑质量较高，并能实现图、文、表混排，排出图文并茂，艳丽多彩的数据分析报表。同时，EXCEL, 提 供了一组数据分析工具，称为“分析工具库”，在建立复杂统计或工程分析时可以节省步骤。只需为每一个分析工具提供必要的数据和参数,该工具就会使用适宜的统计或工程函数，在输出表格中显示相应的结果。其中有些工具在生成输出表格时还能同时生成图表。要使用这些工具，用户必须熟悉需要进行分析的统计学或工程学的特定领域。“回归分析”分析工具是“分析工具库”的一部分。此工具通过对一组观察值使用“最小二乘法”直线拟合，进行线性回归分析。此工具可用来分析单个因变量是如何受一个或几个自变量影响的。 
　　
　　Spss, SAS ,EVIEWS这些软件都是针对专业统计从业人员或是经济学研究工作者编写的，要能够比较熟练的掌握使用这些软件，需要专门的训练和较长时间的摸索。对非统计专业的人员来说，这是比较困难的。而EXCEL具有简便易学的优点，又有统计中数据分析的功能，所以，人们在使用EXCEL进行计量经济学分析时，能够较快的掌握，举一反三，达到学以致用的效果。EXCEL 作为一个基本的管理软件，已在财务管理、投资学、会计学、审计学、市场学、运作管理、微观  经济学、宏观经济学等领域中应用，同时也在管理界得到了广泛的使用。 
　　
　　2 案例分析 
　　
　　下面分别用这三种软件对以下案例进行回归分析。  例子：我国1988年——1998年的城镇居民人均全年耐用消费品支出、人均全年可支配收入以及耐用消费品价格指数的统计资料如表1 所示。试建立城镇居民人均全年耐用消费品支出Y关于人均全年可支配收入X1和耐用消费品价格指数X2的回归模型，并进行回归分析【表1】


　　
　　2.1 用EXCEL 对案例进行线性回归分析
　　
　　2.1.1 操作步骤  (1)选择“工具”菜单的“数据分析”子菜单，双击“回归”选项，弹出回归分析对话框。其中主要选项的含义如下：Y值输入区域，在此输入对因变量数据区  域，该区域必须由单列数据组成；X值输入区域，在此输入对自变量数据区域，Excel将对此区域中的自变量从左到右按升序排列，自变量的个数最多为16；置  信度，如果需要在汇总输出表中包含附加的置信度信息，则选中此复选框，然后在右侧的编辑框中，输入所要使用的置信度，95%为默认值；常数为零，如果要强制回归 线通过原点，则选中此复选框；输出区域，在此输入对输出表左上角单元格的引用。汇总输出表至少需要有七列的宽度，包含的内容有anova表、系数、Y、 估计值的标准误差、r2 值、观察值个数，以及系数的标准误差；新工作表，单击此选项，可在当前工作簿中插入新工作表，并由新工作表的A1单元格开始粘贴计算结果，如果需要给新工作表命名，则在右侧的编辑框中键入名称；新工作簿，单击此选项，可创建一新工作簿，并在新工作簿中的新工作表中粘贴计算结果；残差，如果需要以残差输出表的形式查看残差，则选中此复选框；标准残差，如果需要在残差输出表中包含标准残差，则选中此复选框；残差图，如果需要生成一张图表，绘制每个自变量及其残差，则选中此复选框；线形拟合图，如果需要为预测值和观察值生成一个图表，则选中此复选框；正态概率图，如果需要绘制正态概率图，则选中此复选框。 （2）按如下方式填写对话框：X值输入区域为$B$1:$C$12，Y值输入区域为$A$1：$A$12，并选择“标志”复选择，输出区域为$A$13：$C$28，然后单击“确定“按钮即可。
　　
　　2.1.2 结果分析  按照如上的操作步骤即可得到以下的回归结果。结果可以分为四个部分：  第一部分是回归统计的结果包括多元相关系数、可决系数R^、调整之后的相关系数、回归标准差以及样本个数，见表2.  第二部分是方差分析的结果包括可解释的离差、残差、总离差和它们的自由度以及由此计算出的F统计量和相应的显着水平，见表3。  第三部分是回归方程的截距和斜率的估计值以及它们的估计标准误差、t 统计量大小双边拖尾概率值、以及估计值的上下界，根据这几部分的结果可知回归方程 Y=158.5398355+0.049403797X1-0.911684216X2,校正的R^为0.934985967，标明模型中的变量共同解释了Y中93.4985967%的变动，这是一个比较好的结果，F=72.906>F0.05(2,8)=19.37,表示总体回归方程是显着的。 t1=10.5478563>t0.025,8=2.306,认为X1对Y有显着的影响；∣t2∣=∣-0.9213157∣=0.9213157<t0.025，8=2.306，认为X2对Y没有显着的影响。于是，在建立回归模型时，X2可以不作为解释变量进入模型见表4.  第四部分是残差输出，并且给出了预测值和残差见表5。   【表2-5】

　　
　　2.2 用EVIEWS对案例进行线性回归分析【图1】
　　
　　2.2.1 操作步骤  （1）首先建立一个工作文件，点击File\new\workfile，在弹出的对话框workfile Range中的workfile Frequency中选择Annual，在start date与end date中分别键入1988与1998，点“ok”按钮，则出现workfile 窗口。  （2）建立一个Group子窗口。具体步骤为：点击主菜单中quick\empty group(edit series)，则建立了一个group子窗口，然后在这个窗口中进行数据的录入，与EXCEL 中数据的录入方式相似。  （3）建立equation specification子窗口。具体步骤为：点击主菜单中 quick\estimate equation specification窗口得以建立。在其中的equation  specification中空白处键入回归方程：Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2，在estimation settings的method 中选择LS（最小二乘法），点击“ok”确定。则出现图1 所示的回归结果。 
　　
　　2.2.2 结果分析  根据如上的操作步骤可得到图1所示的回归结果。其中coefficient一列是系数序列，得到回归方程为Y=158.5398+0.049404X1-0.911684X2;t-statistic一列是t 统计量，t1=10.54786,t2=-0.921316,，结论与excel分析时一样。Adjusted r-squared是校正的R^为0.934986，表明模型中的变量共同解释了Y 中93.4986%的变动，这是一个比较好的  结果。F-statistic为F统计量=72.90647>F0.05(2,8)=19.37,表示总体回归方程是显着的。S.E.of regression是回归标准误差。Sum squared resid是残差平方和。Log likelihood是对数似然函数值。Durbin-watson stat是德宾X沃森统计量，用于判定扰动项是否存在一阶自相关。在此案例中，Durbin-watson stat=1.035840∈(0,2),表示u1有某种程度的正自相关。Mean dependent var是因变量的均值。S.D.dependent var  是因变量的标准差。Akaike info criterion和Schwarz criterion均用于模型选择，此案例中分别为9.077982 和9.186499。标准统计值较低的模型是我们想要的模型。
　　
　　2.3 用SPSS对案例进行线性回归分析
　　
　　3.3.1 操作步骤  （1）新建一个数据文件：File\new\data，打开一个新的Data editor；  （2）单击窗口左下角的variable 标签，切换到全屏变量定义界面，从第一行的name 列开始，按行（同数据的输入）依次输入或打开对话框定义变量的各个特征值，直到所有变量Y、X1、X2定义完毕；  （3）单击窗口左下角的data view 标签，切换到数据编辑界面开始输入数据，直到所有的1988-1998年的数据全部输入完毕；  （4）进行线性回归分析，选择analyze\regression\linear，打开linear对话框，将Y键入dependent 框中，将Y键入Independent 框中，在method框中选择enter（全部引入  法，即所选择的自变量全部引入方程）；单击statistics按钮，在statistics（线性回归统计量子对话框）中，选择estimate、model fit，单击continue，回到linear主窗口，选择include constant in equation，单击continue，回到linear regression主窗口，然后点击“ok”按钮，得到线性回归结果。
　　
　　2.3.2 结果分析  根据如上的操作步骤可以得到所示的回归结果。 【表6】

　　
　　表7显示了相关系数R=0.974,可决系数R^=0.948，调整可决系数R^=0.935，估计标准误差=20.2176。【表7】

　　
　　表8 是方差分析表，回归平方和SRR=59601.061，残差平方和SEE=3270.001，总偏差平方和SST=62871.062，对应的自由度分别为2,8,10，回归均方MSR=29800.53，残差 均方MSE=408.750，回归方程的显着性检验统计量F=72.906，检验P=0.000<0.05，则拒绝H0:Y与X1,X2之间无线性回归关系，接受H1:Y与X1,X2之间具有线性回归关系。 【表8】 

　　
　　表9 显示了回归分析中的系数。常数项Constant=158.540,X1的系数0.04940,X2的系数=- 0.912，回归系数的标准差(std.Error)分别为121.807、0.005、0.990，x1与x2标准化回归系数bate分别为1.020和-0.089，回归系数的T 检验值分别为10.548和-0.921，分析结果为X1对Y 有显着的影响，X2对Y 没有显着的影响。  【表9】

　　
　　2.4 总结 
　　
　　在运用上面三个软件进行回归分析之后，我们可以发现：尽管总体回归是显着的，但除了EVIEWS 软件没有给出X1,X2各自对Y 的显着性影响分析，其余两个软件都得到了 “X1对Y 有显着的影响，X2对Y没有显着的影响”的结论。根据凯恩斯的“绝对收入假说”消费是实际可支配收入的函数，可见我们的分析结果是与理论一致的。 
　　
　　3 结论与思考 
　　
　　（1）EXCEL 的功能比较简单，线性回归之后得到的输出中没有常用的模型选择标准。但是，对非统计专业人员来说，学习起来比较简单，而且也能得到基本的线性回归分析结果。所以，对非统计专业人员来说，用EXCEL来进行线性回归分析不失为一种好的选择。  （2）EVIEWS是专业的计量经济学软件，线性回归的输出结果要更为完整，但是模型选择标准也不全。但其输出形式是比较整齐，比较美观的。  （3）SPSS 的分析结果清晰、直观、易学易用，数据的输入方式与EXCEL类似，而且可以直接读取EXCEL及DBF数据文件。但是它很难与一般办公软件如OFFICE或WPS2000直接兼容，在撰写调查报告时往往要用电子表格软件及专业制图软件来重新绘制相关 图表。         
　　
　　总之，应用计量经济软件进行回归分析，取代了传统的方法，将复杂的计算过程交给了计算机处理，这给回归分析的应用带来了广阔的应用前景。同时，了解各种计量经济软  件的特点以及他们之间的区别，有助于我们更好的选择软件进行计量分析，将会提高我们分析的效率。因此，熟悉掌握这些软件是进行良好分析的关键。  
　　
　　参考文献 
　　
　　[1]张晓峒.计量经济学基础[M]天津:南开大学出版社,2001. 
　　[2]张晓峒.计量经济学软件Eviews使用指南[M]天津:南开大学出版社,2004.
　　[3]薛薇等.统计分析与SPSS 的应用[M]北京:中国人民大学出版社,2001.