学习计量经济学的学生需要学习编程吗

计量经济学基础不需要，因为这个时间你运用的都是成熟的模型，对应的参数估计程序早就写好了

理论计量经济学需要，因为你需要对自己提出的新方法进行检验和应用，对应的参数估计程序之前没人做过，只好你自己写。。

1、基本知识掌握：javase+linux

学习大数据的基础知识是java和linux，这两项掌握后，再开始真正大数据技术的学习。

2、大数据处理技术掌握：HADOOP-hive-oozie-web-flume-python-hbase-kafka-scala-SPARK

以下这些都是必须要学习的课程

数据结构和算法 （Python入门）

数据和统计基础（R入门+统计学和微积分、线性代数恶补）

数据库基础（SQL入门）

统计学和计量经济学（计量经济学恶补）

最优化和决策模型（运筹学优化模型入门）

机器学习（决策树、KNN等机器学习算法入门）

网络科学（图论入门和用Python捣鼓网络Gephi，Gurobi啥的入门）

商业分析（商业入门）

可视化（可视化工具（Tableau, Python）和视觉设计理论入门）

经济计量学(Econometrics) 是西方经济学中关于如何计量经济关系实际数值的分支学科，也常译为计量经济学，量读liàng（《现代汉语辞典》2012年6月第6版“计量”条）。

经济计量学在20世纪30年代诞生之初，研究多限于计量方法的探讨，实际计量工作还较少，且多集中于需求分析，能够算做实际宏观经济计量分析的只有丁伯根关于美国经济周期的研究。第二次世界大战以后，美国经济学家LR克莱因（1920～ ）等人不断提高丁伯根开创的宏观经济计量的规模和深度，到60年代形成一个向资本主义企业出售经济计量预测劳务的兴旺行业。为了改进实际经济计量的效果，西方经济计量学家持续在计量方法技术上下工夫，除去加大模型、扩充数据库、改进软件包以外，在估算方法上也有不少进展。普通最小平方法只有在客观真实情况可以用标准线性模型代表时，才能成为最佳线性无偏估算式，即估算结果最接近真实。标准线性模型是指：只有因变量是随机变量，自变量则是一套在重复抽样时保持不变的固定数值；因变量的随机误差是正态分布，因变量的各次观测值的均方差都相同，并且两者之间互不相关（即无“序列相关”）；各个自变量之间不存在准确的线性相关（即无“多重共线性”）。但客观实际情况很难符合这样严格的标准条件，因而设计出种种特殊估算方法来应付。例如，当原模型不符合识别条件，不能从简化式的系数估算值还原成结构参数值，而结构式的自变量中又有随机变量时，需要用两阶段以至三阶段最小平方法估算。对观测资料是否存在异均方差、序列相关、多重共线性等，也都设计了检验方法和解决措施，但这些方法和措施的效率至今还被认为有待提高。另外，在方法论上也有了变化：一向因不考虑随机因素被大多数经济计量学教本排除在外的投入－产出分析，现在也被当做生产技术关系方程式纳入宏观经济计量模型。早在40年代，荷兰经济计量学家TC库普曼斯（1910～ ）就指责不根据经济理论、直接从时间数列计算出的依赖先行指标指数为“没有理论的计量”，但近年来一些经济计量学家也把不依赖经济理论的时间数列当做经济计量模型。近二三十年来，西方运用数学方法进行实际经济计量的范围扩大了许多，由于经济计量学的内容已经比较定型，所以这些扩大的领域形成一些新的学科，如运筹学（包括线性规划）、经济控制论、系统分析等，都从不同侧面丰富和发展了经济关系的计量方法和实践。

数据分析软件有很多，也可以分为很多不同的类型。

比如说：SPSS、SAS、Matlab、Eviews：都是属于专业统计分析软件，一般在学校里会学习这类软件的 *** 作步骤，但 *** 作难度较大，且结果需有统计知识的人才能解释；

Python：这一类的利用代码制图的数据分析软件，必须对代码有了解才能编写程序制作出想要的图表；

除了这些数据分析软件，现在国内外还研制了很多用于处理企业问题的bi产品，如tableau，思迈特软件Smartbi，QlikView。特别是思迈特软件Smartbi，属于国内的自助式bi，系统界面简洁明了， *** 作要求低，哪怕是不懂业务的人也能进行数据分析。

数据分析软件靠不靠谱，来试试Smartbi,思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。

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中国宏观经济与金融研究中心，是厦门大学王亚南经济研究院下属的科研和教学机构。

中国宏观经济金融研究中心专注于现代宏观经济金融理论和宏观经济政策研究,依托智慧计量经济研究中心、现代统计研究中心、国家统计局等研究平台计量经济学中心、计算和数据中心,开展人才培养、学术研究。

国际交流和项目合作,决策咨询和政策建议。中心整合了海外著名院校的归国博士生和从中国知名高校毕业的博士生,形成了一支兼于国外优势的科研队伍。理论基础,熟悉国内宏观经济和金融的具体情况和特点。

总部经济是伴随着世界经济全球化而来的，经济全球化要求“最经济原则”，即对成本最小化、利益最大化。在欧美等经济发达国家，通讯、交通、金融、物流等系统高度发达，许多公司的办公场所都倾向于生态型的绿色办公，既有充分的绿地、优美的景观，还有各种分工细致而高效的社会及物业服务，这种Business Park的总部楼已经不是单纯的建筑物，同时因具有较大的规模而形成一个新的经济平台。

构建一个统一开发、统一物业服务等会迅速构建企业运转的低成本平台，这对国内企业总部及跨国公司总部是一个巨大的吸引力，总部基地和总部经济的概念由此而诞生，并用总部经济理论打造了中国第一个总部基地——中关村最早成立的三个园区之一的丰台园。

总部经济一旦形成，就可以给当地区域经济发展带来诸多外溢效应，比如税收供应效应、产业聚集效应、产业关联效应、消费带动效应、就业乘数效应、资本放大效应等明显的外溢效应。

参考资料来源：厦门大学王亚南经济研究院-中国经济金融研究发展中心

Eviews *** 作讲义联系客服

发布时间 : 2023/1/26 10:42:46 星期四 文章Eviews *** 作讲义更新完毕开始阅读

EViews软件 *** 作讲义

讲解人:薛亚楠(15927069086)

第一部分 EViews 软件简介

一、EViews软件与SPSS软件的比较

（一）理论基础不同

1EViews（1981年推出）是Econometrics Views的缩写, 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”，理论基础为计量经济学；

2SPSS（Statistical Package for the Social Science）（1984年推出）———社会科学统计软件包是世界最著名的统计分析软件之一。该软件包的理论基础为各种统计分析方法，包括描述统计分析、主成分分析、因子分析、聚类分析等等。

（二）功能不同

1EViews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，是

对计量经济学研究中的估计模型、检验模型以及运用模型进行预测进行软件 *** 作；

2SPSS包括数据管理、统计分析、图表分析、输出管理等统计分析功能，主要是针对统计理论中的描述统计、探索性数据分析和多元分析理论的应用。 （三）实际应用方面的一些不同

1数据的输入:

①EViews需要先将工作文件的结构界定好,然后再进行相关的数据录入或者导入 *** 作,

这样可以节省样本的变量个数,如时间序列样本的标识符(年份)就可以直接确定好了,只需要将年份作为一个变量引入；

②SPSS的数据输入则类似EXCEL *** 作,较简单，但是如果要在已有数据基础上生成新的数据则比较麻烦，如取对数、差分等。 2回归的处理过程:

①EViews对模型的回归只能直接进行线性回归，如果要拟合非线性的模型则需要取对数等方法进行变形处理使其变为线性的；

②SPSS在这方面就比较好，对于不同的方程形式都可以进行菜单 *** 作。 3输出结果显示

①EViews一次只能显示一次回归结果,但是可以从不同的视角来分析结果,如针对残差项的图表分析(残差图)以及检验(单位根检验)等 ②SPSS则可以保存多次分析结果，但是它很难与一般办公软件如OFFICE直接兼容,在撰写调查报告时往往要用重新绘制相关图表。 （四）适用的数据类型不同

1EViews主要用于分析时间序列数据和面板数据;

2SPSS主要用于分析横截面数据。

二、EViews软件的理论基础:计量经济学 三、EViews软件的基础知识

(一)安装

1选择EViews的安装程序图标运行(序列号为demo,注册名为sailjeff); 2将eviews6key的安装程序图标复制到安装目录下运行;

3,运行EViews6update程序以及Eviews6reg进行升级和注册即可。 (二)启动

1单击任务栏中的开始按钮,选择程序中的EViews 6的程序图标(第一个)； 2双击桌面上的EViews 6的图标；

3如果有已经存在的工作文件,则双击工作文件图标也可以进入。 (三)窗口

1标题栏：主窗口的最上面（工作文件窗口中的显示工作文件名以及保存路径）； 2主菜单：方便的实现很多 *** 作；

3命令窗口：把EViews命令输入该窗口，按回车键即可以执行命令；命令可以使用复制粘贴功能；

4工作区：可以显示多个目标窗口；目标窗口在此可以通过拖动四边改变大小；活动

的窗口为深色；

5状态栏：分为四个部分，依次为发送的状态信息（有时会存在）、查找数据的预设

目录、预设的数据库和工作文件名称。 (四)两个基本概念

1对象

①对象是EViews的核心,是相关信息和 *** 作的集合体；

②可以分为不同的类型，主要有数据、方程(估计的结果)、图表和矩阵等。 2工作文件

工作文件就是一系列对象的集合，一个工作文件可以包含多个工作文件页，一般的为一个工作文件页。 (五)工作文件的相关 *** 作

1创建工作文件:从主菜单中选择File/New Workfile ,打开Workfile Create对话框

①最左边的描述数据结构的基本结构,如果是时间序列的话可以选择Dated-regular frequency,面板数据则选Balanced Panel,其他情况选择Unstructured; ②右上边的选项则是根据不同的数据结构所设置的; ③右下角则是对工作文件以及工作文件页进行的命名。

2工作文件窗口

①标题栏：显示工作文件名以及保存路径，若未被保存，则在路径中显示的文件名为UNTITLED；

②工具栏：菜单 *** 作;

③信息栏：显示工作文件的范围、当前样本数（被用于计算和统计 *** 作的观测值的范围）以及显示规则；（可以双击进行改变）

④工作区：工作文件页的所有内容。

3工作文件的保存

①工作文件的保存：主菜单上选择File/Save as或者Save ；工具栏上单击Save; ②扩展名为wfl;当重写工作文件的时，系统会保留备份文件，扩展名的首个字母变为~;

(六)对象的相关 *** 作

1创建对象:

①Object/New Object,打开New Object对话框

Type of object：选择新建对象的类型(主要用的是series-序列对象)； Name for object：输入对象名。

②单击主窗口中Quick/Empty Group,将鼠标移至对应列的obs行,输入序列名即可；

③单击主窗口中Quick/Generate Series 或者工作文件工具栏中的Genr利用算数运

算和函数给数据序列赋值，例如定义变量等于滞后指标（Y(-1)）或者差分（D(Y,2)）。 2打开对象

①选定要打开的对象,双击 *** 作；

②使用主菜单上的Quick/Show或工作文件工具栏中的Show,在对话框中输入要打开的对象名字。

3固化对象:Object/Freeze Output 或者工具栏中的Freeze (七)数据的输入 1键盘输入；

2复制粘贴：主菜单上的Edit/Copy、Edit/Paste；（注意粘贴的时间区间要和表单中

的时间区间一致）；

3导入EXCEL数据：单击主菜单中的File/Import/Read Text-Lotus-Excel或者工作文件工具栏中的Proc/Import/Read Text-Lotus-Excel;

①只有正确的设置数据开始单元，才能使得新建的数据文件与原来的Excel文件的时间区间保持一致；

②键入和Excel文件的列相应顺序的序列名。 第二部分 EViews软件的应用 一、回归分析

(一)数据处理总思路

第一步，要对序列做散点图观察相关序列的走势，选择合适的模型形式以及估计方

法； 第二步，对样本回归函数做估计；

第三步，经济意义的检验（是否符合经济理论或者实际情况）和统计检验（拟合优

度、方程以及参数的显著性检验）；

最后，就是写出模型，利用模型进行分析和预测。 (二)经典回归模型

1一元线性回归模型（练习题21P64）

①回归的 *** 作方法：

方法1：单击主窗口上的Quick/Estimate Equation,在Estimate Specification对话框中,

首先选择估计方法,然后输入被解释变量、常数项和解释变量，点击OK即可；

方法2：在命令框中直接输入“LS Y C X”，按回车，即可出现回归结果。 ②得到回归结果以后, 可以通过点击工具栏中的Resides直观地观察到回归结果。 2多元线性回归模型(例33 P99) (三)回归模型的扩展

1多重共线性(例46 P127)

①诊断:观察模型的系数符号是否与预设的相同,相关关系表(Quick/Group

Statistics/Correlations)

②处理:逐步回归(在回归方法中直接选择STEPLS,并且在OPTION中设定好变量筛选的准则以及进入模型的变量个数即可, 2异方差(案例分析 P141)

①诊断:

方法一:残差图:产生新序列E2=RESID^2,做X对E2的散点图,先选的为横轴变量 方法二:G-Q检验和White检验(View/Residual Tests/Heteroskedasticity Tests/OK)

②处理:加权最小二乘法(三种权重进行实验,观察可决系数的变化)

3自相关(例64 P178采用广义差分法)

①诊断:残差图(产生新序列E1=resid E2=E1(-1)观察散点图)和DW值(经验:2附近为无自相关,小于为正相关,大于为负相关)

②处理:广义差分法(引入一期滞后变量,使得残差无自相关,利用OLS进行回归估计) 第一步，对e和e(-1)做回归得到相关系数; 第二步，利用相关系数构造广义差分方程。 4虚拟解释变量回归模型(案例分析P234) ①诊断:相关图(观察转折点和阶段性特征)

②处理:加入虚拟变量(通过改变样本区间)加法和乘法两种方式 (四)其他回归模型

1分布滞后模型(案例分析P199)

①诊断:模型中出现了解释变量的有限滞后阶数

②处理:阿尔蒙多项式估计(PDL):在回归方程中的解释变量中添加PDL(序列名,滞后

长度,多项式阶数,数字码)

其中,数字码用1,2,3表示,分别为施加近端约束(解释变量对被解释变量的前期值没

有影响),施加远端约束(影响在k期之后截止),施加两个约束,如果不限制,可以省略;多项式的阶数要小于滞后长度(减少待估参数的个数),一般取得较低,2或3,很少超过4。

2自回归(例75P201)

①诊断:模型中出现了解释变量的无限滞后阶数转化为被解释变量的滞后项； ②处理:在回归方程的解释变量中添加被解释变量的滞后项即可 二，联立方程组模型（例表112P313）

(一)模型的识别性

首先,写出模型的结构型的标准形式,由此列出标准形式的系数矩阵;

其次,对含有未知参数的方程利用阶条件(充分条件)和秩条件(必要条件)进行识别。

阶条件:当没有包含在第i个方程的中的前定变量个数大于或等于出现在该方程

中的内生变量个数减1,则该方程可能识别,其中大于表示可能过度识别,而等于是可能恰好识别,小于则是可能不可识别。

秩条件:当且仅当一个方程所不包含的变量的参数矩阵的秩等于模型内生变量总个数减1时,该方程可以识别。

(二)模型的估计：

1对于恰好识别方程，用间接最小二乘法(ILS)、工具变量法(IV)；

2对于过度识别方程，用二段最小二乘法(TSLS)、三段最小二乘法(3SLS)等； 3对于不可识别方程，则不能估计其结构型参数。 (三)EViews *** 作过程:

1间接最小二乘法:分别估计简化型样本的回归函数，写出简化型模型的估计式，利用简化型和结构型的系数之间的关系求解即可。

2二段最小二乘法:

首先，在Method中选择TSLS；

其次，第一个对话框用于写要估计的方程,第二个对话框用于写模型中所有的

前定变量(注意截距项也是前定变量)；

最后，根据系数写出方程。

三、时间序列分析(例105P286将前三期数据删掉了)

(一)单位根检验

1观察相关图判断是否滞后阶数：View/ Correlogram；

（判断标准:如果不存在,则各阶滞后的自相关和偏相关值都接近于零）

2单位根检验：View/Unit Root Test对上面得到的阶数进行单位根检验，若此滞后阶

序列不是单位根过程，而之前阶均为单位根过程，则可确认为该序列的单整阶数。

(二)协整关系检验

1前提：确定两个时间序列为同阶单整（至少为一阶）；

2过程：对这两个序列做回归估计,然后对其残差序列进行单位根检验(因为软件不能对残差直接进行检验,需要另外生成一个残差序列)；

3判断：若回归方程的随机扰动项为平稳的，则证明两个变量之间存在协整关系。

（注意：需要再新建序列进行随机扰动项的单位根检验）。

(三)误差修正模型

1做法：利用被解释变量的差分项对解释变量的差分项以及随机扰动项的滞后项做

回归；

2表示：差分表示---D();滞后项表示---E(-1)。

第三部分 EViews 软件的课外学习 一、 时间序列分析(张晓峒老师的讲学课件) 二、 面板数据分析(张晓峒老师和白仲林老师的讲学课件) 三、 推荐书籍

分别作为x和y即可。

EViews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。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”。另外EViews也是美国 IHS Global Inc公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具。使用EViews可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来值。EViews的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等。

什么是EViews；EViews 是一种现代计量经济学、统计和预测软件包，在灵活、易于使用的界面中提供强大的分析工具。使用EViews，您可以快速有效地管理您的数据，执行计量经济学和统计分析，生成预测或模型模拟，并生成高质量的图表和表格以供发布或包含在其他应用程序中。EViews 的设计考虑到了您的工作流程。创新的 EViews 用户界面简化了流程的每一步，从数据输入和导入，到数据可视化、统计分析、估计、预测和模型求解、出版物质量演示输出。需要导入Excel数据？只需将您的 Excel 文件拖放到 EViews 上，我们就会自动导入数据。需要生成数据的直方图？点击几下鼠标，你就完成了。想要将自定义格式的表格链接到 PowerPoint 中吗？只需复制并粘贴表格并告诉 PowerPoint 在您的 EViews 数据更改时更新表格。

基本数据处理；在 EViews 和各种电子表格、统计数据和数据库格式之间转换数据，包括（但不限于）：Microsoft Access_ 和 Excel_ 文件（包括 XSLX 和 XLSM）、Gauss、数据集文件、SAS_ 传输文件、SPSS 本机和可移植文件、Stata文件、Tableau_、原始格式的 ASCII 文本或二进制文件、HTML 或 ODBC 数据库和查询（ODBC 支持仅在企业版中提供）。OLE 支持将 EViews 输出（包括表格和图形）链接到其他包，包括 Microsoft Excel_、Word_ 和 Powerpoint_。EViews Microsoft Excel_ 插件允许您从 Excel 内的 EViews 工作文件和数据库中链接或导入数据。支持拖放读取数据；只需将文件放入 EViews，即可将外部数据和元数据自动转换和链接为 EViews 工作文件格式。

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