1楼：匿名用户
t-statistic和prob.是用来说明回归系数的统计量，分别称为t统计量和p值，用来说明回归系数的显著性。前者》2为显著，否则不显著；后者<0.
05为显著，否者不显著。不显著的话即接受相应解释变量的回归系数为零的假设，可以将相应的解释变量从模型中删除。
下面的所有统计量是用来说明模型整体的拟合效果的。其中，在一般**中，大多只看重和解释其中的几个指标：
r-squared 0.247783是说模型的拟合优度为0.247783，这个值当然越大越好，最大为1，0.24的话只能说是一般了或较差了，不过做回归得到这样的结果也很正常了。
durbin-watson stat 1.756974是指d.w统计量为1.
756974，这一统计量是用来说明残差是否服从正态分布的，d.w等于2为正态分布，1.756974比2小一点，算比较理想了，可以认为残差服从正态分布，模型可用，否则模型不可用。
f-statistic 3.767555，prob(f-statistic) 0.000005，是指f统计量及其相应的p值，是用来检验模型整体显著性的，f-statistic>2、prob(f-statistic)<0.
05为显著，否则模型整体不显著，模型无意义。你的这个检验表明模型整体是显著的。
其他的统计量普通的线性回归不用做解释，如果想要具体理解的话，建议去看一本关于eviews的教材，有很多。当然，如果是想做深入研究，需要的远非统计软件的机械的操作方法，计量经济学的原理是很重要的，只有多读一些相关教材、资料，懂得原理后进行软件操作是很简单的事。
你好,能不能发给我一篇关于计量经济学的**,有eviews分析,至少两元回归模型,带数据**的,万分感谢 5
2楼：小小龙咔
词： 房地产投资 经济增长 协整 误差修正模型 granger 因果关系 西安** 职称**
摘 要： 本文选取西安市 1 996- 2007 年间的房地产开发完成投资额（ri）和国内生产总值（gdp ）为样本数据，运用时间序列计量经济模型从量化角度分析西安市房地产投资与经济增长之间的关系。研究结果表明：
西安市房地产投资与经济增长之间存在着长期稳定的均衡关系；二者之间长期稳定的均衡关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的；滞后期为 1 年时，二者之间具有双向的granger 因果关系。
引言20 世纪 90 年代中后期，国务院发布了一系列深化我国住房制度改革的文件，提出了促进住房商品化和住房建设发展的详细政策措施，房地产业从此进入了良性发展的轨道，并逐渐成为各城市尤其是大中城市的先导产业和支柱产业。
在此背景下，西安市房地产业发展迅速，房地产开发完成投资额（ri）从 1996年的 24.66亿元上升到2007 年的387.33 亿元，这期间西安市的国内生产本**由无忧**网****
51lunwen.***整理提供总值（gdp）从 406.95 亿元上升到 1763.
73 亿元，那么究竟西安市房地产投资对经济的拉动作用有多大？在一定时期内，是房地产投资促进了经济增长？还是经济增长促进了房地产投资？
本文运用时间序列计量经济模型从量化角度对二者的关系进行实证研究，以期为西安市**相关部门制定房地产业与经济协调发展的政策提供理论依据。
2 实证研究2.1 数据选取及处理选取西安市国内生产总值（gdp）反映经济增长，房地产开发完成投资额（ri）反映房地产开发投资状况，以 1996- 2007 年的年度数据为原始数据，为消除数据中异方差的影响，对两个数据序列同时取自然对数（lngdp 和 lnri），这种变换不会改变变量间的长期均衡关系和短期调整效应（见表 1） 。
本文中的计算采用计量经济学软件eviews5.1。表1 1996- 2007年西安市gdp和ri序列 单位：亿元
**************1
2.2 平稳性检验在实际中我们遇到的时间序列大多是非平稳时间序列，若直接将其用于计量经济建模，容易产生 “伪回归” 等问题，因此有必要对时间序列数据进行平稳性检验，目前最常用的检验方法为单位根检验。一个非平稳时间序列的一阶自回归模型的特征方程含有单位根，这样对时间序列平稳性的检验即转化为对单位根的检验。
如果序列 yt 通过本**由无忧**网****51lunwen.***整理提供 d 次差分成为平稳序列，而差分d- 1 次时却不平稳，则称yt 为d阶单整序列，记为 yt~i （d） [1]。
同阶单整是多个时间序列存在协整关系的必要条件。采用单位根检验中的 adf 检验法对表 1 中的 lngdp、lnri以及它们的一阶差分△lngdp、 △lnri 进行平稳性检验，结果见表 2。
表 2 各变量的平稳性检验结果
************2
注：检验类型（c， t， k）中的 c、 t 分别表示是否还有常数项、 时间趋势项， k表示滞后阶数。从表 2 可看出 lngdp、 lnri 没有拒绝单位根假设，是不平稳的，而它们的一阶差分序列△lngdp、 △lnri在 5%的显著水平上拒绝原假设，是平稳的。
因此序列 lngdp、 lnri 均为一阶单整，表示为 lngdp~i （1） 、 lnri~i （1），满足协整检验的前提条件。2.3 协整检验协整是指多个非平稳经济变量的某种线性组合是平稳的[2]。
具有协整关系的多个非平稳序列建立的回归模型可用来描述原变量之间的均衡关系，并可以用来建立误差修正模型。 目前对协整性的检验主要有两种方法：一是 engle&granger(1987)提出的基于回归残差的协整两步检验法，二是 johansen&juselius(1990)提出的基于回归系数的完全信息协整检验。
本文采用eg两步法对 lngdp和lnri进行协整检验。首先，用ols法对 lngdp和lnri进行回归估计，得到回归方程：lngdpt=4.
517960+0.490382lnrit+εtt=(60.67050) (29.
88506)r2=0.988927从结果可看出，所有参数的 t检验值显著， r2在 0.98 以上，接近1，说明模型整体上对样本数据拟合较好。
残差序列 et 的估计值为： et=lngdpt- 4.517960- 0.
490382lnrit其次，采用 adf检验法对残差序列的平稳性进行检验，结
***********3
从表 3 可看出 et 的 adf 检验值小于 1%显著水平的临界值，至少表明可以在 99%的置信水平下拒绝原假设， et 是平稳的。用 eg两步法本**由无忧**网****51lunwen.
***整理提供检验的结果说明国内生产总值（gdp）和房地产开发投资（ri）之间的协整关系是正确的，所建立的协整回归方程反映了它们之间的长期均衡关系。
2.4 建立误差修正模型若变量间存在协整关系，即表明这些变量间存在着长期稳定的关系，而这种长期稳定的关系是在短期动态过程的不断调整下得以维持的[2]。误差修正模型（ecm ）反映了这种短期偏离向长期均衡修正的机制。
误差修正模型的一般表示形式为：△yt=β0+βt△xt+λecmt- 1+εt，其中， ecm反映了变量在短期波动中偏离它们长期均衡关系的程度，称为均衡误差[3]。用ols法进行估计得到lngdp和lnri的误差修正模型：
△lngdpt=0.099899+0.125305△lnrit- 0.
644907ecmt- 1+εtt=(3.216782) (1.080561) (- 2.
117311)r2=0.409034从结果可看出，虽然 r2较低，但各参数的 t检验值显著，仍然能够表明其经济意义。2.
5 granger因果关系检验协整检验可得出时间序列之间是否存在长期的均衡关系，序列之间的因果关系可用 granger 因果关系检验法。其基本思想是：如果变量 xt 是 yt 的原因，则 xt 的变化应先于 yt 的变化。
关于计量经济学eviews散点图问题！
3楼：给爷咩一个
这种明显的转折，应该是参数变化导致的。。 建议设一个d值，在300之前d值为0 400以后d值为1，模型改为y=α+βx+cd+残差项.这样把变化因素归到固定常数项里面去。
结果应该会好很多。
当然更规范的做法是，分指数段进行回归，然后用邹检验来检验模型的稳定性。
希望对你有帮助
p.s.如果设了d值 ，在分析里面要指出变化因素是什么。
可以查阅相关文献，指出当指数在300-400之间时为何税收收入的变化会呈现那种模式。个人觉得，超过300以后拟合的散点呈垂直状，是一种极端状态。感觉是经济概念上的弹性无穷大。。。
如果确实是这个的话，建议指数300以后做单独的弹性无穷大的分析。
4楼：匿名用户
可以分单边和双边取对数分别试试。
5楼：匿名用户
试下多项式函数式或者分阶段虚拟变量模型
关于计量经济学eviews的术语。
6楼：亥侑
r-squared 判定
系数，越近1越好
adjusted r-squared 调整的判定系数，大多情况下略小于判定系数
s.e. of regression 回归标准差，越小越好
log likelihood 似然估计值，暂可不考虑
durbin-watson stat 杜宾-瓦特森统计量，检验是否存在一阶自相关的指标
mean dependent var 被解释变量的均值
s.d. dependent var 被解释变量的标准差
akaike info criterion 赤迟信息准则
schwarz criterion施瓦茨准则，以上两者都是用来确定最优滞后期的指标，（aic常用）
f-statistic 为f统计量，检验方程整体显著性的指标
prob(f-statistic)是f统计量的伴随概率，如果小于0.05表明所有的待估参数不全为零。
7楼：匿名用户
搞本高铁梅的书来看，你就豁然开朗啦
计量经济学使用eviews软件分析的案例模型
8楼：匿名用户
年份 gdp 进口总额im（人民币） 进口总额
imdollar（美元） 汇率
exchange
1980 4517.8 298.8000 200.17 149.8400
1981 4862.4 375.3800 220.15 170.5100
1982 5294.7 364.9900 192.85 189.2600
1983 5934.5 422.6000 213.90 197.5700
1984 7171.0 637.8300 274.10 232.7000
1985 8964.4 1257.800 422.52 293.6600
1986 10202.20 1498.300 429.04 345.2800
1987 11962.50 1614.200 432.16 372.2100
1988 14928.30 2055.100 552.75 372.2100
1989 16909.20 2199.900 591.40 376.5100
1990 18547.90 2574.300 533.45 478.3200
1991 21617.80 3398.700 637.91 532.3300
1992 26638.10 4443.300 805.85 551.4600
1993 34634.40 5986.200 1039.59 576.2000
1994 46759.40 9960.100 1156.14 861.8700
1995 58478.10 11048.10 1320.84 835.1000
1996 67884.60 11557.40 1388.33 831.4200
1997 74462.60 11806.50 1423.70 828.9800
1998 78345.20 11626.10 1402.37 827.9100
1999 82067.50 13736.40 1656.99 827.8300
2000 89468.10 18638.80 2250.94 827.8400
2001 97314.80 20159.20 2435.53 827.7000
2002 105172.3 24430.30 2951.70 827.7000
2003 117251.9 34195.60 4127.60 827.7000
给你个例子，没有办法上传，有邮箱的话给你邮件一个
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