⑴ 求計量經濟學龐皓第三版6.3答案，股票價格指數與國內生產總值的那個，還要eviews的表格
第二章
簡單線性回歸模型
2.1
（
1
）
①首先分析人均壽命與人均
GDP
的數量關系，用
Eviews
分析：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/27/14
Time: 21:00
Sample: 1 22
Included observations: 22
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
56.64794
1.960820
28.88992
0.0000
X1
0.128360
0.027242
4.711834
0.0001
R-squared
0.526082
Mean dependent var
62.50000
Adjusted R-squared
0.502386
S.D. dependent var
10.08889
S.E. of regression
7.116881
Akaike info criterion
6.849324
Sum squared resid
1013.000
Schwarz criterion
6.948510
Log likelihood
-73.34257
Hannan-Quinn criter.
6.872689
F-statistic
22.20138
Durbin-Watson stat
0.629074
Prob(F-statistic)
0.000134
有上可知，關系式為
y=56.64794+0.128360x
1
②關於人均壽命與成人識字率的關系，用
Eviews
分析如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/26/14
Time: 21:10
Sample: 1 22
Included observations: 22
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
38.79424
3.532079
10.98340
0.0000
X2
0.331971
0.046656
7.115308
0.0000
R-squared
0.716825
Mean dependent var
62.50000
Adjusted R-squared
0.702666
S.D. dependent var
10.08889
S.E. of regression
5.501306
Akaike info criterion
6.334356
Sum squared resid
605.2873
Schwarz criterion
6.433542
Log likelihood
-67.67792
Hannan-Quinn criter.
6.357721
F-statistic
50.62761
Durbin-Watson stat
1.846406
Prob(F-statistic)
0.000001
由上可知，關系式為
y=38.79424+0.331971x
2
③關於人均壽命與一歲兒童疫苗接種率的關系，用
Eviews
分析如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 11/26/14
Time: 21:14
Sample: 1 22
Included observations: 22
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
31.79956
6.536434
4.864971
0.0001
X3
0.387276
0.080260
4.825285
0.0001
R-squared
0.537929
Mean dependent var
62.50000
Adjusted R-squared
0.514825
S.D. dependent var
10.08889
S.E. of regression
7.027364
Akaike info criterion
6.824009
Sum squared resid
987.6770
Schwarz criterion
6.923194
Log likelihood
-73.06409
Hannan-Quinn criter.
6.847374
F-statistic
23.28338
Durbin-Watson stat
0.952555
Prob(F-statistic)
0.000103
由上可知，關系式為
y=31.79956+0.387276x
3
（
2
）①關於人均壽命與人均
GDP
模型，由上可知，可決系數為
0.526082
，說明所建模型
整體上對樣本數據擬合較好。
對於回歸系數的
t
檢驗：
t
（
β
1
）
=
4.711834>t
0.025
(20)=2.086
，對斜率系數的顯著性檢驗
表明，人均
GDP
對人均壽命有顯著影響。
②關於人均壽命與成人識字率模型，由上可知，可決系數為
0.716825
，說明所建模型整體
上對樣本數據擬合較好。
對於回歸系數的
t
檢驗：
t
（
β
2
）
=
7.115308>t
0.025
(20)=2.086
，對斜率系數的顯著性檢驗表
明，成人識字率對人均壽命有顯著影響。
③關於人均壽命與一歲兒童疫苗的模型，由上可知，可決系數為
0.537929
，說明所建模型
整體上對樣本數據擬合較好。
對於回歸系數的
t
檢驗：
t
（
β
3
）
=
4.825285>t
0.025
(20)=2.086
，對斜率系數的顯著性檢驗
表明，一歲兒童疫苗接種率對人均壽命有顯著影響。
2.2
（
1
）
①對於浙江省預算收入與全省生產總值的模型，用
Eviews
分析結果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/03/14
Time: 17:00
Sample (adjusted): 1 33
Included observations: 33 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X
0.176124
0.004072
43.25639
0.0000
C
-154.3063
39.08196
-3.948274
0.0004
R-squared
0.983702
Mean dependent var
902.5148
Adjusted R-squared
0.983177
S.D. dependent var
1351.009
S.E. of regression
175.2325
Akaike info criterion
13.22880
Sum squared resid
951899.7
Schwarz criterion
13.31949
Log likelihood
-216.2751
Hannan-Quinn criter.
13.25931
F-statistic
1871.115
Durbin-Watson stat
0.100021
Prob(F-statistic)
0.000000
②由上可知，模型的參數：斜率系數
0.176124
，截距為
—
154.3063
③關於浙江省財政預算收入與全省生產總值的模型，檢驗模型的顯著性：
1
）可決系數為
0.983702
，說明所建模型整體上對樣本數據擬合較好。
2
）對於回歸系數的
t
檢驗：
t
（
β
2
）
=
43.25639>t
0.025
(31)=2.0395
，對斜率系數的顯著性檢
驗表明，全省生產總值對財政預算總收入有顯著影響。
④用規范形式寫出檢驗結果如下：
Y=0.176124X
—
154.3063
(0.004072)
(39.08196)
t= (43.25639)
（
-3.948274
）
R2=0.983702
F=1871.115
n=33
⑤經濟意義是：全省生產總值每增加
1
億元，財政預算總收入增加
0.176124
億元。
（
2
）當
x=32000
時，
①進行點預測，由上可知
Y=0.176124X
—
154.3063
，代入可得：
Y= Y=0.176124*32000
—
154.3063=5481.6617
⑵ Eviews軟體操作 測試股票表現
那麼你要給出具體市場表現的數據才能比較和判斷、
⑶ 請教：在eviews中如何對上證綜合指數進行對數收益的執行命令
在命令窗口中輸入
genr dr=log(r)
其中，log()為自然對數,r為指數收益率，dr為對數轉換後的新變數
⑷ 求誰能幫幫我，如何用EVIEWS軟體，分析股票指數。用最小二乘法和自回歸條件異方差用CAPM模型算風險
一般來說用EVIEWS軟體計算出來的是不正確的 ，尤其是對單個證券的貝塔估計的時候，因為單個證券的收益率一般都不符合正態分布，所以一般要用到連續的復利率，我介紹你用MATHLAB這個軟體。
⑸ 股票中日貝塔系數用eviews怎麼計算，日貝塔能不能加權平均計算年貝塔系數，若不能那年貝塔系數計算方法怎
r為股票的日收益率，rm為市場指數的日收益率，在eviews中做回歸，r c rm
回歸方程中rm的系數就是日貝塔系數
年貝塔系數需要的收益率數據為年數據
⑹ 用Eviews怎麼求股票的收益率急！
在eviews里新建文件，輸入股票價格s，然後在quick 里選genrate series，輸入rs=@pch（s），點擊確定，出來的結果即為收益率
⑺ 如何用eviews軟體對站上5日線的股票統計
股票中的MA5，就是5日移動平均線,是k線圖的一個組成部分。移動平均線是用統計處理的方式，將若干天的股票價格加以平均，然後連接成一條線，用以觀察股價趨勢。移動平均線的理論基礎是道.瓊斯的「平均成平」概念。通常有5日、10日、20日、30日、60日、120日等均線。其目的在取得某一段時間的平均成本，而以此平均成本的移動曲線配合每日收盤價的線路變化分析某一時期多空的優劣形勢，以研判股價的可能變化。一般來說，現行價格在平均價之上，意味著市場需求較大，行情看好；反之，則表明買壓較重，行情看淡。
下面以5日移動平均線為例說明均線的由來：
將第1日至第5日的5個收盤價求算術平均值，得到第1平均價；將第2日至第6日的5個收盤價求算術平均值，得到第2個平均價。以此類推，可以得到一系列平均價，將這些5日均價用一條曲線連起來就成為5日移動平均線。
⑻ eviews怎麼做對數收益率
對數收益率是兩個時期資產價值取對數後的差額，即資產多個時期的對數收益率等於其各時期對數收益率之和。
衡量股票投資收益的水平指標主要有股利收益率與持有期收益率和拆股後持有期收益率等。
1、股利收益率
股利收益率，又稱獲利率，是指股份公司以現金形式派發的股息或紅利與股票市場價格的比率其計算公式為：
該收益率可用計算已得的股利收益率，也能用於預測未來可能的股利收益率。
2、持有期收益率
持有期收益率指投資者持有股票期間的股息收入和買賣差價之和與股票買入價的比率。其計算公式為：
股票還沒有到期日的，投資者持有股票時間短則幾天、長則為數年，持有期收益率就是反映投資者在一定持有期中的全部股利收入以及資本利得占投資本金的比重。
持有期收益率是投資者最關心的指標之一，但如果要將其與債券收益率、銀行利率等其他金融資產的收益率作一比較，須注意時間可比性，即要將持有期收益率轉化成年率。
3、持有期回收率
持有期回收率說的是投資者持有股票期間的現金股利收入和股票賣出價之和與股票買入價比率。本指標主要反映其投資回收情況，如果投資者買入股票後股價下跌或操作不當。
均有可能出現股票賣出價低於其買入價，甚至出現了持有期收益率為負值的情況，此時，持有期回收率能作為持有期收益率的補充指標，計算投資本金的回收比率。其計算公式為：
4、拆股後的持有期收益率
投資者在買入股票後，在該股份公司發放股票股利或進行股票分割（即拆股）的情況下，股票的市場的市場價格及其投資者持股數量都會發生變化。
因此，有必要在拆股後對股票價格及其股票數量作相應調整，以計算拆股後的持有期收益率。其計算公式為：(收盤價格-開盤價格)/開盤價格股票收益率的計算公式 股票收益率= 收益額 /原始投資額其中：收益額=收回投資額+全部股利-(原始投資額+全部傭金+稅款)
當股票未出賣時，收益額即為股利。
⑼ 如何用eviews進行GARCH模型測股票波動性，要具體步驟
Eviews是Econometrics Views的縮寫，直譯為計量經濟學觀察，通常稱為計量經濟學軟體包。它的本意是對社會經濟關系與經濟活動的數量規律，採用計量經濟學方法與技術進行「觀察」。另外Eviews也是美國QMS公司研製的在Windows下專門從事數據分析、回歸分析和預測的工具。使用Eviews可以迅速地從數據中尋找出統計關系，並用得到的關系去預測數據的未來值。Eviews的應用范圍包括：科學實驗數據分析與評估、金融分析、宏觀經濟預測、模擬、銷售預測和成本分析等。
GARCH模型是一個專門針對金融數據所量體訂做的回歸模型，除去和普通回歸模型相同的之處，GARCH對誤差的方差進行了進一步的建模。特別適用於波動性的分析和預測，這樣的分析對投資者的決策能起到非常重要的指導性作用，其意義很多時候超過了對數值本身的分析和預測。
一般的GARCH模型可以表示為：
Y（t）=h（t）^1/2*a（t） ⑴
h（t）=h（t-1）+a（t-1）^2 ⑵
其中ht為條件方差，at為獨立同分布的隨機變數，ht與at互相獨立，at為標准正態分布。⑴式稱為條件均值方程；⑵式稱為條件方差方程，說明時間序列條件方差的變化特徵。為了適應收益率序列經驗分布的尖峰厚尾特徵，也可假設 服從其他分布，如Bollerslev （1987）假設收益率服從廣義t-分布，Nelson（1991）提出的EGARCH模型採用了GED分布等。另外，許多實證研究表明收益率分布不但存在尖峰厚尾特性，而且收益率殘差對收益率的影響還存在非對稱性。當市場受到負沖擊時，股價下跌，收益率的條件方差擴大，導致股價和收益率的波動性更大；反之，股價上升時，波動性減小。股價下跌導致公司的股票價值下降，如果假設公司債務不變，則公司的財務杠桿上升，持有股票的風險提高。因此負沖擊對條件方差的這種影響又被稱作杠桿效應。由於GARCH模型中，正的和負的沖擊對條件方差的影響是對稱的，因此GARCH模型不能刻畫收益率條件方差波動的非對稱性。
⑽ 用eviews進行adf檢驗、協整檢驗和格蘭傑因果檢驗 ，是關於人民幣匯率和股票價格指數的
有數據和參考論文嗎
有的話發到[email protected]看看