Transcript eviews
E-Views 入門
内容
• データの読み込み
– テキストファイル
• CSV型
• 固定長ファイル
– Excelファイル
•
•
•
•
記述統計
グラフ
回帰分析
仮説検定
データの読み込み
• テキストファイル
– CSVファイル
• データの区切りがカンマ,改行でコードの区切り
• 空白またはタブをデータの区切りとする場合もある
– 固定長ファイル
• 多くのソフトでは,CSVファイルの第1行に説明変数の名
前を含めておくと説明変数も含めて読み込んでくれる
– 変数名を別途指定する方法もあり
• Excelファイル
– ソフトウェアのバージョンによっては,*.xlsx形式(Office
2007以降の形式)が読み込めない場合あり。
– その場合には,*.xls(Office 2003形式)でimportする。
– EXCELからCSVファイルの変換は簡単
データのimportの実際
• wooldridge のデータセットのwage1.rawを使用
–
–
–
–
賃金と学歴,勤続年数等のクロスセクション・データ
24の変数
526のオブザベーション
データセット本体に変数名は含まれていない
• wage1.des, wage1.raw をテキスト・エディター(メモ帳など)で
開く
– wage1.des データセットの説明
– wage1.raw データセット本体(本体に変数名は含まれていない)
• 注意
– ファイルマネージャーで拡張子を表示するようにしておく
ことファイルマネージャーのメニューから
• ツール/フォルダーオプションから設定
– データセット,EviewsワークファイルはUSBメモリーなど書
き込み可能な媒体に保存しておく
wage1.des の内容
wage1.raw の内容
この画面は,1行を
折り返さないように
表示している。
秀丸で同様にする
には,メニューから
表示/折り返し/最大
とする
このファイルは,先頭行に変数名が含まれていない
• 以下では次の方法でデータを読み込む
1. 先頭行に変数名を入れたファイルを作り,それから読み込む
2. データ本体だけからなる wage1.raw をそのまま読み込み,ファ
イルのimportの際に変数名を指定する
3. excel ファイルからの読み込み
一般的には,データセットをexcelで管理し,先頭行に変数名を含めて
おくと便利
変数の説明は別のシートに記入しておく
excelファイルが読めないソフトでも,CSVファイルに変換して読むこと
ができる
先頭の行に変数名を挿入する
wage1.desの変数名をコピーして,wage1.rawの先頭行に挿入:この段階では変数名
の途中に改行が入っている
改行を取り除いて変数名を1行に直す。適当な名前をつけて保存する。
変数名とデータの桁をそろえておくと読み込みのときに失敗が少ない。
次に,E-Viewsを起動する 画面 はver 7.0
メニュー
コマンドライン
ヘルプ
テキストデータの読み込み
• Eviewsでは,最初に空のデー
タセットを作り,そこにimport
するという形で読み込む
• メニューから
– File New Workfileを選択
• 新しいワークファイルを作る
– Workfile structure typeから
unstructured/undatedを選択
• Unstructured/undatedクロス
セクションデータ
• Dated時系列データ
• Panel パネルデータ
– Data range
• Observationsにオブザベーショ
ンの数を入れる
• 少なすぎる数を入れるとそれ以
上読み込まれないことに注意
オブザベーション数が526の空のデータセットが完成
データの読み込み
•メニューからFile Import
Read….を選択読み込むファ
イルを選択する (右の画面
に)
•Name for series or Number if
named in file変数の数を記入
• データセットの先頭行に変数
名があるので,変数名の数だけ
を記入
•ここでは変数の数は24なので,
24をインプットしてOKを押す
ヘッダー行の指定
先頭行に変数名がある場合(1行の場合)には1
先頭行からデータの場合には0
データセットの完成
適当な名前をつけて保存する
データセットの先頭行に変数名を含めていない場合
Name for series or Number…の欄に,変数名を挿入する
wage1.desを開いて,該当部分をコピーして貼り付けると楽。
変数名を挿入
先頭行から
データが始ま
るので0とする
Excel のファイルからのimport
File Import Read-Text-Lotus-Excelから目的のExcelファイルを選択
ここではwage1.xlsを選択(このファイルの先頭行は変数名が含まれていない)
次の画面で,Names for series or Number if named in file の欄に変数名を
ペースト(先頭行に変数名を含めている場合には変数の数を入れる)
ここで扱うデータはA1のセル
からデータが始まる
(先頭行にデータがあったり,
第1列にオブザーベーションの
番号が入っているデータもあ
る)
データセットの中を確認
変数wageを選択
クリックするとスプレッド
シートのような画面が現れ
る
Wageのヒストグラム
変数wageのスプレッドシートの画面のメニューから
View Descriptive Statistics & Tests Histogram and Statsを
たどる
140
Series: WAGE
Sample 1 526
Observations 526
120
100
80
60
40
20
Mean
Median
Maximum
Minimum
Std. Dev.
Skewness
Kurtosis
5.896103
4.650000
24.98000
0.530000
3.693086
2.007325
7.970083
Jarque-Bera
Probability
894.6195
0.000000
0
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
20
22
24
ヒストグラムの画面からViewSpreadsheetでスプレッドシートの画面に
メニューから他の項目を選択すると,データをいろいろな角度から眺めること
ができる
複数データを選択
複数の変数を選択(離れた
変数を選択するためには,
Ctrl+マウスで指定)
右クリック Open as
group
下のような複数データのス
プレッドシート画面が表れる
記述統計
要約統計量(平均,最大,最小等)
メニューからView Descriptive Stats Common sample
common sample (変数の欠損値がある場合,共通のサンプルでの統計量を算出)
individual sample
(変数ごとのサンプルで)
複数の変数の散布図を一度に描くこともできる
複数の変数をグループと開いた状態(スプレッドシート画
面)で,menuから view graph を選択すると
散布図行列を指定(他にも
いろいろオプションあり)
scatter(散布図)を選択
20
散布図行列の
結果
EDUC
15
10
5
0
60
EXPER
40
20
0
他にもいろいろな
50
40
TENURE
グラフがあります
30
20
10
0
30
WAGE
20
10
0
0
5
10
EDUC
15
20
0
20
40
EXPER
60
0
10
20
30
TENURE
40
50
0
10
20
WAGE
30
Boxplot
60
outlier
50
Third quartile
Mean
Median
First quartile
40
30
20
10
E
W
AG
E
R
N
U
TE
EX
PE
R
ED
U
C
0
相関係数
グループ変数の記述統
計量もmenuのviewか
ら簡単に指定できる
回帰分析
次のようなモデルを考える
yi 1x1,i 2 x2,i k xk ,i ui
i:オブザーベーションを表す添え字 i=1,2,…,n
yi : 被説明変数(従属変数)
x1i, x2i,..., xki : 説明変数(独立変数)
ui: 誤差項
•観測されたデータから,1,2,..,kを推定
• 理論モデルの統計的検証
• 事実の解明(複数の要因でyを説明)
•推定方法 最小二乗法(OLS),最尤法(ML)など
E-Viewsでの回帰分析
メニューから
QuickEstimate Equation を選択する
specification にモデルとなる式を
記入
y = a0 + b1* x1 + b2*x2 なら
y c x1 x2
と書く(cは定数項を表す)
変数の間はスペースを入れる
Method はLSで最小二乗法
推定するオブザーションを指定:1 526 で1番目から526番
目のオブザーべションを指定(1と526の間にスペース)
回帰分析の出力
結果を保存したければNameを
選択して保存
残差の検討
回帰分析の結果の画面で,menuからResidsを
選択残差のグラフ
もとに戻るには,View Estimation Output
menuで,ViewActual, Fitted, Residual を選
択してもよい。
View から残差が回帰分析の前提を満たしてい
るかの統計的検定も行える。
4
3
2
2
1
1
0
0
-1
-1
-2
-3
50
100
150
200
Residual
250
300
Actual
350
400
Fitted
450
500
変数の作成・加工
• 実際の分析では,統計データをさらに加工して分析すること
が通常
– 理論モデルの概念に合うような変数が必要
•
•
•
•
•
所得(Y)と貯蓄(S)のデータから貯蓄率(S/Y)を作成
所得から税負担や社会保険料負担を引いて可処分所得を求める
名目所得を物価指数で割り,実質所得で分析する
恒常所得と変動所得に分解
世帯構成員一人当たりの所得,子供・高齢者の調整
– 消費関数の形状
•
•
•
•
C=a+bY
C =a + b1*Y + b2* Y2 (所得の2次関数)
log(C)=a + b log(Y)
(対数線形)
あらかじめ,どの関数形が正しいかはわからない場合が多い
E-Viewsでの変数の作成
• wage log(wage)を作成
• メニューからQuick Generate
Series を選択
• Enter equation の欄に数式を記入
• 新変数名=数式
• +,-,*, /,^ (加減乗除,べき乗)
• log(x),exp(x),sqr(x), abs(x)
• x(-1), dx =x – x(-1)
• x= (y>100)
• y>100ならx=1
• otherwise x=0
• 論理式 and, or
グラフの利用
• 回帰分析の前に,まずデータのチェック
• 変数の大まかな傾向をみる
– 記述統計
– ヒストグラム,散布図
– データの誤入力
• 回帰分析と散布図の違い
– 回帰分析(重回帰分析):複数の要因
– xとyの散布図:他の変数の影響はコントロールされていな
い
時系列データの分析
Philips.rawを読み込む
16
フィリップス曲線
12
16
4
12
0
8
INF
8
-4
4
50
55
60
65
70
75
INF
インフレ率と失業率の
推移
80
85
UNEM
90
95
00
0
-4
2
3
4
5
6
UNEM
7
8
9
10
Helpの利用
User’s Guide, Referenceも
Helpメニューから利用できる
EViews Help Topics を選ぶと