区域经济学需要用到什么软件_美容护肤

最常用的应该是各种统计分析/计量经济学软件比较初级的，Excel可以进行一些简单的统计分析。

大学里比较常教授的软件有eviews, SPSS, STATA等。eviews操作比较简单，适合回归分析，本科计量经济学课程里学到的的协整检验、ARIMA，单位根，主成分分析，格兰杰因果关系等都可以处理，主要处理时间序列数据。SPSS是统计分析软件，可以用下拉菜单处理也可以自己编程，比eviews功能要更多。STATA也是统计分析软件（个人最喜欢STATA），界面简洁，命令简明易学，很适合处理面板数据，而且功能非常强大。其他软件还有SAS,MATLAB等，不太了解，希望有了解的来介绍一下~ 另外具体的经济学分支可能还有一些专业软件，相对就要小众一些了。

本书从STATA软件与STATA的资源，数据管理，制图，概要统计及交互表，方差分析和其他比较方法，线性回归分析，回归诊断，拟合曲线，稳健回归，LOGISTlC回归，生存模型与事件计数模型，主成分、因子和聚类分析，时间序列分析，编程入门，等等，完整而精练地介绍了STATA软件或软件包的各项基本功能和在统计分析中的应用。全书以列举实例的方式编写，并穿插了上百幅，广泛引证各种相关资料中的数据，简明地介绍了常用的各种命令的分析运行情况，便于学习掌握。此外，在最后一章拓展性地介绍了常用的编程知识和技能，以便于能更加灵活地运用STATA软件做更多的统计分析。

本书突出了程序性、实用性、完整性，本书兼具教材和使用手册的特点，适宜作为致力于统计学研究和数据分析应用的专家和学者自学参考。

影响

（1）完全共线性下参数估计量不存在

（2）近似共线性下OLS估计量非有效

多重共线性使参数估计值的方差增大，1/(1-r2)为方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)如果方差膨胀因子值越大，说明共线性越强。相反因为，容许度是方差膨胀因子的倒数，所以，容许度越小，共线性越强。可以这样记忆：容许度代表容许，也就是许可，如果，值越小，代表在数值上越不容许，就是越小，越不要。而共线性是一个负面指标，在分析中都是不希望它出现，将共线性和容许度联系在一起，容许度越小，越不要，实际情况越不好，共线性这个“坏蛋”越强。进一步，方差膨胀因子因为是容许度倒数，所以反过来。

总之就是找容易记忆的方法。

（3）参数估计量经济含义不合理

（4）变量的显著性检验失去意义，可能将重要的解释变量排除在模型之外

（5）模型的预测功能失效。变大的方差容易使区间预测的“区间”变大，使预测失去意义。

需要注意：即使出现较高程度的多重共线性，OLS估计量仍具有线性性等良好的统计性质。但是OLS法在统计推断上无法给出真正有用的信息。

判断方法

如图，是对德国人口老龄化情况的分析，其中y是老龄化情况，线性回归的x1、x2、x3分别为人均国内生产总值、出生率、每个医生平均负担人口数。

判断方法1：特征值，存在维度为3和4的值约等于0，说明存在比较严重的共线性。

判断方法2：条件索引列第3第4的值大于10，可以说明存在比较严重的共线性。

判断方法3：比例方差内存在接近1的数（099），可以说明存在较严重的共线性。

解决方法

（1）排除引起共线性的变量