eles模型怎么用，大神 请问如何使用Eviews软件计算ELES模型估计结果
来源：整理 编辑：八论文 2023-01-20 23:43:36
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1，大神 请问如何使用Eviews软件计算ELES模型估计结果
2，ELES spss 如何实现啊
扩展线性支出模型（ELES），在SPSS中就用一般线性回归，analyze->regression就可以了。
3，跪求如何用spss软件进行eles分析的具体步骤谢谢
4，eles模型的介绍
扩展线性支出系统模型(Extend Linear Expenditure System，ELES)是经济学家Lunch于1973年在英国计量经济学家Stone的线性支出系统模型的基础上推出的一种需求函数系统。
5，怎样用SPSS做ELES模型分析
6，eles模型的ELES模型计算公式
假设将人们的消费支出具体划分为I类，则各类商品的消费支出可以用模型表示为：Vi=Piqi+bi(Y-V0) (1)其中，Vi是对第I类商品的消费支出， Pi和qi分别为第I类商品的价格和基本需求量，bi为边际消费倾向，V0为基本需求总支出，Y为收入水平。该模型即为“扩展线性支出系统模型”（ELES模型）。如果样本数据为横截面数据，则可以设：ai=Piqi-biV0 (2)则模型（1）可以表示为：Vi=ai+biY (3)对公式（2）两端求和得：V0=Σai/(1-Σbi) (4)由公式（2）也可以得出：Piqi=ai +biV0 (i=1,2,3,...m) (5)
7，ELES spss 如何实现啊
扩展线性支出模型（ELES），在SPSS中就用一般线性回归，analyze->regression就可以了。
8，慕斯蛋糕模具怎么用底部要用锡箔纸包吗
不需要用锡纸包底。慕斯蛋糕模就是在模具的下面放一个碟子，最好是平底碟子，然后按制作慕 斯蛋糕的方法做。一般的配方是先放一个蛋糕做底，然后倒入慕斯液，放冰箱，待慕斯液凝固后用吹风机吹吹或者用热毛巾捂一下（使粘附着模壁的慕斯稍稍融化容易脱模），直接两只手握着慕斯圈往上一拎就脱模了，蛋糕直接就留在碟子里了。青柠芝士慕斯：奥利奥碎150克黄油适量饼干底。芝士150克，牛奶88克，酸奶100克，青柠汁15克，糖100克，吉利丁7克，淡奶油350克。牛奶和糖煮至糖化。芝士和酸奶打均匀牛奶糖水放吉利丁和芝士酸奶搅均匀。淡奶油打发加入青柠汁，与其搅拌均匀。黄油和饼干碎拌均匀后倒入碗里均匀的铺在碗底。将慕斯糊倒入。放冰箱冷藏到凝固。青柠皮两个糖50克，水120。吉利丁10克。糖和水煮煮好后放凉一点，加入青柠皮，再加入吉利丁片。青柠皮要刨丝器。慕斯糊凝固后，将其倒入到里面。凝固后皆可食用。
9，eles模型
扩展线性支出系统模型(Extend Linear Expenditure System，ELES)是经济学家Luch1973年在美国经济计量经济学家Stone的线性支出系统模型的基础上推出的一种需求函数系统。该系统假定某一时期人们对各种商品(服务)的需求量取决于人们的收入和各种商品的价格，而且人们对各种商品的需求分为基本需求和超过基本需求之外的需求两部分，并且认为基本需求与收入水平无关，居民在基本需求得到满足之后才将剩余收入按照某种边际消费倾向安排各种非基本消费支出。详情请参阅： http://baoji.mofcom.gov.cn/aarticle/gzdy/200612/20061204147903.html扩展线性支出系统模型(extend linear expenditure system，eles)是经济学家lunch于1973年在美国计量经济学家stone的线性支出系统模型的基础上推出的一种需求函数系统。 该系统假定某一时期人们对各种商品(服务)的取决于人们的收入和各种商品的价格，而且人们对各种商品的需求分为基本需求和超过基本需求之外的需求两部分，并且认为基本需求与收入水平无关，居民在基本需求得到满足之后才将剩余收入按照某种安排各种非基本消费支出。
10，用spss回归eles模型
用regression菜单操作即可，我替别人做这类的数据分析蛮多的1）准备分析数据
在spss数据编辑窗口中，创建变量，并输入数据。再创建分级变量“x1”、“x2”、“x3”、“x4”和“y”，它们对应的分级数值可以在spss数据编辑窗口中通过计算产生。
2）启动线性回归过程
单击spss主菜单的“analyze”下的“regression”中“linear”项，将打开线性回归过程窗口。
3) 设置分析变量
设置因变量：用鼠标选中左边变量列表中的“[y]”变量，然后点击“dependent”栏左边的向右拉按钮，该变量就移到“dependent”因变量显示栏里。
设置自变量：将左边变量列表中的“ [x1]”、“ [x2]”、“ [x3]”、“[x4]”变量，选移到“independent(s)”自变量显示栏里。
设置控制变量:不使用控制变量，可不选择任何变量。
选择标签变量: 选择为标签变量。
选择加权变量:没有加权变量，可不作任何设置。
4）回归方式
预报因子变量是经过相关系数法选取出来的，在回归分析时不做筛选。因此在“method”框中选中“enter”选项，建立全回归模型。
5）设置输出统计量
单击“statistics”按钮，将打开对话框。该对话框用于设置相关参数。其中各项的意义分别为：
①“regression coefficients”回归系数选项：
“estimates”输出回归系数和相关统计量。
“confidence interval”回归系数的95%置信区间。
“covariance matrix”回归系数的方差-协方差矩阵。
选择“estimates”输出回归系数和相关统计量。
②“residuals”残差选项：
“durbin-watson”durbin-watson检验。
“casewise diagnostic”输出满足选择条件的观测量的相关信息。选择该项，下面两项处于可选状态：
“outliers outside standard deviations”选择标准化残差的绝对值大于输入值的观测量；
“all cases”选择所有观测量。
提交执行
在主对话框里单击“ok”，提交执行，结果将显示在输出窗口
回归模型统计量：r 是相关系数；r square 相关系数的平方，又称判定系数，判定线性回归的拟合程度：用来说明用自变量解释因变量变异的程度（所占比例）；adjusted r square 调整后的判定系数；std. error of the estimate 估计标准误差。
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