掌握用Eviews回归模型的比较筛选

经验分享使用eviews做回归分析

[经验分享] 使用evi‎ew s做线‎性回归分析‎Gloss‎a ry:ls(least‎ squar‎e s)最小二乘法‎R-sequa‎r ed样本‎决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表‎示拟合越好‎，>0.8认为可以‎接受，但是R2随‎因变量的增‎多而增大，解决这个问‎题使用来调‎整Adjus‎t R-seqau‎r ed()S.E of regre‎ssion‎回归标准误‎差Log likel‎ihood‎对数似然比‎：残差越小，L值越大，越大说明模‎型越正确Durbi‎n-Watso‎n stat：DW统计量‎，0-4之间Mean depen‎dent var因变‎量的均值S.D. depen‎dent var因变‎量的标准差‎Akaik‎e info crite‎r ion赤‎池信息量(AIC)（越小说明模‎型越精确）Schwa‎r z ctite‎r ion:施瓦兹信息‎量（SC）（越小说明模‎型越精确）Prob(F-stati‎s t ic)相伴概率fitte‎d(拟合值)线性回归的‎基本假设：1.自变量之间‎不相关2.随机误差相‎互独立，且服从期望‎为0，标准差为σ‎的正态分布‎3.样本个数多‎于参数个数‎建模方法:ls y c x1 x2 x3 ...x1 x2 x3的选择‎先做各序列‎之间的简单‎相关系数计‎算，选择同因变‎量相关系数‎大而自变量‎相关系数小‎的一些变量‎。

模型的实际‎业务含义也‎有指导意义‎，比如m1同‎g dp肯定‎是相关的。

模型的建立‎是简单的，复杂的是模‎型的检验、评价和之后‎的调整、择优。

模型检验：1）方程显著性‎检验（F检验）：模型拟合样‎本的效果，即选择的所‎有自变量对‎因变量的解‎释力度F大于临界‎值则说明拒‎绝0假设。

Eview‎s给出了拒‎绝0假设(所有系统为‎0的假设)犯错误(第一类错误‎或α错误)的概率(收尾概率或‎相伴概率)p 值，若p小于置‎信度(如0.05)则可以拒绝‎0假设，即认为方程‎显著性明显‎。

如何用EVIEWS做统计回归分析

时间序列数据
第一步：打开EViews，点击File，再点击Workfile
第二步：在新打开的界面中，Workfile structure type选择“Date-regular frequency”，在start date，输入1960，在End date输入1999，然后点击0k
点击上个界面里的OK后，出现以下界面
第三步：点击最上面的“Quick”——“Empty Group(Edit Series）
点击后出现以下界面
第四步：在表格的obs一行中输入变量英文简称，例如输了y之后，会出现一个小小的窗口（见右下图），直接按OK就行，输入每个变量英文简称时都会出现这个小窗口。

另外输入变量的数据记得要和EXCEL表里变量出现的数据一致
第五步：将数据用EXCEL表格中复制粘贴到Eviews中去，记住在复制数据前先将excel里的数据类型调整为数值型
第6步：选择QUICK——estimate equation，然后在出现的窗口里输入y、C、pb、pc、yd（这里的C是常数C）,再点击0K就出现了。

记住，在出现的窗口里先输入因变量，再输入其他变量。

统计回归结果
非时间序列数据，除了第二步不同外，其他都一样
第二步：在新打开的界面中，Workfile structure type选择“Unstructured/Undated”，在observations里输入样本量，然后点击0k。

Eviews处理多元回归分析操作步骤

操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的exel电子表格（2）将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。

结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。

3.时间序列的平稳性检验（1）观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。

图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

（2）对原序列进行ADF平稳性检验quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。

以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。

（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。

以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。

基于Eviews软件的回归模型优选问题研究

ＭｅｈｄＬａｔｑａｅｔｏ：ｅｓｕｒｓＳ
Ｌ。百争。一＝ｇ一ｌ－１２ｇｎ
残差越小．对数似然值越大．变量越多对数似然值越
大。
Ｓｍｐｅ２ａｌ：１１
Ｉｃｕｅｂｅｖｔｎ：１ｎｌｄｄｏｓｒａｉｓ２ｏ
维普资讯
基于Ｅｉｗｓ－ｅｖ软件的回归模型
优选问题研究
２／Ｖ宋廷山．
＿
刘责基
摘要：回归模型的选择要定性分析与定量分析相结合、在了解所研究现象的客观性质及其相关的理论知识的
ＢＰ
： —
ｆ一一ｖｊ－）
Ｐ。一ｒ）Ｖ（： — 一 ∑（—）／ｙｎ ‘
∑（ｙ／）ｎ —‘
ｃ：二孥Ｐ
∑（—）ｎｙ‘ ／
三个指标之和等于Ｉ．三个指标的分母为均方误
兰当洲协椰相时曲古悍七毫建审协青善
、圣二ｊ／童）
ＴｅｌＩ＝— ｈｉＣ —旦 —
＼＋／＼／
希尔不等系数总是介于Ｏ到１间．之数值越小表
明预测精度越高。
（）差率（Ｐ、差率（）协方差率（Ｐ５偏Ｂ）方ＶＰ、Ｃ）
Ｆｆｃｓ：ＦｏｅａｔＹＡｔａ：ｃｕｌＹＦｒｃｓａｌ：ｏｅａｔｍｐｅ１１ｓ２Ｉｃｕｅｂｅｖｔｎ：ｎｌｄｄｏｓｒａｉｓ１ｏ２ＲｏｔａｕｒｄＥｒｒｏＭｅｎＳｑａｅｒｏ

EVIEWS心得

计量经济学作业（3）eviews软件学习心得姓名：林君泓班级：1008106 学号：1100800130 学院：机电工程学院（二学位）eviews软件学习心得实验中，我完成模型的参数估计，模型的统计检验，建立了一元线性回归模型和多元线性回归模型的经济计量模型，并对模型进行了异方差和自相关性检验以及对模型的修正，使得模型更加的合理。

实验过程使我对经济计量建模过程有一个直观感性的认识，并比较熟悉了现代计量经济分析软件的实际操作流程。

在整个操作过程中，我们体会和获取到用eviews软件对经济原理进行验证的乐趣与经验，通过eviews软件的应用，免去了大量的运算过程，使得我们分析问题更加的方便快捷，而且比自己计算时更加准确。

虽然在实验过程中，由于对软件不熟悉，上机操作时不可避免的遇到一些问题，但这些经验却锤炼了我发现问题的眼光，丰富了我们分析问题的思路。

而且在老师和同学的帮助下，我能够顺利的运用eviews软件对一些经济数据进行分析。

实验中，老师结合案例，现场的演示，细心的对我们进行指导，使我对eviews软件有了更深层的了解，学会了对软件进行简单的操作，对实际的经济问题进行分析与检验。

使原本枯燥、繁琐、难懂的课本知识变得简洁化，跨越理论和实践的鸿沟。

当然，在使用软件的同时虽然有时会遇到步骤和结果不同的情况，但我们可以对模型进行检验和修正，使之更能准确的分析经济问题。

通过本次实验，我也深刻体会到，eviews是一门十分实用的软件，对以后的学习有着很大的作用。

而如何正确和合理的使用便是当前最重要的任务。

实习中，我们能够直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在，这提高了手动操作软件、数量化分析与解决问题的能力，还可以培养我在处理实验经济问题的严谨的科学的态度，并且避免了课堂知识与实际应用的脱节。

本次实验的收获、体会、经验、问题和教训，使我初步投身于计量经济学，通过利用eviews软件将所学到的计量知识进行实践，让我加深了对理论的理解和掌握，直观而充分地体会到老师课堂讲授内容的精华之所在。

计量经济学实验报告

实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。

【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。

在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名，一次只能创建一个新序列（图1-8所示）。

再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit＋/－，进入编辑状态，输入数据。

在命令窗口中依次键入以下命令：GENR LOGY=LOG(Y)GENR LOGX=LOG(X)利用SCAT命令绘制X、Y的相关图加，两者大体呈线性变化趋势。

利用PLOT命令绘制趋势图从图中可以看出，我国1985－1998年间税收收入与GDP都大体呈指数增长趋势。

在序列和数组窗口观察变量的描述统计量数组描述统计量窗口单独变量序列描述统计量窗口存贮工作文件存贮若干个变量将工作文件分别存贮成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式（图1-25），若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（图1-26），点击OK按钮即可在对象窗口中点击Name按钮，将对象存贮于工作文件。

实验二一元回归模型【实验目的】掌握一元线性、非线性回归模型的建模方法【实验内容】建立我国税收预测模型估计线性回归模型一元线性Y=0.0946x+987.5417残值残值残值半对数函数模型LS log(Y) C xY=7.5086+2.07x*10^-5残值二次函数模型Y=5.58x*10^-7+0.046x+1645.7 残值模型比较四个模型的经济意义都比较合理T检验。

eviews回归分析结果解读

eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读：一、模型验证1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。

EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。

2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。

EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。

3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。

异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。

二、系数验证1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。

系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。

2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。

EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。

3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。

F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。

三、模型优度1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。

它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。

2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。

拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。

3.解释力：这是一个衡量模型效果的比率，主要反映模型对数据集中变量对解释能力，一般要在0.7以上才有一定的参考价值。

四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数，如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。

这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。

eviews做回归分析报告

eviews做回归分析报告回归分析是一种常用的统计分析方法，通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。

EViews是一种专业的统计软件，可以使用它来进行回归分析并生成相应的分析报告。

下面是使用EViews进行回归分析报告的详细步骤：1. 导入数据：使用EViews打开数据文件，确保数据文件包含自变量和因变量的数据。

2. 创建回归方程：选择菜单栏中的“Quick/Estimate Equation”或者在工具栏中点击“Estimate Equation”按钮来创建一个回归方程。

在弹出的对话框中选择自变量和因变量，可以选择更多的选项来调整回归模型的设定。

3. 进行回归分析：点击对话框中的“OK”按钮，EViews将会进行回归分析并显示回归模型的估计结果。

在结果窗口中，你可以查看模型的拟合统计量、系数估计值、标准误差等信息。

4. 诊断检验：在结果窗口中，EViews会给出一些诊断检验的结果，如残差的正态性检验、异方差性检验等。

你可以根据这些检验结果来进一步判断回归模型的合理性。

5. 绘制图表：EViews提供了丰富的绘图功能，你可以在结果窗口中选择需要的图表类型，如散点图、回归方程图等。

6. 生成报告：最后，你可以将回归分析的结果和图表导出为报告文件。

在EViews中，你可以选择“File/Export/Report…”选项来将分析结果导出为报告文件。

你可以选择不同的格式，如Word、Excel等。

以上是使用EViews进行回归分析报告的基本步骤。

当然，在具体的应用中，你可能需要根据具体的研究问题进行更加详细和复杂的分析。

EViews提供了丰富的功能和命令，可以帮助你进行更深入的回归分析。

eviews做回归分析报告

Eviews做回归分析报告引言回归分析是一种广泛应用于统计学和经济学中的数据分析方法。

它用于研究变量之间的关系，并预测一个变量如何受其他变量的影响。

Eviews是一种专业的统计软件，具有强大的回归分析功能。

本文将介绍如何使用Eviews进行回归分析，并提供详细的步骤说明。

步骤步骤一：准备数据首先，我们需要准备用于回归分析的数据。

数据应该以适当的格式存储，例如Excel表格或CSV文件。

确保数据文件中的变量以列的形式排列，并且每个观测值占据一行。

步骤二：导入数据打开Eviews软件，并使用菜单栏中的“File”选项导入数据文件。

选择正确的文件格式，并确保正确地指定数据的位置和格式。

导入后，您将在Eviews中看到您的数据。

步骤三：选择回归变量在Eviews中，选择要用作解释变量和被解释变量的列。

您可以通过单击变量名称在变量列表中选择变量。

如果您想选择多个变量，可以按住Ctrl键并单击每个变量。

步骤四：运行回归分析选择菜单栏中的“Quick”选项，然后选择“Estimate Equation”。

在打开的窗口中，选择“OLS”选项作为回归方法，并确保选择了正确的解释变量和被解释变量。

点击“OK”按钮以运行回归分析。

步骤五：分析结果回归分析完成后，您将在Eviews中看到一个结果窗口，其中包含了回归方程的统计信息和系数估计。

检查回归方程的显著性水平和系数的符号，以评估变量之间的关系。

此外，您还可以查看回归方程的拟合优度和残差分布，以评估模型的质量。

结论本文介绍了使用Eviews进行回归分析的步骤。

首先，我们需要准备数据并导入到Eviews中。

然后，选择回归变量并运行回归分析。

最后，我们分析了回归结果，并根据统计信息和系数估计评估了变量之间的关系。

Eviews是一种功能强大的统计软件，可以用于各种回归分析任务。

经验分享,使用eviews做回归分析

[经验分享] 使用eviews做线性回归分析Glossary:ls(least squares)最小二乘法R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整Adjust R-seqaured()S.E of regression回归标准误差Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间Mean dependent var因变量的均值S.D. dependent var因变量的标准差Akaike info criterion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确）Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确）Prob(F-statistic)相伴概率fitted(拟合值)线性回归的基本假设：1.自变量之间不相关2.随机误差相互独立，且服从期望为0，标准差为σ的正态分布3.样本个数多于参数个数建模方法:ls y c x1 x2 x3 ...x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算，选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。

模型的实际业务含义也有指导意义，比如m1同gdp肯定是相关的。

模型的建立是简单的，复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。

模型检验：1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。

Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p 值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。

2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。

eviews面板数据回归分析步骤

eviews面板数据回归分析步骤EViews面板数据回归分析步骤面板数据回归分析是一种常用的经济学研究方法，可以帮助研究人员探究变量之间的关系。

EViews是一种统计软件，提供了丰富的功能来进行面板数据回归分析。

本文将介绍EViews中面板数据回归分析的基本步骤。

第一步：数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据集。

在EViews中，可以使用多种方式导入数据，包括从Excel或其他文件格式导入，或者直接在EViews中创建数据。

第二步：设置数据类型在导入或创建数据后，需要将数据设置为面板数据类型。

面板数据包含了多个时间点和多个单位（个体）的变量观测值。

在EViews中，可以通过菜单栏中的"View" -> "Structure" -> "Autodetect"来自动检测数据类型并设置为面板数据。

第三步：查看数据面板在进行面板数据回归分析之前，可以先查看数据面板的基本信息。

在EViews的工作区中，选择要查看的数据，然后点击菜单栏中的"View" -> "Group Statistics" -> "Panel Data"，即可显示出数据面板的基本统计信息。

第四步：设定回归模型在EViews中，可以通过命令或拖拽方式来设定回归模型。

首先需要确定因变量和自变量，然后选择回归模型。

EViews支持多种回归模型，例如普通最小二乘回归（OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。

在设定回归模型时，可以考虑是否添加控制变量和截距项。

第五步：进行回归分析在设定回归模型后，可以进行回归分析。

在EViews中，可以通过点击工具栏上的"Estimate"按钮或通过菜单栏中的"Object" -> "Estimate Equation"来进行回归分析。

基于eviews的回归分析检验模型

基于eviews的回归分析检验模型本文通过建立第三产业增加值和GDP之间的模型，来定量的研究它们之间的关系。

首先，对两个变量进行协整检验，确定它们之间存在协整关系，并在此基础上进行建立新变量间的V AR（向量自回归）模型，求得滞后期为3。

然后，利用Granger因果关系检验，确定了两个变量之间的因果关系。

最后，考虑到两个变量之间的相会作用具有p=3的滞后期，所以建立分布滞后期模型，并修正。

标签：V AR（向量自回归模型）协整检验Granger检验一、数据收集综合2010年《中国统计年鉴》提供的数据，整理得到1987～2009年，国内生产总值和我国第三产业增加值的信息如下表：二、协整检验第一步，将GDP和第三产业增加值这两个变量取对数，得到两个新的变量ly，lx。

经过检验，发现这个两个变量的数列经过二阶差分后均成为平稳的，所以是同阶单整关系，可以利用它们进行协整检验，生成变量ly和变量lx的非均衡误差序列。

第二步，检验非均衡误差序列的单整性。

通过生产非均衡误差序列的ADF 检验结果表可知，两变量的非均衡误差序列在1%的显著水平之下达到平稳，所以两个变量之间存在协整关系，可以建立这两个变量之间的数学模型。

三、Granger因果关系检验建立V AR（向量自回归）模型，选择最大滞后长度为4，在运行后的选择标准表中，按照赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（SC）准则确定p值。

通过对照V AR模型滞后期选择标准表可知该模型选择p=3作为滞后期。

当滞后期为3时，两个变量之间的因果关系检验结果如下表所示：由两个变量的Granger因果关系检验结果可知，当滞后期为3的时候，lx是引起ly变化的原因（置信概率小于0.05，推翻“lx不是引起ly变化的原因”这个假设，得到“lx是引起ly变化的原因”这个结论），即第三产业增加值是影响国内生产总值变化的因素。

四、回归模型的建立与完善考虑到之前V AR向量自回归模型已经验证，两个变量之间的相会作用具有p=3的滞后期，所以建立分布滞后期模型：但是，分布滞后期模型直接进行估计会存在自由度损失和多重共线性等问题，所以将分布滞后期模型变形，经过尝试，在模型中加入一个一阶自相关变量和一个二阶自相关变量，变为：此时，拟合结果中所有的解释变量在95%的置信水平下显著。

eviews做回归分析报告

eviews做回归分析报告回归分析是一种常见的统计分析方法，可用于研究变量之间的关系以及预测未来的趋势。

EViews作为一款专业的经济计量软件，提供了强大的回归分析功能，能够帮助研究人员进行回归模型的构建和分析。

首先，我们需要明确回归模型的基本概念。

回归模型用于描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。

在EViews中，我们可以通过以下步骤进行回归分析。

1. 数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。

在EViews中，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。

确保数据的准确性和完整性很重要，因为数据质量会直接影响回归分析的结果。

2. 构建回归模型在EViews中，可以通过菜单栏上的“Proc”选项选择“Estimate”来构建回归模型。

在打开的窗口中，我们可以选择自变量和因变量，并设定模型的形式。

例如，如果我们想建立一个线性回归模型，可以选择“OLS”作为估计方法，并指定自变量和因变量的名称。

3. 模型诊断构建回归模型后，需要进行模型诊断以评估模型的拟合优度和假设检验等指标。

EViews提供了多种模型诊断方法，如残差分析、多重共线性检验和异方差性检验等。

通过这些方法，我们可以评估回归模型的合理性，并对模型进行进一步改进。

4. 结果解释在进行回归分析后，EViews会生成一个回归结果报告，其中包含了模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标。

对于参数估计，我们可以通过解释估计系数的符号和大小来说明自变量与因变量之间的关系。

同时，我们也需要关注显著性检验的结果，以确定模型的统计显著性。

5. 结果导出和呈现最后，我们可以将回归结果导出为表格或图表的形式，以便更好地呈现和解释结果。

在EViews中，我们可以使用菜单栏上的“View”选项选择“Coefficients”或“Residuals”来查看具体的回归系数或残差。

回归分析是一种常用的统计方法，可以帮助研究人员深入理解变量之间的关系，并进行未来的趋势预测。

使用eviews做线性回归分析

模型检验：1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度F大于临界值则说明拒绝0假设。

Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。

2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。

t分布的自由度为n-p-1,n为样本数，p为系数位置3）DW检验：检验残差序列的自相关性，检验基本假设2（随机误差相互独立）残差：模型计算值与资料实测值之差为残差0<=dw<=dl 残差序列正相关，du<dw<4-du 无自相关，4-dl<dw<=4负相关，若不在以上3个区间则检验失败，无法判断demo中的dw=0.141430 ，dl=1.73369,du=1.7786,所以存在正相关模型评价目的：不同模型中择优1）样本决定系数R-squared及修正的R-squaredR-squared=SSR/SST 表示总离差平方和中由回归方程可以解释部分的比例，比例越大说明回归方程可以解释的部分越多。

Adjust R-seqaured=1-(n-1)/(n-k)(1-R2)2）对数似然值(Log Likelihood,简记为L)残差越小，L越大3）AIC准则AIC= -2L/n+2k/n, 其中L为log likelihood,n为样本总量，k为参数个数。

AIC可认为是反向修正的L，AIC越小说明模型越精确。

4）SC准则SC= -2L/n + k*ln(n)/n用法同AIC非常接近预测forecastroot mean sequared error(RMSE)均方根误差Mean Absolute Error(MAE)平均绝对误差这两个变量取决于因变量的绝对值，MAPE(Mean Abs. Percent Error)平均绝对百分误差，一般的认为MAPE<10则认为预测精度较高Theil Inequality Coefficient（希尔不等系数）值为0-1，越小表示拟合值和真实值差异越小。

eviews向量自回归操作方法

eviews向量自回归操作方法标题：Eviews中向量自回归（VAR）模型的操作方法向量自回归（VAR）模型是宏观经济研究中常用的时间序列分析方法，尤其在分析多变量之间的动态关系时具有重要作用。

Eviews作为专业的经济计量分析软件，为用户提供了简便高效的VAR模型操作接口。

以下将详细介绍在Eviews中构建和操作VAR模型的具体步骤。

一、数据准备在开始VAR模型分析之前，需要收集并整理相关的宏观经济时间序列数据。

以河源市1988年至2014年的地区生产总值（GDP）和公路通车里程（GL）数据为例，首先将数据导入Eviews中，并对数据进行预处理，如取对数以消除数据的异方差性。

二、单位根检验为了确保时间序列数据的平稳性，需对数据进行ADF单位根检验。

在Eviews中，可以通过以下步骤进行操作：1.选择“Quick”菜单下的“Unit Root Test”；2.在弹出的对话框中，输入需要检验的变量名称，如LogGDP和LogGL；3.选择合适的检验类型，如“ADF test”；4.设置显著性水平，如1%、5%、10%；5.点击“OK”，Eviews将输出单位根检验的结果。

三、构建VAR模型在确认数据为平稳序列或经过差分后为平稳序列后，可以开始构建VAR模型：1.在Eviews菜单中选择“Quick”下的“Vector Autoregression”；2.在弹出的对话框中，输入参与模型构建的变量，并设置滞后阶数；3.点击“OK”，Eviews将输出VAR模型的估计结果。

四、最优滞后阶数确定为了确定VAR模型的最优滞后阶数，可以通过以下方法：1.利用信息准则（如AIC、SC等）选择滞后阶数；2.在Eviews中，通过“View”菜单下的“Lag Length Criteria”查看不同滞后阶数下的信息准则值，选择最小的信息准则值对应的滞后阶数。

五、脉冲响应和方差分解在构建VAR模型后，可以进一步进行脉冲响应和方差分解分析：1.脉冲响应分析：在Eviews中，通过“Quick”菜单下的“Impulse Response”功能，选择相应的变量和脉冲响应期数，进行脉冲响应分析；2.方差分解：在Eviews中，通过“Quick”菜单下的“Variance Decomposition”功能，选择相应的变量和分解期数，进行方差分解分析。

经典线性回归模型的Eviews操作汇总

经典线性回归模型经典回归模型在涉及到时间序列时，通常存在以下三个问题：1）非平稳性→ ADF单位根检验→ n阶单整→取原数据序列的n阶差分（化为平稳序列）2）序列相关性→D.W.检验/相关图/Q检验/LM检验→n阶自相关→自回归ar(p)模型修正3）多重共线性→相关系数矩阵→逐步回归修正注：以上三个问题中，前两个比较重要。

整体回归模型的思路：1）确定解释变量和被解释变量，找到相关数据。

数据选择的时候样本量最好多一点，做出来的模型结果也精确一些。

2）把EXCEL里的数据组导入到Eviews里。

3）对每个数据序列做ADF单位根检验。

4）对回归的数据组做序列相关性检验。

5）对所有解释变量做多重共线性检验。

6）根据上述结果，修正原先的回归模型。

7）进行模型回归，得到结论。

Eviews具体步骤和操作如下。

一、数据导入1）在EXCEL中输入数据，如下：除去第一行，一共2394个样本。

2）Eviews中创建数据库：File\new\workfile, 接下来就是这个界面（2394就是根据EXCEL里的样本数据来），OK3）建立子数据序列程序：Data x1再enter键就出来一个序列，空的，把EXCEL里对应的序列复制过来，一个子集就建立好了。

X1是回归方程中的一个解释变量，也可以取原来的名字，比如lnFDI，把方程中所有的解释变量、被解释变量都建立起子序列。

二、ADF单位根检验1）趋势。

打开一个子数据序列，先判断趋势：view\graph，出现一个界面，OK。

得到类似的图，下图就是有趋势的时间序列。

-.8-.6-.4-.2.0.2.4X12）ADF检验。

直接在图形的界面上进行操作，view\unit root test，出现如下界面。

在第二个方框内根据时序的趋势选择，Intercept指截距，Trend为趋势，有趋势的时序选择第二个，OK，得到结果。

上述结果中，ADF值为-3.657113，t统计值小于5%，即拒绝原假设，故不存在单位根。

eviews面板数据回归分析步骤2篇

eviews面板数据回归分析步骤2篇eviews 面板数据回归分析步骤eviews 是一款经济学数据分析软件，非常适合进行面板数据回归分析。

本文将介绍 eviews 的面板数据回归分析步骤，以及一些常见的面板数据回归模型。

步骤一：导入数据在 eviews 中导入数据非常简单。

首先，打开 eviews软件，然后单击菜单栏中的 File（文件）并选择 Open（打开）。

在弹出的对话框中选择要导入的数据文件，并选择“workfile”作为数据格式。

在下一步中，选择“Panel Data”选项并点击“Next”。

接下来，选择数据类型和变量。

最后，选择导入数据的时间和交叉板块。

单击“Finish”完成数据导入。

步骤二：定义面板数据对象在导入数据后，需要定义面板数据对象。

在 eviews 软件中，单击“Object”并选择“New Object”选项。

在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。

在弹出的对话框中，为面板数据对象取一个名称并单击“OK”。

步骤三：运行面板数据回归模型在 eviews 中运行面板数据回归模型非常简单。

首先，单击菜单栏中的“Quick”并单击“Estimate”选项。

在出现的对话框中，选择要运行的面板数据回归模型。

例如，选择Feasible GLS（可行广义最小二乘估计）或Fixed Effects（固定效应）模型。

在下一步中，选择要运行的变量并单击“OK”。

步骤四：绘制面板数据图形在运行面板数据回归模型后，可以绘制面板数据图形。

在 eviews 中，单击“View”并选择“Graphs”选项。

在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。

接下来，在出现的对话框中选择要绘制的图形类型，例如线性图或散点图。

单击“OK”完成绘图。

常见的面板数据回归模型1. 固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据回归模型，用于捕捉不同个体之间固定效应的异质性。

该模型的最基本形式为：Y i,t = α i + βX i,t + ε i,t在该公式中，Y i,t 表示第 i 个个体在时间 t 的取值，α i 是第 i 个个体的固定效应，β 是回归系数，X i,t 是解释变量，ε i,t 是误差项。