Eviews线性与非线性的方程估计
Eviews6.0线性回归
R2 k1
F1R2Tk
在原假设为误差正态分布下，统计量服从 F(k – 1 , T – k) 分布。
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F统计量下的P值，即Prob(F-statistic), 是F检验的边际显 著性水平。如果P值小于所检验的边际显著水平，比如说 0.05，则拒绝所有系数都为零的原假设。注意F检验是一个 联合检验，即使所有的t统计量都是不显著的，F统计量也可 能是高度显著的。
变量名下；如果是使用公式法来说明方程，EViews会列出实际 系数 c(1), c(2), c(3) 等等。
对于所考虑的简单线性模型，系数是在其他变量保持不变
的情况下自变量对因变量的边际收益。系数 c 是回归中的常数 或者截距---它是当其他所有自变量都为零时预测的基本水平。 其他系数可以理解为假设所有其它变量都不变，相应的自变量
ARCH方法。 EViews计算R2 的公式为：
R21 uˆuˆ
， uˆyXb
(yy)(yy)
其中，uˆ是残差，y 是因变量的均值。
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（2） R2 调整 使用R2 作为衡量工具存在的一个问题，即在增加新的自变 量时R2 不会减少。在极端的情况下，如果把样本观测值都作R 2为 自变量，总能得到R2 为1。
s uˆuˆ/(Tk)
（4）残差平方和 残差平方和可以用于很多统计计算中，为了方便，现在将 它单独列出：
T
uˆuˆ (yt Xtb)2 t1 21
（5） 对数似然函数值 EViews可以作出根据系数的估计值得到的对数似然函数 值（假设误差为正态分布）。似然比检验可通过观察方程严 格形式和不严格形式的对数似然值之间的差异来进行。 对数似然计算如下：
实验三用Eviews估计不同函数形式的回归模型
实验三用Eviews估计不同函数形式的回归模型【实验目的】练习建立不同函数形式的回归方程，估计参数，计算弹性，并进行经济分析；利用散点图和模型估计结果，判断选用什么形式的计量模型。
【实验要求】参照表9-13（详见书P206，表9-13）给出了德国1971-1980年消费者价格指数Y（1980年=100）及货币共给X（10亿德国马克）的数据。
（a）做如下回归：1.Y对X 2.lnY对lnX 3.lnY对X 4.Y对lnX （b）解释各回归结果。
（c）对每一个模型求Y对X的变化率。
（d）对每一个模型求Y对X的弹性，对其中的一些模型，求均值Y对均值X的弹性。
（e）根据这些回归结果，你将选择哪个模型？为什么？【实验步骤】据题目要求具体操作时，可按以下步骤进行操作：第一步：建立工作文件。
点击工具栏中的File/new/workfile ,如下图所示：在随后出现的对话框中，在workfile structure type里面，选择Dated-regular frequency,在Date specification 中，Frequency选择Annual,Start输入起始年份（本例中为1971），End输入终止年份（本例中为1987），在Names中，WF输入工作文件名（本例中为9.14），Page输入工作页名（本例中未输入，将会以Untitle显示），点击OK即可。
第二步，输入数据。
点击工具栏中的Quick/Empty group(Edit Series),如下图所示：在随后出现的对话框中，obs一栏输入变量的名称（本例中，变量名定为Y，X）,然后按回车键，将会出现一对话框，在对话框中，选择Numeric serics,点击OK。
如以下三图所示：同样的步骤可以，建立X变量。
然后就可以输入数据了，如下图所示：我们可以以组的形式保存输入的数据。
具体方法为：在上图所示工作文件的工具栏里面点击Name,在出现的对话框里的Name to identify object 中输入组名（本例中我们定为group01）,然后点击OK。
Eviews：可划为线性及非线性模型估计
也可以从命令窗口使用 PARAM 命令设定初始系数值。只需 输入关键词PARAM，然后是每个系数和想要的初值： param c(1) 153 c(2) .68 c(3) .15 中设定c(1)=153，c(2)=0.68 和c(3)=0.15。详情参见附录E。
（2）迭代和收敛选项 可以通过说明收敛标准和最大迭代次数来控制迭代过程。按 Options钮并输入想要的数值。如果系数变化的最大值低于阈值， EViews 报告估计过程已经收敛。例如，设定阈值为 0.001 ，则 EViews会通过检查系数的最大变化是不是小于 0.001来决定是否 收敛。 在大多数情况下，不许改变最大迭代次数。然而，对于某些 难于估计的模型，在最大迭代次数下迭代过程不收敛。这时，只 需单击Options钮，然后，增加最大迭代次数并点OK接受选项 ， 开始估计。EViews会使用最后一组参数值作为初始值进行估计。
yt f ( xt , β ) ut
其中f 是解释变量和参数 的函数。最小二乘估计就是要选择参 数 使残差平方和最小：
S ( β ) ( yt f ( xt , β )) 2 ( y f ( X , β ))( y f ( X , β ))
t
如果 f 关于参数的导数不依赖于参数，则我们称模型为参
数线性的，反之，则是参数非线性的。例如，
yt 1 2 log Lt 3 log Kt ut
是参数线性的，f 关于参数的导数与参数 无关。 而
yt 1 Lt K t ut
其函数的导数仍依赖于参数，所以它是参数非线性的。对于这 个模型，没有办法使用普通最小二乘估计来最小化残差平方和。
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必须使用非线性最小二乘估计技术来估计模型参数。
eviews技术操作：非线性回归模型的建立PPT教学课件
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❖ (2)迭代和收敛
❖ EViews用的是Gauss- Seidel迭代法求参数估计值。 迭代停止遵循的法则: 基于回归函数或参数在每次 迭代后的变化率。当待估参数的变化百分比的最大 值小于事先给定的水平时，就会停止迭代。
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PPT教学课件
谢谢观看
Thank You For Watching
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❖ 有时遇到估计结果不符合常规或显示出无法 收敛的错误信息时，需要设定选项重新估计。
❖ （1）初始值(Start Value)
❖ 初始值是EViews进行第一次迭代计算时参 数所取的数值。这个值保存在与回归函数有 关的系数向量中。
❖ 回归函数必须定义初始值。例如如果回归函 数包含表达式1/C (1)，就不能把C (1)的初 始值设定为0，同样如果包含表达式LOG (C (2))，那C (2)必须大于零。
第五章 非线性回归模型的建立
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❖ 一、非线性模型的估计方法（迭代法） ❖ 二、 非线性模型的极大似然估计
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一、迭代法
❖ 并非所有的非线性模型都可做线性化处理， 非线性最小二乘法(NLS :Nonlinear Least Square)是非线性模型的常用估计方法。
❖ 例1 根据case3数据用非线性最小二乘法建 立单位成本函数模型。
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❖ 建模过程仍是先打开方程定义窗口，在定义 栏中输入模型的非线性表达式即可。不同的 是有时候可能迭代无法收敛，则需要通过修 改选项设置来重新估计。
Eviews应用第三讲PPT课件
幂函数（Cobb-Dauglas生产函数）模型
1.3级数展开方法 适用范围：复杂函数模型 举例：CES生产函数 （固定替代弹性生产函数）
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二、eviews操作步骤
例1
给定某企业在16个月度的某产 品产量和单位成本资料（数 据见表3.1），研究二者的关 系。
•
•
• Variable
Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
•
•
•C
250.8152 7.392000 33.93063 0.0000
• @INV(X)
355307.8 41793.25 8.501560 0.0000
•
•
• R-squared
0.837731
Mean dependent var 312.3081
• Adjusted R-squared 0.826140
S.D. dependent var 14.62250
• S.E. of regression 6.097066
Akaike info criterion 6.569961
• Sum squared resid 520.4390
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得到例1中的幂函数曲线模型为： y 7.45 x0.197
表3.1
Dependent Variable: LY Method: Least Squares Date: 04/20/12 Time: 12:01 Sample: 1 16 Included observations: 16
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
Eviews数据统计与分析教程6章 基本回归模型的OLS估计-加权最小二乘法
EViews统计分析基础教程
二、广义最小二乘法（GLS）
基本原理： 再求模型(3)的滞后1期即(t-1)期的回归模型，并在两侧 同乘 yt-1= 0 + 1x1t-1 +2x2t-1 +…+kxkt-1+ ut-1 (4) 用（2）式与(4)相减，得 ut- yt-1 = 0 (1-)+1(x1t-x1t-1)+ …+k(xk-1- xkt-1) + vt (5) 令 yt* = yt - yt -1 xjt* = xjt -xjt -1, j = 1 , 2 , … k (6) 0* = 0 (1 - ) 则yt* = 0*+ 1 x1 t* + 2 x2 t* +… + k xk t* + vt 如果模型不存在异方差和序列相关，则使用广义最小二 乘法等于普通最小二乘法。
EViews统计分析基础教程
四、非线性最小二乘法（NLS）
非线性模型包括可线性化的非线性模型和不可线性化的 非线性模型。可线性化的模型是指该模型可以通过线性 化的处理变为线性模型，如一元二次方程，幂函数等。 例如： y =axb lny =lna+blnx 即 y﹡=a﹡+bx﹡ 并非所有的函数均可被线性化，能被线性化的可以继续 用OLS等线性回归模型适用的方法进行估计，不能被线 性化的模型就可以用非线性最小二乘法（Nonlinear Least Square，NLS）进行估计。
EViews统计分析基础教程
本章小结：
• 了解WLS、GLS、NLS、TSLS、GMM五种估计方 法的基本原理 • 掌握这五种估计法的EViews相关操作
EViews统计分析基础教程
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基本操作介绍
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4 对象类型
除了序列对象和方程对象外还有许多其他类型的对象; 每种对象在对象集合中都有一个特定的图标表示 对象集合 虽然也是对象但对象集合没有图标;因此工作文件和数据库 不能放在其他的工作文件或数据库中
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基本对象操作
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3 对象过程PROC
许多EViews对象还包括过程Procedure 与视图一样的是;过 程通常以图表或坐标的形式显示在对象窗口中；与视图不同的 是;过程改变数据;无论对象本身中的还是其他对象中的
很多过程还创建新的对象 比如说序列对象含有进行平滑与 季节调整的过程;该过程可以创建一个新的含有平滑以及调整 后的数据的序列 方程对象的过程可以建立新的序列来包含残差 拟合值 以及预测
Eviews 统计分析 从入门到精通
第一章 Eviews简介
Eviews简介 Eviews的主窗口 工作文件的建立与工作文件窗口 对象的建立和对象窗口
Eviews简介
EViews的用途：统计 计量分析和预测 除菜单操作外;EViews还提供命令语言;矩阵语言和程序 设计 Eviews软件基础 —— 介绍EViews的基本用法 解释如何使 用EViews来管理数据 第一部分：数据分析基础 —— 描述使用EViews来完成数 据的基本分析
Eviews 全称 Econometrics Views ; 是美 国 QMS 公司 推 出 的 基于 Windows平台的专门从事数据分析 回归分析和预测的 计算机软件;Eviews是当今世界上最优秀的计量经济软件之一 ;其具有操作简便 界面友好 功能强大等特点;在科学数据分析 与评价 金融分析 经济预测 销售预测和成本分析等领域具有 广泛的影响 虽然EViews是由经济学家开发的并大多在经济 领域应用;但它的适用范围不应只局限于经济领域
eviews--回归分析
5、关闭 Eviews
关闭 Eviews 的方法很多：选择主菜单上的“File”→“Close”;按 ALT-F4 键；单击 Eviews 窗口右上角的关闭按钮；双击 Eviews 窗口左上角等。 Eviews 关闭总是警告和给予机会将那些还没有保存的工作保存到磁盘文件中。
第二部分
案例：
单方程计量经济模型 Eviews 操作
1、Eviews 是什么
Eviews 是美国 QMS 公司研制的在 Windows 下专门从事数据分析、回归分析和预测的工 具。使用 Eviews 可以迅速地从数据中寻找出统计关系，并用得到的关系去预测数据的未来 值。Eviews 的应用范围包括：科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、 销售预测和成本分析等。 Eviews 是专门为大型机开发的、用以处理时间序列数据的时间序列软件包的新版本。 Eviews 的前身是 1981 年第 1 版的 Micro TSP。目前最新的版本是 Eviews4.0。我们以 Eviews3.1 版本为例，介绍经济计量学软件包使用的基本方法和技巧。虽然 Eviews 是经济 学家开发的，而且主要用于经济学领域，但是从软件包的设计来看，Eviews 的运用领域并 不局限于处理经济时间序列。即使是跨部门的大型项目，也可以采用 Eviews 进行处理。 Eviews 处理的基本数据对象是时间序列，每个序列有一个名称，只要提及序列的名称 就可以对序列中所有的观察值进行操作，Eviews 允许用户以简便的可视化的方式从键盘或 磁盘文件中输入数据， 根据已有的序列生成新的序列， 在屏幕上显示序列或打印机上打印输 出序列，对序列之间存在的关系进行统计分析。Eviews 具有操作简便且可视化的操作风格， 体现在从键盘或从键盘输入数据序列、 依据已有序列生成新序列、 显示和打印序列以及对序 列之间存在的关系进行统计分析等方面。 Eviews 具有现代 Windows 软件可视化操作的优良性。可以使用鼠标对标准的 Windows 菜单和对话框进行操作。 操作结果出现在窗口中并能采用标准的 Windows 技术对操作结果进 行处理。此外，Eviews 还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。在 Eviews 的命令行中输 入、编辑和执行命令。在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程 序。
非线性问题 计量经济学 EVIEWS建模课件
一、非线性模型及其求解思想 二、非线性模型的线性化处理 三、非线性模型的案例分析
㈡ 非线性模型的求解思想
本节对非线性模型的处理，可分为如下 三种情况进行。
⒈解释变量非线性问题
现实经济现象中变量之间往往呈现非线性关系 需求量与价格之间的关系；
成本与产量的关系； 税收与税率的关系 基尼系数与经济发展水平的关系； 通过变量置换就可以化为线性模型
ln Q = ln A + ln K + ln L+lnU
⒉指数函数模型
Yt aebxt ut
上式xt和yt的关系是非线性 的。对等号两侧同取自然对 数，得：
LnYt = Lna + b Xt + ut 令LnYt = Yt*, Lna = a*, 则
Yt* = a* + bXt + ut 变量Yt* 和Xt已变换成为线 性关系。其中ut表示随机误 差项。
15 POPU
1.6630
10
0.90699616
4.00000000
4.42944529
5
4.68287473
4.95381199 4.96723711 5.16458301
0
-2000 -1000
0
1000
2000
T 3000
5.45418598
7.0499
10.0072
12.7627
Ln(30 / popu 1) = 4.7831 - 0.0016 t
xt和yt的关系是非线性的。令xt* = 1/xt，得 yt = a + b xt* + ut
上式已变换成线性回归模型。
⒊ 对数函数模型
EViews讲义第16章 方程预测
第十六章方程预测本章描述了对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程。
这里描述的技术是利用通过回归方法估计得到的方程来进行预测。
§16.1EViews中的方程预测为说明一个被估计方程的预测过程，我们从一个简单的例子开始。
假设我们有1947:01—1995:01年美国国内生产总值（GDP）、消费（CS）和投资（INV），这些数据包含在工作区间为1946:01—1995:4的工作文件（16_1）中。
我们运用1947:01—1995:01这段时期的数据，估计GDP对常数、CS和INV的回归，并用AR(1)修正残差序列相关，用该模型预测GDP。
估计得到的方程结果由方程对象eq_gdp给出：注意该估计样本的观测值做了调整，以解释该模型在推导AR(1)估计时一、如何进行预测为预测该方程的GDP，在方程的工具栏中按Forecast按钮，或选择Procss/ Forecast …。
这时会出现下表：我们应提供如下信息：1、序列名预测后的序列名将所要预测的因变量名填入编辑框中。
EViews默认了一个名字，但可以将它变为任意别的有效序列名。
这个名字应不同于因变量名，因为预测过程会覆盖已给定的序列值。
S.E.（Optional）如果需要，可以为该序列的预测标准差提供一个名字。
如果省略该项，预测标准误差将不被保存。
GARCH（Optional）对用ARCH估计的模型，还可以保存条件方差的预测值（GARCH项）。
见16章对GARCH估计的讨论。
2、预测方法可以在如下方法中进行选择：动态（Dynamic）—从预测样本的第一期开始计算多步预测。
静态（Static）—利用滞后因变量的实际值而不是预测值计算一步向前（one-step-ahead）预测的结果。
还可以做如下的选项：结构（Structural）—预测时EViews将忽略方程中的任何ARMA项。
若不选此项，在方程中有ARMA项时，动态与静态方法都会对残差进行预测。
但如果选择了Structural，所有预测都会忽略残差项而只对模型的结构部分进行预测。
eviews基本操作介绍
什么是EViews
EViews能为我们提供基于WINDOWS平台的复杂的数据 分析、回归及预测工具，通过EViews能够快速从数据中得 到统计关系，并根据这些统计关系进行预测。EViews在系 统数据分析和评价、金融分析、宏观经济预测、模拟、销 售预测及成本分析等领域中有着广泛的应用。
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EViews 的历史背景
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1. 工作文件窗口
窗口的最上端显示工作文件的名称和完整路径。下面是工具条，工具条下 面 是 两 行 信 息 栏 ， 其 中 “ Range” 代 表 数 据 区 间 ； Sample 代 表 样 本 区 间 ； “Display Filter”可以限定工作文件目录中显示的对象。双击可改变数据的样本 区间和显示对象的限制条件。下面是工作文件对象目录，不同类型的对象有不 同类型的图标。所有的工作文件都有c和resid两个序列对象，c代表系数向量， resid代表最近一次预测后的残差。
(Dated-regular frequency) 可在Work对话框的frequency中选择数据的频率，可选的
频率包括年度、半年、季度、月度、周、天（每周5天、 每周7天）。可在Start date文本框中输入起始日期， End date文本框中输入终止日期，年度与后面的数字用 “：”分隔。日期的表示法为： 年度：用4位数字表示； 半年：年后加1或2； 季度：年后加1～4； 月度：年后加1～12； 周：月/日/年； 日：月/日/年；
保存工作文件可选菜单或 as在出现的标准对话框内选 择文件要保存的目录及文件名。
5. 加载工作文件 利用菜单可在标准窗口中打开已有的工作文件。
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6. 大小写转换 菜单View/Name Display可以实现大小写转换。
Eviews线性与非线性的方程估计
实验名称：线性与非线性的方程估计 实 验 目 的
掌握和了解 Eviews 中的回归模型和非线性回归模型。
使用软件名称：Eviews
一、我国 1978~1997 年财政收入 Y 和国民生产总值（GNP）X 的统计资料如表 1 所示（单位：亿元）。 表 1.
(2) EViews 的验 结 果 分 析
ln A0 9.906670 ln(1 r ) 0.008587 1.137234 (1 ) 1.260304 1 (1 ) 0.082480 2 A0 0.000049841 r 0.0086 0.4743 2.3977 0.2759
Y A0 (1 r ) t L K e
（2）估计线性化后的 CES 生产函数，并推算出各个参数的估计值：
ln Y ln A0 t ln(1 r ) ln L (1 ) ln K
其中，各个参数的含义为：
1 K (1 )[ln( )] 2 2 L
实 验 内 容
年份 财政收入 GNP 年份 财政收入 GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14922.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.9 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.1 18598.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.1 46670 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.2 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5
Eviews和非线性模型
操作演示
ˆ 1.9513 0.6045 ln L 0.6737 ln K ln y 0.6045 0.6737 ˆ y 0.1412 L K 即:
（2）利用迭代法直接估计非线性模型： ①输入命令： Param 1 1 2 1 3 1 ②在主窗口中点击Objects\New Object，并选择 Equation；
时间频率
年度 半年 季度 月度 起始期 周
日 非时序数据
终止期
命令方式：在EViews命令窗口中键入 CREATE 时间频率类型 起始期 终止期 例如：CREATE A 85 98 （2）输入统计资料： 在命令窗口键入数据输入/编辑命令 DATA Y X 将显示数组窗口（图2-4），此时可以按全屏 幕编辑方式输入每个变量的统计资料。
3．残差分布观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\ Tabe（或Graph），观察： ˆ 的虚线框内； （1）各期残差是否大都落在 （2）残差分布是否具有某种规律性，即是否存在着系 统误差； （3）近期残差的分布情况。 ˆ) 注意：当模型侧重于预测，则应关注F,R2, S (b 当模型侧重于因素分析，则应关注t。
y b0 b1 x b2 x 2 b3 x3 xi x i , (i 1,2,3) 变换即可
EViews的命令操作： GENR X1=X GENR X2=X^2 GENR X3=X^3 LS Y C X1 X2 X3
操作演示
得到总成本函数估计式：
ˆ 14.18 0.63478x 0.01296 x 2 0.00009 x3 y
ˆ ,c （4）将 a ˆ1 , b ˆ 代入线性回归模型取代参数的上一组 1 1 估计值，计算出一组新观察值，进而得到a、b、c的 第二组估计值。
用Eviews估计计量模型--沈利生
用Eviews估计计量模型沈利生2009年6月27-28日于华侨大学一、认识EViews目前EViews只有英文版，所有菜单提示都是英文。
第一行主菜单：File Edit Object Proc Quick Options Window help文件编辑对象过程快速选项窗口帮助（1）用菜单进行操作（不用记命令，直观；但有点繁琐。
）点击主菜单中任一项即出现下拉式菜单，可从中选择相应操作。
例如，打开工作文件：file – open – Eviews workfile – Eviews5 - Example Files，再选定相应文件，例如data，点击“打开”，选择BASICS.WF1，点击“打开”。
（2）在命令框里打入命令直接进行相应操作先设定文件路径：cd d:\eviews5然后直接打入命令：OPEN 再回车，选Example files – data ，点击回车“打开”，选择BASICS.WF1，点击“打开”。
EViews上的操作都在工作文件上进行，计算结果都可以保存在工作文件中。
屏幕显示如下：二、对数据操作（数据分析、估计模型、画图等），这是月度数据。
数据范围：Range:1959M01 1995M04 -- 436个观察值。
样本区间：Sample:1959M01 1989M12 – 372个观察值。
（1）显示数据：在命令框中打入命令SHOW M1 IP TB3 回车或在工作文件上用ctrl-鼠标左键选中这三个序列，双击，选open group 。
（2）观察数据图形（用于判断序列趋势）在Group表中点击View – Graph – Line 。
显示三、估计方程（1）在命令行中打入命令LS LOG(M1) C LOG(IP) TB3 回车。
相当于用OLS 方法估计如下方程：LOG(M1) = C(1) + C(2)*LOG(IP) + C(3)*TB3。
把估计结果拷贝到Word文件中，如下。
使用eviews做线性回归分析14页word
使用eviews做线性回归分析14页wordGlossary: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。
计量经济学经典eviews 系统估计
计量经济学经典eviews 系统估计本章讲述的内容是估计联立方程组参数的方法。
包括最小二乘法LS 、加权最小二乘法WLS 、似乎不相关回归法SUR 、二阶段最小二乘法TSLS 、加权二阶段最小二乘法W2LS 、三阶段最小二乘法3LS 、完全信息极大似然法FIML 和广义矩法GMM 等估计方法。
§19.1 理论背景模型系统就是一组包含未知数的方程组。
以一个由国内生产总值（Y ）、居民消费总额（C ）、投资总额（I ）、政府消费额（G ）和短期利率（r ）等变量构成的简单的宏观经济系统为例：⎪⎩⎪⎨⎧++=++++=++++=----t t t tt t t t t t t t t t G I C Y r I Y I r C Y C 22312101131210log log log log log log log log εββββεαααα（19.1） 其中，前两个方程是行为方程，第三个方程表示国内生产总值在假定进出口平衡的情况下，由居民消费、投资和政府消费共同决定，是一个衡等方程，也称为定义方程。
这就是一个简单的描述宏观经济的联立方程模型。
在联立方程模型中，对于其中每个方程，其变量仍然有被解释变量与解释变量之分。
但是对于模型系统而言，已经不能用被解释变量与解释变量来划分变量。
对于同一个变量，在这个方程中作为被解释变量，在另一个方程中则可能作为解释变量。
对于联立方程系统而言，将变量分为内生变量和外生变量两大类，外生变量与滞后内生变量又被统称为前定变量。
一般的联立方程系统形式是：t t t x y f εβ=),,( (19.2)这里t y 是一个内生变量向量，t x 是外生变量向量，t ε可以是序列相关的扰动项向量。
估计的任务是寻找参数向量β的估计量。
EViews 提供了估计系统参数的两类方法。
一类方法是使用前面讲过的单方程法对系统中的每个方程分别进行估计。
第二类方法是同时估计系统方程中的所有参数，这种同步方法允许对相关方程的系数进行约束并且使用能解决不同方程残差相关的方法。
计量经济学经典eviews方程预测
计量经济学经典eviews方程预测计量经济学经典eviews 方程预测本章描述的是用回归方法估计的方程对象对一个单方程进行预测或计算拟合值的过程。
§14.1 EViews 中的方程预测为预测方程的因变量，在方程对象的工具栏中按Forecast 按钮，或选择Procs/Forecast …。
然后应提供以下信息：1、序列名：将所要预测的因变量名填入编辑框中。
EViews 默认了一个名字，但可以将它变为任意别的有效序列名。
注意序列名应不同于因变量名。
2、S.E.（Optional ）用于是否将预测标准差项保存。
3、预测方法：动态法、静态法。
4、结构（Structural ）用于是否忽略方程中的任何ARMA 项。
5、样本区间：缺省时，为工作文件样本，可自行输入。
6、输出：可以选择以表输出或数值输出，或两者同时都输出预测或拟合值。
§14.2 图解本节主要是针对方程预测进行图形的说明，我们将通过实例给予说明。
§14.3 预测基础1、计算预测值在作出方程估计后，单击Forecast ，给定预测期，然后单击OK 。
对预测期内的所有观测值，你应该确保等号右边外生变量值有效。
如果预测样本中有数据丢失，对应的预测值将为NA 。
2、缺失项调整对于存在缺失项的预测，如果是静态预测，则对预测没有很大影响；但对于动态预测而言，缺失项的存在将导致其后的所有值都为NA 。
3、预测的误差和方差预测的误差就是实际值和预测值之差：b x y e t t t '-=。
4、残差不确定性测量误差的标准形式是回归标准差（在输出方程中用“S.E.of regression ”表示），残差的不确定性是预测误差的主要来源。
5、系数不确定这是误差的又一来源，系数的不确定的影响程度由外生变量决定，外生变量超出它们的均值越多，预测的不确定性越大。
6、预测可变性预测的可变性由预测标准差来衡量forecast se=t t x X X x s )(1''+（不含滞后因变量或ARMA 项） s 为回归标准差。
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A0 ——基期技术水平；
R——技术进步率； ——分布系数，反映了劳动要素的密集程度， 0 1 ； ——规模效益参数
——替代参数， 1 。
时期 1980 1981 1982 1983 时间变量 t GDP(亿元) 1 2 3 4 103.52 107.96 114.1 123.4 生产资金（亿元） 461.67 476.32 499.13 527.22 从业人数（万人） 349.79 413.02 420.5 435.6
Y A0 (1 r ) t L K e
（2）估计线性化后的 CES 生产函数，并推算出各个参数的估计值：
ln Y ln A0 t ln(1 r ) ln L (1 ) ln K
其中，各个参数的含义为：
1 K (1 )[ln( )] 2 2 L
实 验 内 容
年份 财政收入 GNP 年份 财政收入 GNP 1978 1132.26 3624.1 1988 2357.24 14922.3 1979 1146.38 4038.2 1989 2664.9 16917.8 1980 1159.93 4517.8 1990 2937.1 18598.4 1981 1175.79 4860.3 1991 3149.48 21662.5 1982 1212.33 5301.8 1992 3483.37 26651.9 1983 1366.95 5957.4 1993 4348.95 34560.5 1984 1642.86 7206.7 1994 5218.1 46670 1985 2004.82 8989.1 1995 6242.2 57494.9 1986 2122.01 10201.4 1996 7404.99 66850.5 1987 2199.35 11954.5 1997 8651.14 73452.5
(1)EViews 的操作： 1、建立工作文件：CREATE A 80 96 2、输入统计资料：DATA Y K L 3、生成时间变量 T: GENR T=@TREND(79) 3、建立回归模型：LS Y C X
1、建立工作文件：CREATE A 80 96 2、输入统计资料：DATA Y K L 3、生成时间变量 T: GENR T=@TREND(79) 3、建立回归模型：NLS Y=C(1)*(C(2)^T)*(L^C(3))*(K^C(4))
(2) EБайду номын сангаасiews 的操作：
根据计算结果可以得到各参数方程为：
实 验 结 果 分 析
ln A0 9.906670 ln(1 r ) 0.008587 1.137234 (1 ) 1.260304 1 (1 ) 0.082480 2 A0 0.000049841 r 0.0086 0.4743 2.3977 0.2759
561.02 632.11 710.51 780.12 895.66 988.65 1075.37 1184.58 1344.14 1688.02 2221.42 2843.48 3364.34
447.5 455.9 466.94 470.93 465.15 469.79 470.07 479.67 485.7 503.1 513 515.3 512
统计与数学模型分析实验中心 《 计量经济学教程》实验报告
实验名称：线性与非线性的方程估计 实 验 目 的
掌握和了解 Eviews 中的回归模型和非线性回归模型。
使用软件名称：Eviews
一、我国 1978~1997 年财政收入 Y 和国民生产总值（GNP）X 的统计资料如表 1 所示（单位：亿元）。 表 1.
教 师 评 语
1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996
5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
147.47 175.71 194.67 222 259.64 283.34 310.95 342.75 411.24 536.1 725.14 920.11 1102.1
（1）建立财政收入一元线性回归模型，并解释斜率系数的经济含义： （2）若 1998 年国民生产总值为 78017.8 亿元，求 1998 年财政收入的预测值。 EViews 的操作： 1、建立工作文件：CREATE A 78 97 2、输入统计资料：DATA Y X 3、建立回归模型：LS Y C X
斜率的系数的经济含义：GNP 的每增加 1 个单位，则财政收入增加 0.100016 个单位。 （2）Y=858.4836+0.100016*X 1998 年 X=78017.8 则 Y=8661.511885 二、某市 1980~1996 年国内生产总值 Y（当年价格）、生产资金 K 和从业人数 L 的统计资料如表 2 所 示。 （1）分别利用线性化方法和迭代法估计 C-D 生产函数：