计量分位数回归 eviews

合集下载

计量经济学EViews操作

计量经济学作业操作过程详解1.进入Eviews软件2.主菜单-->File--->Workfile3.打开工作文件范围选择框，选择Annual,分别输入1985,1998。

点击完成。

4.数据输入：方法一：导入excel文件中的数据1）在excel中先建立数据文件2）点击file/import/read text-lotus-excel选项，在对话框中选择已建立的excel文件4）打开后，在新的对话框中输入想要分析的变量名称，然后点击OK即可。

此时工作文件中出现变量图标。

方法二：手工数据输入主菜单--->Quick----->Empty Group分别输入变量Y、GDP的数据。

点击obs后面的灰色格子中分别输入Y、GDP。

（方法一：一个一个输入方法二：在Excel中输入完再复制粘贴）5.主菜单---->Quick----->Estimate Equation打开估计模型对话框，输入Y C GDP ，（如上图所示，注意字母之间要有空格）点击OK键。

得出Eviews的估计结果：β（上面还要带个帽子，电脑打不出来），26.95415为1β。

其中12596.27为0第五步可以直接输入LS Y C GDP 等出结果6.一元线性回归模型的预测1）在工作文件主窗口点击procs/change workfile range(改变范围)，弹出对话框，在对话框的end date栏中输入预测值的时间或序号，点击OK2）在工作文件窗口中双击解释变量文件，在变量窗口中点击edit+/-键，进入编辑模式，在变量窗口底端输入新序号的数值，再点击edit+/-键，关闭编辑模式3）再次进行估计，点击quick/estimate equation，在对话框中输入方程，注意样本范围应不包括新序号，点击OK得到估计结果4）点击结果窗口中的forecast键，产生对话框，在对话框中选择样本范围，点击OK可得预测曲线图。

计量经济学eviews表解读

计量经济学eviews表解读Eviews 是一种广泛使用的计量经济学软件，可用于数据分析和模型构建。

在 Eviews 中，用户可以通过输出表来查看分析结果。

下面将介绍 Eviews 输出表的解读方法。

1. 参数估计表参数估计表是 Eviews 输出表中最基本的表之一。

它包含了模型中所有参数的估计值、标准误差以及置信区间。

参数估计表可以帮助我们了解模型的参数估计情况，判断模型是否成立。

2. 估计误差表估计误差表是 Eviews 输出表中另一个重要的表。

它包含了模型中所有估计误差的值和标准误差。

估计误差表可以帮助我们了解模型的估计误差情况，判断模型是否准确。

3. 统计量表统计量表是 Eviews 输出表中用于描述模型结果的表。

它包含了模型中所有统计量的估计值、标准误差以及置信区间。

统计量表可以帮助我们了解模型的结果，判断模型是否显著。

4. 模型诊断表模型诊断表是 Eviews 输出表中用于诊断模型的表。

它包含了模型中所有变量的显著性、相关性、缺失值等因素的诊断结果。

模型诊断表可以帮助我们诊断模型的问题，从而优化模型。

5. 估计方程表估计方程表是 Eviews 输出表中用于估计方程的表。

它包含了模型中所有方程的估计值、标准误差以及置信区间。

估计方程表可以帮助我们了解模型的估计方程情况，判断模型是否成立。

6. 方差分析表方差分析表是 Eviews 输出表中用于方差分析的表。

它包含了模型中所有变量的方差分析结果，包括总体方差、组间方差和组内方差等。

方差分析表可以帮助我们了解模型的方差分析情况，判断模型是否显著。

Eviews 输出表的解读可以帮助我们了解模型的结果和问题，从而优化模型并得出结论。

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解在经济学和统计学中，回归分析是一种常用的方法，用于研究变量之间的关系。

EVIEWS是一款常用的计量经济学软件，通过进行回归分析，可以得到一系列统计结果。

本文将介绍EVIEWS回归结果的理解，并解释这些结果对研究的意义和解释。

一、回归方程在进行回归分析后，EVIEWS将给出一个回归方程。

回归方程表示了自变量与因变量之间的关系。

通常，回归方程的形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε其中，Y代表因变量，X1、X2、...、Xk代表自变量，β0、β1、β2、...、βk代表回归系数，ε代表误差项。

回归系数可以理解为自变量对因变量的影响程度，而误差项表示了模型无法解释的部分。

二、回归系数的解释EVIEWS给出的回归结果中，包含了回归方程中自变量的回归系数。

这些回归系数可以帮助我们理解自变量对因变量的影响。

回归系数的正负值表示变量间的正相关或负相关关系，绝对值大小表示相关关系的强弱程度。

需要注意的是，回归系数的统计显著性非常重要。

EVIEWS会给出回归系数的t值和p值，用于判断回归系数是否显著。

如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为回归系数是显著的，即表明自变量对因变量的影响是存在的。

三、决定系数（R-squared）在EVIEWS回归结果中，还会给出一个被称为决定系数的统计量，用于衡量回归模型对因变量的解释程度。

决定系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归模型对因变量的解释能力越强。

需要注意的是，决定系数并不代表回归模型的好坏。

一个决定系数较高的回归模型并不一定是更好的模型，因为决定系数受到样本大小、变量选择等多个因素的影响。

因此，在解读决定系数时，需要结合实际问题和模型的适用性进行综合评估。

四、残差分析在EVIEWS回归结果中，还会给出一系列统计指标，用于评估回归模型的拟合优度和模型的合理性。

其中，残差是一项重要指标。

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。

计量经济学---EViews的基本操作案例

说明总离差平方和的99.88%被样本回归直线解释，仅有0.12%未被解释,因此,样
本回归直线对样本点的拟合优度很高。也即用人均年收入解释消费性支出变化效果很好。
回归系数显著性检验（t检验）
提出原假设H0:β 1=0 备择假设H1:β 1≠0
取显著性水平α =0.05,在自由度为v=17-2=15下，查t分布表，得:t
R² =0.998726
F=12952.03 n=17 DW=1.025082
（7）回归预测
点估计。假定预测出2002年、2003年的平均每人年收入分别为
X2002=6932.91元，X2003=7334.37元。预测Ŷ2002,Ŷ2003的值。
将X2002=6932.91，X2003=7334.37代入估计的回归方程的点估计值 Ŷ2002=132.0125+0.768761*6932.91=5461.76（元）
（3）画散点图
确定了模型后，需要在直观上初步探明变量之间的相互关系，
为此，以人均年收入为横轴，以人均年消费支出为纵轴，描出样本变量观测值的散点分布图。如下图所示：
根据上图散点分布情况可以看出，在1985～2001年期间，我国城镇
居民人均年消费和可支配收入之间存在较为明显的线性关系。
（4）显示估计结果Fra bibliotekTHANKS
利用Eviews的最小二乘法程序，输出的结果如下： Dependent Variable（从属变量）:Y Method:Least Squares（最小二乘法） Sample:1985 2001 Included observations:17
（5）模型检验
可决系数检验：R² =1-ESS/TSS=0.9988
Xi——表示城镇居民人均年收入水平 ui——表示随机误差项现给定样本观测值（Xi，Yi），i=1,2,…，17，n=17为样本容量。则建立样本回归模型:Yi=β0+β1Xi+ei 其中，β0，β1分别为β0、β1的估计值，ei为残差项。样本回归方程： Ŷi=β0+β1Xi 其中，Ŷi表示样本观测值Yi的估计值。

计量经济学软件Eviews6.0基本操作

计量经济学软件EVIEWS6.0基本操作一、什么是EVIEWSEVIEWS (ECONOMETRIC VIEWS)软件是QMS（QUANTITATIVE MICRO SOFTWARE）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。

EVIEWS软件主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(REGRESSION AND FORECASTING)、时间序列(TIME SERIES)以及横截面数据(CROSS-SECTIONAL DATA )分析。

与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS、stata、R）相比，EVIEWS功能优势是菜单操作简单明了，使用方法，非常适用计量经济学初级学员。

本手册对EVIEWS软件6.0版本进行简单介绍，目的是让初级学员通过本章介绍，能够对学过的计量经济理论和方法进行简单应用，以便完成本书所述的相关实验项目。

二、EVIEWS安装EVIEWS6.0文件安装包大小约190MB，可在网上下载①。

下载完毕后，按照包中安装文件所述安装方法安装该软件。

安装完毕后，将快捷键发送的桌面，电脑桌面显示有EVIEWS6.0图标，整个安装过程就结束了。

双击EVIEWS按钮即可启动该软件（图1），图1所示界面称为EVIEWS软件主窗口，主窗口中的菜单，如File菜单称为EVIEWS主菜单。

图1三、Eviews工作特点初次使EVIEWS6.0计量经济学软件，必须了解其工作过程。

如，想要完成一个校准一元线性回归模型的参数估计，必须要完成两大步工作。

第一大步工作就是在建立一个工作文档（即EVIEWS6.0中的Workfile文档）、建立变量、导入数据；第二大步工作是在第一大步工作的基础上，根据模型特征，选用适当的参数估计方法，完成参数估计及相关检验。

四、具体示例在这里，我们通过一个简单的标准一元线性回归模型的估计过程来说明Eviews软件完成回归分析的基本过程。

基于Eviews的分位数回归分析课件

基于Eviews的分位数回归分析
• 考察此最小化问题的一阶条件为：
0d( Fy)(1)d( Fy)
（4.7.4）
y
y
(1F()) (1)F()F()
• 即F() = ，也就是说F(Y)的第个分位数是上述优化问题的解。
基于Eviews的分位数回归分析
系数协方差的估计
• 1．独立同分布设定下协方差矩阵的直接估计方法 • （1）Siddiqui 差商法 • （2）稀疏度的核密度估计量 • 2．独立但不同分布设定下协方差矩阵的直接估计方法 • 3．自举法（Bootstrap） • （1）X-Y自举法 • （2）残差自举方法 • （3）马尔可夫链边际自举法
• 1. 方法选择
• 为了使用分位数回归方法估计方程，在方程设定对话框的估计方法中选择“QREG”，打开分位数回归估计对话框：
•
图4.15 分位数回归
• “Quantile to estimate”后面输入值，可以输入0~1之间的任意数值，默认值是0.5，即进行中位数回归。
基于Eviews的分位数回归分析
0.24 （0.25）
ˆ2
0.62
0.93
0.74
0.46
（0.001）（0.00）（0.0002）（0.16）
0.13
0.08
0.11
0.13
ˆ3
（0.001）（0.08）（0.009）（0.03）
R2
0.99
0.96
0.97
0.96
注：括号内为弹性系数的t值； Quant20， Quant50， Quant80分别
基于Eviews的分位数回归分析
模型评价和检验
• 1．拟合优度

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解在数据分析的领域中，EViews 是一款被广泛使用的统计软件，其回归分析功能对于研究变量之间的关系起着至关重要的作用。

然而，对于初学者或者非统计学专业的人士来说，理解 EViews 回归结果可能会感到困惑。

接下来，让我们一起深入探讨如何理解 EViews 回归结果。

首先，我们要明白回归分析的目的。

简单来说，回归分析是试图找出一个或多个自变量与因变量之间的线性或非线性关系。

在 EViews 中，我们输入相关的数据，并指定自变量和因变量，然后运行回归程序，得到一系列的结果。

当我们得到回归结果时，最先关注的通常是系数估计值。

这些系数表示了自变量每变化一个单位，因变量的平均变化量。

例如，如果我们研究工资（因变量）与工作年限（自变量）的关系，工作年限的系数为 500，这意味着工作年限每增加一年，平均工资会增加 500 元。

但要注意，这些系数的解释是在其他自变量保持不变的情况下得出的。

除了系数估计值，标准误差也是一个重要的指标。

标准误差反映了系数估计值的不确定性。

较小的标准误差意味着系数估计值相对更准确和可靠。

我们可以通过系数除以标准误差来得到 t 统计量。

t 统计量用于检验系数是否显著不为零。

如果 t 统计量的绝对值大于某个临界值（通常由我们设定的显著性水平决定，如 5%或 1%），我们就可以说该自变量对因变量有显著的影响。

另一个关键的指标是 Rsquared（决定系数）。

Rsquared 的值介于 0到 1 之间，它表示自变量能够解释因变量变异的比例。

例如，Rsquared 为 08 意味着自变量能够解释因变量 80%的变异。

然而，需要注意的是，Rsquared 高并不一定意味着模型就是完美的，有可能存在过拟合的问题。

调整后的 Rsquared 则是对 Rsquared 的一种修正，考虑了模型中自变量的个数。

当我们添加过多不显著的自变量时，Rsquared 可能会增加，但调整后的 Rsquared 可能会下降。

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。

计量经济学eviews操作步骤

计量经济学eviews操作步骤嘿，朋友们！今天咱就来聊聊计量经济学 eviews 的操作步骤。

这玩意儿啊，就像是打开经济学奥秘大门的一把钥匙呢！
首先，你得把 eviews 这个软件给装上吧。

就跟你要出门得先穿好鞋一样，这可是基础中的基础呀。

装好了之后，打开软件，那界面就展现在你眼前啦。

就好像进入了一个神秘的数字世界。

接下来，你得把你要用的数据给弄进去呀。

这就好比做饭得先有食材呀，没数据你可玩不转呢。

把数据整整齐齐地放进去，就跟给它们排好队似的。

然后呢，就是各种分析啦。

什么回归分析呀，什么统计检验呀。

这就像给数据做各种体检，看看它们是不是健康，有没有啥问题。

你得仔细盯着那些结果，就像医生看检查报告一样认真。

比如说回归分析吧，你得选好自变量和因变量，就像给它们配对似的。

然后看着软件给你算出一堆数字和图表，你得能看懂呀，这可需要点本事呢。

还有啊，统计检验也很重要呢。

就像给数据做质量检测，看看合不合格。

要是不合格，那你就得重新琢磨琢磨啦。

在操作的过程中，可别马虎呀！就跟走路一样，一步一步都得走稳了。

要是不小心弄错了，那可就麻烦啦。

哎呀，这计量经济学 eviews 操作步骤其实说起来也不难，但就是得细心、耐心。

你想想，要是你盖房子，那每一块砖不都得放好呀，这eviews 操作也是一样的道理。

总之呢，多练习，多琢磨，你肯定能掌握好这门技术。

到时候，你
就能在经济学的世界里畅游啦，就像鱼儿在大海里自由自在地游一样！加油吧，朋友们！相信你们一定可以的！。

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。

计量分位数回归 eviews课件

（4.7.3）中条件关系式 z 为 yi y，当 yi y 时，I(yi y) = 1，否则
取值为0。 12
相应地，经验分位数为：
qN ( ) inf{ y : FN ( y) } ，0 1
（4.7.6）
式（4.7.3）可以等价地表示为下面的形式：
qN
(
)
arg
min
i:
yi
7
中位数是一个特殊的分位数，它表示一种分布的中心位置。中位数回归是分位数回归的一种特殊情况，其他分位数则可以用来描述一种分布的非中心位置。第p个百分位数表示因变量的数值低于这一百分位数的个数占总体的p%.因此，分位数可以指定分布中的任何一个位置。
8
4.7.1 分位数回归的基本思想和系数估计
V yi xiβ (1 ) yi xiβ
i: yi xiβ
i: yi xiβ
F(y)的分位数可以由最小化关于的目标函数得到，即：
q(
)
arg
min
y
y
dF
(
y)
(1
)
y
y
dF
(
y)
（4.7.3）
arg min ( y )dF ( y)
其中，argmin{}函数表示取函数最小值时的取值， (u) u( I(u < 0)) 称为检查函数（check function），依
假设随机变量 Y 的概率分布为：
F( y) Prob(Y y) Y 的分位数定义为满足 F(y) 的最小 y 值，即：
（4.7.1）
q( ) inf{ y : F( y) } ，0 1
（4.7.2）
9
图4.7.1 cs 变量的累积分布函数F(y) 图4.7.2 cs 变量的分位数分布函数q()

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。

计量经济软件eviews使用指导及示例演示(收藏精品)

第一部分 Eviews简介Eviews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包。

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。

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解《EVIEWS 回归结果的理解》在进行数据分析和研究时，EVIEWS 是一款被广泛应用的统计软件，它能帮助我们通过回归分析得出有价值的结论。

然而，对于初学者来说，理解 EVIEWS 回归结果可能会有些困难。

接下来，让我们一起深入探讨如何理解 EVIEWS 回归结果。

首先，我们来看看回归方程。

回归方程是整个回归分析的核心成果，它描述了自变量与因变量之间的数量关系。

比如，一个简单的线性回归方程可能是 Y ＝β0 ＋β1X1 ＋β2X2 ＋ε ，其中 Y 是因变量，X1 和X2 是自变量，β0 是截距，β1 和β2 是回归系数，ε 是误差项。

截距（β0）在回归结果中具有重要意义。

它代表了当所有自变量都为 0 时，因变量的取值。

但需要注意的是，在实际情况中，所有自变量都为 0 的情况可能并不具有实际意义，只是在数学上有其存在的价值。

回归系数（β1、β2 等）则反映了自变量对因变量的影响程度和方向。

如果回归系数为正，说明自变量与因变量正相关，即自变量增加，因变量也增加；反之，如果回归系数为负，则表示自变量与因变量负相关，自变量增加，因变量减少。

接下来看系数的显著性。

在 EVIEWS 回归结果中，通常会给出系数的 t 检验值和对应的 p 值。

p 值用于判断系数是否显著不为 0。

一般来说，如果 p 值小于给定的显著性水平（如 005），我们就认为该系数在统计上是显著的，也就是说该自变量对因变量的影响是真实存在的，不是由于随机因素导致的。

Rsquared（决定系数）也是一个关键的指标。

它衡量了回归方程对数据的拟合程度。

Rsquared 的取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 说明回归方程对数据的拟合效果越好，即自变量能够较好地解释因变量的变化。

但需要注意的是，Rsquared 高并不一定意味着回归方程就是完美的，有可能存在过拟合的问题。

调整后的 Rsquared 则是对 Rsquared 的一种修正，它考虑了模型中自变量的数量。

eviews分位数回归影响股票收益率的解释变量

eviews分位数回归影响股票收益率的解释变量为了控制解释变量和自变量的数目，我们引入一个附加的项目作为解释变量，称之为eviews。

eviews是一个经验参数，用来刻画风险与收益之间关系的密切程度。

eviews越大，股票风险越高，收益也就越低； eviews越小，股票风险越低，收益也就越高。

我们的建议是，使用eviews为50%时，股票投资比较合适，而eviews越接近100%表示风险越大，收益也越小，对投资者而言没有多少意义。

在实际操作中，我们可以使用eviews与beta的乘积来代替eviews。

这样， eviews将成为收益率的分母， beta则为收益率的分子。

通过查阅文献，我们发现eviews大于零的风险和收益都很小。

大多数股票估值模型都采用简单的线性回归方法来确定解释变量，但是这种方法只适用于一般的市场环境，特殊的情况需要考虑eviews 的影响。

因此，我们考察eviews对收益率的影响，并采用eviews对收益率的分位数进行回归。

一、 eviews对股票收益率的影响eviews把估计偏差描述为“ EViews， i=0，1”，对于收益率期望为10%（ 1）如果预期收益率高于或等于0%，即0%<e_r<1%，那么就可以得到eviews值接近0，此时股票估值比较理想。

此时市场是不存在套利机会的，同时也没有风险的存在，股票价格反映了企业的真实价值。

（ 2）如果预期收益率低于或等于0%，即0%<e_r<-1%，那么eviews就应该为负，此时企业股价估值较低，股票存在套利空间，有风险的出现。

此时，风险存在，不排除有套利的可能性。

这种套利是由于对预期收益率的错误理解所导致的。

我们注意到eviews为负，说明预期收益率已经远远低于0%，那么套利机会必然存在。

此时，投资者需要防范风险，否则将损失惨重。

（ 3）如果预期收益率为0，即0%<e_r<-1%，那么eviews就应该是正的。

计量分位数回归 eviews

分位数回归（Quantile Regression）最早由科恩克和巴塞特 (Koenker 和Bassett, 1978)于1978年提出，它提供了回归变量 X 和因变量Y 的分位数之间线性关系的
估计方法。绝大多数的回归模型都关注因变量的条件均
值，但是人们对于因变量条件分布的其他方面的模拟方法也越来越有兴趣，尤其是能够更加全面地描述因变量的条件分布的分位数回归。
利用分位数回归解决经济学问题的文献越来越多，尤其是在劳动经济学中取得了广泛应用。如在教育回报和劳动市场歧视等方面都出现了很好的研究成果。在经济学中的应用研究还包括诸如财富分配不均问题、失业持续时
间问题、食品支出的恩格尔曲线问题、酒精需求问题和日
间用电需求问题等。在金融学领域也涌现出大量使用分位数回归的应用研究成果，主要应用领域包括风险价值（Value at Risk, VaR）研究和刻画共同基金投资类型的指数模型。
（4.7.4）
即F() = ，也就是说F(Y)的第个分位数是上述优化问题的解。 F(y) 可以由如下的经验分布函数替代：
1 FN ( y ) N
I(y
i 1Байду номын сангаас
N
i
y)
（4.7.5）
其中 y1，y2，…，yn 为Y 的 N 个样本观测值；I(z) 是指示函数，z 是条件关系式，当 z 为真时，I(z) = 1；当 z 为假时，I(z) = 0。式（4.7.3）中条件关系式 z 为 yi y，当 yi y 时，I(yi y) = 1，否则取值为0。
为线性函数。其中，0，1是未知参数，称为回归系数（regression coefficients）。
1、样本回归函数

EVIEWS回归结果的理解

回归结果的理解参数解释：1、回归系数（coefficient）注意回归系数的正负要符合理论和实际。

截距项的回归系数无论是否通过T 检验都没有实际的经济意义。

2、回归系数的标准误差（Std.Error）标准误差越大，回归系数的估计值越不可靠，这可以通过T值的计算公式可知3、T检验值（t-Statistic）T值检验回归系数是否等于某一特定值，在回归方程中这一特定值为0，因此T值=回归系数/回归系数的标准误差，因此T值的正负应该与回归系数的正负一致，回归系数的标准误差越大，T值越小，回归系数的估计值越不可靠，越接近于0。

另外，回归系数的绝对值越大，T值的绝对值越大。

4、P值（Prob）P值为理论T值超越样本T值的概率，应该联系显著性水平α相比，α表示原假设成立的前提下，理论T值超过样本T值的概率，当P值<α值，说明这种结果实际出现的概率的概率比在原假设成立的前提下这种结果出现的可能性还小但它偏偏出现了，因此拒绝接受原假设。

5、可决系数（R-squared）都知道可决系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献，其实质就是看（y 尖-y均）与（y=y均）的一致程度。

y尖为y的估计值，y均为y的总体均值。

6、调整后的可决系数（Adjusted R-squared)即经自由度修正后的可决系数，从计算公式可知调整后的可决系数小于可决系数，并且可决系数可能为负，此时说明模型极不可靠。

7、回归残差的标准误差（S.E.of regression）残差的经自由度修正后的标准差，OLS的实质其实就是使得均方差最小化，而均方差与此的区别就是没有经过自由度修正。

8、残差平方和（Sum Squared Resid）见上79、对数似然估计函数值（Log likelihood）首先，理解极大似然估计法。

极大似然估计法虽然没有OLS运用广泛，但它是一个具有更强理论性质的点估计方法。

极大似然估计的出发点是已知被观测现象的分布，但不知道其参数。