Eviews回归分析输出结果指标解释
Eviews的logistic回归分析
预测应用
利用建立的模型进行预测，比较预测结果与 实际观测值的差异。
06
结论与展望
研究结论
01
Logistic回归分析在eviews中 的实现方法已经得到了验证， 并且具有较高的预测精度和稳 定性。
02
通过eviews进行Logistic回归 分析可以有效地解决分类问题 ，尤其在二分类问题中表现优 异。
03
EViews软件介绍
软件概述
EViews是一款专门用于经济学、金融 学、统计学等领域的数据分析和预测 软件，具有强大的数据处理、回归分 析和时间序列分析功能。
EViews具有友好的用户界面和灵活的 操作方式，使得用户可以轻松地进行 数据处理、模型建立和预测分析。
EViews提供了丰富的数据接口，支持 多种数据格式，可以方便地导入各种 数据源，如Excel、CSV、数据库等。
变量选择
根据研究目的和理论背景，选择与购买行为相关 的自变量。
3
模型估计
使用EViews软件进行模型参数估计，得到回归 系数、置信区间等。
结果解读与讨论
结果解读
根据回归结果，解释各个自变量对因变量的 影响程度和方向。
模型评估
使用似然比检验、AIC等统计量评估模型的 拟合优度。
结果讨论
根据回归结果，探讨自变量之间的交互作用 和模型假设的合理性。
03
在实际应用中，Logistic回归 分析可以帮助我们更好地理解 数据之间的关系，为决策提供 有力支持。
研究不足与展望
目前的研究主要集中在Logistic回归 分析的算法实现和预测精度方面，对 于其理论基础和应用场景的研究还不 够深入。
在实际应用中，Logistic回归分析对 于异常值的敏感度较高，需要进一步 研究如何降低其对模型稳定性的影响 。
Eviews回归分析输出结果指标解释
Eviews回归分析输出结果指标解释Variable 变量Coefficient系数Std. Error系数标准差t-StatisticT统计量Prob.双侧概率（P值）C 363.6891 62.45529 5.823191 0.0002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。
用eviews进行一元线性回归分析报告
外国语大学国际商学院本科生课程论文（设计）题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名：学号：专业：年级：班级：任课教师：2014 年 4 月容摘要随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。
利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。
关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析目录一、引言 (1)（一）研究背景 (1)（二）研究意义 (1)二、研究综述 (2)（一）模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)（二）作散点图 (3)三、估计参数 (4)（一）操作步骤 (4)（二）回归结果 (4)四、模型检验 (5)（一）经济意义检验 (5)（二）拟合优度和统计检验 (5)（三）回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献： (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言（一）研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。
我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。
因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。
（二）研究意义居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这要是人民生活水平的具体体现。
改革开饭以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。
但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。
例如，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是市达人均20667.91元，最低的则是，人均只有8871.27元，是的2.33倍。
基于EVIEWS软件下的多元线性回归分析
基于EVIEWS软件下的多元线性回归分析基于EVIEWS软件下的多元线性回归分析1. 引言多元线性回归分析是统计学中常用的一种方法，用于探究多个自变量对于因变量的影响程度和相关关系。
EVIEWS是一款常用的计量经济学软件，提供了多元线性回归模型的分析工具，具有高度的可视化和分析能力。
本文将利用EVIEWS软件，进行多元线性回归分析，探究自变量与因变量之间的关系。
2. 方法2.1 数据收集本研究收集了一份包含多个自变量和一个因变量的数据集。
自变量可以是各种影响因素，如年龄、性别、教育程度等，而因变量可以是根据自变量变化而得出的某种结果，如收入、消费水平等。
通过EVIEWS软件导入并编辑数据，确保数据的准确性和完整性。
2.2 模型构建在EVIEWS软件中，选择合适的多元线性回归模型。
首先，根据研究目的和现实情况，选择一个因变量和多个自变量，并进行变量选择和变量处理。
然后，在EVIEWS软件中建立多元线性回归模型，将因变量作为依变量，自变量作为自变量。
2.3 模型分析进行多元线性回归分析后，EVIEWS软件将给出模型的各项统计指标，包括回归系数、截距项、方差分析表等，并进行显著性检验，以判断自变量的影响是否显著。
此外，EVIEWS软件还能够提供模型残差的分析结果，用于检验模型的合理性和适用性。
3. 结果与讨论将多元线性回归模型的结果进行解读。
回归系数表示了自变量单位变化对因变量的变化程度。
通过检验回归系数的显著性水平，可以判断自变量的影响是否具有统计学意义。
方差分析表则能够提供模型的拟合程度，判断模型是否能够解释因变量的变异情况。
在讨论中，可以分析模型结果是否符合研究假设，自变量与因变量之间的关系是否与预期一致。
如果模型结果不如预期，可以进一步分析可能的原因，并考虑是否需要增加或调整自变量，以提高模型的解释力。
4. 结论本文利用EVIEWS软件进行了多元线性回归分析，通过分析回归系数、方差分析表等结果，探究了自变量与因变量之间的关系。
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。
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。
eviews实验报告总结（范本）
eviews实验报告总结eviews实验报告总结篇一：Evies实验报告实验报告一、实验数据：1994至201X年天津市城镇居民人均全年可支配收入数据 1994至201X年天津市城镇居民人均全年消费性支出数据 1994至201X年天津市居民消费价格总指数二、实验内容：对搜集的数据进行回归，研究天津市城镇居民人均消费和人均可支配收入的关系。
三、实验步骤：1、百度进入“中华人民共和国国家统计局”中的“统计数据”，找到相关数据并输入Exc el，统计结果如下表1：表11994年--201X年天津市城镇居民消费支出与人均可支配收入数据2、先定义不变价格（1994=1）的人均消费性支出（Yt）和人均可支配收入（Xt）令：Yt=cn sum/priceXt=ine/pri ce 得出Yt与Xt的散点图，如图1.很明显，Yt和X t服从线性相关。
图1 Yt和Xt散点图3、应用统计软件EVies完成线性回归解：根据经济理论和对实际情况的分析也都可以知道，城镇居民人均全年耐用消费品支出Yt依赖于人均全年可支配收入Xt的变化，因此设定回归模型为 Yt=β0+β?Xt﹢μt（1）打开E Vies软件，首先建立工作文件， Fil e rkfile ,然后通过bject建立 Y、X系列，并得到相应数据。
（2）在工作文件窗口输入命令：l s y c x,按E nter键，回归结果如表2 ：表2 回归结果根据输出结果，得到如下回归方程：Y t=977.908+0.670Xt s=(172.3797) (0.0122) t=(5.673) (54.950) R2=0.995385 Adjust ed R2=0.995055 F-sta tistic=3019.551 残差平方和Sum sq uared resi d =1254108回归标准差S.E.f regressi n=299.2978（3）根据回归方程进行统计检验：拟合优度检验由上表2中的数分别为0.995385和0.995055，计算结果表明，估计的样本回归方程较好地拟合了样本观测值。
应用EViews进行Chow检验法
应用EViews进行Chow检验法（兰州财经大学金融学院14级金融工程2班王满全）数据：1992-12-31，⋯，2016-12-31中国GDP（单位：亿元）和INDEX为了分析中国INDEX和GDP的关系，根据上表做如下散点图：从散点图可以看出INDEX和GDP大体呈线性关系，为分析中国INDEX随GDP变动的数量规律性，可建立简单回归模型。
第一步：构建回归模型。
Y t=α+βX t+u t其中：Y t——INDEX；X t——GDP应用EViews软件进行数据处理，得到如下回归结果：对回归结果的几点说明：1.经济意义：所估计的参数â=1085.150，β=0.003287，说明GDP每增加1亿元，可导致INDEX平均增加0.003287点。
2.拟合优度：R-squared=0.445876说明所建模型整体上对样本数据拟合可以，即解释变量GDP对被解释变量INDEX的部分差异做出了解释。
3.回归系数的t检验：取α=0.05，因为t(â)=4.101768>t0.025(25−2)=2.069，t(β)=4.301969>t0.025(25−2)=2.069，所以可得出GDP对INDEX确有影响。
4.F值（模型总体显著性检验的指标，数值越大，模型越好）：因为Prob（F-ststistic）=0.000265<0.01，所以通过了0.01水平的显著性检验，说明模型总体显著。
5.Durbin-Watson检验：因为d u=1.21<Durbin-Watson stat=1.572790<4−d u=2.79，所以不拒绝零假设，并且没有显著的残差自相关。
第二步：进行Chow氏稳定性检验。
第三步：确定结构变化的转折点（如2004年12月31日），进行检验。
可得：从输出结果看，发现在0.1的水平上拒绝模型稳定原假设，说明2004年12月31日以后的中国股市发生了结构性变化。
eviews建模方法之回归分析简介
建模方法之回归分析简介数学模型一元线性回归分析模型：),,0(~,2σεεN bx a Y ++= 多元线性回归分析模型：ε+++++=p p x b x b x b a Y Λ2211设随机变量Y 与X 有相关关系,就是说当X 取一确定值时,随机变量Y 有一个确定的分布.这个分布大多数情况下不能具体知道,但在实践中只需要的观测值.而数学期望(假设存在)在一定程度上能反映出其观测值的大小,所以人们感兴趣的是当X 取确定值x 时, Y 的数学期望)(x μ是多少.称)(x μ为Y 对X 的回归函数.在实际问题中,回归函数是未知的,需要我们根据实测样本以及以往的经验来确定回归函数的类型及求出函数中的未知参数的估计,得到经验公式.例1 20℃时在铜线含碳量%x 对于电阻Y (为一正态变量,单位:微欧)变化的研究中,得到如下一测试结果表明,随着铜线含碳量的增加,其电阻有增大的趋势.为了确定回归函数)(x μ的类型, 我们将这9组数据作为坐标在平面直角坐标系中描出它们相应的点,这种图称为散点图。
变量X -Y 的散点图因此估计)(x μ大致具有线性函数bx a +的形式,即可认为X 与Y 具有如下关系:),,0(~,2σεεN bx a Y ++= (1)其中b a ,及2σ是常数.这就是X 、Y 之间的(一元正态线性)回归模型.对n 根铜线进行独立观测,能得到n 个含碳量n x x x ,,,21Λ及对应的n Y Y Y ,,,21Λ,把i Y 看成随即变量,则它们可以表示成⎭⎬⎫=++=.,,,),,0(~,,,2,1,212相互独立n i i i i N n i bx a Y εεεσεεΛΛ (2)记⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x X 11121M M ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n Y Y Y Y M 21，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n εεεεM 21， 则（2）式也可表示为ε+⎪⎪⎭⎫⎝⎛=b a X Y .在一元线性回归中主要解决下列问题: (I ) 对未知参数b a ,及2σ进行估计; (II ) 对线性模型的假设进行检验; (III ) 对Y 进行预测和控制.参数的估计：对未知参数b a ,的估计,一个直观的想法便是希望选取这样的a 与b ,使得他们在n x x x ,,,21Λ各处计算的理论值i bx a +与实测值i y 的偏离达到最小.为此人们常用最小二乘法:求b a ,使∑=−−=ni i ibx a yQ 12)(为最小.在几何上,即是在平面上选取一条直线,使直线在横坐标为n x x x ,,,21Λ处的纵坐标与相应的实测点的纵坐标之差的平方和为最小.利用求极值的方法求b a ,,令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=−−−=∂∂=−−−=∂∂∑∑==.0)(2,0)(211ni i i i ni i i x bx a y b Q bx a y a Q整理得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+∑∑∑∑∑=====ni i i n i i n i i ni i n i i y x x b x a y x b na 112111解此方程组得到的不是b a ,的真值,而是b a ,的估计值,ˆ,ˆb a它们为 ,)())((ˆ1212121∑∑∑∑====−−−=−−=ni ini i ini ini ii x xy y x xx n xyx n yx b(3),ˆˆx b y a−= (4) 其中.,111∑∑====ni i ni i y y x n x 具体计算得Y 对X 的线性回归方程为.59.1297.13ˆx y+= 等价公式：Y X X X ba TT 1)(ˆˆ−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡. （5）方差分析：总平方和：,)(12∑=−=ni iT Y YQ 自由度为1−n回归平方和：∑=−=ni iR Y Y Q 12)ˆ(,)(ˆ122∑=−=ni i x x b 自由度为1=p 残差平方和：,)ˆ(12∑=−=ni iiE Y YQ 自由度为1−−p n 关系式：.E R T Q Q Q += 性质：2)1(σ=−−p n Q E E 。
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回归结果的理解
返回截止的明白之阳早格格创做参数阐明：1、返回系数（coefficient）注意返回系数的正背要切合表里战本量.截距项的返回系数无论是可通过T考验皆不本量的经济意思.2、返回系数的尺度缺面（Std.Error）尺度缺面越大，返回系数的预计值越不可靠，那不妨通过T值的预计公式可知3、T考验值（t-Statistic）T值考验返回系数是可等于某一特定值，正在返回圆程中那一特定值为0，果此T值=返回系数/返回系数的尺度缺面，果此T值的正背该当与返回系数的正背普遍，返回系数的尺度缺面越大，T值越小，返回系数的预计值越不可靠，越交近于0.其余，返回系数的千万于值越大，T值的千万于值越大.4、P值（Prob）P值为表里T值超出样本T值的概率，该当通联隐著性火仄α相比，α表示本假设创造的前提下，表里T值超出样本T值的概率，当P值<α值，证明那种截止本量出现的概率的概率比正在本假设创造的前提下那种截止出现的大概性还小然而它偏偏偏偏出现了，果此中断交受本假设.5、可决系数（R-squared）皆知讲可决系数表示阐明变量对付被阐明变量的阐明孝敬，本去量便是瞅（y尖-y均）与（y=y均）的普遍程度.y尖为y的预计值，y均为y的总体均值.6、安排后的可决系数（Adjusted R-squared)即经自由度建正后的可决系数，从预计公式可知安排后的可决系数小于可决系数，而且可决系数大概为背，此时证明模型极不可靠.7、返回残好的尺度缺面（S.E.of regression）残好的经自由度建正后的尺度好，OLS的真量本去便是使得均圆好最小化，而均圆好与此的辨别便是不通过自由度建正.8、残好仄圆战（Sum Squared Resid）睹上79、对付数似然预计函数值（Log likelihood）最先，明白极大似然预计法.极大似然预计法虽然不OLS使用广大，然而它是一个具备更强表里本量的面预计要领.极大似然预计的出收面是已知被瞅测局里的分集，然而不知讲其参数.极大似然法用得到瞅测值（样本）最下概率（得集分集以概率汇集函数表示，连绝分集以概率稀度函数表示.果为要使得样本中所有样本面皆出现，假定抽样是随机的则各个样本面的是独力共分集的，所以末尾总的概率表示为概率汇集函数大概者概率稀度函数的连乘形式，称之为似然函数.要与最大概率，将要似然函数对付已知参数供导令导数等于0即可赢得极大似然函数.普遍为简化函数的处理历程皆市对付似然函数举止对付数化处理，那样末尾得到的极大似然函数便称之为对付数极大似然函数）的那些参数的值去预计该分集的参数，进而提供一种用于预计刻绘一个分集的一组参数的要领.其次，明白对付数似然预计函数值.对付数似然预计函数值普遍与背值，本量值（不是千万于值）越大越佳.第一，基础推理.对付于似然函数，如果是得集分集，末尾得到的数值曲交便是概率，与值区间为0-1，对付数化之后的值便是背数了；如果是连绝变量，果为概率稀度函数的与值区间本去不限制于0-1，所以末尾得到的似然函数值不是概率而不过概率稀度函数值，那样对付数化之后的正背便不决定了.第二，Eviews的预计公式阐明.公式值的大小闭键与之于残好仄圆战（以及样本容量），惟有当残好仄圆战与样本容量的比之很小时，括号内的值才大概为背，进而公式值为正，那时证明参数拟合效度很下；反之公式值为背，然而其千万于值越小表示残好仄圆战越小，果而参数拟合效度越下.10、DW考验值DW统计量用于考验序列的自相闭，公式便是测度残好序列与残好的滞后一期序列之间的好别大小，通过推导不妨得出DW值与二者相闭系数的等式闭系，果而很简单推断.DW值的与值区间为0-4，当DW值很小时（大概<1）标明序列大概存留正自相闭；当DW值很大时（大概>3）标明序列大概存留背自相闭；当DW值正在2附近时（大概正在1.5到2.5之间）标明序列无自相闭；其余的与值区间标明无法决定序列是可存留自相闭.天然，DW简曲的临界值还需要根据样本容量妥协释变量的个数通过查表去决定.DW值本去不是一个很适用的考验脚法，果为它存留苛刻的假设条件：阐明变量为非随机的；随机扰动项为一阶自返回形式；阐明变量不克不迭包罗滞后的被阐明变量；必须有截距项；数据无缺得值.天然，不妨通过DW-h考验去考验包罗滞后被阐明变量动做阐明变量的序列是可存留自相闭.h统计量与滞后被阐明变量的返回系数的圆好呈正相闭闭系，不妨与消其做用.11、被阐明变量的样本均值（Mean Dependent Var）12、被阐明变量的样本尺度缺面（S.D.Dependent Var）上头二个视文即可死义.13、赤池疑息规则（AIC）AIC战SC正在时间序列分解历程中的滞后阶数决定历程中非常要害，普遍是越小越佳.普遍明白：根据AIC的预计公式（-2*L/N+2*k/N，L 为对付数似然预计函数值，k为滞后阶数，N为样本容量）可知：当滞后阶数小时，2*k/N小，然而果为模型的模拟效验会比较好所以L（背值）会比较小，加上背号之后则变得较大，果此末尾的AIC有大概较大；当滞后阶数大时，模型的模拟效验会比较佳所以L（背值）会比较大，加上背号之后则变得较小，然而是2*k/N过大（益坏自由度的代价），果此末尾的AIC也有大概较大.综上，AIC较小表示着滞后阶数较为符合.14、施瓦茨疑息规则（SC）与AIC不所有真量辨别，不过加进样本容量的对付数值以建正益坏自由度的代价.15、F统计量（F-statistic）F统计量考量的是所有阐明变量完全的隐著性，所以F 考验通过本去不代表每个阐明变量的t值皆通过考验.天然，对付于一元线性返回，T考验与F考验是等价的.16、prob（F-statistic）F统计量的P值，十足的P值皆是共样的真量意思.。
用EViews3.1进行回归分析
似然数的对数
DW统计量
Mean dependent Var 因变量的均值
S.D dependent Var 因变量的标准差
Akaike info criterion 赤池信息准则
Schwarz criterion 施瓦兹信息准则
F-statistic
F统计量
Prob(F-statistic)
F统计量显著水平（概率值）
四、用OLS估计模型中的参数
R-squared Adjusted R-squared S.E of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat
拟合优度
修正拟合优度
回归方程的标准差 ˆ u
残差平方和
2 i
五、预测2005年的出口总额 Procs ：过程按钮
利用估计出方程的对话框，还可进行预测，点击 “Forecast”
同时在工作文件中出现标记
点击
，便得到所有预测值，见下页
在估计出的方程窗口中，点击 Resids可得 拟合图和残差图
红色表示实际值 、绿色表示估计值 、兰色表示残差
拟合图和残差图
计算预测值，在工作文件主窗口输入命令：
Scalar yhaatt182321= -1933.813059+0.052209357*182321
软件获取：
(1) 学校图书馆 ftp → softwares (软件
(2) EViews软件在教室电脑上拷即可。
(3)EViews软件占空间6.5MB 。
一、建立工作文件
在主菜单上一次点击File / New / Workfile ,建立 新工作文件。这时屏幕上出现“Workfile Range” 对话框，如图所示。
eviews图像及结果分析.
EViews图像及结果分析EViews软件提供了序列(Series)和序列组(Group)等对象的各种视图、统计分析方法和过程。
当序列对象中输入数据后，就可对序列对象中输入的数据进行统计分析，并且可以通过图、表等形式进行描述。
本章将介绍序列和序列组对象图形的生成和描述性统计量及其检验。
4.1 图形对象图形(Graph)对象可以形成序列和序列组等对象的各种视图，如线图(Line)、散点图(Scatter)以及饼图(Pie)等。
通过图形可以进一步观察和分析数据的变化趋势和规律。
下面介绍图形对象的基本操作。
4.1.1 图形(Graph)对象的生成图形对象也是工作文件中的基本对象之一。
要生成图形对象需首先打开序列对象窗口或序列组对象窗口，选择对象窗口工具栏中的“View”|“Graph”选项。
选择的对象类型不同，将弹出不同的窗口。
如果在序列对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-1所示的界面。
图4-1 序列窗口下图形对象的生成此时“Graph”弹出的菜单中有6种图形可供选择。
“Line”表示生成的是折线图，如图4-2所示，其横轴表示时间或序列的顺序，纵轴表示序列对象观测值的大小。
“Area”表示生成面积图，其图形的形状与“Line”(折线图)相同，不同的是“Area”(面积图)曲线下方是被填满的，而“Line”(折线图)下方是空白。
图4-2 “Line”折线图“Bar”表示为条形图，用条状的高度表示观测值的大小。
“Spike”表示尖峰图，由竖线组成，每根竖线的高度代表观测值的大小。
“Seasonal Stacked Line”表示生成的是季节性堆叠图，“Seasonal Split Line”表示生成的是季节性分割线。
如果在序列组(群)对象窗口下选择“View”|“Graph”选项，将弹出如图4-3所示的界面。
这里有9种图形可供选择。
其前4种与上面讲述的相同。
图4-3 序列组(群)窗口下图对象的生成其中，“Scatter”表示生成散点图。
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格兰杰因果关系检验结果说明
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明Eviews格兰杰因果关系检验结果说明一、经济变量之间的因果性问题计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。
由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。
假设两个变量，比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M，各自都有滞后的分量GDP(-1)，GDP(-2)…，M(-1)，M(-2)，…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。
但现在的问题是:究竟是M引起GDP的变化，还是GDP引起M的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M引起GDP的变化，同时GDP也引起M的变化。
这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP是M的因，还是M是GDP的因，或者M和GDP互为因果。
因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。
1988年有两位学者Walter N. Thurman和Mark E. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量(EGGS)和鸡的产量(CHICKENS)的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫?格兰杰(Clive W. J. Granger)所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
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。
eviews格兰杰因果关系检验结果说明
Eviews格兰杰因果关系检验结果说明一、经济变量之间的因果性问题计量经济模型的建立过程，本质上是用回归分析工具处理一个经济变量对其他经济变量的依存性问题，但这并不是暗示这个经济变量与其他经济变量间必然存在着因果关系。
由于没有因果关系的变量之间常常有很好的回归拟合，把回归模型的解释变量与被解释变量倒过来也能够拟合得很好，因此回归分析本身不能检验因果关系的存在性，也无法识别因果关系的方向。
假设两个变量，比如国内生产总值GDP和广义货币供给量M，各自都有滞后的分量GDP （-1），GDP（-2）…，M（-1），M（-2），…，显然这两个变量都存在着相互影响的关系。
但现在的问题是：究竟是M引起GDP的变化，还是GDP引起M的变化，或者两者间相互影响都存在反馈，即M引起GDP的变化，同时GDP也引起M的变化。
这些问题的实质是在两个变量间存在时间上的先后关系时，是否能够从统计意义上检验出因果性的方向，即在统计上确定GDP是M的因，还是M是GDP的因，或者M和GDP互为因果。
因果关系研究的有趣例子是回答“先有鸡还是先有蛋”的问题。
1988年有两位学者Walter N. Thurman和Mark E. Fisher用美国1930——1983年鸡蛋产量（EGGS）和鸡的产量（CHICKENS）的年度数据，对此问题进行了统计研究。
他们运用格兰杰的方法检验鸡和蛋之间的因果关系，结果发现，鸡生蛋的假设被拒绝，而蛋生鸡的假设成立，因此，蛋为因，鸡为果，也就是先有蛋。
他们并建议作其他诸如“谁笑在最后谁笑得最好”、“骄傲是失败之母”之类的格兰杰因果检验。
二、格兰杰因果关系检验经济学家开拓了一种可以用来分析变量之间的因果的办法，即格兰杰因果关系检验。
该检验方法为2003年诺贝尔经济学奖得主克莱夫·格兰杰（Clive W. J. Granger）所开创，用于分析经济变量之间的因果关系。
他给因果关系的定义为“依赖于使用过去某些时点上所有信息的最佳最小二乘预测的方差。
给人做的一个回归分析(EVIEWS)
4.1数据的处理（1）数据的处理，由于本文的数据都比较大属于数据的范畴了，为了减少数据的波动对结果造成的影响，我们采取的是进行正态化检验，以确定数据可以进行回归分析。
表1：变量说明与数据来源变量变量解释数据来源单位DE 需求自己注明数据局来源EX 出口自己注明数据局来源IM 进口自己注明数据局来源BEN 纯苯自己注明数据局来源PINDEX 价格自己注明数据局来源STOCK 库存指数自己注明数据局来源PPI PPI 自己注明数据局来源PRICE 消费价格指数自己注明数据局来源4.2描述性统计表2：数据的描述性统计PRICE EX IM BEN STOCK PPI PINDEX Mean 15829.71 15321.21 21054.19 7251.958 48.19792 101.1083 14303.51 Median 15805 14728.5 19589.5 7612.5 48.05 101.695 13840 21748 27309 39313 10601 53.1 107.54 33669 MaximumMinimum 11170 6933 7374 3053 43.4 91.8 9317.6 Std. Dev. 2009.701 4584.097 8273.062 1689.999 2.358009 5.245435 4018.6360.205897 0.375484 0.388384 -0.54697 -0.00674 -0.320725 2.308279 SkewnessKurtosis 4.517713 2.449013 2.381869 3.284273 2.256354 1.667094 12.2686248 48 48 48 48 48 48 Observations表2为各变量的描述性统计分析，显示出各变量的最小值、最大值、平均值和标准差。
4.3 回归关系回归分析的目的是通过对大量的样本数据进行分析，以寻找变量之间的相互作用关系，并确定变量之间的数学关系式。
eviews做回归分析报告
eviews做回归分析报告回归分析报告。
一、引言。
本报告旨在利用eviews软件进行回归分析，以探究变量之间的关系和影响。
通过回归分析，我们可以更好地理解变量之间的相互作用，并预测未来的趋势。
二、数据收集与处理。
首先，我们收集了相关的数据，并进行了初步的清洗和处理。
在数据收集过程中，我们要确保数据的准确性和完整性，以保证回归分析的结果具有可靠性和有效性。
三、变量选择。
在进行回归分析之前，我们需要明确选择自变量和因变量。
自变量是我们要用来预测因变量的变量，而因变量则是我们要预测的变量。
在选择变量时，我们需要考虑它们之间的相关性和实际意义，以确保回归分析的结果具有解释性和预测性。
四、回归模型建立。
在eviews软件中，我们可以通过简单的操作建立回归模型。
首先，我们选择自变量和因变量，然后进行回归分析，得到回归方程和相关的统计指标。
通过这些指标，我们可以判断回归模型的拟合程度和变量间的关系强弱。
五、回归结果分析。
在得到回归模型后，我们需要对回归结果进行分析。
首先，我们可以通过回归方程来解释自变量对因变量的影响程度，从而理解变量之间的关系。
其次，我们可以利用统计指标如R方、调整R方、t检验、F检验等来评估回归模型的拟合程度和显著性，以确定回归模型的有效性。
六、预测与应用。
通过回归分析，我们不仅可以理解变量之间的关系，还可以利用回归模型进行未来的预测和决策支持。
在实际应用中，我们可以根据回归模型的预测结果制定相应的策略和措施，从而更好地应对未来的变化和挑战。
七、结论。
通过本次回归分析，我们得出了一些有益的结论和发现。
回归分析不仅帮助我们理解变量之间的关系，还为未来的预测和决策提供了重要的参考。
在实际应用中，我们可以根据回归分析的结果制定相应的策略，从而更好地应对未来的变化和挑战。
八、致谢。
在本次回归分析过程中，我们受益匪浅。
在此，我们要感谢所有支持和帮助过我们的人，没有他们的支持与帮助，我们无法完成这次回归分析报告。