eviews--回归分析

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Eviews的logistic回归分析

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多元回归分析案例研究

Eviews多元回归分析案例研究

Eviews多元回归分析案例研究
介绍
本文档将通过一个案例研究来展示如何使用Eviews进行多元
回归分析。

案例描述
我们研究了一个包含多个自变量的回归模型,其中自变量包括A、B和C。

我们希望分析这些自变量与因变量之间的关系。

数据收集
为了进行分析,我们首先收集了一组包含因变量和自变量的数据。

我们使用Eviews进行数据导入和处理。

数据处理与分析
我们首先进行了数据清洗和处理,包括去除缺失值和异常值等。

然后,我们使用Eviews的多元回归功能进行分析。

通过建立回归
模型并进行参数估计,我们得出了自变量与因变量之间的关系。

结果解释
根据我们的分析,A、B和C变量在回归模型中都显示出了一
定的显著性。

具体来说,A和B变量对因变量有正向影响,而C变量对因变量有负向影响。

结论
根据我们的分析结果,我们可以得出结论,即A和B变量对
因变量有正向影响,而C变量对因变量有负向影响。

这些结果对于
我们理解和预测因变量的变化非常有帮助。

总结
通过使用Eviews进行多元回归分析,我们能够深入研究多个
自变量与因变量之间的关系。

通过清洗和处理数据,建立回归模型
并进行参数估计,我们能够获得关于自变量的重要信息,并对因变
量的变化有更好的理解和预测能力。

以上是本文档对Eviews多元回归分析案例研究的介绍和总结。

通过案例的分析过程,我们展示了如何使用Eviews进行多元回归
分析,并得出一些有关自变量与因变量之间关系的结论。

希望本文
档对您的研究和使用Eviews有所帮助。

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。

Eviews多元逻辑回归案例分析

Eviews多元逻辑回归案例分析

Eviews多元逻辑回归案例分析
简介
本文档旨在使用Eviews软件进行多元逻辑回归分析的案例研究。

逻辑回归是一种常见的统计方法,被广泛应用于解答分类问题。

通过利用Eviews软件的功能,我们将对一个特定案例进行多元逻
辑回归分析并得出结论。

数据收集与准备
在进行多元逻辑回归分析之前,我们首先需要收集并准备相关
的数据。

这些数据应包括自变量和因变量,以及其他可能影响结果
的变量。

采集的数据应保证准确性和完整性。

Eviews多元逻辑回归分析步骤
1. 导入数据:使用Eviews软件将准备好的数据导入到程序中。

2. 数据清洗:对导入的数据进行清洗,包括缺失值处理、异常
值处理等。

3. 模型建立:根据研究的目的和问题,选择合适的自变量进行
建模。

4. 模型估计:使用Eviews软件对建立的模型进行估计,得出
模型的系数和显著性水平。

5. 模型评估与解释:对估计结果进行评估和解释,包括模型的
拟合程度和自变量的影响程度。

6. 结论与讨论:根据模型的结果,得出结论并进行相应的讨论。

结论
通过本次多元逻辑回归分析,在Eviews软件的辅助下,我们
对指定案例进行了深入的研究和分析。

通过清洗数据、建立模型、
估计和解释结果,我们得出了相关结论并进行了进一步的讨论。


些结果将为进一步研究和决策提供有价值的参考和指导。

参考文献
[1] Eviews软件官方文档. (访问日期:XXXX年XX月XX日)。

(完整word)Eviews回归分析输出结果指标解释

(完整word)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 Coefficie Std。

Error t-Statistic Prob.X2。

0288730。

10155819。

977490。

0000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。

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。

用EViews3.1进行回归分析

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做回归分析报告

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

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。

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解

EVIEWS回归结果的理解在数据分析和经济研究中,EViews 是一款被广泛使用的统计软件,而回归分析则是其中非常重要的一个功能。

当我们运行回归分析后,得到的结果往往包含了丰富的信息,然而,要正确理解和解读这些结果却并非易事。

接下来,让我们一起深入探讨 EViews 回归结果的各个方面。

首先,我们来看回归系数。

回归系数是回归方程中自变量的系数,它表示当自变量变化一个单位时,因变量的平均变化量。

例如,如果我们研究收入(因变量)与教育年限(自变量)的关系,回归系数为500 ,这意味着教育年限每增加一年,平均来说收入会增加 500 元。

但需要注意的是,回归系数的大小和符号都有重要意义。

正的系数表示自变量与因变量正相关,负的系数则表示负相关。

同时,我们还要关注回归系数的显著性。

在 EViews 结果中,通常会给出 t 统计量和 p 值来检验回归系数的显著性。

如果 p 值小于我们设定的显著性水平(通常为 005 ),我们就可以认为该回归系数在统计上是显著的,也就是说,我们有足够的证据相信这个自变量对因变量的影响不是偶然的。

但如果 p 值大于显著性水平,那么我们就不能确定这个自变量对因变量有真正的影响。

除了单个回归系数,我们还要考虑整个回归方程的拟合优度。

常见的衡量指标是 Rsquared (决定系数),它的值介于 0 到 1 之间。

Rsquared 越接近 1 ,说明回归方程对数据的拟合程度越好,也就是说自变量能够较好地解释因变量的变化。

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

此外,还有调整后的 Rsquared 。

它考虑了模型中自变量的个数,对于比较包含不同数量自变量的模型具有重要意义。

一般来说,如果我们增加一个自变量,Rsquared 会增加,但调整后的 Rsquared 不一定增加。

只有当新增加的自变量能够显著提高模型的解释能力时,调整后的 Rsquared 才会增加。

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。

使用eviews做线性回归分析

使用eviews做线性回归分析

使用eviews做线性回归分析随着统计学的发展,线性回归分析越来越被广泛应用于数据分析。

Eviews是一种经济数据分析软件,具有强大的数据分析功能和易于使用的界面,可广泛用于数据分析和预测。

本文将介绍使用Eviews进行线性回归分析的基础步骤,以及如何解读结果和提高模型的准确性。

一、数据准备在进行线性回归分析之前,我们需要准备一组数据。

数据可以从各种来源获得,例如国家统计局、经济学文献、互联网数据库等。

在Eviews中,可以使用Excel、SPSS和STATA等软件导入数据。

在导入数据时,必须确保数据格式正确,包括数据类型、数值范围等。

二、建立模型在Eviews中,建立模型的步骤如下:1.打开导入的数据文件,进入“工作文件”界面。

2.选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项,然后在弹出的“Model Specifica tion”对话框中填写相关信息。

此对话框包括四个标签页:变量、样本、选项和高级。

3.在“变量”标签页中,选择研究对象和解释变量,并将它们拖动到相应的框中。

例如,如果我们想研究通货膨胀对GDP的影响,那么GDP应当作为解释变量,通货膨胀率应作为解释变量。

4.在“样本”标签页中,设置分析的时间范围,如开始年份、结束年份、选定的样本或整个样本。

5.在“选项”标签页中,选择所需的估计方法,如OLS、GLS、FGLS等,并指定所需的统计量、弱工具检验、边际效应和预测分析等。

6.在“高级”标签页中,选择是否需要对模型进行修正,如修正异方差、自相关或其他检验结果不好的部分。

7.完成设置后,单击“OK”按钮,Eviews即可自动推导出相应的模型,并显示在“结果”窗口中,在这里可以查看与验证自己的模型结果是否正确等。

三、结果解读1.变量系数:表示自变量的影响程度。

如果系数大于零,则表示该变量与因变量正相关;如果系数小于零,则表示该变量与因变量负相关;如果系数等于零,则表示该变量与因变量之间没有关系。

eviews作业(单位根,回归分析)

eviews作业(单位根,回归分析)

1.单位根检验结果检验类型ADF值P值结论LnY (0,0,2)-4.27016 0.0005 平稳LnX1 (C,T,1) -2.464548 0.3362 非平稳D(LnX1) (0,0,0) -2.994499 0.006 平稳LnX2 (C,0,0) -1.719707 0.4009 非平稳D(LnX2) (C,T,0) -3.692378 0.0616 平稳LnX3 (C,T,3) -3.123541 0.1494 非平稳D(LnX3) (C,T,3) -7.098886 0.0014 平稳LnX4 (C,T,3) -4.445399 0.0249 平稳LnX5 (C,T,0) -1.690278 0.7009 非平稳D(LnX5) (0,0,0) -3.277648 0.0033 平稳通过单位根检验,可以发现LnY和LnX4为平稳序列,而LnX1、LnX2、LnX3、LnX5均为一阶单整序列。

2.协整检验由于后面需要进行回归分析,这里对这些变量做协整检验。

这里采取EG协整检验的做法(备注:Johansen协整检验样本量不够),结果见下图:从上述结果可以看到,被解释变量为LnY时,其z统计量对应的显著性P值小于10%,因此在10%的显著水平下,以LnY为被解释变量的回归方程存在协整关系。

对此,我们检查该回归的残差是否平稳,结果见下图:由残差的单位根检验结果可以看出,此时残差为平稳序列,即该回归存在协整关系。

3.格兰杰因果关系检验由前面的协整检验知LnY与解释变量存在长期的均衡关系,在此基础上,我们对其进行格兰杰因果关系检验。

从上图可以看出LnX1和LnX5不是LnY的格兰杰原因,而LnX2、LnX3、LnX4均是LnY的格兰杰原因,因此我们将建立以LnY为被解释变量,以LnX2、LnX3、LnX4为解释变量的回归。

4.回归结果首先对LnY与LnX2、LnX3、LnX4做协整检验,结果如下:从结果可以看出被解释变量为LnY时,其tau统计量对应的显著性P值小于10%,因此在10%的显著水平下,以LnY为被解释变量的回归存在协整关系。

Eviews-一元线性回归分析

Eviews-一元线性回归分析

1.一元线性回归分析(Eviews)研究一个解释变量对一个被解释变量的函数关系Eviews操作主要是Quick。

例子:分析31个省城镇居民平均每人全年家庭总收入X(元)与2011年底城镇居民家庭平1.打开Eviews,依次点击File\New\Workfile。

2.点击”Q uick-Empty Group”,输入数据,点击”obs”,按“”第一列和第二列分别命名为Y和X,将数据粘贴。

二、作Y与X的相关图(散点图)在“Workfile”窗口中,选择X和Y的数据表,双击选择“Open Group”。

选择“View\Graph”,在Graph type中选择“Scatter”,在Fit lines选择“Regression Line”。

从散点图中可以看出,X与Y近似于线性关系,可考虑建立简单线性回归模型。

Y i=β1+β2X i+u i三、估计参数(求出β1和β2的值)假定所建立的模型及其中的随机扰动项u i满足各项古典假定,可以用OLS法估计其参数。

1.方法一:点击“Quick\Estimate Equation”,在Specification中输入“Y C X”。

方法二:在Eviews主命令框中输入“LS Y C X”,按回车。

结果第一行依次表示:变量,参数,标准误差,t统计量,概率值样本回归函数为:Ŷi=11.95802+0.002873X iR2=0.831966,即判定系数表示回归解释平方和与总平方和之比,拟合优度度量值。

2.显示回归结果的图形,在“Equation”框中,点击“Resids”。

四、模型检验1.经济意义检验所估计的参数β̂1=11.95802,β̂2=0.002873,分别表示城镇居民平均每人全年家庭总收入每增加1元,2011年底城镇居民家庭平均每百户计算机拥有量增加0.002873台,与预期的经济意义相符。

2.拟合优度和统计检验R2=0.831966,即判定系数表示回归解释平方和与总平方和之比,拟合优度度量值,说明所建立的模型拟合效果较好。

eviews做回归分析报告

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

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--回归分析

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做回归分析报告

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。

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。

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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。
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:源自单方程计量经济模型 Eviews 操作
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
图 2-1 这时屏幕上出现 Workfile Range 对话框,如图 2-2 所示。
图 2-2
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
图 2-3
图 2-4
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
二、输入和编辑数据
建立或调入工作文件以后,可以输入和编辑数据。输入数据有两种基本方法:命令方式 和菜单方式。 1.命令方式 命令格式:data 〈序列名 1〉 〈序列名 2〉 … 〈序列名 n〉 功能:输入新变量的数据,或编辑工作文件中现有变量的数据。 在本例中,在命令窗口直接输入: Data Y X 2.菜单方式 在主菜单上单击 Objects→New object, 在 New object 对话框里, 选 Group 并在 Name for Object 上定义变量名(如变量 X、Y) ,单击 OK,屏幕出现数据编辑框。 另一种菜单方式是在主菜单上依次单击 Quick→Group(见图 2-5) ,
图 2-5 建立一个空组(见图 2-6) , 再用方向键将光标移到每一列的顶部之后,输入各个变量 名,回车后输入数据(见图 2-7) 。另外数据还可以从 Excel 中直接复制到空组。 然后为每个时间序列取序列名。单击数据表中的 SER01(见图 2-8) ,在数据组对话框中 的命令窗口输入该序列名称,如本例中输入 X(见图 2-9) ,回车后 Yes。采用同样的步骤修 改序列名 Y(见图 2-10) 。数据输入操作完成。
3、Eviews 的窗口
Eviews 的窗口分为几个部分:标题栏、主菜单栏、命令窗口、状态行和工作区(如图 1-1 所示) 。
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例
图 1-1 Eviews 窗口 (1)标题栏 标题栏位于主窗口的顶部,标记有 Eviews 字样。当 Eviews 窗口处于激活时,标题栏颜 色加深,否则变暗。单击 Eviews 窗口的任意区域将使它处于激活状态。标题栏的右端有三 个按钮:最小化、最大化(或复原)和关闭。标题栏左边是控制框,控制框也有上述三个按 钮的功能且双击它关闭该窗口。 (2)主菜单 主菜单位于标题栏之下。 将指针移至主菜单上的某个项目并用鼠标左键单击, 打开一个 下拉式菜单,通过单击下拉菜单中的项目,就可以对它们进行访问。菜单中黑色的是可执行 的,灰色的是不可执行的无效项目。 主菜单栏上共有 7 个选项: “File”, “Edit”, “Objects”, “View”,“Procs”, “Quick”,“Options”,“Windows”,“Help” 。 (3)命令窗口 主菜单下的区域称作命令窗口。在命令窗口输入命令,按“ENTER”后命令立即执行。 命令窗口中的竖条称为插入点(或提示符) ,它指示键盘输入字符的位置。允许用户在提示 符后通过键盘输入 Eviews(TSP 风格)命令。如果熟悉 Micro TSP(DOS)版的命令,可以直 接在此输入,如同 DOS 版一样使用 Eviews。按 F1 键(或移动箭头) ,输入的历史命令将重 新显示出来,供用户选用。 将插入点移至从前已经执行过的命令行,编辑已经存在的命令,按 ENTER,立即执行原 命令的编辑版本。 命令窗口支持 cut-and-paste 功能,命令窗口、其他 Eviews 文本窗口和其他 Windows 程序窗口间可方便地进行文本的移动。 命令窗口的内容可以直接保存到文本文件中备用, 为 此必须保持命令窗口处于激活状态,并从主菜单上选择“File”→“Save as” 。 若输入的命令超过了命令窗口显示的大小, 窗口中就自动出现滚动条, 通过上下或左右
建立我国最终消费支出与国内生产总值(单位:亿元)之间的回归模型,并进行变量和
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例 方程整体的显著性检验。当显著性水平为 0.05, 2004 年国内生产总值为 38000 亿元时,对 2004 年我国最终消费支出和平均最终消费支出进行点预测和区间预测。
最终消 年份 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 GDP 3624.10 3899.53 4203.96 4425.03 4823.68 5349.17 6160.97 6990.89 7610.61 8491.27 9448.03 9832.18 10209.09 费 2239.10 2568.04 2753.10 2989.25 3225.09 3511.35 3988.53 4506.64 4817.38 5114.07 5419.86 5190.02 5471.93 年份 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 GDP 11147.73 12735.09 14452.91 16283.08 17993.66 19718.73 21461.92 23139.88 24792.47 26774.85 28782.60 31170.88 34070.16 最终消费 6151.57 7083.53 7917.65 8638.30 9445.38 10588.64 11444.17 12511.70 13819.54 15406.57 16759.78 18097.55 19452.70
一、创建工作文件
建立工作文件的方法有以下几种。 1.菜单方式 在主菜单上依次单击 File→New→Workfile (见图 2-1) , 选择数据类型和起止日期。 时间序列提供起止日期(年、季度、月度、周、日) ,非时间序列提供最大观察个数。本例 中在 Start Data 里输入 1978,在 End data 里输入 2003,见图 2-3。单击 OK 后屏幕出现 Workfile 工作框,如图 2-4 所示。 2.命令方式 在命令窗口直接输入建立工作文件的命令 CREATE, 命令格式:CREATE 数据频率 起始期 终止期 其中, 数据频率类型分别为 A (年) 、 Q (季) 、 M (月) 、 U (非时间序列数据) 。 输入 Eviews 命令时,命令字与命令参数之间只能用空格分隔。如本例可输入命令: CREATE A 1978 2003 工作文件创立后,需将工作文件保存到磁盘,单击工具条中 Save→输入文件名、路径 →保存,或单击菜单兰中 File→Save 或 Save as→输入文件名、路径→保存。
4、Eviews 的主要功能
(1)输入、扩大和修改时间序列数据。 (2)依据已有序列按照任意复杂的公式生成新的序列。 (3)在屏幕上和用打字机输出序列的趋势图、散点图、柱形图和饼图。 (4)执行普通最小二乘法(多元回归) ,带有自回归校正的最小二乘法,两阶段最小二 乘法和三阶段最小二乘法。 (5)执行非线性最小二乘法。 (6)对二择一决策模型进行 Probit 和 Logit 估计。 (7)对联立方程进行线性和非线性的估计。 (8)估计和分析向量自回归系统。 (9)计算描述统计量:相关系数、斜方差、自相关系数、互相关函数和直方图 (10)残差自回归和移动平均过程。 (11)多项式分布滞后。 (12)基于回归方程的预测。 (13)求解(模拟)模型。 (14)管理时间序列数据库。 (15)与外部软件(如 Excel 和 Lotus 软件)进行数据交换。
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计量经济软件 Eviews 上机指导及演示示例 调节,可浏览已执行命令的各个部分。将指针移至命令窗口下部,按着鼠标左键向下向上拖 动,来调整默认命令窗口的大小。 (4)状态栏 窗口最底部是状态行。状态行分为 4 栏。左栏有时给出 Eviews 送出的状态信息,单击 状态行左端的边框可以清楚这些信息。第二栏是 Eviews 默认的读取数据和程序的路径。最 后两栏分别显示默认的数据库和默认的工作文件。 (5)工作区(或主显示窗口) 命令窗口下是 Eviews 的工作区或主显示窗口,以后操作产生的窗口(称为子窗口)均 在此范围之内,不能移出主窗口之外。Eviews 在此显示它建立的各种对象的窗口。工作区 中的这些窗口类似于用户在办公桌上使用的各种纸张。 出现在最上面的窗口正处于焦点, 即 处于激活状态。 状态栏颜色加深的窗口是激活窗口。 单击部分处于下面窗口的标题栏或任何 可见部分,都可以使该窗口移至顶部。也可以按压 F6 或 CTRL-TAB,循环地激活各个窗口。 此外,单击窗口中菜单项目,选择关注的文件名,可直接选择某个窗口。还可以移动窗 口、改变窗口的大小等。
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