高铁梅eviewss教材-第03章基本回归模型概要
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EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完成 的。为了创建一个方程对象: 从主菜单选择Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation …，或 者在命令窗口中输入关键词equation。
在随后出现的方程说明对话框中说明要建立的方 程，并选择估计方法。
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对于本章及随后章节所讨论的技术，可以使用下列的经 济计量学教科书作为参考。下面列出了标准教科书(逐渐变难)：
(1) Pindyck，Rubinfeld (1991), Econometric Models and Economic Forecasts, 《经济计量模型和经济预测》，第三版。
(2) Johnston 和 DiNardo (1997)，Economtric Methods, 《经济计量方法》，第四版。
csp = c(1)+c(2)*inc。
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在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
csp c csp(-1) inc 相当的回归方程形式为：
csp = c(1)+ c(2) csp(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
(3) Greene (1997)，Economtric Analysis, 《经济计量分 析》，第三版。
(4) Davidson 和 MacKinon (1993) ， Estimation and Inference in Econometrics , 《经济计量学中的估计和推断》。
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§3.1 创建方程对象
§3.2.2 公式法说明方程
当列表方法满足不了要求时，可以用公式来说明方程。 许多估计方法（但不是所有的方法）允许使用公式来说明方 程。
EViews中的公式是一个包括回归变量和系数的数学表 达式。要用公式说明一个方程，只需在对话框中变量列表处 输入表达式即可。EViews会在方程中添加一个随机附加扰 动项并用最小二乘法估计模型中的参数。
非线性模型或带有参数约束的模型。
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§3.2.1 列表法
说明线性方程的最简单的方法是列出方程中要使用的变 量列表。首先是因变量或表达式名，然后是自变量列表。例 如，要说明一个线性消费函数，用一个常数 c 和收入 inc 对 消费 csp 作回归，在方程说明对话框上部输入：
csp c inc 注意回归变量列表中的序列 c。这是EViews用来说明回 归中的常数而建立的序列。EViews在回归中不会自动包括一 个常数，因此必须明确列出作为回归变量的常数。内部序列 c 不出现在工作文档中，除了说明方程外不能使用它。 在上例中，常数存储于c(1)，inc的系数存储于c(2)，即 回归方程形式为：
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的 章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的 方 程 可 以 用 一 个 公 式 说 明 。 非 线 性 方 程 不 允 许 使 用 binary ， ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
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3.3.2 估计样本 可以说明估计中要使用的样本。EViews会用当前工作文档 样本来填充对话框。 如果估计中使用的任何一个序列的数据丢失了，EViews会 临时调整观测值的估计样本以排除掉这些观测值。EViews通过 在样本结果中报告实际样本来通知样本已经被调整了。
量图标 的对象会列在工作文档目录中，在方程说明中就
可以使用这个系数向量。例如，假设创造了系数向量 a 和 beta，各有一行。则可以用新的系数向量代替 c ：
log(csp)=a(1)+ beta(1)* log(csp(-1))
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§3.3 在EViews中估计方程
3.3.1 估计方法 说明方程后，现在需要选择估计方法。单击Method：进入 对话框，会看到下拉菜单中的估计方法列表：
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用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。 要创建新的系数向量，选择Object/New Object… 并从主 菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数向量输入一个名字。 然 后 ， 选 择 OK 。 在 New Matrix 对 话 框 中 ， 选 择 Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向
第三章 基本回归模型
经济计量研究始于经济学中的理论假设，根据经济理 论设定变量间的一组关系，如消费理论、生产理论和各种 宏观经济理论，对理论设定的关系进行定量刻画，如消费 函数中的边际消费倾向、生产函数中的各种弹性等进行实 证研究。单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术 之一。本章介绍EViews中基本回归技术的使用，说明并估 计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中 使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高 级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法 (TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、 GMM（广义矩估计）、GARCH模型和定性的有限因变量 模型。这些技术和模型都建立在本章介绍的基本思想的基 础之上。
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§3.2 在ຫໍສະໝຸດ BaiduViews中对方程进行说明
当创建一个方程对象时，会出现如下对话框：
在这个对话框中需要说明三件事：方程说明，估计方法，估
计使用的样本。在最上面的编辑框中，可以说明方程：因变量
（左边）和自变量（右边）以及函数形式。
有两种说明方程的基本方法：列表法和公式法。列表法简单
但是只能用于不严格的线性说明；公式法更为一般，可用于说明
csp c csp(-1 to -4) inc 这里csp关于常数，csp(-1)，csp(-2)，csp(-3)，csp(-4)，和inc的回 归。
在变量列表中也可以包括自动序列。例如：
log(csp) c log(csp(-1)) log((inc+inc(-1))/2)
相当的回归方程形式为：
log(csp) = c(1)+c(2) log(csp(-1))+c(3) log((inc+inc(-1))/2) 6
在随后出现的方程说明对话框中说明要建立的方 程，并选择估计方法。
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对于本章及随后章节所讨论的技术，可以使用下列的经 济计量学教科书作为参考。下面列出了标准教科书(逐渐变难)：
(1) Pindyck，Rubinfeld (1991), Econometric Models and Economic Forecasts, 《经济计量模型和经济预测》，第三版。
(2) Johnston 和 DiNardo (1997)，Economtric Methods, 《经济计量方法》，第四版。
csp = c(1)+c(2)*inc。
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在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的 名字来产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。
csp c csp(-1) inc 相当的回归方程形式为：
csp = c(1)+ c(2) csp(-1)+c(3) inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后 序列。例如：
(3) Greene (1997)，Economtric Analysis, 《经济计量分 析》，第三版。
(4) Davidson 和 MacKinon (1993) ， Estimation and Inference in Econometrics , 《经济计量学中的估计和推断》。
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§3.1 创建方程对象
§3.2.2 公式法说明方程
当列表方法满足不了要求时，可以用公式来说明方程。 许多估计方法（但不是所有的方法）允许使用公式来说明方 程。
EViews中的公式是一个包括回归变量和系数的数学表 达式。要用公式说明一个方程，只需在对话框中变量列表处 输入表达式即可。EViews会在方程中添加一个随机附加扰 动项并用最小二乘法估计模型中的参数。
非线性模型或带有参数约束的模型。
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§3.2.1 列表法
说明线性方程的最简单的方法是列出方程中要使用的变 量列表。首先是因变量或表达式名，然后是自变量列表。例 如，要说明一个线性消费函数，用一个常数 c 和收入 inc 对 消费 csp 作回归，在方程说明对话框上部输入：
csp c inc 注意回归变量列表中的序列 c。这是EViews用来说明回 归中的常数而建立的序列。EViews在回归中不会自动包括一 个常数，因此必须明确列出作为回归变量的常数。内部序列 c 不出现在工作文档中，除了说明方程外不能使用它。 在上例中，常数存储于c(1)，inc的系数存储于c(2)，即 回归方程形式为：
标准的单方程回归用最小二乘估计。其他的方法在以后的 章节中介绍。采用OLS，TSLS，GMM，和ARCH方法估计的 方 程 可 以 用 一 个 公 式 说 明 。 非 线 性 方 程 不 允 许 使 用 binary ， ordered，censored，count模型，或带有ARMA项的方程。
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3.3.2 估计样本 可以说明估计中要使用的样本。EViews会用当前工作文档 样本来填充对话框。 如果估计中使用的任何一个序列的数据丢失了，EViews会 临时调整观测值的估计样本以排除掉这些观测值。EViews通过 在样本结果中报告实际样本来通知样本已经被调整了。
量图标 的对象会列在工作文档目录中，在方程说明中就
可以使用这个系数向量。例如，假设创造了系数向量 a 和 beta，各有一行。则可以用新的系数向量代替 c ：
log(csp)=a(1)+ beta(1)* log(csp(-1))
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§3.3 在EViews中估计方程
3.3.1 估计方法 说明方程后，现在需要选择估计方法。单击Method：进入 对话框，会看到下拉菜单中的估计方法列表：
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用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。 要创建新的系数向量，选择Object/New Object… 并从主 菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数向量输入一个名字。 然 后 ， 选 择 OK 。 在 New Matrix 对 话 框 中 ， 选 择 Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向
第三章 基本回归模型
经济计量研究始于经济学中的理论假设，根据经济理 论设定变量间的一组关系，如消费理论、生产理论和各种 宏观经济理论，对理论设定的关系进行定量刻画，如消费 函数中的边际消费倾向、生产函数中的各种弹性等进行实 证研究。单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术 之一。本章介绍EViews中基本回归技术的使用，说明并估 计一个回归模型，进行简单的特征分析并在深入的分析中 使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测，以及更高 级，专业的技术，如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法 (TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、 GMM（广义矩估计）、GARCH模型和定性的有限因变量 模型。这些技术和模型都建立在本章介绍的基本思想的基 础之上。
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§3.2 在ຫໍສະໝຸດ BaiduViews中对方程进行说明
当创建一个方程对象时，会出现如下对话框：
在这个对话框中需要说明三件事：方程说明，估计方法，估
计使用的样本。在最上面的编辑框中，可以说明方程：因变量
（左边）和自变量（右边）以及函数形式。
有两种说明方程的基本方法：列表法和公式法。列表法简单
但是只能用于不严格的线性说明；公式法更为一般，可用于说明
csp c csp(-1 to -4) inc 这里csp关于常数，csp(-1)，csp(-2)，csp(-3)，csp(-4)，和inc的回 归。
在变量列表中也可以包括自动序列。例如：
log(csp) c log(csp(-1)) log((inc+inc(-1))/2)
相当的回归方程形式为：
log(csp) = c(1)+c(2) log(csp(-1))+c(3) log((inc+inc(-1))/2) 6