Eviews处理多元回归分析操作步骤
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 。
计量经济学-多元线性回归分析;eviews6操作
E(i ) 0
V(a i)rE (i2)2
C( o i,v j) E (ij) 0
i j i,j 1 ,2 , ,n
假设5，解释变量与随机项不相关
Co(Xvji,i)0
j1,2 ,k
假设6，随机项满足正态分布
i ~N(0,2)
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上述假设的矩阵符号表示 式：
假设1，nk矩阵X是非随机的，且X的秩=k，即X满
五、样本容量问题
六、估计实例
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一、普通最小二乘估计
对于随机抽取的n组观测值 ( Y i,X j) ii , 1 , 2 , ,n ,j 0 , 1 , 2 , k
如果样本函数的参数估计值已经得到，则有：
Y ˆ i ˆ 1 ˆ 2 X 2 i ˆ 3 X 3 i ˆ k X kii=1,2…n
1、线性性
β ˆ(X X )1X Y CY
其中,C=(X’X)-1 X’ 为一仅与固定的X有关的行向量
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2、无偏性
E(βˆ) E((XX)1 XY) E((XX)1 X(Xβ μ)) β (XX)1 E(Xμ) β
这里利用了假设: E(X’)=0
3、有效性（最小方差性）
习惯上：把常数项看成为一虚变量的系数，该 虚变量的样本观测值始终取1。这样：
模型中解释变量的数目为（k）
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模 型 ： Y t 1 2 t X 2 t k X k t u t
也被称为总体回归函数的随机表达形式。它 的
非随机表达式为: E ( Y i | X 2 i , X 3 i , X k ) i 1 2 X 2 i 3 X 3 i k X ki
eviews操作及案例-简版
■ 成本分析和预测
■ 蒙特卡罗模拟
■ 经济模型的估计和仿真 ■ 利率与外汇预测
EViews 引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分
析和统计分析，数据管理简单方便。其主要功能有：
（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；
（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生
实验七 ___________________________________________________________67
1
FuRretAlphlreorridrguehctpesrdordewsuitectrhivopenedrpbrmyioshEsiicbooitnneoodfmtewhtitreihccosoutIpynprsiteirgthumttiesosiowfonnSe.r.WUFE.
第一部分 EViews 基本操作
第一章 预 备 知识
一、什么是 EViews
EViews (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 具有现代
自 结合课程论文，自拟上机内容（不低于 定 10 学时上机）。
FuRretAlphlreorridrguehctpesrdordewsuitectrhivopenedrpbrmyioshEsiicbooitnneoodfmtewhtitreihccosoutIpynprsiteirgthumttiesosiowfonnSe.r.WUFE.
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操作教程_完整版
Eviews操作教程_完整版1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界⾯和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作⽅式 (6)1.4. E VIEWS应⽤⼊门 (6)1.5. E VIEWS常⽤的数据操作 (15)2.⼀元线性回归模型 (24)2.1. ⽤普通最⼩⼆乘估计法建⽴⼀元线性回归模型 (24) 2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. ⽤OLS建⽴多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. ⾮线性回归 (48)4.1. ⽤直接代换法对含有幂函数的⾮线性模型的估计 (48) 4.2. ⽤间接代换法对含有对数函数的⾮线性模型的估计 (50) 4.3. ⽤间接代换法对CD函数的⾮线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的⾮线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的⾮线性模型的估计 (58)4.6. ⼆元选择模型 (62)5. 异⽅差 (68)5.1. 异⽅差的⼽得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异⽅差的WHITE检验 (72)5.3. 异⽅差的处理 (75)6. ⾃相关 (79)6.1. ⾃相关的判别 (79)6.2. ⾃相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟⾃变量的应⽤ (94)8.2. 虚拟变量的交互作⽤ (99)8.3. ⼆值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (106)9.1. ⾃回归分布滞后模型的估计 (106)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (111)10. 联⽴⽅程模型 (116)10.1. 联⽴⽅程模型的单⽅程估计⽅法 (116)10.2. 联⽴⽅程模型的系统估计⽅法 (120)2..1.Eviews基础1.1.Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，⽹址为/doc/8e38170bbed126fff705cc1755270722192e59b1.html ）开发的运⾏于Windows环境下的经济计量分析软件。
eviews处理多元回归分析操作步骤
eviews处理多元回归分析操作步骤操作步骤1. 建立工作文件(1) 建立数据的exel电子表格(2)将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。
2. 计算变量间的相关系数在窗口中输入命令:cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。
结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。
3.时间序列的平稳性检验(1)观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。
图形表明序列随时间变化存在上升趋势。
(2)对原序列进行ADF平稳性检验quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。
得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。
以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。
(3)时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。
得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。
详细的EVIEWS面板数据分析操作
详细的EVIEWS面板数据分析操作引言EVIEWS是一款专业的经济统计软件，广泛应用于经济学和金融领域的数据分析和建模。
EVIEWS提供了丰富的面板数据分析功能，可以帮助用户进行面板数据的处理、描述统计、回归分析等操作。
本文将详细介绍EVIEWS中面板数据分析的操作流程和常用功能。
EVIEWS面板数据的导入首先，我们需要将面板数据导入到EVIEWS中进行分析。
EVIEWS支持多种数据格式的导入，包括Excel、CSV、数据库等。
在导入面板数据时，需要保证数据具有正确的格式，例如面板数据应包含个体（cross-sectional）和时间（time-series）的维度，且面板数据的变量应按照一定的顺序排列。
在导入面板数据后，我们可以利用EVIEWS提供的数据操作命令对数据进行处理和调整。
例如，可以通过group命令将数据按照个体或时间进行分组，通过sort命令对数据进行排序，以便后续的面板数据分析。
面板数据的描述统计分析在面板数据导入并处理完毕后，我们可以进行面板数据的描述统计分析。
EVIEWS提供了丰富的统计功能，可以计算面板数据的平均值、标准差、相关系数等指标。
下面介绍几个常用的描述统计功能：1.summary命令：该命令可以计算面板数据每个变量的平均值、标准差、最大值、最小值等统计指标，并输出到EVIEWS的结果窗口中。
2.correlation命令：该命令可以计算面板数据各变量之间的相关系数矩阵，并输出到结果窗口中。
3.tabulate命令：该命令可以对面板数据进行交叉分组统计，例如计算变量A在变量B的每个取值下的频数和比例。
通过对面板数据进行描述统计分析，可以初步了解数据的分布特征和变量间的关系，为后续的面板数据分析提供基础。
面板数据的回归分析除了描述统计分析，EVIEWS还提供了面板数据的回归分析功能。
通过面板数据回归分析，可以探究变量间的因果关系和影响程度。
下面介绍两个常用的回归分析命令：1.panel least squares（PLS）命令：该命令可以进行面板数据的最小二乘回归分析。
（实验2）多元回归分析实验报告.doc
⑩陕&科技丈嗲实验报告成绩一、实验预习：1.多元回归模型。
2.多元回归模型参数的检验。
3.多元回归模型整体的检验。
二、实验的目的和要求：通过案例分析掌握多元回归模型的建立方法和检验的标准；并掌握分析解决实际金融问题的能力。
三、实验过程：（实验步骤、原理和实验数据记录等）软件：Eviews3.1数据：给定美国机动车汽油消费量研究数据。
1.实验步骤1）在Eviews7.0中，新建文件，并将给定的数据输入新建的文件中；2）分析变量间的相关关系；3）进行时间序列的平稳性检验，根据序列趋势图，对原序列进行ADF平稳性检验，再对时间序列数据的一阶差分进行ADF检验，并对结果进行分析讨论。
2.实验原理对于只有一个解释变量的模型，其参数估计方法是最简单的，一般形式如下:y t= A）+ +其中&称为被解释变量，人称为解释变量，％称为随机误差项。
模型可分为两部分：1）回归方程部分，2）随机误差部分，义㈣归分析就是根据样本观察值寻求从和成的估计值。
图一0 Series: S Torkfile: ADF::Adf\| VeA- J Proc: Object Properties ^nnt Name {Freeze J Default-n x| Options | Sample [Gerr j图二2）建立回归模型如卜:四、实验总结：（实验数据处理和实验结果讨论等）1.实验数据处理1）数据的预处理：通过绘制动态曲线、绘制散点图、计算变量之间的相关 关系为正式建模做准备。
可以画出美国汽车各项研究数据的趋势图如下：QMG = c(l) + c(2) * MOB + c(3) * PMG + c(4) * POP + c(5) * GNP 回归结果如下：Dependent Variable: QMG Method: LeastSquares Date: 06/10/14 Time: 16:19 Sample:1950 1987 Included observations: 38QMG=C(1)+C(2)*MOB+C(3)*PMG+C(4)*POP+C(5)*GNP由表中数据带入公式可写出线性回归表达式为：QMG = 24553723 + 1.418520 * MOB- 27995762 * PMG- 59.8748 * POP- 30540.88 * GNP3)进行模型检验从表Prob列的数据中发现c(0)与c(4)的值T检验未通过，可以考虑删除相应的自变量。
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操作步骤
1.建立工作文件
(1)建立数据的exel电子表格
（2）将电子表格数据导入eviews
File-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。
2.计算变量间的相关系数
在窗口中输入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。
结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。
3.时间序列的平稳性检验
（1）观察coilfuture序列趋势图
在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。
图形表明序列随时间变化存在上升趋势。
（2）对原序列进行ADF平稳性检验
quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。
得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。
以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。
（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验
quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。
得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。
以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。
由此可知，以上时间序列均为一阶单整时间序列。
4.Granger因果检验
（1）quick-group statistics-granger causality test，出现如下对话框，输入各序列名称，点击OK。
以此得到输入序列之间的单项或双向因果关系。
（2）滞后阶数采用Eviews推荐的滞后阶数
（3）得到与coilfuture序列相关的Granger因果检验结果。
存在dow到coilfuture 的单向因果关系；存在shindex到原油期货价格的单向因果关系；存在原油期货价格到nagas的双向因果关系；存在原油期货价格到OPEC产量的单向因果关系；存在ueurope到原油期货价格的单向因果关系；存在ermb到原油期货价格的单向因果关系。
5.协整检验
对上述的7个单整时间序列采用EG（Engle-Granger）两步法进行协整检验。
（1）在工作表窗口选取coilfuture 、dow 、shindex、nagas、opec、ueurope、urmb，然后单击右键，选择open，点击as group，得到所有序列数据。
（2）在新窗口中点击proc，选择make equation，使用Engle-Granger(EG)两步检验法进行回归，得到回归结果：
（3）在新窗口中点击proc，选择make residual series，得到残差项时间序列RESID01。
（4）对该序列RESID01进行ADF检验（如上所述）。
若残差项平稳，则存在协整关系。
否则，不存在。
由结果可知，检验值-5.298明显小于所有临界值，则残差项RESID01平稳，即原油期货价格与选定的相关连续经济变量存在着长期均衡关系。
6.误差修正模型
（1）对所有的时间数列取对数，消除异方差问题，得到一组新数列，并命名为P1=log(coilfuture),P2=log(dow),P3=log(shindex),P4=log(nagas),P5=log(opec),P6=lo g(ueurope),P7=log(umrb)。
可在eviews中输入Genr命令，自动产生对数数列。
(2) 对数据重新建立回归模型。
单击quick里estimate equation，输入回归参数，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7,得到回归结果。
（3）在quick菜单里点击generate series，输入ecm=resid02（这个resid02在eviews里是指最近一次回归的残差序列）。
再点击quick菜单中的estimate equation，输入：d(p1))c d(p2) d(p3) d(p4) d(p5) d(p6) d(p7) ecm(-1) 得出回归方程，ecm前面的系数就是误差修正系数，看这些系数是不是显著，如果显著就说明因变量对解释变量的短期波动有影响。
我不知道你们考试和我们一样发。
我学习的是英文版，不知道你们是不是。
第一步，file中选new，新建workfile。
第二步，data y录入数据，录入自变量时，就是data x1，后面的依此类推
打开以后里面和excel差不多，如果打不进去，你看看是不是调整到了编辑界面，在data的窗口上面一排按钮里面有个+/-Edit，按一下就可以切换。
第三步，普通最小二乘法OLS
ls y c x1 x2 x3...
回车后出现个参数的估计值，还有判定系数，T、F检验之类的东西。
邹检验：
在此OLS窗口中，通过上方view中stability tests的第一个chow breakpoint
test，可以进行邹检验，里面输入第二组数据的第一个个数，如一共88个数据，现在邹检验分成两组，就输入45。
里面的F检验数值可以判定是否通过邹检验。
异方差性检验：
也在view中residual tests 最后两个white heteroskedasticity(cross terms)或者（no cross terms)，就是方程有没有交叉项。
选择下就出来F的结果了，然后判定下。
如果有异方差性，也就是F>c，再怀特方法，还是在OLS窗口上方的estimate，按一下，弹出来的窗口右侧勾勾和叉叉下面选择option，在heteroskedasticity 前面打勾，选下面的white，确定，再之前的窗口再确定，之后会出来调整过的方程。
如果这些还不够，那之后还有问题再问我吧，不过我学的也不多~希望对你有帮助。