Eviews之系数回归模型
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。
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。
回归分析实验1 Eviews基本操作及一元线性回归
第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、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。
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，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。
应用领域■ 应用经济计量学■ 总体经济的研究和预测■ 销售预测■ 财务分析■ 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成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；（5）执行普通最小二乘法、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、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；（6）对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 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）多项式分布滞后模型的估计；（10）回归方程的预测；（11）模型的求解和模拟；（12）数据库管理；（13）与外部软件进行数据交换EViews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。
经典线性回归模型的Eviews操作
经典线性回归模型经典回归模型在涉及到时间序列时，通常存在以下三个问题：1）非平稳性→ ADF单位根检验→ n阶单整→取原数据序列的n阶差分（化为平稳序列）2）序列相关性→D.W.检验/相关图/Q检验/LM检验→n阶自相关→自回归ar(p)模型修正3）多重共线性→相关系数矩阵→逐步回归修正注：以上三个问题中，前两个比较重要。
整体回归模型的思路：1）确定解释变量和被解释变量，找到相关数据。
数据选择的时候样本量最好多一点，做出来的模型结果也精确一些。
2）把EXCEL里的数据组导入到Eviews里。
3）对每个数据序列做ADF单位根检验。
4）对回归的数据组做序列相关性检验。
5）对所有解释变量做多重共线性检验。
6）根据上述结果，修正原先的回归模型。
7）进行模型回归，得到结论。
Eviews具体步骤和操作如下。
一、数据导入1）在EXCEL中输入数据，如下：除去第一行，一共2394个样本。
2）Eviews中创建数据库：File\new\workfile, 接下来就是这个界面（2394就是根据EXCEL里的样本数据来），OK3）建立子数据序列程序：Data x1再enter键就出来一个序列，空的，把EXCEL里对应的序列复制过来，一个子集就建立好了。
X1是回归方程中的一个解释变量，也可以取原来的名字，比如lnFDI，把方程中所有的解释变量、被解释变量都建立起子序列。
二、ADF单位根检验1）趋势。
打开一个子数据序列，先判断趋势：view\graph，出现一个界面，OK。
得到类似的图，下图就是有趋势的时间序列。
X1.4.2.0-.2-.4-.6-.8100020003000400050002）ADF检验。
直接在图形的界面上进行操作，view\unit root test，出现如下界面。
在第二个方框内根据时序的趋势选择，Intercept指截距，Trend为趋势，有趋势的时序选择第二个，OK，得到结果。
上述结果中，ADF值为-3.657113，t统计值小于5%，即拒绝原假设，故不存在单位根。
Eviews数据统计与分析教程5章 基本回归模型的OLS估计-普通最小二乘法
EViews统计分析基础教程
五、 线性回归模型的检验
3.异方差性检验
（2）怀特（White）检验法
在EViews5.1软件中选择方程对象工具栏中的“View‖ | ―Residual Tests‖ | ―White Heteroskedasticity‖选项即 可完成操作。
EViews统计分析基础教程
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五、 线性回归模型的检验
1.拟合优度检验
总体平方和（ TSS ）反映了样本观测值总体离差的 大小，也被称为离差平方和；残差平方（ RSS ）说 明的是样本观测值与估计值偏离的程度，反映了因 变量总的波动中未被回归模型所解释的部分；回归 平方和（ ESS ）反映了拟合值总体离差大小，这个 拟合值是根据模型解释变量算出来的。
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五、 线性回归模型的检验
3.异方差性检验
（2）怀特（White）检验法 检验步骤： 用OLS（最小二乘法）估计回归方程，得到残差e。 作辅助回归模型： 求辅助回归模型的拟合优度R2的值。 White检验的统计量服从χ2分布，即 N·R 2 ～χ2 (k) 其中，N为样本容量，k为自由度，k等于辅助回归模型（） 中解释变量的个数。如果χ2值大于给点显著性水平下对应 的临界值，则可以拒绝原假设，即存在异方差；反之，接 受原假设，即不存在异方差。
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四、 线性回归模型的基本假定
假定2：不同样本点下的随机误差项u之间是不相关的， 即 Cov（ui，uj）=0，i≠j，i，j=1，2，…，n 其中，cov表示协方差。当此假定条件不成立时，则 称该回归模型存在序列相关问题，也称为自相关问题。
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EVIEWS回归结果的理解
For personal use only in study and research; not forcommercial useFor personal use only in study and research; not forcommercial use回归结果的理解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：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。
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EVIEWS之变系数回归模型
1 变系数回归模型
前面讨论的是变截距模型，并假定不同个体的解释变量的系数是相同的，
然而在现实中变化的经济结构或者不同的经济背景等不可观测的反映个体差异
的因素会导致经济结构的参数随着横截面个体的变化而变化，即解释变量对被
解释变量的影响要随着截面的变化而变化。这时要考虑系数随着横截面个体的
变化而变化的变系数模型。
1.变系数回归模型原理
变系数模型一般形式如下：
,1,2,,,1,2,,itiitiityxuiNtT
（1）
其中：ity为因变量，itx为1k维解释变量向量，N为截面成员个数，T为
每个截面成员的观测时期总数。参数i表示模型的常数项，i为对应于解释变
量的系数向量。随机误差项itu相互独立，且满足零均值、等方差的假设。
在式子（1）中所表示的变系数模型中，常数项和系数向量都是随着截面个
体变化而变化，因此将该模型改写为：
it
itiit
yxu
（2）
其中：
1(1)(1,)ititkxx
，'(,)iii
模型的矩阵形式为：
uXY
（3）
其中：11NNTyYy；121iiiiTTyyyy；NXXXX00000021；
112111222212iiki
iiki
i
iTiTkiT
Tkxxxxxxxxxx
，12(1)1NNk，11NNTuuu，121iiiiTTuuuu
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类似于变截距模型，根据系数变化的不同形式，变系数模型中系数的变
化，即解释变量对被解释变量的影响也分固定影响和随机影响两类，相应的变
系数模型也分为固定影响变系数模型和随机影响变系数模型两类，前者也被称
为似不相关回归模型，后者包括Swamy随机系数模型和Hsiao模型等，本章只
介绍Swamy随机系数模型。
2.变系数模型分类及软件估计
1）模型分类
在Eviews软件中pool面板数据建立的方程组中，依据其解释变量的系数
向量对所有个体和时期的不同而有如下的三种极端情形：
（1）对所有的截面和时期，是个常数且相同，其模型形式如下：
itititit
yx
(4)
这里在向量中有k个系数，每个都对应一个解释变量x。在软件操作
中，就是将所有解释变量都填入common coefficients。
（2）依据所有的截面的不同而不同，每个截面有一个系数，不同截面系
数不一样，说明个体成员间的差异而导致各个解释变量的系数而不同，但这里不
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随时期的不同而不同，模型形式如下：
ititiitit
yx
(5)
在软件操作中，就是将所有解释变量全部填入cross-section specific。
然后点击“确定”，得到的估计结果如下：
（3）依据所有时期的不同而不同，每个时期变量有一个不同的系数，不
随截面不同而变化，说明结构变化而导致各个解释变量的系数而不同，模型形式
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如下：
itittitit
yx
(6)
（4）在实际的应用中，我们常常是将上面的三种情形混合着用，比如有的
数据中某些变量既有结构的变化，但其他的变量却随个体而变化，我们就可以将
（2）和（3）混合着用。因此面板数据的分类非常复杂，我们推广到更一般情形
下，将解释变量分类上述三种（不随截面和时点变化的解释变量、只随截面变量
的解释变量和只随时点变化的解释变量），模型为：
001122itititiittitit
yxxx
(7)
本章除了介绍一般的变系数模型外，后两节专门介绍似不相关回归和swamy
模型的相关理论。
3．似不相关回归模型
在固定影响变系数模型中，系数向量是跨截面变化的常数向量，引向当不同
个体之间的随机误差项不相关时，固定影响变系数模型的估计就简化为对单个的
截面分布估计各截面单方程的系数，但在实际生活中这样面板数据的建立也就没
意义了。因此，一般讨论最多的是不同个体之间的随机误差项相关的固定影响变
系数模型。
1）模型理论
如果模型（1）满足如下的假设，我们则称之为似不相关回归模型（seemingly
unrelated regression models，SUR）。
①对于i=1，2，…，N，()0iEu；②对于i=1，2，…，N，'2()iiiTEuuI；
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③对于i，j=1，2，…，N，'()ijijTEuuI；④对于i=1，2，…，N，iX在重复抽
样中是固定的。
随机误差项的方差协方差矩阵为：
T
I
(8)
其中，
2
112122122212N
N
NNN
，且11TI
因此，在同一时刻，不同个体的被解释变量只受到共同不可观测或不可度量
的因素的影响时，可以利用似不相关回归模型估计。一般称个体间的这种相关性
为同期相关性（contemporaneous correlation）。在实际经济生活中，有许多经济
问题具有同期相关性。例如，由于货币政策、要素价格和地缘经济因素等不易观
测或度量的因素的共同影响，同一个国家不同商品的需求量、不同企业的投资和
和不同地区的消费水平等经济变量表现出显著的同期相关性。在处理这类经济问
题时，可以将模型设定为似不相关回归模型。
（1）误差项的协方差矩阵已知
模型系数可以利用GLS方法估计，即
YXXXSUR111ˆ
(9)
在上面的假设下，如果模型使得11)(limXXT是有限非退化矩阵，则估计
量SUR是的最佳线性无偏一致渐近正态分布的估计量。并且，如果误差项向量
服从多元正态分布，则SUR是的最小方差线性无偏的和渐近有效的估计量。
（2）协方差矩阵未知
当误差项协方差矩阵未知时，首先要先对进行估计。Zellner（1962）提
出了两种估计的方法，其一是利用模型（3）中每个个体的独立回归模型的残
差itu估计ij和2i，其二是利用模型（3）系统的OLS残差itu估计ij和2i。
TtitiuKT1
22
ˆ
1
（10）
TtjtitijuuKT1
ˆˆ
1
（11）
1 / 1
于是，若1存在，则的FGLS方法估计量，即
YXXXSUR111
（12）
通常，将该估计量称为ZEF估计。
另外，Zellner还提出了一种迭代算法，称为ITERZEF估计。其计算过程是：
根据式子（12）计算模型（3）的ZEF估计量SUR；然后依据ZEF估计量SUR，
利用（10）和（11）再次估计；利用的新估计量，根据（12）再次进行计算
模型（3）的ZEF估计量。重复上面三个步骤，直到ZEF估计量SUR相对误差较
小时，结束迭代过程，最终得到的ZEF估计量SUR即为的ITERZEF估计量。
2）Eviews估计过程
（1）在pool窗口中，点击object，建立名为SUR的新系统（system）：
（2）点击OK，设定如下的SUR模型系统
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（3）点击Estimate，估计SUR模型系统（如图所示），在Estimation method
中选择seemingly Unrelated Regression方法，其他保持Eviews默认的设置，
（4）点击“确定”，估计SUR模型，结果输出如下：