第03章--基本回归模型.ppt

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1、第三章基本回归模型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。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(199

2、1),EconometricModelsandEconomicForecasts,《经济计量模型和经济预测》，第三版。(2)Johnston和DiNardo(1997)，EconomtricMethods,《经济计量方法》，第四版。(3)Greene(1997)，EconomtricAnalysis,《经济计量分析》，第三版。(4)Davidson和MacKinon(1993)，EstimationandInferenceinEconometrics,《经济计量学中的估计和推断》。在适当的地方，对于特定的专题,我们也会提供专门的参考书。3.1创建方程对象EViews中的单方程回归估计是用

3、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/NewObject/Equation或Quick/EstimationEquation…，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。3.2在EViews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，可用于说明非线

4、性模型或带有参数约束的模型。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cs作回归，在方程说明对话框上部输入：cscinc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：cs=c(1)+c(2)*inc。在统计操作中会用到滞

5、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。csccs(-1)inc相当的回归方程形式为：cs=c(1)+c(2)cs(-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：csccs(-1to-4)inc这里cs关于常数，cs(-1)，cs(-2)，cs(-3)，cs(-4)，和inc的回归。在变量列表中也可以包括自动序列。例如：log(cs)clog(cs(-1))log((inc+inc(-1))/2)相当的回归方程形式为：log(cs)=c(1)+c(2)log(cs(-1))+c(3)log((i

6、nc+inc(-1))/2)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。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/NewObject…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NewMatrix对话框中，选择Coeff

7、icientVector并说明向量中应有多少行。带有系数向量图标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(cs)=a(1)+beta(1)*log(cs(-1))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：标准的单方程回归用最小