eviews上机第五章

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1、第五章基本回归模型1第五章基本回归模型单方程回归是广泛使用的统计技术之一，是随后章节内容的基本思想与基础本章介绍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在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。2参考书目：Pindyck，Rubinfeld(1991),EconometricModelsand

2、EconomicForecasts,《经济计量模型和经济预测》，第三版Johnston和DiNardo(1997)，EconomtricMethods,《经济计量方法》，第四版Greene(1997)，EconomtricAnalysis,《经济计量分析》，第三版Davidson和MacKinon(1993)，EstimationandInferenceinEconometrics,《经济计量学中的估计和推断》3§5.1方程对象EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完成的创建一个方程对象：主菜单选择Obje

3、ct/NewObject/EquationQuick/EstimationEquation在命令窗口中输入关键词equation说明方程：对话框中说明要建立的方程，并选择估计方法EViews将在方程窗口中估计方程并显示结果估计结果：是方程对象的一部分存储起来以便随时提取。这样我们只需打开方程对象来显示简要结果，或者利用EViews工具来处理方程对象的结果。例如：可以使用估计方程作为联立方程模型的一部分。4§5.2方程说明创建一个方程对象时会出现对话框：方程说明（最上面的编辑框中）因变量（左边）和自变量（右边）以及

4、函数形式估计方法该估计使用的样本说明方程的两种基本方法：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，可用于说明非线性模型或带有参数约束的模型5§5.2.1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：想要构建一个线性消费函数CS，用一个常数和inc对其作回归，对话框上部输入：cscinc注意：回归变量列表中的序列c。C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

5、。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。注意：到在工作文档中有一个预先定义的对象C：这是缺省系数向量——当通过列出变量名的方式说明方程时，EViews会根据变量在列表中出现的顺序在这个向量中存储估计系数。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。6列表说明方程时，EViews会将其转换成等价的公式形式例，列表：log(cs)clog(cs(-1))log(inc)代表公式：log(cs)=c(1)+c(2)*log(cs(-1)

6、)+c(3)*log(inc)这种形式并不是必须的，=可以出现在公式的任何地方如：log(urate)+c(1)*dmr=c(2)此方程的残差为：ε=log(urate)+c(1)dmr-c(2)EViews将最小化残差平方和。7滞后值：滞后序列的使用：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例：cscs(-1)cinc表示：以cs的滞后值、常数c和inc对cs作回归cs滞后的系数将存放在c(1)中，常数系数在c(2)中，inc的系数在c(3)中，即回归方程形式为：cs=c(1)*cs

7、(-1)+c(2)+c(3)*inc连续范围的滞后序列：使用关键词to例：csccs(-1to-4)inc表示：以常数c，cs(-1)，cs(-2)，cs(-3)，cs(-4)，和inc对cs作回归例：cscinc(to–2)inc(-4)表示：以常数c，inc，inc(-1)，inc(-2)，和inc(-4)对cs作回归，即回归方程形式为：cs=c(1)+c(2)*inc+c(3)*inc(-1)+c(4)*inc(-2)+c(5)*inc(-4)8自动生成新序列：自动序列的使用：例：log(cs)clog(c

8、s(-1))((inc+inc(-1))/2)表示：cs的自然对数关于常数，其滞后值和inc的两项移动平均的回归回归方程：log(cs)=c(1)+c(2)*log(cs(-1))+c(3)*log((inc+inc(-1))/2)创建说明列表：在工作文档窗口通过单击因变量使其高亮度显示对每一个解释变量用CTRL+CLICK使其也高亮度显示选完全部变量后，单击右键，并选择