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计量软件实验：EViews软件应用 基本回归模型 注意EViews会接受生成不指向命名方程一个序列: series cs= c(1)+c(2)*gdp 并将使用C系数向量的已有值，我们强烈推荐使用命名方程来标识适当的系数。总体上来说，只有在刚刚估计之后或系数更新后，系数向量C中才会含有正确的系数值。使用命名的方程或选择Procs/Update coefs from equation, 确保了使用正确的系数值进行估计。 指向系数向量的另一种方法是使用方程中的@coefs 元素，上例可写作： series cs = eq1.@coefs(1) +eq1.@coefs(2)*gdp EViews根据系数出现在方程中的顺序为每个系数指定索引。 如果使用这些函数而没有方程对象，EViews会使用缺省方程。如命令： scalar a = @dw 创建了标量a并指定了缺省方程的Durbin-Watson统计值。然而，我们强烈推荐使用方程对象名和一个“.”作为统计量的关键词。这样可以使命名的方程得到合适的统计量。例如指定方程EQ01的D-W值： scalar a=eq01.@dw 返回向量或矩阵对象的函数应指定相应的对象类型。例如，对一个向量指定系数的t统计量结果： vector ts = eq1. @tstats 对协方差矩阵应指定矩阵： matrix mycov = eq1.@cov 也可以获取这些统计量的单个元素： scalar var1 = eq1.@covariance(1,1) §2.5 方程操作 §13.5.1 方程视图 以三种形式显示方程：EViews命令形式，带系数符号的代数方程，和有系数估计值的方程。 可以将这些结果剪切和粘贴到支持Windows剪贴板的应用文档中。 · Estimation Output显示方程结果。 · Actual, Fitted, Residual以图表和数字的形式显示因变量的实际值和拟合值及残差。实际值。Actual, Fitted, Residual Table 以表的形式来显示这些值。 注意，实际值是拟合值和残差的和。Actual, Fitted, Residual Graph显示了实际值，拟合值，残差的标准EViews图。Residual Graph只描绘残差，而Standardized Residual Graph描绘残差除以残差标准差的估计值后标准化了的图。 · Gradients and Derivatives...描述目标函数的梯度和回归函数的导数计算的信息。详细内容参见附录E， “梯度和导数”。 · Covariance Matrix以表的形式显示系数估计值的协方差矩阵。要以矩阵对象保存协方差矩阵，可以使用@cov函数。 · Coefficient Tests, Residual Tests, and Stability Tests 这些是 “定义和诊断检验”中要详细介绍的内容。 §2.5.2 方程过程 · Specify/Estimate... 提出方程说明对话框以修改说明。可以编辑方程说明或改变估计方法或估计样本。 · Forecast ... 用估计方程预测，参见“预测”一章 。 · Make Modle 创建一个与被估计方程有关的未命名模型。这个模型可用通常的方法求解。关于如何使用模型进行预测和模拟，参见“模型”一章。 · Update Coefs from Equation 把方程系数的估计值放在系数向量中。可以使用这种方法来初始化各种估计过程的初始值。 · Make Regressor Group 创建一个包含方程中使用的所有变量的未命名组（常数除外）。 · Made Residual Series... 在工作文档中以序列形式保存回归中的残差。根据估计方法的不同，可以选择三种不同的残差：普通的，标准化的，和广义的。对于普通最小二乘估计，只能存储普通残差。 · Make Derivative Group 创建一个包含回归函数关于其系数的导数的组。 · Made Gradient Group 创建一个包含目标函数关于模型的系数的斜率的组。 §2.5.3 缺省方程 随着估计进行，EViews会计算一个未命名方程对象的系数估计值，协方差矩阵，残差，和其他