Eviews操作手册2.doc

讲义二 运用Eviews4.0进行线性回归模型的扩展： 建立工作文件 启动Eviews后，点击File\New\Workfile ，在弹出的对话框中选择数据的时间频率（frequency）为Undated or irregular ，起止日期（以只有11个观测值的非线性模型为例）为1和11，点击OK即可。 输入数据 已知某省轻工业产值与农业产值之间呈二次抛物线函数，估计之。 在主菜单点击Quick\Empty Group ，录入X、 Y 的数据，在Workfile对话框中双击数据，会弹出相应的数据及名称，单击name，将名称改为你想要设定的名称（或者，在输入数据时，将鼠标移到obs处，上面就会出现列名，直接修改名称）。68 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 农业产值X 68 71 72 70 76 77 76 78 79 81 88 轻工业产值Y 68 69 70 81 85 86 100 108 114 120 133 点击“Freeze”得到表格，单击“name”为其命名后关闭即可保存原始数据。 生成新序列 在主菜单点击Quick\Generate series 或者直接点击Workfile 窗口里的Genr按钮，弹出如下对话框： 在上图输入公式，如x1=1/x 、 x2=x*x 、 lnx=log(x) 、 xb=x(-1)（每次只能输入一个式子，根据需要，反复多次即可）。点击“OK”后，得到名称如我们公式左边的序列。 回归分析 在主菜单点击Quick\Estimate Equation ，弹出如下对话框： 输入“被解释变量 常数项 解释变量1 解释变量2” 点击“OK”后，得到如下结果，单击“name”为其命名后关闭即可。 发现回归结果的统计检验未通过，结果不可用，再尝试仅放入一个变量，发现都可以通过统计检验，这说明x与x2存在严重的多重共线性，仅放入x比较好。 结果分析 对于非线性回归模型来说，得到回归结果后，把原来的变量放回去写出最后结果（假定前面作了假定y1=1/y ,x1=1/x 用y1、x1做回归）如下： 回归方程： （448.50）（11.60） （0.075） （-0.5864）（0.4919）（-0.1769） DW=1.86 显著性检验：查表可知：时， 因为25.3874.46 ，所以回归方程显著成立。但是系数的显著性检验通不过，知道不能拒绝、、为零，出现取舍矛盾，这是由于存在多重共线性造成的。用逐步回归法，发现仅放入X比较好结果为 所以回归方程： （36.955）（0.485） （-4.978）（7.541） DW=1.82 方程的显著性检验与系数的显著性检验都能通过。这说明轻工业产值和农业产值之间具有显著的线性关系，而不是抛物线关系。 做Chow检验 如果是分别做回归，每一次记下结果里面的“Sum squared resid” 对应的数值，依据我们讲过的方法构造F统计量，算出结果，查表得到，比较二者大小，以此得到结论就可以了。 对时间序列做参数稳定性检验，先对总体所有数据做回归，在回归结果文件里点View\Stability Tests\Chow Breakpoint Test， 在弹出的对话框中输入参数开始变化的序号就可以得到检验的结果。(第一列P0.05,说明结构变化了，否则P0.05，说明结构未变化，经济行为前后一致。) （2）对约束条件作检验，对所有变量作OLS回归，在回归结果文件点View\Coefficient Tests\wald-…，在弹出的对话框中输入要检验的约束条件即可。（P0.05，假设错误，拒绝，P0.05，不能拒绝，假设正确） 三．大家的任务 依据上述步骤，验证课本中的Chow检验例题至少1个。 四．可能用到的函数 1．求变量的绝对值：ABS(X) 2．对变量做指数变换：EXP(X) 就是求。 3．求倒数：@INV(X)也就等价于。 4．对X取自然对数：LOG(X) 5．求X的平方根：@sqrt(X) 或者SQR(X)。 6．求X的一阶差分：D(X)等于。 7．求X的第n次一阶差分：D(X，n)等于，其中L是滞后算子。 8．求序列X的和：@SUM(X)。 9．求序列X的均值：@MEAN(X)。 10．求变量的n次方：X^n 等于Xn . 例．某市百货商店销售额X与流通费率Y之间呈双曲线函数模型 对9个商店的销售额与流通费率的统计资料如下表。 求其估计方程 假如某