經(jīng)典線性回歸模型的eviews操作

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1、經(jīng)典線性回歸模型經(jīng)典回歸模型在涉及到時(shí)間序列時(shí)，通常存在以下三個(gè)問題：1）非平穩(wěn)性→ADF單位根檢驗(yàn)→n階單整→取原數(shù)據(jù)序列的n階差分（化為平穩(wěn)序列）2）序列相關(guān)性→D.W.檢驗(yàn)/相關(guān)圖/Q檢驗(yàn)/LM檢驗(yàn)→n階自相關(guān)→自回歸ar(p)模型修正3）多重共線性→相關(guān)系數(shù)矩陣→逐步回歸修正注：以上三個(gè)問題中，前兩個(gè)比較重要。整體回歸模型的思路：1）確定解釋變量和被解釋變量，找到相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)選擇的時(shí)候樣本量最好多一點(diǎn)，做出來的模型結(jié)果也精確一些。2）把EXCEL里的數(shù)據(jù)組導(dǎo)入到Eviews里。3）對(duì)每個(gè)數(shù)據(jù)序列做ADF單位根檢驗(yàn)。4）對(duì)回歸的數(shù)據(jù)組

2、做序列相關(guān)性檢驗(yàn)。5）對(duì)所有解釋變量做多重共線性檢驗(yàn)。6）根據(jù)上述結(jié)果，修正原先的回歸模型。7）進(jìn)行模型回歸，得到結(jié)論。Eviews具體步驟和操作如下。一、數(shù)據(jù)導(dǎo)入1）在EXCEL中輸入數(shù)據(jù)，如下：除去第一行，一共2394個(gè)樣本。2）Eviews中創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫(kù)：Fileewworkfile,接下來就是這個(gè)界面（2394就是根據(jù)EXCEL里的樣本數(shù)據(jù)來），OK1）建立子數(shù)據(jù)序列程序：Datax1再enter鍵就出來一個(gè)序列，空的，把EXCEL里對(duì)應(yīng)的序列復(fù)制過來，一個(gè)子集就建立好了。X1是回歸方程中的一個(gè)解釋變量，也可以取原來的名字，比如l

3、nFDI，把方程中所有的解釋變量、被解釋變量都建立起子序列。一、ADF單位根檢驗(yàn)1）趨勢(shì)。打開一個(gè)子數(shù)據(jù)序列，先判斷趨勢(shì)：viewgraph，出現(xiàn)一個(gè)界面，OK。得到類似的圖，下圖就是有趨勢(shì)的時(shí)間序列。1）ADF檢驗(yàn)。直接在圖形的界面上進(jìn)行操作，viewunitroottest，出現(xiàn)如下界面。在第二個(gè)方框內(nèi)根據(jù)時(shí)序的趨勢(shì)選擇，Intercept指截距，Trend為趨勢(shì)，有趨勢(shì)的時(shí)序選擇第二個(gè)，OK，得到結(jié)果。上述結(jié)果中，ADF值為-3.657113，t統(tǒng)計(jì)值小于5%，即拒絕原假設(shè)，故不存在單位根。若大于5%，則存在單位根。按照這個(gè)做法將所

4、有的序列都操作一遍。1）修正。倘若原序列存在單位根，就對(duì)原序列進(jìn)行一階差分。程序：genrdx1=D(x1)Enter鍵后，Eviews里會(huì)自動(dòng)生成子序列dx1，x1只是解釋變量，可以自己命名。再對(duì)該一階差分序列進(jìn)行ADF檢驗(yàn)，若所得均顯著，即為一階單整序列，此序列不存在單位根。按照一階單整序列建立模型，模型的數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的。三、模型回歸程序：datayx1x2Y是模型的被解釋變量，后面的解釋變量隨模型的具體情況而定。Enter鍵，出來一個(gè)數(shù)據(jù)組合，我這里DX11做為被解釋變量。接下來是回歸的操作。點(diǎn)擊Proc/makeequation，出

5、來界面，直接點(diǎn)確定。其中，dx11是被解釋變量，其余都為解釋變量。得到結(jié)果，形式如下。結(jié)果說明：coefficient是每個(gè)解釋變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)，第四列是t統(tǒng)計(jì)值，最后一列是伴隨概率。R-squared是擬合優(yōu)度，下面那個(gè)是調(diào)整的擬合優(yōu)度。分析時(shí)遵循下列原則：<1>模型總體擬合優(yōu)度R2，一般而言50%以上就很好。這個(gè)說明的是方程解釋變量總體對(duì)被解釋變量的解釋力度好，即你的模型建立的比較正確。F值和此類似，判斷方法和t統(tǒng)計(jì)值的一樣，看伴隨概率。<2>系數(shù)?？磘值和伴隨概率，如果伴隨概率小于自己設(shè)定的顯著性水平（1%、5%、10%），則拒絕原假設(shè)，

6、說明該一個(gè)解釋變量對(duì)被解釋變量有顯著的貢獻(xiàn)度。注：R2看的是整體（所有解釋變量），t注重的是單個(gè)解釋變量的貢獻(xiàn)度。四、序列相關(guān)性檢驗(yàn)序列相關(guān)性指的是模型回歸后產(chǎn)生的殘差序列（resid序列）具有自相關(guān)性，即前一個(gè)時(shí)間段的殘差對(duì)現(xiàn)今的殘差有影響，因此需要進(jìn)行修正。方法有下列4種：D.W.統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)，相關(guān)圖，Q檢驗(yàn)，LM檢驗(yàn)。可隨機(jī)選一種，但要注意：D.W.檢驗(yàn)法方便但比較粗糙，而且只能針對(duì)一階自回歸，無法進(jìn)行高階自回歸的驗(yàn)證和模型自帶滯后項(xiàng)的驗(yàn)證。LM檢驗(yàn)?zāi)芸朔陨蠁栴}。另外，相關(guān)圖和Q檢驗(yàn)也較常用。1）D.W.檢驗(yàn)——只針對(duì)一階自相關(guān)DW值直

7、接在模型回歸結(jié)果中顯示，下述紅色值。Sample(adjusted):25957Includedobservations:5956afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.??DX10.9638650.006527147.67940.0000DX20.0069640.0018683.7273610.0002DX30.0020060.0013651.4699240.1416DX130.0048760.0011014.4305840.0000DX40.0241390.0

8、065763.6708630.0002C1.01E-064.96E-060.2037370.8386R-squared0.994890????Meandepende