使用eviews做線性回歸方程

1、Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared樣本決定系數(shù)（R2）：值為0-1，越接近1表示擬合越好，>0.8認為可以接受，但是R2隨因變量的增多而增大，解決這個問題使用來調整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回歸標準誤差 Log likelihood對數(shù)似然比：殘差越小，L值越大，越大說明模型越正確 Durbin-Watson stat：DW統(tǒng)計量，0-4之間 Mean dependent var因變量的均值 S.D. dependent var因變量的標準差 Akaike info criterion赤

2、池信息量(AIC)（越小說明模型越精確） Schwarz ctiterion:施瓦茲信息量（SC）（越小說明模型越精確） Prob(F-statistic)相伴概率 fitted(擬合值) 線性回歸的基本假設： 1.自變量之間不相關 2.隨機誤差相互獨立，且服從期望為0，標準差為的正態(tài)分布 3.樣本個數(shù)多于參數(shù)個數(shù) 建模方法: ls y c x1 x2 x3 . x1 x2 x3的選擇先做各序列之間的簡單相關系數(shù)計算，選擇同因變量相關系數(shù)大而自變量相關系數(shù)小的一些變量。模型的實際業(yè)務含義也有指導意義，比如m1同gdp肯定是相關的。 模型的建立是簡單的，復雜的是模型的檢驗、評價和之后的調整、擇優(yōu)

3、。 模型檢驗： 1）方程顯著性檢驗（F檢驗）：模型擬合樣本的效果，即選擇的所有自變量對因變量的解釋力度 F大于臨界值則說明拒絕0假設。 Eviews給出了拒絕0假設(所有系統(tǒng)為0的假設)犯錯誤(第一類錯誤或錯誤)的概率(收尾概率或相伴概率)p值，若p小于置信度(如0.05)則可以拒絕0假設，即認為方程顯著性明顯。 2）回歸系數(shù)顯著性檢驗（t檢驗）：檢驗每一個自變量的合理性 |t|大于臨界值表示可拒絕系數(shù)為0的假設，即系數(shù)合理。t分布的自由度為n-p-1,n為樣本數(shù)，p為系數(shù)位置 3）DW檢驗：檢驗殘差序列的自相關性，檢驗基本假設2（隨機誤差相互獨立） 殘差：模型計算值與資料實測值之差為殘差 0

4、<=dw<=dl 殘差序列正相關，du<dw<4-du 無自相關， 4-dl<dw<=4負相關 ，若不在以上3個區(qū)間則檢驗失敗，無法判斷 demo中的dw=0.141430 ，dl=1.73369,du=1.7786,所以存在正相關 模型評價 目的：不同模型中擇優(yōu) 1）樣本決定系數(shù)R-squared及修正的R-squared R-squared=SSR/SST 表示總離差平方和中由回歸方程可以解釋部分的比例，比例越大說明回歸方程可以解釋的部分越多。 Adjust R-seqaured=1-(n-1)/(n-k)(1-R2) 2）對數(shù)似然值(Log Likel

5、ihood,簡記為L) 殘差越小，L越大 3）AIC準則 AIC= -2L/n+2k/n, 其中L為 log likelihood,n為樣本總量，k為參數(shù)個數(shù)。 AIC可認為是反向修正的L，AIC越小說明模型越精確。 4）SC準則 SC= -2L/n + k*ln(n)/n 用法同AIC非常接近 預測forecast root mean sequared error(RMSE)均方根誤差 Mean Absolute Error(MAE)平均絕對誤差 這兩個變量取決于因變量的絕對值， MAPE(Mean Abs. Percent Error)平均絕對百分誤差，一般的認為MAPE<10則認為

6、預測精度較高 Theil Inequality Coefficient（希爾不等系數(shù)）值為0-1，越小表示擬合值和真實值差異越小。 偏差率(bias Proportion)，bp，反映預測值和真實值均值間的差異 方差率(variance Proportion)，vp，反映預測值和真實值標準差的差異 協(xié)變率(covariance Proportion)，cp，反映了剩余的誤差 以上三項相加等于1。 預測比較理想是bp,vp比較小，值集中在cp上。 eviews不能直接計算出預測值的置信區(qū)間，需要通過置信區(qū)間的上下限公式來計算。如何操作？ 其他 1)Chow檢驗 chows breakpoint檢

7、驗 零假設是：兩個子樣本擬合的方程無顯著差異。有差異則說明關系中結構發(fā)生改變 demo中 Chow Breakpoint Test: 1977Q1 F-statistic 2.95511837136742 Prob. F(3,174) 0.0339915698953355 Log likelihood ratio 8.94507926849178 Prob. Chi-Square(3) 0.0300300700620291 p值<0.05，可拒絕0假設，即認為各個因素的影響強弱發(fā)生了改變。 問題是如何才能準確的找到這個或這幾個斷點？目前的方法是找殘差擴大超出邊線的那個點，但這是不準確的，

8、在demo中1975Q2的殘差超出，但是chows breakpoint檢驗的兩個p值都接近0.2，1976Q3開始兩個p值才小于0.05，并且有逐漸減小之勢。 chows forecast檢驗 用斷點隔斷樣本，用之前的樣本建立回歸模型，然后用這個模型對后一段進行預測，檢驗這個模型對后續(xù)樣本的擬合程度。 0假設是：模型與后段樣本無顯著差異 demo中的1976Q4作為break point,得到兩個p值為0，即認為兩段樣本的系數(shù)應該是不同的。 2）自變量的選擇 testadd檢驗： 操作方法是: eqation name.testadd ser1 ser2 . 0假設：應該將該變量引入方程 檢

9、驗統(tǒng)計量：wald,LR 結果：通過兩個p值(Prob. F,Prob Chi-sequare)看是否拒絕原假設 testdrop檢驗： 操作方法是: eqation name.testdrop ser1 ser2 . 0假設：應該將該變量剔除 檢驗統(tǒng)計量：wald,LR 結果：通過兩個p值(Prob. F,Prob Chi-sequare)看是否拒絕原假設 含定性變量的回歸模型 分為：自變量含定性變量，因變量含定性變量。后一種情況較為復雜 建立dummy 變量(名義變量)：用D表示 當變量有m種情況時，需要引入m-1個dummy變量 處理辦法：把定性變量定義成0.1.2等數(shù)值后和一般變量同樣

10、處理 常見問題及對策 1）多重共線性（multicollinearity）: p個回歸變量之間存在嚴格或近似的線性關系 診斷方法： 1.如果模型的R-sequared很大，F(xiàn)檢驗通過，但是某些系統(tǒng)的t檢驗沒通過 2.某些自變量系數(shù)之間的簡單相關系數(shù)很大 3.回歸系數(shù)符號與簡單相關系統(tǒng)符號相反 以上3條發(fā)生都有理由懷疑存在多重共線性 方差擴大因子(variance inflation factor VIFj)是診斷多重共線性的常用手段。 VIFj為矩陣(X X)-1第j個對角元素cjj=1/(1-R2j)(j=1,2,p) 其中R2j為以作為cj因變量，其余p-1個自變量作為自變量建立多元回歸模

11、型所得的樣本決定系數(shù)，所以R2j越大則說明自變量之間自相關性越大，此時也越大，可以認為VIFj>10(R2j>0.9)則存在多重共線性。 還可以使用VIFj的平均數(shù)作為判斷標準，如果avg(VIFj)遠大于10則認為存在多重共線性。 eviews里如何使用VIF法？-建立方程，然后手工建立scalar vif。demo中GDP和PR的vif為66，存在多重共線性? 只有一個自變量的方程是否會失效?此時dw值只有0.01遠小于dl，說明GDP遠遠不是PR能決定的。結合testdrop將PR去除，兩個p值為0，說明不能把PR去除。 在eviews中當自變量存在嚴重的多重共線性時將不能給

12、出參數(shù)估計值，而會報錯：nearly singular matrix 多重共線性的處理： 1.剔除自變量，選擇通過testdrop實驗，并且vif值最大的那個 2.差分法，在建立方程時填入 ls m1-m1(-1) c gdp-gdp(-1) pr-pr(-1)。m1(-1)表示上一個m1 差分法常常會丟失一些信息，使用時應謹慎。 demo中得到的模型，c 的p值0.11, pr-pr(-1)的p值為0.60，說明參數(shù)無效。 2）異方差性（Herteroskedasticity） 即隨機誤差項不滿足基本假設的同方差性,異方差性說明隨機誤差中有些項對因變量的影響是不同于其他項的。 一般地，截面數(shù)

13、據(jù)做樣本時出現(xiàn)異方差性的可能較大，或者說都存在異方差性 若存在異方差性，用OLS估計出來的參數(shù)，可能導致估計值雖然是無偏的，但不是有效的。 （截面數(shù)據(jù)就是同一時間點上各個主體的數(shù)據(jù)，比如2007年各省的GDP數(shù)據(jù)放在一起就是一組截面數(shù)據(jù) 與之相對的是時間序列數(shù)據(jù) 如河北省從00年到07年的數(shù)據(jù)就是一組時間序列數(shù)據(jù) 兩者綜合叫面板數(shù)據(jù) ） 00年到07年各省的數(shù)據(jù)綜合在一起就叫面板數(shù)據(jù) 診斷方法： 1.圖示法，以因變量作為橫坐標，以殘差項為縱坐標，根據(jù)散點圖判斷是否存在相關性。 (選擇兩個序列作為group打開，先選中的序列將作為group的縱坐標) 2.戈里瑟(Glejser)檢驗： ? 3.

14、懷特(White)檢驗: 用e2作為因變量，原先的自變量及自變量的平方(還可以加上各自變量之間的相互乘積)作為自變量 建立模型。 懷特檢驗的統(tǒng)計量為：m=n*R2(n是樣本容量，R2是新模型的擬合優(yōu)度), m 2(k) k為新模型除常數(shù)項之外的自變量個數(shù) 零假設：模型不存在異方差性 操作：在估計出來的方程中，view-residual tests-White Herteroskedasticity(no cross/cross) 分別為是否含自變量交叉項 demo中的兩個p值為0，所以拒絕零假設，認為存在嚴重的異方差性。 異方差性的處理： 1.加權最小二乘法(WLS weighted leas

15、t sequare)。 最常用的方法，一般用于異方差形式可知的情況?；舅悸肥琴x予殘差的每個觀測值不同的權數(shù)，從而使模型的隨機誤差項具有相同的方差。 2.自相關相容協(xié)方差(Heteroskedasticity and antocorrelation consistent convariances HAC) 用于異方差性形式未知時。在建模時在options中選擇Heteroskedasticity consistent convariances 再從white,newey-west中選擇一種。 HAC不改變參數(shù)的點估計，改變的知識估計標準差。如何改變標準差？ 3）自相關性 殘差項不滿足相互獨立的

16、假設。一般的，經濟時間序列中自相關現(xiàn)象較為常見，這主要是經濟變量的滯后性帶來的。 自相關性將導致參數(shù)估計值雖然是無偏的，但不是有效的。 診斷方法： 1.繪制殘差序列圖。如果序列圖成鋸齒形或循環(huán)狀的變化，可以判定存在自相關 2.回歸檢驗法： 以殘差e(t)為被解釋變量，以各種可能的相關變量，如 e(t-1) e(t-2)作為自變量，選擇顯著的最優(yōu)擬合模型作為自相關的形式。demo中以 ls residm1 c residm1(-1) residm1(-2)后 發(fā)現(xiàn)c的p值為0.54，做testdrop實驗，兩個p值都>0.5 可以將c剔除。剔除c后： Dependent Variable:

17、 RESIDM1 Method: Least Squares Date: 12/29/07 Time: 11:26 Sample (adjusted): 1952Q3 1996Q4 Included observations: 178 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. RESIDM1(-1) 1.215361 0.077011 15.78173 0.0000 RESIDM1(-2) -0.271664 0.078272 -3.470763 0.0007 R-squared 0.868569 Mean dependent var 0.011855 Adjusted R-squared 0.867823 S.D. dependent var 26.91138 S.E. of regression 9.783961 Aka