利用Eviews軟件進行最小二乘法回歸實例參考模板

1、例題 中國居民人均消費支出與人均GDP（1978-2000），數(shù)據(jù)（例題1-2），預測，2001年人均GDP為4033.1元，求點預測、區(qū)間預測。（李子奈，p50）解答：一、打開Eviews軟件，點擊主界面File按鈕，從下拉菜單中選擇Workfile。在彈出的對話框中，先在工作文件結構類型欄（Workfile structure type）選擇固定頻率標注日期（Dated regular frequency），然后在日期標注說明欄中（Date specification）將頻率（Frequency）選為年度（Annual），再依次填入起止日期，如果希望給文件命名（可選項），可以在命名欄（Na

2、mes - optional）的WF項填入自己選擇的名稱，然后點擊確定。此時建立好的工作文件如下圖所示：1 / 10在主界面點擊快捷方式（Quick）按鈕，從下拉菜單中選空白數(shù)據(jù)組（Empty Group）選項。此時空白數(shù)據(jù)組出現(xiàn)，可以在其中通過鍵盤輸入數(shù)據(jù)或者將數(shù)據(jù)粘貼過來。在Excel文件（例題1-2）中選定要粘貼的數(shù)據(jù)，然后在主界面中點擊編輯（Edit）按鈕，從下拉菜單中選擇粘貼（Paste），數(shù)據(jù)將被導入Eviews軟件。將右側的滾動條拖至最上方，可以在最上方的單元格中給變量命名。二、估計參數(shù)在主界面中點擊快捷方式（Quick）按鈕，從下拉菜單中選擇估計方程（Estimate Equa

3、tion）在彈出的對話框中設定回歸方程的形式。在方程表示式欄中（Equation specification），按照被解釋變量（Consp）、常數(shù)項（c）、解釋變量（Gdpp）的順序填入變量名，在估計設置（Estimation settings）欄中選擇估計方法（Method）為最小二乘法（LS Least Squares），樣本（Sample）欄中選擇全部樣本（本例中即為19782000），然后點擊確定，即可得到回歸結果。以上得到的回歸結果可以表示為：如果你試圖關閉回歸方程頁面（或Eviews主程序），這時將會彈出一個對話框，詢問是否刪除未命名的回歸方程，如下圖所示此時如果同意刪除，可以點擊

4、Yes，如果想把回歸結果保存下來，可以點擊命名（Name），這時就會彈出一個對話框，在其中填入為方程取的名字，點擊OK即可。本例中方程自動命名為方程1（eq01）。點擊確定之后，方程頁面關閉，同時在工作文件頁面內可以發(fā)現(xiàn)多了一個表示回歸方程的對象（圖中的eq01）。如果以后需要用到回歸結果時，就不需要象前面那樣逐步地去做，而只需要雙擊eq01圖標即可。如果試圖關閉工作文件或Eviews主程序，將會彈出警示框詢問是否對該工作文件進行保存，此時如果不計劃對工作文件進行保存，直接點擊No即可，如果點擊取消（Cancel），將回到關閉前的狀態(tài)。如果計劃保存工作文件以備將來使用，則可以點擊Yes。隨后彈

5、出的對話框詢問按照怎樣的精確度保存數(shù)據(jù)，此時選擇高精確度即可。即選擇Double precision。注意！按照當前的設置，Eviews默認的保存路徑是“我的文檔”。將來打開文件時可以從Eviews主程序中按照文件（File）打開（Open）Eviews工作文件（Eviews Workfile）的方式，也可以直接在“我的文檔”中雙擊要打開的工作文件。三、相關的檢驗1. 擬合優(yōu)度（可決系數(shù)）從回歸結果中可以看出，本例中，說明模型在整體上擬合得非常好。2. 顯著性檢驗首先看截距項和斜率項的統(tǒng)計量取值情況。因為本例中使用的觀察值個數(shù)為23，因此這些統(tǒng)計量應該服從自由度為的分布，查書后附錄中給出的分布

6、表，可以發(fā)現(xiàn)自由度為21、檢驗水平為0.1、0.05、0.01時相對應的臨界值分別為1.721、2.080、2.831，而本例中的兩個統(tǒng)計量的取值分別為13.51和53.47，說明在通常使用的檢驗水平下，本例中所選擇的兩個解釋變量對被解釋變量有很好的解釋能力，或者說數(shù)據(jù)強烈支持將這兩個解釋變量納入模型之中。3. 置信區(qū)間以下建立總體參數(shù)和置信度為95%的置信區(qū)間。前面已經介紹過，當置信度為時，置信區(qū)間為而，從回歸結果中還可以查到，因此的置信度為95%的置信區(qū)間為?；蛘弑硎緸橥瑯拥牡览恚闹眯哦葹?5%的置信區(qū)間為?；蛘弑硎緸樗摹㈩A測以上是根據(jù)中國19782000年人均消費與人均GDP（按199

7、0年價格表示）得到的回歸結果，現(xiàn)在據(jù)此對2001年人均消費的情況進行預測。1. 點預測2001年，以1990年不變價格表示的中國人均GDP約為4033.1元，根據(jù)前面得出的樣本回歸函數(shù)，可以計算出2001年人均消費的實際值為1782.2元，與預測的結果進行比較，發(fā)現(xiàn)相對誤差為。2. 區(qū)間預測首先對進行區(qū)間預測。如果選擇置信度為，則置信區(qū)間為這里，均為已知，下面介紹的求法。啟動Eviews程序，在主界面點擊文件（File）按鈕，在下拉菜單中選擇打開（Open），然后選擇Eviews工作文件（Eviews Workfile），在上次保存文件的目錄下找到Eviews工作文件ex1-2，在工作文件頁面

8、中雙擊表示人均GDP的變量gdpp，即可打開這一數(shù)據(jù)序列。此時在數(shù)據(jù)序列頁面中點擊查看（View）按鈕，然后將光標移動到描述性統(tǒng)計量（Descriptive Statistics）上面，在右側出現(xiàn)的選項中選擇統(tǒng)計量表格（Stats Table），這樣關于數(shù)據(jù)序列人均GDP的一些統(tǒng)計量就可以顯示出來了。表格中各項分別是平均值（Mean）、中位數(shù)（Median）、最大值（Maximum）、最小值（Minimum）、標準差（Std. Dev）、偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）、JB正態(tài)性檢驗統(tǒng)計量（Jarque-Bera）、JB統(tǒng)計量對應的概率值（Probability）、數(shù)組求和

9、結果（Sum）、離差平方和（Sum Sq. Dev.）、觀察值個數(shù)（Observations）。我們進行區(qū)間預測時需要的就是表中的平均值，即為表中的離差平方和。將這些結果代入前面的表示式，就可以得到對的置信度為95%的區(qū)間估計了：，也就是。另外我們還注意到2001年人均消費的實際數(shù)據(jù)是1782.2元，落在了這一區(qū)間內。接下來對進行區(qū)間預測。前面已經得出，置信度為的區(qū)間預測是此時置信區(qū)間的上下限與前一種情況相比有少許變化，區(qū)間的寬度有所增加，這是因為比的方差要大一些。將各種數(shù)據(jù)代入上面表示式，得到的結果是：，或者表示為區(qū)間形式，很顯然，對的區(qū)間估計不如對的區(qū)間估計精確。五、經濟學含義的分析以下對回歸結果的經濟學含義做一個簡單的分析，回歸結果是1. 凱恩斯的絕對收入假說認為，當收入增加時，消費支出也會相應地增加，但是不如收入增加得多，這從回歸結果中大于0且小于1可以得到驗證；另外凱恩斯還認為，隨著收入的增加，人們會將收入中更多的部分儲蓄起來，這一點可以從截距項為正得到驗證。其中的是儲蓄率，顯然隨著收入的增加，將不斷地變大。2. 回歸結果中解釋變量收入前面的系數(shù)表示，19782000年間，中國的人均