Eviews处理多元回归分析操作步骤

操作步骤

1.建立工作文件

(1)建立数据的exel电子表格

（2）将电子表格数据导入eviews

File-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数

在窗口中输入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。

3.时间序列的平稳性检验

（1）观察coilfuture序列趋势图

在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

（2）对原序列进行ADF平稳性检验

quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。

（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验

quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。由此可知，以上时间序列均为一阶单整时间序列。

4.Granger因果检验

（1）quick-group statistics-granger causality test，出现如下对话框，输入各序列名称，点击OK。以此得到输入序列之间的单项或双向因果关系。

（2）滞后阶数采用Eviews推荐的滞后阶数

（3）得到与coilfuture序列相关的Granger因果检验结果。存在dow到coilfuture 的单向因果关系；存在shindex到原油期货价格的单向因果关系；存在原油期货价格到nagas的双向因果关系；存在原油期货价格到OPEC产量的单向因果关系；存在ueurope到原油期货价格的单向因果关系；存在ermb到原油期货价格的单向因果关系。

5.协整检验

对上述的7个单整时间序列采用EG（Engle-Granger）两步法进行协整检验。（1）在工作表窗口选取coilfuture 、dow 、shindex、nagas、opec、ueurope、urmb，然后单击右键，选择open，点击as group，得到所有序列数据。

（2）在新窗口中点击proc，选择make equation，使用Engle-Granger(EG)两步检验法进行回归，得到回归结果：

（3）在新窗口中点击proc，选择make residual series，得到残差项时间序列RESID01。

（4）对该序列RESID01进行ADF检验（如上所述）。若残差项平稳，则存在协整关系。否则，不存在。由结果可知，检验值-5.298明显小于所有临界值，则残差项RESID01平稳，即原油期货价格与选定的相关连续经济变量存在着长期均衡关系。

6.误差修正模型

（1）对所有的时间数列取对数，消除异方差问题，得到一组新数列，并命名为P1=log(coilfuture),P2=log(dow),P3=log(shindex),P4=log(nagas),P5=log(opec),P6=lo g(ueurope),P7=log(umrb)。可在eviews中输入Genr命令，自动产生对数数列。

(2) 对数据重新建立回归模型。单击quick里estimate equation，输入回归参数，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7,得到回归结果。

（3）在quick菜单里点击generate series，输入ecm=resid02（这个resid02在eviews里是指最近一次回归的残差序列）。再点击quick菜单中的estimate equation，输入：d(p1))c d(p2) d(p3) d(p4) d(p5) d(p6) d(p7) ecm(-1) 得出回归方程，ecm前面的系数就是误差修正系数，看这些系数是不是显著，如果显著就说明因变量对解释变量的短期波动有影响

。

我不知道你们考试和我们一样发。我学习的是英文版，不知道你们是不是。

第一步，file中选new，新建workfile。

第二步，data y录入数据，录入自变量时，就是data x1，后面的依此类推

打开以后里面和excel差不多，如果打不进去，你看看是不是调整到了编辑界面，在data的窗口上面一排按钮里面有个+/-Edit，按一下就可以切换。

第三步，普通最小二乘法OLS

ls y c x1 x2 x3...

回车后出现个参数的估计值，还有判定系数，T、F检验之类的东西。

邹检验：

在此OLS窗口中，通过上方view中stability tests的第一个chow breakpoint

test，可以进行邹检验，里面输入第二组数据的第一个个数，如一共88个数据，现在邹检验分成两组，就输入45。

里面的F检验数值可以判定是否通过邹检验。

异方差性检验：

也在view中residual tests 最后两个white heteroskedasticity(cross terms)或者（no cross terms)，就是方程有没有交叉项。选择下就出来F的结果了，然后判定下。

如果有异方差性，也就是F>c，再怀特方法，还是在OLS窗口上方的estimate，按一下，弹出来的窗口右侧勾勾和叉叉下面选择option，在heteroskedasticity 前面打勾，选下面的white，确定，再之前的窗口再确定，之后会出来调整过的方程。

如果这些还不够，那之后还有问题再问我吧，不过我学的也不多~希望对你有帮助。

eviews处理多元回归分析操作步骤

eviews处理多元回归分析操作步骤操作步骤 1. 建立工作文件 (1) 建立数据的exel电子表格 (2)将电子表格数据导入eviews File-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2. 计算变量间的相关系数在窗口中输入命令:cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。

3.时间序列的平稳性检验 (1)观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。图形表明序列随时间变化存在上升趋势。 (2)对原序列进行ADF平稳性检验 quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。 (3)时间序列数据的一阶差分的ADF检验

quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值

Eviews实验课讲义_3一元多元线性回归-上机课

第三课一元及多元线性回归模型一元线性回归模型一、做两个变量的散点图，从而看两个变量是否具有线性关系。案例数据：1985-2002年我国人均钢产量与人均GDP的时间序列数据（数据3_1_1）。操作方法：通过序列组的形式右键单击打开后，在group窗口下view——graph---scatter，通过对散点图结果的观察，判断是否适合做回归方程，结果显示，数据表现出明显的线性关系，适合做线性回归分析。同样的操作可以检验其它案例数据（3_1_2和3_1_3）的特征：案例数据2、3、4、5：10个家庭人均收入与消费支出的横截面数据；1978-2000年中国人均消费模型；1978年-2008年北京市城镇居民年家庭收入和年消费性支出数据（case1_1的数据）； 1970年-1980年美国的咖啡平均真实零售价格（每磅美元）与消费量（每人每日杯数）（其中，零售价格是已经经过物价调整的）二、通过建立方程对象的方式来估计一个方程，并保存我们建立的方程对象。 Workfile窗口下建立新的对象---equation对象并命名，在equation estimation 窗口下的specification 选项卡下的equation specification对话框中设置因变量、自变量及常数项，在estimation settings对话框中

1978-2000年中国人均消费模型结果：注意：建模途径：command: quick\estimation equation回车，或object\equation object,设置。命令行形式：（1）列表法：consp c gdpp 或（2）公式法：consp=c(1)+c(2)*gdpp 三、方程估计结果的解释、评价及模型检验（拟合优度评价，估计参数和方程的显著性检验）消费方程中，C为自发性消费，x（gdpp）的系数为经济参数，关注其意义；通过拟合优度、调整后的拟合优度、t统计量后的精确显著性水平p（相伴概率）；f统计量的p来判断对原假设接受与否四、在回归估计结果中显示方程的三种形式（即估计命令，回归方程的一般表达式，带有系数估计值的表达式） Estimation Command: LS GDPP STEELP C Estimation Equation: GDPP = C(1)*STEELP + C(2) Substituted Coefficients: GDPP = *STEELP - 3394. 五、如何查看因变量的实际值、拟合值和回归方程的残差（包括表的形式和图的形式）通过方程窗口下的view去实现实际值、拟合值和回归方程的残差；单独显示残差及标准化后的残差；

多元线性回归eviews操作

一.模型设定本例中我们假设拟建立如下多元回归模型： 01122Y X X u βββ=+++ 二.估计参数 1.建立工作文件首先，进入Eviews 主页，在菜单中依次点击File\New\Workfile ，出现对话框Work Create 。截面数据Unstructured/undated 只需输入样本数就可以。时间序列数据Dated-regular frequency 在Date specification 中选择数据频率： Annual （年度） Weekly （周数据） Quarterly (季度) Daily （5 day week ）每周5天日数据 Daily （7 day week ）每周7天日数据 Monthly （月度） integer date （未注明日期或者不规则的） Semi Annual （半年度）其次，点击OK ，出现未命名文件的Workfile UNTITLED 工作框。其中c 为截距项，resid 为残差项。若要将文件存盘，点击save ，在save as 对话框中选择存盘路径，并输入文件名。如多元线性回归案例 2.输入数据方法一：Quick\Empty Group 等方法二：data Y X1 X2,得到如下表;

3.估计参数方法一：Quick\Estimate Equation 方法二: LS Y C X1 X2 三、解释表里参数

标准差1 β∧S =0.075308，回归标准差=被解释变量标准差=回归模型标准差： σ∧残差平方和：2i e ∑=4170093被解释变量的标准差： 2=2388.459 AIC 和SC 准则：这两个准则要求仅当所增加的解释变量能减少AIC 值或SC 值时才在原模型中增加该解释变量。与调整的可决系数相似。多元小于一元，可以将前期人均居民消费作为解释变量包括在模型中。四、模型检验 1.经济意义检验估计的参数值都为正数，经济意义合理。所估计的参数120.555644,0.250085ββ∧∧ ==，说明在2006年可支配收入不变的情况下，2005年消费支出每增加1元，平均来说，可导致2006年消费支出提高0.250085元。 2.拟合优度和统计检验本例中拟合优度等于0.975634，即解释变量对被解释变量2006年消费支出的绝大部分差异做出了解释，说明模型对样本的拟合很好。 F 检验：00120H βββ===针对：，给定显著性水平=0.05α，在F 分布表中查出自由度k-1=2（其中k 为估计参数个数）n-k=28的临界值(228)=19.5F α，，由表中得F=560.5650。应拒绝原假设，说明回归方程显著，即2006年可支配收入、2005年消费支出联合起来对2006年消费支出有显著影响。 t 检验：0j =0 j=01,2=0.05H βα分别针对：（，），给定显著性水平，查t 分布表得自由度n-k=28的临界值2 t n-k α（）=2.048，由表中看出都拒绝原假设，从P 值中

eviews面板数据回归分析步骤2篇

eviews面板数据回归分析步骤2篇 eviews 面板数据回归分析步骤 eviews 是一款经济学数据分析软件，非常适合进行面板数据回归分析。本文将介绍 eviews 的面板数据回归分析步骤，以及一些常见的面板数据回归模型。步骤一：导入数据在 eviews 中导入数据非常简单。首先，打开 eviews 软件，然后单击菜单栏中的 File（文件）并选择 Open（打开）。在弹出的对话框中选择要导入的数据文件，并选择“workfile”作为数据格式。在下一步中，选择“Panel Data”选项并点击“Next”。接下来，选择数据类型和变量。最后，选择导入数据的时间和交叉板块。单击“Finish”完成数据导入。步骤二：定义面板数据对象在导入数据后，需要定义面板数据对象。在 eviews 软件中，单击“Object”并选择“New Object”选项。在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。在弹出的对话框中，为面板数据对象取一个名称并单击“OK”。步骤三：运行面板数据回归模型在 eviews 中运行面板数据回归模型非常简单。首先，单击菜单栏中的“Quick”并单击“Estimate”选项。在出现的对话框中，选择要运行的面板数据回归模型。例如，选择Feasible GLS（可行广义最小二乘估计）或Fixed Effects （固定效应）模型。在下一步中，选择要运行的变量并单击

“OK”。步骤四：绘制面板数据图形在运行面板数据回归模型后，可以绘制面板数据图形。在 eviews 中，单击“View”并选择“Graphs”选项。在下拉菜单中选择“Panel”并单击“OK”。接下来，在出现的对话框中选择要绘制的图形类型，例如线性图或散点图。单击“OK”完成绘图。常见的面板数据回归模型 1. 固定效应模型固定效应模型是一种常用的面板数据回归模型，用于捕捉不同个体之间固定效应的异质性。该模型的最基本形式为：Y i,t = α i + βX i,t + ε i,t 在该公式中，Y i,t 表示第 i 个个体在时间 t 的取值，α i 是第 i 个个体的固定效应，β 是回归系数，X i,t 是解释变量，ε i,t 是误差项。 2. 随机效应模型随机效应模型是一种常用的面板数据回归模型，用于捕捉不同个体之间随机性的异质性。该模型的基本形式为：Y i,t = α i + βX i,t + u i,t 在该公式中，Y i,t 表示第 i 个个体在时间 t 的取值，α i 是第 i 个个体的随机效应，β 是回归系数，X i,t 是解释变量，u i,t 是随机误差项。 3. 差分估计模型差分估计模型是一种常用的面板数据回归模型，它能够消除时间不变的个体效应和时间不变的解释变量的影响。该模型的基本形式为： ΔY i,t = ΔβX i,t + Δu i,t

eviews面板数据回归分析步骤

eviews面板数据回归分析步骤 EViews面板数据回归分析步骤面板数据回归分析是一种常用的经济学研究方法，可以帮助研究人员探究变量之间的关系。EViews是一种统计软件，提供了丰富的功能来进行面板数据回归分析。本文将介绍EViews中面板数据回归分析的基本步骤。第一步：数据准备在进行面板数据回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据集。在EViews中，可以使用多种方式导入数据，包括从Excel或其他文件格式导入，或者直接在EViews中创建数据。第二步：设置数据类型在导入或创建数据后，需要将数据设置为面板数据类型。面板数据包含了多个时间点和多个单位（个体）的变量观测值。在EViews中，可以通过菜单栏中的"View" -> "Structure" -> "Autodetect"来自动检测数据类型并设置为面板数据。第三步：查看数据面板在进行面板数据回归分析之前，可以先查看数据面板的基本信息。在EViews的工作区中，选择要查看的数据，然后点击菜单栏中的"View" -> "Group Statistics" -> "Panel Data"，即可显示出数据面板的基本统计信息。第四步：设定回归模型在EViews中，可以通过命令或拖拽方式来设定回归模型。首先需要确定因变量和自变量，然后选择回归模型。EViews支持多种回归模型，例如普通最小二乘回归（OLS）、固定效应模型（Fixed Effects Model）和随机效应模型（Random Effects Model）等。在设定回归模型时，可以考虑是否添加控制变量和截距项。第五步：进行回归分析在设定回归模型后，可以进行回归分析。在EViews中，可以通过点击

基于EVIEWS软件下的多元线性回归分析

基于EVIEWS软件下的多元线性回归分析基于EVIEWS软件下的多元线性回归分析 1. 引言多元线性回归分析是统计学中常用的一种方法，用于探究多个自变量对于因变量的影响程度和相关关系。EVIEWS是一款常用的计量经济学软件，提供了多元线性回归模型的分析工具，具有高度的可视化和分析能力。本文将利用EVIEWS软件，进行多元线性回归分析，探究自变量与因变量之间的关系。 2. 方法 2.1 数据收集本研究收集了一份包含多个自变量和一个因变量的数据集。自变量可以是各种影响因素，如年龄、性别、教育程度等，而因变量可以是根据自变量变化而得出的某种结果，如收入、消费水平等。通过EVIEWS软件导入并编辑数据，确保数据的准确性和完整性。 2.2 模型构建在EVIEWS软件中，选择合适的多元线性回归模型。首先，根据研究目的和现实情况，选择一个因变量和多个自变量，并进行变量选择和变量处理。然后，在EVIEWS软件中建立多元线性回归模型，将因变量作为依变量，自变量作为自变量。 2.3 模型分析进行多元线性回归分析后，EVIEWS软件将给出模型的各项统计指标，包括回归系数、截距项、方差分析表等，并进行显著性检验，以判断自变量的影响是否显著。此外，EVIEWS软件还能够提供模型残差的分析结果，用于检验模型的合理性和适用性。

3. 结果与讨论将多元线性回归模型的结果进行解读。回归系数表示了自变量单位变化对因变量的变化程度。通过检验回归系数的显著性水平，可以判断自变量的影响是否具有统计学意义。方差分析表则能够提供模型的拟合程度，判断模型是否能够解释因变量的变异情况。在讨论中，可以分析模型结果是否符合研究假设，自变量与因变量之间的关系是否与预期一致。如果模型结果不如预期，可以进一步分析可能的原因，并考虑是否需要增加或调整自变量，以提高模型的解释力。 4. 结论本文利用EVIEWS软件进行了多元线性回归分析，通过分析回归系数、方差分析表等结果，探究了自变量与因变量之间的关系。根据分析结果，可以得出结论或提出建议，为相关领域的研究和决策提供参考。 5. 结束语本文通过EVIEWS软件进行多元线性回归分析，展示了该软件在实现多元线性回归分析上的便捷和可视化分析能力。然而，在使用EVIEWS软件进行数据分析时仍需注意数据选择和处理的准确性，以及模型结果的解释和推导的谨慎性。希望本文对读者在使用EVIEWS软件进行多元线性回归分析方面有所启发和帮助通过EVIEWS软件进行的多元线性回归分析显示，回归系数表明自变量的单位变化对因变量的变化程度。通过对回归系数的显著性检验和方差分析表的分析，可以判断自变量的影响是否具有统计学意义，并判断模型的拟合程度。在本研究中，

Eviews回归步骤

Eviews回归步骤一、ols回归二、观察回归结果。R2，t检验伴随概率（P值），F检验伴随概率（P值），D.W值。三、根据结果，按顺序估计是否存在下列现象，如存在，则进行检验并解决该现象，如不存在，则进入下一步骤： 1、是否存在多重共线性： ①、估计依据：R2很高，F检验通过，但某些自变量的t检验没有通过 ②、检验方法：对自变量两两之间计算相关系数，并与估计依据中的t检验互相印证，确定是有哪些变量间存在多重共线性。 ③、解决方法：剔除多重共线性较严重的自变量。关键：剔除的原则和标准，因为相关往往是两个变量之间的事，那究竟剔除哪一个呢？一般是剔除没有通过t检验那个，比如例题中的pop。如果存在几组自变量间都有多重共线性的话，则需要一步步按照逐步添加或逐步减少自变量的方法来做。而且当确定了新的模型之后，最好再用3.3节中的逐步回归方法再对所有变量做一次来检验自己剔除的结果。 2、是否存在异方差： ①、估计依据：在2中的观察结果里是无法直接观察到是否存在异方差的，因此，当我们解决了共线性的问题后，需对新的方程进行异方差检验 ②、检验方法：怀特（White）检验、哈维（Harvey）检验。 ③、解决方法：使用加权的最小二乘法关键：如何确定权数。一般通过观察残差图（即残差与某一自变量的关系图）确定残差的扩大趋势与哪个自变量相关，然后选取该自变量的某次幂来作为权数。 3、是否存在序列自相关 ①、估计依据：D.W值远小于2，则怀疑是否存在残差序列自相关。 ②、检验方法：LM检验 ③、解决方法：差分方法，重新设立模型。至此，得出的方程就不存在以上三个问题，且各个检验通过，可以确认成立。

Eviews10逐步回归案例

Eviews10逐步回归案例刚接触计量经济学和Eviews软件不久，并且本着能用就行的原则，只对软件的操作和模型的结果分析进行说明，并不太在意具体的方法和具体的数学原理。以某次多元线性回归为例介绍多元线性回归模型常见的检验方法，其中Farming为被解释变量，其他的所有变量为解释变量。此处要求进行：多重共线性检验、随机误差项正态分布检验、异方差检验、模型结构稳定性检验。 0.前期准备创建工作文件：【File】->【New】->【WorkFile】或Ctrl+N 确定起止日期：以上操作可通过在Command输入：wfcreatea19852014实现创建数据集：【Quick】->【EmptyGroup】导入数据（也可从Excel直接导入）：先将Group上滑再粘贴进入数据集此时我们完成了所有的数据导入，可以开始进行回归模型分析。 1.模型和参数检验

定义影响因素组：为便于后续的操作，我们将可能影响的因素都定义为一个Group并命名为Factor 对创建的数据组命名是否成功的检验创建方程进行估计：【Quick】->【EsttimateEquation】进行全变量回归：将所有变量（实际上就是GroupFactor代入回归模型求解）上述操作也可以通过Command中输入lsfarmingcfactor实现回归模型及参数的检验通过观察模型的F和t统计量以及其实际概率（P值，与显著性水平对比）可以看出模型和系数是否显著。在此模型中，由于Prob(F-statistic)<0.05故模型显著，变量中Electricity和Grain对应的Prob.<0.05，可认为这两个变量影响显著，其余的变量影响则不显著。 2.多重共线性检验多重共线性的检验方法有很多，模型中F检验能通过，但是t检验却不能通过是一种较为简洁的判断是否存在多重共线性的方式。上述原始模型满足此条件，大胆估计模型存在多重共线性，使用VIF值再进行判断。 VIF检验多重共线性：【View】->【CoefficientDiagnostics】->【VarianceInflationFactors】观察VIF值判断结果：通常以10为界，大于10则认为存在较为

使用eviews做线性回归分析

使用eviews做线性回归分析随着统计学的发展，线性回归分析越来越被广泛应用于数据分析。Eviews是一种经济数据分析软件，具有强大的数据分析功能和易于使用的界面，可广泛用于数据分析和预测。本文将介绍使用Eviews进行线性回归分析的基础步骤，以及如何解读结果和提高模型的准确性。一、数据准备在进行线性回归分析之前，我们需要准备一组数据。数据可以从各种来源获得，例如国家统计局、经济学文献、互联网数据库等。在Eviews中，可以使用Excel、SPSS和STATA等软件导入数据。在导入数据时，必须确保数据格式正确，包括数据类型、数值范围等。二、建立模型在Eviews中，建立模型的步骤如下： 1.打开导入的数据文件，进入“工作文件”界面。 2.选择“Quick”菜单下的“Estimate Equation”选项，然后在弹出的“Model Specifica tion”对话框中填写相关信息。此对话框包括四个标签页：变量、样本、选项和高级。 3.在“变量”标签页中，选择研究对象和解释变量，并将它们拖动到相应的框中。例如，如果我们想研究通货膨胀对GDP的影响，那么GDP应当作为解释变量，通货膨胀率应作为解释变量。 4.在“样本”标签页中，设置分析的时间范围，如开始年份、结束年份、选定的样本或整个样本。 5.在“选项”标签页中，选择所需的估计方法，如OLS、GLS、FGLS等，并指定所需的统计量、弱工具检验、边际效应和预测分析等。 6.在“高级”标签页中，选择是否需要对模型进行修正，如修正异方差、自相关或其他检验结果不好的部分。 7.完成设置后，单击“OK”按钮，Eviews即可自动推导出相应的模型，并显示在“结果”窗口中，在这里可以查看与验证自己的模型结果是否正确等。三、结果解读

Eviews多元回归模型案例分析

Eviews多元回归模型案例分析 1. 引言本文将通过一个多元回归模型的案例分析来展示Eviews软件的应用。多元回归模型是一种统计学方法，用于研究多个自变量对因变量的影响关系。 2. 数据集和变量 2.1 数据集我们使用的数据集是一份包含多个变量的经济数据集，包括自变量和因变量。 2.2 变量在本案例中，我们选择了以下变量： - 因变量：Y - 自变量1：X1 - 自变量2：X2 - 自变量3：X3

3. 回归模型建立和参数估计 3.1 建立模型我们根据选定的变量，建立了以下多元回归模型： Y = β0 + β1X1 + β2X2 + β3X3 + ε 3.2 参数估计使用Eviews软件，我们对模型中的参数进行了估计。具体估计结果如下： - β0的估计值为a - β1的估计值为b1 - β2的估计值为b2 - β3的估计值为b3 4. 模型拟合和统计检验 4.1 拟合优度为了评估模型的拟合优度，我们计算了决定系数R^2。结果显示，模型拟合效果良好，并能解释自变量对因变量的变异程度。

4.2 统计检验我们进行了一系列统计检验，包括回归系数的显著性检验、F 检验和残差分析等。结果显示，模型的回归系数显著，并且F检验的p值足够小，支持多元回归模型的有效性。 5. 模型解释和预测 5.1 模型解释我们分析了模型中每个自变量的系数和显著性水平，解释了它们对因变量的影响。根据模型结果，可以得出每个自变量对因变量的贡献程度。 5.2 模型预测基于建立的多元回归模型，我们可以进行因变量的预测。根据给定的自变量取值，我们可以通过模型预测出相应的因变量值。 6. 结论通过Eviews软件进行多元回归模型的案例分析，我们得出了一些结论。多元回归模型在解释因变量和自变量之间关系方面具有

多元线性回归eviews操作

0 1X 1 2X 2 u .模型设定本例中我们假设拟建立如下多元回归模型： .估计参数 1. 建立工作文件首先，进入 Eviews 主页，在菜单中依次点击 File\New\Workfile ，出现对话框 Work Create 。截面数据 Unstructured/undated 只需输入样本数就可以。时间序列数据 Dated-regular frequency 在 Date specification 中选择数据频率： Annual （年度） Weekly （周数据） Quarterly （季度） Daily （ 5 day week ）每周 5 天日数据 Daily （7 day week ）每周 7 天日数据 Monthly （月度） integer date （未注明日期或者不规则的） Semi Annual （半年度）其次，点击 OK ，出现未命名文件的 Workfile UNTITLED 工作框。其中 c 为截距项， resid 为残差项。若要将文件存盘，点击 save ，在 save as 对话框中选择存盘路径，并输入文件名。如多元线性回归案例 2. 输入数据方法一： Quick\Empty Group 等方法二： data Y X1 X2, 得到如下表 ;

3. 估计参数方法一：Quick\Estimate Equation 方法二: LS Y C X1 X2 三、解释表里参数

e i 2 =4170093 被解释变量的标准差： n-1 =2388.459 标准差 S =0.075308 ，回归标准差 = 被解释变量标准差 = 回归模型标准差： AIC 和 SC 准则：这两个准则要求仅当所增加的解释变量能减少 AIC 值或 SC 值时才在原模型中增加该解释变量。与调整的可决系数相似。多元小于一元，可以将前期人均居民消费作为解释变量包括在模型中。四、模型检验 1.经济意义检验估计的参数值都为正数，经济意义合理。所估计的参数 1 0.555644, 2 0.250085 ，说明在 2006 年可支配收入不变的情况下， 2005 年消费支出每增加 1 元，平均来说，可导致 2006 年消费支出提高 0.250085 元。 2.拟合优度和统计检验本例中拟合优度等于 0.975634 ，即解释变量对被解释变量 2006 年消费支出的绝大部分差异做出了解释，说明模型对样本的拟合很好。 F 检验：针对 H 0： 0 1 2 0，给定显著性水平 =0.05，在 F 分布表中查出自由度 k-1=2 （其中 k 为估计参数个数） n-k=28 的临界值 F （2，28）=19.5 ，由表中得 F=560.5650 。应拒绝原假设，说明回归方程显著，即 2006 年可支配收入、 2005 年消费支出联合起来对 2006 年消费支出有显著影响。 t 检验：分别针对 H 0： j =0（j=0，1,2），给定显著性水平 =0.05 ，查t 分布=385.9169, 残差平方和： Y i Y)2

经验分享,使用eviews做回归分析

[经验分享] 使用eviews做线性回归分析 Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确 Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间 Mean dependent var因变量的均值 S.D. dependent var因变量的标准差 Akaike info criterion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确） Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确） Prob(F-statistic)相伴概率 fitted(拟合值) 线性回归的基本假设： 1.自变量之间不相关 2.随机误差相互独立，且服从期望为0，标准差为σ的正态分布 3.样本个数多于参数个数建模方法: ls y c x1 x2 x3 ... x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算，选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。模型的实际业务含义也有指导意义，比如m1同gdp肯定是相关的。模型的建立是简单的，复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。模型检验： 1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度 F大于临界值则说明拒绝0假设。 Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p 值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。 2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性 |t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。t分布的自由度为n-p-1,n为样本数，p为系数位置 3）DW检验：检验残差序列的自相关性，检验基本假设2（随机误差相互独立）残差：模型计算值与资料实测值之差为残差 0<=dw<=dl 残差序列正相关，du

eviews做回归分析报告

eviews做回归分析报告回归分析是一种常见的统计分析方法，可用于研究变量之间的关系以及预测未来的趋势。EViews作为一款专业的经济计量软件，提供了强大的回归分析功能，能够帮助研究人员进行回归模型的构建和分析。首先，我们需要明确回归模型的基本概念。回归模型用于描述一个或多个自变量与因变量之间的关系。在EViews中，我们可以通过以下步骤进行回归分析。 1. 数据准备在进行回归分析之前，首先需要准备好需要分析的数据。在 EViews中，数据可以以多种格式导入，如Excel、CSV等。确保数据的准确性和完整性很重要，因为数据质量会直接影响回归分析的结果。 2. 构建回归模型在EViews中，可以通过菜单栏上的“Proc”选项选择“Estimate”来构建回归模型。在打开的窗口中，我们可以选择自变量和因变量，并设定模型的形式。例如，如果我们想建立一个线性回归模型，可以选择“OLS”作为估计方法，并指定自变量和因变量的名称。 3. 模型诊断构建回归模型后，需要进行模型诊断以评估模型的拟合优度和假设检验等指标。EViews提供了多种模型诊断方法，如残差分析、多重共

线性检验和异方差性检验等。通过这些方法，我们可以评估回归模型的合理性，并对模型进行进一步改进。 4. 结果解释在进行回归分析后，EViews会生成一个回归结果报告，其中包含了模型的参数估计、显著性检验和拟合优度等指标。对于参数估计，我们可以通过解释估计系数的符号和大小来说明自变量与因变量之间的关系。同时，我们也需要关注显著性检验的结果，以确定模型的统计显著性。 5. 结果导出和呈现最后，我们可以将回归结果导出为表格或图表的形式，以便更好地呈现和解释结果。在EViews中，我们可以使用菜单栏上的“View”选项选择“Coefficients”或“Residuals”来查看具体的回归系数或残差。回归分析是一种常用的统计方法，可以帮助研究人员深入理解变量之间的关系，并进行未来的趋势预测。EViews作为一款专业的经济计量软件，提供了丰富的回归分析功能，能够满足研究人员的需求。通过上述步骤，我们可以使用EViews进行回归分析，并得出有关变量关系的结论。同时，我们还可以对回归结果进行解释和呈现，以便更好地进行研究和决策。

多元回归(多重共线-异方差-残差检验eviews-spss)

数据处理： 4.3 模型建立设年末实有耕地面积,有效灌溉率,农用塑料薄膜使用量，农药使用量,农业机械总动力，农业从业人数,农业投资额分别为127,,,X X X ；农业产值为Y 。在此我们假设上述七个变量都与农业产值有显著影响，在SPSS 中用进入法对其做出预判。表4-3 回归预判表模型非标准化系数标准化系数 T 显著性共线性统计 B 标准误差 Bata 允差 VIF （常数） 1.987E-15 .018 .000 1.000 年末实有耕地面积 .225 .291 .225 .775 .464 .004 239. 655 有效灌溉率 .208 .116 .208 1.797 .115 .026 38.086 农用塑料薄膜使用量 -.396 .489 -.396 -.810 .445 .001 677. 462 农药使用量 -.426 .564 -.426 -.756 .475 .001 899.494

农业机械总动力 .831 .282 .831 2.946 .022 .004 225.582 农业从业人数 .024 .179 .024 .136 .895 .011 90.381 农业投资额 .197 .140 .197 1.401 .204 .018 55.747 因变量: 农业产值可以从表中得出回归方程： 12345670.2250.2080.3960.4260.8310.0240.197Y X X X X X X X =+---++ 从显著性水平上看，小于0.05的只有一个农业机械动力，显然不能够准确的表达出与农业产值之间的关系。根据表中的VIF 值均大于10，其中四个大于了100，这说明模型中存在严重的多重共线性。并且在相关系数表中（附表1-2），我们也能够看出各个自变量之间相关系数较大，有较大的相关性。为了保证得到的回归模型能较好的反映真实意义，就要解决多重共线性问题。解决多重共线性我们一般使用逐步回归的方法。 4.3.1 逐步回归将标准化后的数据输入EVIEWS ,首先找出与因变量拟合度最高自变量，的经过回归拟合可以得出7个变量的拟合优度，按降序排列如下表：表4-4 拟合优度表

多元线性回归eviews操作

.模型设定本例中我们假设拟建立如下多元回归模型: 0 i X i 2X2 u .估计参数 1.建立工作文件首先，进入Eviews主页，在菜单中依次点击 File\New\Workfile ，出现对话框 Work Create。截面数据Un structured/u ndated 只需输入样本数就可以。时间序列数据 Dated-regular frequency 在 Date specification 中选择数据频率： Annual （年度）Weekly （周数据）Quarterly （季度） Daily （ 5 day week ）每周5天日数据 Daily （ 7 day week ）每周7天日数据 Mon thly （月度） in teger date （未注明日期或者不规则的） Semi A nnual （半年度）其次，点击OK，出现未命名文件的 Workfile UNTITLED工作框。其中c为截距项，resid 为残差项。若要将文件存盘，点击 save，在save as对话框中选择存盘路径，并输入文件名。如多元线性回归案例 2.输入数据方法一：Quick'Empty Group 等方法二：data Y X1 X2，得到如下表；

3•估计参数方法一：Quick'Estimate Equation 方法二：LS Y C X1 X2 CoefDcienf Std Error t- Statistic Prob c 143 3265 2604032 0 550402 0 5864 X1 G 565 &44 0.07S30B 7378320 0.0000 X2 0.2S0085 0.113534 2.200791 0.0S62 R-squared 0 975634 fdsan dependent var 8401.463 -.^u&ted R-squar&d 0.973093 SO. dependant var 2S88.459 S.E. ot regressjon 335.9169 AicakKe info criterion 14.S4089 Sum squared resid 4170093. 匚「巳14.97965 Log iikdihood -227.0337 Hannan-Quinn criter 14.88512 F-statisflc 560.5650 Durtrin-watson stat 1 343489 Prob(F statistic) 0.000000 三、解释表里参数

eviews做回归分析报告

Eviews做回归分析报告引言回归分析是一种广泛应用于统计学和经济学中的数据分析方法。它用于研究变量之间的关系，并预测一个变量如何受其他变量的影响。Eviews是一种专业的统计软件，具有强大的回归分析功能。本文将介绍如何使用Eviews进行回归分析，并提供详细的步骤说明。步骤步骤一：准备数据首先，我们需要准备用于回归分析的数据。数据应该以适当的格式存储，例如Excel表格或CSV文件。确保数据文件中的变量以列的形式排列，并且每个观测值占据一行。步骤二：导入数据打开Eviews软件，并使用菜单栏中的“File”选项导入数据文件。选择正确的文件格式，并确保正确地指定数据的位置和格式。导入后，您将在Eviews中看到您的数据。步骤三：选择回归变量在Eviews中，选择要用作解释变量和被解释变量的列。您可以通过单击变量名称在变量列表中选择变量。如果您想选择多个变量，可以按住Ctrl键并单击每个变量。步骤四：运行回归分析选择菜单栏中的“Quick”选项，然后选择“Estimate Equation”。在打开的窗口中，选择“OLS”选项作为回归方法，并确保选择了正确的解释变量和被解释变量。点击“OK”按钮以运行回归分析。步骤五：分析结果回归分析完成后，您将在Eviews中看到一个结果窗口，其中包含了回归方程的统计信息和系数估计。检查回归方程的显著性水平和系数的符号，以评估变量之间的关系。此外，您还可以查看回归方程的拟合优度和残差分布，以评估模型的质量。

结论本文介绍了使用Eviews进行回归分析的步骤。首先，我们需要准备数据并导入到Eviews中。然后，选择回归变量并运行回归分析。最后，我们分析了回归结果，并根据统计信息和系数估计评估了变量之间的关系。Eviews是一种功能强大的统计软件，可以用于各种回归分析任务。