Eviews回归分析输出结果指标解释

Eviews回归分析输出结果指标解释Variable 变量Coefficient系数Std. Error系数标准差t-StatisticT统计量Prob.双侧概率（P值）C 363.6891 62.45529 5.823191 0.0002回归结果的理解参数解释：1、回归系数（coefficient）注意回归系数的正负要符合理论和实际。

截距项的回归系数无论是否通过T检验都没有实际的经济意义。

2、回归系数的标准误差（Std.Error）标准误差越大，回归系数的估计值越不可靠，这可以通过T值的计算公式可知3、T检验值（t-Statistic）T值检验回归系数是否等于某一特定值，在回归方程中这一特定值为0，因此T值=回归系数/回归系数的标准误差，因此T值的正负应该与回归系数的正负一致，回归系数的标准误差越大，T值越小，回归系数的估计值越不可靠，越接近于0。

另外，回归系数的绝对值越大，T值的绝对值越大。

4、P值（Prob）P值为理论T值超越样本T值的概率，应该联系显著性水平α相比，α表示原假设成立的前提下，理论T值超过样本T值的概率，当P值<α值，说明这种结果实际出现的概率的概率比在原假设成立的前提下这种结果出现的可能性还小但它偏偏出现了，因此拒绝接受原假设。

5、可决系数（R-squared）都知道可决系数表示解释变量对被解释变量的解释贡献，其实质就是看（y尖-y均）与（y=y 均）的一致程度。

y尖为y的估计值，y均为y的总体均值。

6、调整后的可决系数（Adjusted R-squared)即经自由度修正后的可决系数，从计算公式可知调整后的可决系数小于可决系数，并且可决系数可能为负，此时说明模型极不可靠。

7、回归残差的标准误差（S.E.of regression）残差的经自由度修正后的标准差，OLS的实质其实就是使得均方差最小化，而均方差与此的区别就是没有经过自由度修正。

8、残差平方和（Sum Squared Resid）见上79、对数似然估计函数值（Log likelihood）首先，理解极大似然估计法。

外国语大学国际商学院本科生课程论文（设计）题目：一元回归分析居民收入和支出的关系姓名：学号：专业：年级：班级：任课教师：2014 年 4 月容摘要随着本文中的收集数据参考了中国统计年鉴以及书本《计量经济学》中的相关统计结果，对我国各地区城镇居民家庭人均全年可支配收入与人均全年消费性支出进行分析。

利用EVIEWS软件对计量模型进行参数评估和检验，最终得出相关结论。

关键词：居民消费；居民收入；EVIEWS；一元回归分析目录一、引言 (1)（一）研究背景 (1)（二）研究意义 (1)二、研究综述 (2)（一）模型设定 (2)1.定义变量 (2)2.数据来源 (2)（二）作散点图 (3)三、估计参数 (4)（一）操作步骤 (4)（二）回归结果 (4)四、模型检验 (5)（一）经济意义检验 (5)（二）拟合优度和统计检验 (5)（三）回归预测 (5)五、结论 (5)参考文献： (6)一元回归分析居民收入与支出的关系一、引言（一）研究背景随着近年来我国成为世界第二大经济体，居民的高生活水平也日益显著。

我国人口正在高速城镇化，2011年中国大陆城镇人口为69079万人，城镇人口占总人口比重达到51.27％。

因此城镇居民作为消费主体，研究城镇居民人均可支配收入以及人均可支配消费性支出之间的关系，可以有效的了解到我国各地区的人民生活水平以及经济状况，因此能更好的的带动我国GDP的飙升，改善居民的生活水平。

（二）研究意义居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。

居民合理的消费模式和居民适度的消费规模有利于经济持续健康的增长，而且这要是人民生活水平的具体体现。

改革开饭以来随着中国经济的快速发展，人民生活水平不断提高，居民的消费水平也不断增长。

但是在看到这个整体趋势的同时，还应看到全国各地区经济发展速度不同，居民消费水平也有明显差异。

例如，2007年的城市居民家庭平均每人每年消费支出，最高的是市达人均20667.91元，最低的则是，人均只有8871.27元，是的2.33倍。

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。

EVIEWS回归结果的理解在经济学和统计学中，回归分析是一种常用的方法，用于研究变量之间的关系。

EVIEWS是一款常用的计量经济学软件，通过进行回归分析，可以得到一系列统计结果。

本文将介绍EVIEWS回归结果的理解，并解释这些结果对研究的意义和解释。

一、回归方程在进行回归分析后，EVIEWS将给出一个回归方程。

回归方程表示了自变量与因变量之间的关系。

通常，回归方程的形式为：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βkXk + ε其中，Y代表因变量，X1、X2、...、Xk代表自变量，β0、β1、β2、...、βk代表回归系数，ε代表误差项。

回归系数可以理解为自变量对因变量的影响程度，而误差项表示了模型无法解释的部分。

二、回归系数的解释EVIEWS给出的回归结果中，包含了回归方程中自变量的回归系数。

这些回归系数可以帮助我们理解自变量对因变量的影响。

回归系数的正负值表示变量间的正相关或负相关关系，绝对值大小表示相关关系的强弱程度。

需要注意的是，回归系数的统计显著性非常重要。

EVIEWS会给出回归系数的t值和p值，用于判断回归系数是否显著。

如果p值小于设定的显著性水平（通常为0.05），则认为回归系数是显著的，即表明自变量对因变量的影响是存在的。

三、决定系数（R-squared）在EVIEWS回归结果中，还会给出一个被称为决定系数的统计量，用于衡量回归模型对因变量的解释程度。

决定系数的取值范围在0到1之间，越接近1表示回归模型对因变量的解释能力越强。

需要注意的是，决定系数并不代表回归模型的好坏。

一个决定系数较高的回归模型并不一定是更好的模型，因为决定系数受到样本大小、变量选择等多个因素的影响。

因此，在解读决定系数时，需要结合实际问题和模型的适用性进行综合评估。

四、残差分析在EVIEWS回归结果中，还会给出一系列统计指标，用于评估回归模型的拟合优度和模型的合理性。

其中，残差是一项重要指标。

[经验分享] 使用evi‎ew s做线‎性回归分析‎Gloss‎a ry:ls(least‎ squar‎e s)最小二乘法‎R-sequa‎r ed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-seqau‎r ed()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 crite‎r ion赤‎池信息量(AIC)（越小说明模‎型越精确）Schwa‎r z ctite‎r ion:施瓦兹信息‎量（SC）（越小说明模‎型越精确）Prob(F-stati‎s t ic)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‎g dp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‎。

eviews实验报告‎总结eviews实‎验报告总结‎篇一：‎Evies‎实验报告实验报告‎一、实验数据：‎1994至2‎01X年天津市城镇居‎民人均全年可支配收入‎数据 1994至20‎1X年天津市城镇居民‎人均全年消费性支出数‎据 1994至201‎X年天津市居民消费价‎格总指数二、‎实验内容：对‎搜集的数据进行回归，‎研究天津市城镇居民人‎均消费和人均可支配收‎入的关系。

三‎、实验步骤：‎1、百度进入“中华人‎民共和国国家统计局”‎中的“统计数据”，找‎到相关数据并输入Ex‎c el，统计结果如下‎表1：表1‎1994年--20‎1X年天津市城镇居民‎消费支出与人均可支配‎收入数据2、‎先定义不变价格（19‎94=1）的人均消费‎性支出（Yt）和人均‎可支配收入（Xt）‎令：Yt=c‎n sum/price‎Xt=ine/pr‎i ce 得出Yt与X‎t的散点图，如图‎1.很明显，Yt和‎X t服从线性相关。

‎图1 Yt和Xt散点‎图3、应用统‎计软件EVies完成‎线性回归解：‎根据经济理论和对实‎际情况的分析也都可以‎知道，城镇居民人均全‎年耐用消费品支出Yt‎依赖于人均全年可支配‎收入Xt的变化，因此‎设定回归模型为 Yt‎=β0+β?Xt﹢μ‎t（1）打开‎E Vies软件，首先‎建立工作文件， Fi‎l e rkfile ‎,然后通过bject‎建立 Y、X系列，并‎得到相应数据。

‎（2）在工作文件窗‎口输入命令：‎l s y c x,按‎E nter键，回归结‎果如表2 ：‎表2 回归结果根‎据输出结果，得到如下‎回归方程：‎Y t=977.‎908+0.670X‎t s=(17‎2.3797) (0‎.0122) t=(‎5.673) ‎(54.95‎0) R2=0.99‎5385 Adjus‎t ed R2=0.9‎95055 F-st‎a tistic=30‎19.551 ‎残差平方和Sum s‎q uared res‎i d =125410‎8回归标准差S.E‎.f regress‎i n=299.‎2978（3‎）根据回归方程进行统‎计检验：‎拟合优度检验由上表‎2中的数分别为0.‎995385和0.9‎95055，计算结果‎表明，估计的样本回归‎方程较好地拟合了样本‎观测值。

应用EViews进行Chow检验法（兰州财经大学金融学院14级金融工程2班王满全）数据：1992-12-31，⋯，2016-12-31中国GDP（单位：亿元）和INDEX为了分析中国INDEX和GDP的关系，根据上表做如下散点图：从散点图可以看出INDEX和GDP大体呈线性关系，为分析中国INDEX随GDP变动的数量规律性，可建立简单回归模型。

第一步：构建回归模型。

Y t=α+βX t+u t其中：Y t——INDEX；X t——GDP应用EViews软件进行数据处理，得到如下回归结果：对回归结果的几点说明：1.经济意义：所估计的参数â=1085.150，β=0.003287，说明GDP每增加1亿元，可导致INDEX平均增加0.003287点。

2.拟合优度：R-squared=0.445876说明所建模型整体上对样本数据拟合可以，即解释变量GDP对被解释变量INDEX的部分差异做出了解释。

3.回归系数的t检验：取α=0.05，因为t(â)=4.101768>t0.025(25−2)=2.069，t(β)=4.301969>t0.025(25−2)=2.069，所以可得出GDP对INDEX确有影响。

4.F值（模型总体显著性检验的指标，数值越大，模型越好）：因为Prob（F-ststistic）=0.000265<0.01，所以通过了0.01水平的显著性检验，说明模型总体显著。

5.Durbin-Watson检验：因为d u=1.21<Durbin-Watson stat=1.572790<4−d u=2.79，所以不拒绝零假设，并且没有显著的残差自相关。

第二步：进行Chow氏稳定性检验。

第三步：确定结构变化的转折点（如2004年12月31日），进行检验。

可得：从输出结果看，发现在0.1的水平上拒绝模型稳定原假设，说明2004年12月31日以后的中国股市发生了结构性变化。

建模方法之回归分析简介数学模型一元线性回归分析模型：),,0(~,2σεεN bx a Y ++= 多元线性回归分析模型：ε+++++=p p x b x b x b a Y Λ2211设随机变量Y 与X 有相关关系,就是说当X 取一确定值时,随机变量Y 有一个确定的分布.这个分布大多数情况下不能具体知道,但在实践中只需要的观测值.而数学期望(假设存在)在一定程度上能反映出其观测值的大小,所以人们感兴趣的是当X 取确定值x 时, Y 的数学期望)(x μ是多少.称)(x μ为Y 对X 的回归函数.在实际问题中,回归函数是未知的,需要我们根据实测样本以及以往的经验来确定回归函数的类型及求出函数中的未知参数的估计,得到经验公式.例1 20℃时在铜线含碳量%x 对于电阻Y (为一正态变量,单位:微欧)变化的研究中,得到如下一测试结果表明,随着铜线含碳量的增加,其电阻有增大的趋势.为了确定回归函数)(x μ的类型, 我们将这9组数据作为坐标在平面直角坐标系中描出它们相应的点,这种图称为散点图。

变量X -Y 的散点图因此估计)(x μ大致具有线性函数bx a +的形式,即可认为X 与Y 具有如下关系:),,0(~,2σεεN bx a Y ++= (1)其中b a ,及2σ是常数.这就是X 、Y 之间的(一元正态线性)回归模型.对n 根铜线进行独立观测,能得到n 个含碳量n x x x ,,,21Λ及对应的n Y Y Y ,,,21Λ,把i Y 看成随即变量,则它们可以表示成⎭⎬⎫=++=.,,,),,0(~,,,2,1,212相互独立n i i i i N n i bx a Y εεεσεεΛΛ (2)记⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n x x x X 11121M M ，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n Y Y Y Y M 21，⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=n εεεεM 21， 则（2）式也可表示为ε+⎪⎪⎭⎫⎝⎛=b a X Y .在一元线性回归中主要解决下列问题: (I ) 对未知参数b a ,及2σ进行估计; (II ) 对线性模型的假设进行检验; (III ) 对Y 进行预测和控制.参数的估计：对未知参数b a ,的估计,一个直观的想法便是希望选取这样的a 与b ,使得他们在n x x x ,,,21Λ各处计算的理论值i bx a +与实测值i y 的偏离达到最小.为此人们常用最小二乘法:求b a ,使∑=−−=ni i ibx a yQ 12)(为最小.在几何上,即是在平面上选取一条直线,使直线在横坐标为n x x x ,,,21Λ处的纵坐标与相应的实测点的纵坐标之差的平方和为最小.利用求极值的方法求b a ,,令⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=−−−=∂∂=−−−=∂∂∑∑==.0)(2,0)(211ni i i i ni i i x bx a y b Q bx a y a Q整理得⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧=+=+∑∑∑∑∑=====ni i i n i i n i i ni i n i i y x x b x a y x b na 112111解此方程组得到的不是b a ,的真值,而是b a ,的估计值,ˆ,ˆb a它们为 ,)())((ˆ1212121∑∑∑∑====−−−=−−=ni ini i ini ini ii x xy y x xx n xyx n yx b(3),ˆˆx b y a−= (4) 其中.,111∑∑====ni i ni i y y x n x 具体计算得Y 对X 的线性回归方程为.59.1297.13ˆx y+= 等价公式：Y X X X ba TT 1)(ˆˆ−=⎥⎦⎤⎢⎣⎡. （5）方差分析：总平方和：,)(12∑=−=ni iT Y YQ 自由度为1−n回归平方和：∑=−=ni iR Y Y Q 12)ˆ(,)(ˆ122∑=−=ni i x x b 自由度为1=p 残差平方和：,)ˆ(12∑=−=ni iiE Y YQ 自由度为1−−p n 关系式：.E R T Q Q Q += 性质：2)1(σ=−−p n Q E E 。

eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读：一、模型验证1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。

EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。

2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。

EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。

3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。

异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。

二、系数验证1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。

系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。

2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。

EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。

3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。

F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。

三、模型优度1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。

它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。

2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。

拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。

3.解释力：这是一个衡量模型效果的比率，主要反映模型对数据集中变量对解释能力，一般要在0.7以上才有一定的参考价值。

四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数，如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。

这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。