Eviews中向量自回归模型解读

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。

EVIEWS软件的使用说明--向量自回归和误差修正模型第二十章向量自回归和误差xx模型联立方程组的结构性方法是用经济理论来建立变量之间关系的模型。

但是，经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。

并且，内生变量既可以出现在等式的左端又可以出现在等式的右端使得估计和推断更加复杂。

为解决这些问题产生了一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型。

就是这一章讲述的向量自回归模型（Vector Auto regression, VAR）以及向量误差修正模型（VectorError Correction, VEC）的估计与分析。

同时给出一些检验几个非稳定变量之间协整关系的工具。

§20.1向量自回归理论向量自回归（VAR）常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。

VAR方法通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而回避了结构化模型的需要。

一个VAR(p)模型的数学形式是：(20.1)这里是一个维的内生变量，是一个维的外生变量。

和是要被估计的系数矩阵。

是扰动向量，它们相互之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关。

作为VAR的一个例子，假设工业产量（IP）和货币供应量（M1）联合地由一个双变量的VAR模型决定，并且让常数为唯一的外生变量。

内生变量滞后二阶的VAR(2)模型是：(20.2)其中，是要被估计的参数。

也可表示成：§20.2估计VAR模型及估计输出选择Quick/EstimateVAR…或者在命令窗口中键入var，并在出现对话框内添入适当的信息：1．选择说明类型：Unrestricted VAR（无约束向量自回归）或者VectorError Correction（向量误差修正）2．设置样本区间。

3．在适当编辑框中输入滞后信息。

这一信息应被成对输入：每一对数字描述一个滞后区间。

4．在相应的编辑栏中输入适当的内生及外生变量。

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。

极大似然估计法虽然没有OLS运用广泛，但它是一个具有更强理论性质的点估计方法。

极大似然估计的出发点是已知被观测现象的分布，但不知道其参数。

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。

eviews做回归分析报告回归分析是一种常用的统计分析方法，通过建立一个数学模型来描述自变量和因变量之间的关系。

EViews是一种专业的统计软件，可以使用它来进行回归分析并生成相应的分析报告。

下面是使用EViews进行回归分析报告的详细步骤：1. 导入数据：使用EViews打开数据文件，确保数据文件包含自变量和因变量的数据。

2. 创建回归方程：选择菜单栏中的“Quick/Estimate Equation”或者在工具栏中点击“Estimate Equation”按钮来创建一个回归方程。

在弹出的对话框中选择自变量和因变量，可以选择更多的选项来调整回归模型的设定。

3. 进行回归分析：点击对话框中的“OK”按钮，EViews将会进行回归分析并显示回归模型的估计结果。

在结果窗口中，你可以查看模型的拟合统计量、系数估计值、标准误差等信息。

4. 诊断检验：在结果窗口中，EViews会给出一些诊断检验的结果，如残差的正态性检验、异方差性检验等。

你可以根据这些检验结果来进一步判断回归模型的合理性。

5. 绘制图表：EViews提供了丰富的绘图功能，你可以在结果窗口中选择需要的图表类型，如散点图、回归方程图等。

6. 生成报告：最后，你可以将回归分析的结果和图表导出为报告文件。

在EViews中，你可以选择“File/Export/Report…”选项来将分析结果导出为报告文件。

你可以选择不同的格式，如Word、Excel等。

以上是使用EViews进行回归分析报告的基本步骤。

当然，在具体的应用中，你可能需要根据具体的研究问题进行更加详细和复杂的分析。

EViews提供了丰富的功能和命令，可以帮助你进行更深入的回归分析。

EVIEWS回归结果的理解在数据分析的领域中，EViews 是一款被广泛使用的统计软件，其回归分析功能对于研究变量之间的关系起着至关重要的作用。

然而，对于初学者或者非统计学专业的人士来说，理解 EViews 回归结果可能会感到困惑。

接下来，让我们一起深入探讨如何理解 EViews 回归结果。

首先，我们要明白回归分析的目的。

简单来说，回归分析是试图找出一个或多个自变量与因变量之间的线性或非线性关系。

在 EViews 中，我们输入相关的数据，并指定自变量和因变量，然后运行回归程序，得到一系列的结果。

当我们得到回归结果时，最先关注的通常是系数估计值。

这些系数表示了自变量每变化一个单位，因变量的平均变化量。

例如，如果我们研究工资（因变量）与工作年限（自变量）的关系，工作年限的系数为 500，这意味着工作年限每增加一年，平均工资会增加 500 元。

但要注意，这些系数的解释是在其他自变量保持不变的情况下得出的。

除了系数估计值，标准误差也是一个重要的指标。

标准误差反映了系数估计值的不确定性。

较小的标准误差意味着系数估计值相对更准确和可靠。

我们可以通过系数除以标准误差来得到 t 统计量。

t 统计量用于检验系数是否显著不为零。

如果 t 统计量的绝对值大于某个临界值（通常由我们设定的显著性水平决定，如 5%或 1%），我们就可以说该自变量对因变量有显著的影响。

另一个关键的指标是 Rsquared（决定系数）。

Rsquared 的值介于 0到 1 之间，它表示自变量能够解释因变量变异的比例。

例如，Rsquared 为 08 意味着自变量能够解释因变量 80%的变异。

然而，需要注意的是，Rsquared 高并不一定意味着模型就是完美的，有可能存在过拟合的问题。

调整后的 Rsquared 则是对 Rsquared 的一种修正，考虑了模型中自变量的个数。

当我们添加过多不显著的自变量时，Rsquared 可能会增加，但调整后的 Rsquared 可能会下降。