Eviews之系数回归模型

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。

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。

第一部分EViews基本操作第一章预备知识一、什么是EViewsEViews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。

EViews具有现代Windows软件可视化操作的优良性。

可以使用鼠标对标准的Windows菜单和对话框进行操作。

操作结果出现在窗口中并能采用标准的Windows技术对操作结果进行处理。

EViews还拥有强大的命令功能和批处理语言功能。

在EViews的命令行中输入、编辑和执行命令。

在程序文件中建立和存储命令，以便在后续的研究项目中使用这些程序。

EViews是Econometrics Views的缩写，直译为计量经济学观察，通常称为计量经济学软件包，是专门从事数据分析、回归分析和预测的工具，在科学数据分析与评价、金融分析、经济预测、销售预测和成本分析等领域应用非常广泛。

应用领域■ 应用经济计量学■ 总体经济的研究和预测■ 销售预测■ 财务分析■ 成本分析和预测■ 蒙特卡罗模拟■ 经济模型的估计和仿真■ 利率与外汇预测EViews引入了流行的对象概念，操作灵活简便，可采用多种操作方式进行各种计量分析和统计分析，数据管理简单方便。

其主要功能有：（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作；（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列；（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图；（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验；（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等；（6）对选择模型进行Probit、Logit 和Gompit 估计；（7）对联立方程进行线性和非线性的估计；（8）估计和分析向量自回归系统；（9）多项式分布滞后模型的估计；（10）回归方程的预测；（11）模型的求解和模拟；（12）数据库管理；（13）与外部软件进行数据交换EViews可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time Series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。

经典线性回归模型经典回归模型在涉及到时间序列时，通常存在以下三个问题：1）非平稳性→ ADF单位根检验→ n阶单整→取原数据序列的n阶差分（化为平稳序列）2）序列相关性→D.W.检验/相关图/Q检验/LM检验→n阶自相关→自回归ar(p)模型修正3）多重共线性→相关系数矩阵→逐步回归修正注：以上三个问题中，前两个比较重要。

整体回归模型的思路：1）确定解释变量和被解释变量，找到相关数据。

数据选择的时候样本量最好多一点，做出来的模型结果也精确一些。

2）把EXCEL里的数据组导入到Eviews里。

3）对每个数据序列做ADF单位根检验。

4）对回归的数据组做序列相关性检验。

5）对所有解释变量做多重共线性检验。

6）根据上述结果，修正原先的回归模型。

7）进行模型回归，得到结论。

Eviews具体步骤和操作如下。

一、数据导入1）在EXCEL中输入数据，如下：除去第一行，一共2394个样本。

2）Eviews中创建数据库：File\new\workfile, 接下来就是这个界面（2394就是根据EXCEL里的样本数据来），OK3）建立子数据序列程序：Data x1再enter键就出来一个序列，空的，把EXCEL里对应的序列复制过来，一个子集就建立好了。

X1是回归方程中的一个解释变量，也可以取原来的名字，比如lnFDI，把方程中所有的解释变量、被解释变量都建立起子序列。

二、ADF单位根检验1）趋势。

打开一个子数据序列，先判断趋势：view\graph，出现一个界面，OK。

得到类似的图，下图就是有趋势的时间序列。

X1.4.2.0-.2-.4-.6-.8100020003000400050002）ADF检验。

直接在图形的界面上进行操作，view\unit root test，出现如下界面。

在第二个方框内根据时序的趋势选择，Intercept指截距，Trend为趋势，有趋势的时序选择第二个，OK，得到结果。

上述结果中，ADF值为-3.657113，t统计值小于5%，即拒绝原假设，故不存在单位根。

For personal use only in study and research; not forcommercial useFor personal use only in study and research; not forcommercial use回归结果的理解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。

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，可以通过点击工具栏上的"Estimate"按钮或通过菜单栏中的"Object" -> "Estimate Equation"来进行回归分析。

用Eviews软件建立一元线性回归模型并进行相关检验的实验报告1.数据表1列出了某年中国部分省市城镇居民每个家庭平均全年可支配收入X与消费性支出Y 的统计数据。

2.建立模型应用EViews软件，以表1的数据可绘出可支配收入X与消费性支出Y的散点图（图2-1）。

从该三点图可以看出，随着可支配收入的增加，消费性支出也在增加，大致程线性关系。

据此，我们可以建立一元线性回归模型：Y=β0+β1·X+μ图2-1对模型作普通最小二乘法估计，在Eviews软件下，OLS的估计结果如图（2-2）所示。

Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/07/11 Time: 21:00Sample: 1 20Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X 0.755368 0.023274 32.45486 0.0000C 271.1197 159.3800 1.701090 0.1061R-squared 0.983198 Mean dependent var 5199.515Adjusted R-squared 0.982265 S.D. dependent var 1625.275S.E. of regression 216.4435 Akaike info criterion 13.68718Sum squared resid 843260.4 Schwarz criterion 13.78675Log likelihood -134.8718 Hannan-Quinn criter. 13.70661F-statistic 1053.318 Durbin-Watson stat 1.302512Prob(F-statistic) 0.000000图2-2OLS估计结果为^Y=271.12+0.76X(1.70) (32.45)R2=0.9832 D.W. =1.3025 F=1053.3183.模型检验从回归估计的结果看，模型拟合较好。

EVIEWS回归结果的理解《EVIEWS 回归结果的理解》在进行数据分析和研究时，EVIEWS 是一款被广泛应用的统计软件，它能帮助我们通过回归分析得出有价值的结论。

然而，对于初学者来说，理解 EVIEWS 回归结果可能会有些困难。

接下来，让我们一起深入探讨如何理解 EVIEWS 回归结果。

首先，我们来看看回归方程。

回归方程是整个回归分析的核心成果，它描述了自变量与因变量之间的数量关系。

比如，一个简单的线性回归方程可能是 Y ＝β0 ＋β1X1 ＋β2X2 ＋ε ，其中 Y 是因变量，X1 和X2 是自变量，β0 是截距，β1 和β2 是回归系数，ε 是误差项。

截距（β0）在回归结果中具有重要意义。

它代表了当所有自变量都为 0 时，因变量的取值。

但需要注意的是，在实际情况中，所有自变量都为 0 的情况可能并不具有实际意义，只是在数学上有其存在的价值。

回归系数（β1、β2 等）则反映了自变量对因变量的影响程度和方向。

如果回归系数为正，说明自变量与因变量正相关，即自变量增加，因变量也增加；反之，如果回归系数为负，则表示自变量与因变量负相关，自变量增加，因变量减少。

接下来看系数的显著性。

在 EVIEWS 回归结果中，通常会给出系数的 t 检验值和对应的 p 值。

p 值用于判断系数是否显著不为 0。

一般来说，如果 p 值小于给定的显著性水平（如 005），我们就认为该系数在统计上是显著的，也就是说该自变量对因变量的影响是真实存在的，不是由于随机因素导致的。

Rsquared（决定系数）也是一个关键的指标。

它衡量了回归方程对数据的拟合程度。

Rsquared 的取值范围在 0 到 1 之间，越接近 1 说明回归方程对数据的拟合效果越好，即自变量能够较好地解释因变量的变化。

但需要注意的是，Rsquared 高并不一定意味着回归方程就是完美的，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，它考虑了模型中自变量的数量。

1用Eviews画自回归模型AR(p)AR(1)AR(2)
2用Eviews画滑动平均模型MA(q)MA(1) MA(2)
3用Eviews画自回归滑动平均模型ARMA(p,q)ARMA(1) ARMA(2)
由于自回归模型，它需要计算前两项，所以前两项要去掉，要不然从0开始算误差很大（2自回归模型是在原来的基础上的第三项开始算，它的式子决定了它的样子）。

简单地说就是几阶自回归模型就去掉前面几个数。

需要把x选择后才能进行下一步计算。

样本不要选全部，只选51到350，因为前面是从0开始的，误差比较大，所以去掉前50项。

都选默认值
点OK就出来了图，由于有白噪声的存在，每次出现的图不一样。

接着是ＭＡ（2）
注意符号，ＭＡ模型除了最开始的一项，后面的都是负数，而且也加注意取值范围
ARMA（1，1）也是如此
复制的时候直接右键copy就行，不用截图。

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。