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Y=0.16-0.20M0+1.29M1-2.18M2
被解释变量i，解释变量m0、m1、m2 ，&&从t统计量伴随概率看，m0和m2的伴随概率都大于5%，通不过t检验。拟合优度0.69，不算很高。dw统计量0.61，可能存在序列相关。
总而言之，模型做的不是很好。有待改进。
t值只有M1显著，d.w.=0.61，存在正的序列相关性，拟合优度0.69一般，楼主想证明什么啊
醉客天涯 发表于
t值只有M1显著，d.w.=0.61，存在正的序列相关性，拟合优度0.69一般，楼主想证明什么啊证明这些自变量对因变量的影响...
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论坛法律顾问：王进律师[经验分享]使用eviews做线性回归分析Glo；ls(leastsquares)最小二乘法；R-sequared样本决定系数（R2）：值为0；S.Eofregression回归标准误差；Loglikelihood对数似然比：残差越小，；Akaikeinfocriterion赤池信息量；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
[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
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<dw<4-du 无自相关， 4-dl<dw<=4负相关 ，若不在以上3个区间则检验失败，无法判断
demo中的dw=0.141430 ，dl=1.73369,du=1.7786,所以存在正相关
目的：不同模型中择优
1）样本决定系数R-squared及修正的R-squared
R-squared=SSR/SST 表示总离差平方和中由回归方程可以解释部分的比例，比例越大说明回归方程可以解释的部分越多。
Adjust R-seqaured=1-(n-1)/(n-k)(1-R2)
2）对数似然值(Log Likelihood,简记为L)
残差越小，L越大
3）AIC准则
AIC= -2L/n+2k/n, 其中L为 log likelihood,n为样本总量，k为参数个数。
AIC可认为是反向修正的L，AIC越小说明模型越精确。
SC= -2L/n + k*ln(n)/n
用法同AIC非常接近
预测forecast
root mean sequared error(RMSE)均方根误差
Mean Absolute Error(MAE)平均绝对误差
这两个变量取决于因变量的绝对值，
MAPE(Mean Abs. Percent Error)平均绝对百分误差，一般的认为MAPE<10则认为预测精度较高
Theil Inequality Coefficient（希尔不等系数）值为0-1，越小表示拟合值和真实值差异越小。
偏差率(bias Proportion)，bp，反映预测值和真实值均值间的差异
方差率(variance Proportion)，vp，反映预测值和真实值标准差的差异
协变率(covariance Proportion)，cp，反映了剩余的误差
以上三项相加等于1。
预测比较理想是bp,vp比较小，值集中在cp上。
eviews不能直接计算出预测值的置信区间，需要通过置信区间的上下限公式来计算。如何操作？
1)Chow检验
chow's breakpoint检验
零假设是：两个子样本拟合的方程无显著差异。有差异则说明关系中结构发生改变
Chow Breakpoint Test: 1977Q1
F-statistic
Prob. F(3,174)
Log likelihood ratio
Prob. Chi-Square(3)
p值<0.05，可拒绝0假设，即认为各个因素的影响强弱发生了改变。
问题是如何才能准确的找到这个或这几个断点？目前的方法是找残差扩大超出边线的那个点，但这是不准确的，在demo中1975Q2的残差超出，但是chow's breakpoint检验的两个p值都接近0.2，1976Q3开始两个p值才小于0.05，并且有逐渐减小之势。
chow's forecast检验
用断点隔断样本，用之前的样本建立回归模型，然后用这个模型对后一段进行预测，检验这个模型对后续样本的拟合程度。
0假设是：模型与后段样本无显著差异
demo中的1976Q4作为break point,得到两个p值为0，即认为两段样本的系数应该是不同的。
2）自变量的选择
testadd检验：
操作方法是: eqation name.testadd ser1 ser2 ...
0假设：应该将该变量引入方程
检验统计量：wald,LR
结果：通过两个p值(Prob. F,Prob Chi-sequare)看是否拒绝原假设
testdrop检验：
操作方法是: eqation name.testdrop ser1 ser2 ...
0假设：应该将该变量剔除
检验统计量：wald,LR
结果：通过两个p值(Prob. F,Prob Chi-sequare)看是否拒绝原假设
含定性变量的回归模型
分为：自变量含定性变量，因变量含定性变量。后一种情况较为复杂
建立dummy 变量(名义变量)：用D表示
当变量有m种情况时，需要引入m-1个dummy变量
处理办法：把定性变量定义成0.1.2等数值后和一般变量同样处理
常见问题及对策
1）多重共线性（multicollinearity）:
p个回归变量之间存在严格或近似的线性关系
诊断方法：
1.如果模型的R-sequared很大，F检验通过，但是某些系统的t检验没通过
2.某些自变量系数之间的简单相关系数很大
3.回归系数符号与简单相关系统符号相反
以上3条发生都有理由怀疑存在多重共线性
方差扩大因子(variance inflation factor VIFj)是诊断多重共线性的常用手段。
VIFj为矩阵(X’ X)-1第j个对角元素cjj=1/(1-R2j)(j=1,2…,p)
其中R2j为以作为cj因变量，其余p-1个自变量作为自变量建立多元回归模型所得的样本决定系数，所以R2j越大则说明自变量之间自相关性越大，此时也越大，可以认为VIFj>10(R2j>0.9)则存在多重共线性。
还可以使用VIFj的平均数作为判断标准，如果avg(VIFj)远大于10则认为存在多重共线性。
eviews里如何使用VIF法？--建立方程，然后手工建立scalar vif。demo中GDP和PR的vif为66，存在多重共线性? 只有一个自变量的方程是否会失效?此时dw值只有0.01远小于dl，说明GDP远远不是PR能决定的。结合testdrop将PR去除，两个p值为0，说明不能把PR去除。
在eviews中当自变量存在严重的多重共线性时将不能给出参数估计值，而会报错：nearly singular matrix
多重共线性的处理：
1.剔除自变量，选择通过testdrop实验，并且vif值最大的那个
2.差分法，在建立方程时填入 ls m1-m1(-1) c gdp-gdp(-1) pr-pr(-1)。m1(-1)表示上一个m1
差分法常常会丢失一些信息，使用时应谨慎。 demo中得到的模型，c 的p值0.11, pr-pr(-1)的p值为0.60，说明参数无效。
2）异方差性（Herteroskedasticity）
即随机误差项不满足基本假设的同方差性,异方差性说明随机误差中有些项对因变量的影响是不同于其他项的。
一般地，截面数据做样本时出现异方差性的可能较大，或者说都存在异方差性
若存在异方差性，用OLS估计出来的参数，可能导致估计值虽然是无偏的，但不是有效的。
（截面数据就是同一时间点上各个主体的数据，比如2007年各省的GDP数据放在一起就是一组截面数据
与之相对的是时间序列数据 如河北省从00年到07年的数据就是一组时间序列数据
两者综合叫面板数据 ）
00年到07年各省的数据综合在一起就叫面板数据
诊断方法：
1.图示法，以因变量作为横坐标，以残差项为纵坐标，根据散点图判断是否存在相关性。
(选择两个序列作为group打开，先选中的序列将作为group的纵坐标)
2.戈里瑟(Glejser)检验：
3.怀特(White)检验:
用e2作为因变量，原先的自变量及自变量的平方(还可以加上各自变量之间的相互乘积)作为自变量 建立模型。
怀特检验的统计量为：m=n*R2(n是样本容量，R2是新模型的拟合优度), m~ χ2(k) k为新模型除常数项之外的自变量个数
零假设：模型不存在异方差性
操作：在估计出来的方程中，view-residual tests-White Herteroskedasticity(no cross/cross) 分别为是否含自变量交叉项
demo中的两个p值为0，所以拒绝零假设，认为存在严重的异方差性。
异方差性的处理：
1.加权最小二乘法(WLS weighted least sequare)。
最常用的方法，一般用于异方差形式可知的情况。基本思路是赋予残差的每个观测值不同的权数，从而使模型的随机误差项具有相同的方差。
2.自相关相容协方差(Heteroskedasticity and antocorrelation consistent convariances HAC)
用于异方差性形式未知时。在建模时在options中选择Heteroskedasticity consistent convariances 再从white,newey-west中选择一种。
HAC不改变参数的点估计，改变的知识估计标准差。如何改变标准差？
3）自相关性
残差项不满足相互独立的假设。一般的，经济时间序列中自相关现象较为常见，这主要是经济变量的滞后性带来的。
自相关性将导致参数估计值虽然是无偏的，但不是有效的。
诊断方法：
1.绘制残差序列图。如果序列图成锯齿形或循环状的变化，可以判定存在自相关
2.回归检验法：
以残差e(t)为被解释变量，以各种可能的相关变量，如
e(t-1) e(t-2)作为自变量，选择显著的最优拟合模型作为自相关的形式。
demo中以 ls residm1 c residm1(-1) residm1(-2)后 发现c的p值为0.54，做testdrop实验，两个p值都>0.5 可以将c剔除。剔除c后：
Dependent Variable: RESIDM1
Method: Least Squares
Date: 12/29/07
Time: 11:26
Sample (adjusted): 6Q4
Included observations: 178 after adjustments
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
RESIDM1(-1)
RESIDM1(-2)
Mean dependent var
Adjusted R-squared
S.D. dependent var
S.E. of regression
Akaike info criterion
Sum squared resid
Schwarz criterion
Log likelihood
Durbin-Watson stat
模型的r-sequared稍小，参数很显著，dw显示为无自相关。
但是常数c能剔除吗？剔除后模型没有f-statistic和对应p值，原理何在？
3.DW检验法
用于小样本的一阶自相关情况，缺点：当回归方程右边存在因变量的滞后项如m1(t-i) (i=1,2,...)时，检验失败。
解决办法：
用增量数据代替原来的样本数据，较好的克服了自相关，但是改变了原方程的形式，意义不大。
2.Cochrane-Orcutt迭代法
不能有常数项!验证了回归检验的中的做法。
建立新方程时，e同e(-1) e(-2) 相关，有两个系数如何处理？
--《数据分析与EVIEWS应用》读书笔记
本文来自: 人大经济论坛 EViews专版 版，详细出处参考： http://bbs.pinggu.org/forum.php?mod=viewthread&tid=835621&page=1&fromuid=3321751 三亿文库包含各类专业文献、各类资格考试、外语学习资料、中学教育、专业论文、文学作品欣赏、高等教育、经验分享,使用eviews做回归分析82等内容。　
　Eviews处理多元回归分析操作步骤_数学_自然科学_专业资料。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... 　利用Eviews软件进行最小二乘法回归实例_计算机软件及应用_IT/计算机_专业资料。...五、经济学含义的分析 以下对回归结果的经济学含义做一个简单的分析,回归结果是... 　多元线性回归eviews操作_数学_自然科学_专业资料。一.模型设定 本例中我们假设拟建立如下多元回归模型: Y ? ?0 ? ?1 X1 ? ?2 X 2 ? u 二.估计参数 1... 　经典线性回归模型的Eviews操作_金融/投资_经管营销_专业资料。数据导入、ADF检验...注:在做实证分析时,拟合优度和多重共线性并不是很大的问题,即若拟合优度比较... 　Eviews处理多元回归分析操作步骤_经济学_高等教育_教育专区。操作步骤 1. 建立...第三次实验(EVIEWS实现多... 17页 免费
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eviews估计结果怎么分析F-statistic值解释什么?以及其他
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F值,是模型总体显著性检验的指标,它越大,模型越好.本例中,它下面对应的P值小于0.01,通过了0.01水平的显著性检验,说明模型总体显著.至于其它,主要的是回归系数的P值,CITYINCOME回归系数对应的P值为0.009,小于0.01,拒绝原假设,说明该回归系数与零的差异显著,即,这个自变量对因变量有显著的影响.CITYCONS(-1)的系数的P值为0.45,大于0.01,也大于0.05,没有通过检验,说明这个自变量对因变量的影响在统计学意义上不显著.另一个较重要的是R方,为0.99,接近1,表明拟合优度相当好.
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大家好啊，我有个问题想请教一下~~就是如果只给出EViews的回归结果，但是里面的残差平方和是缺失的，要怎么样才能把残差平方和求出来呢？拜托大家了，就快考试了~~
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三个方程，三个未知数，可以解出来，（当然，也可以使用其他的量）
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人在尘世间，心在三界外；若无纷繁事，何羡天上仙。
whiteice 发表于
tss=rss+ess但是那个回归结果里面没有给出TSS,ESS哦~所以才想问一下在只能依据EViews的回归结果情况下，要通过怎样的计算才能得到RSS
21:46:05 上传
就像上面的回归分析结果，如果没有给出残差平方和，要怎么才能计算出来呢？拜托拜托
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三个方程，三个未知数，可以解出来，（当然，也可以使用其他的量）
查书吧，都有的
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人在尘世间，心在三界外；若无纷繁事，何羡天上仙。
可以用回归标准差算，回归标准差=根号（rss/n-k-1）& && && && && && && && &&&n为样本的数据个数，k为表量的个数
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本帖最后由 wanghaidong918 于
15:05 编辑
本人正在写毕业论文，用EViews做了回归分析，得到了计量结果。但是想要把它反映在论文中，就想做一个像已发表的论文中那样的回归分析结果表格，EViews上面只给了t值和p值，我看那些发表的论文里面在t值下面都会附上各系数对应的t值，请问这些t值可以用什么方法自动生成吗？难道真要一个一个去查？ 或者这样的表格是可以通过某些软件自动生成的，因为我看了几篇论文中的这种计量结果表格都是这一种格式的……
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回归结果表格中括号里面应该是t值，对应上面是系数估计值，系数估计值的显著性水平根据Prob.确定。
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&在t值下面都会附上各系数对应的t值&，什么意思？
给两点建议：1. 将回归结果贴到Excel中去，再根据需要任意调整版面；2. 好好看看教科书，搞清楚各指标的计算公式及其含义。
ksk5808 发表于
&在t值下面都会附上各系数对应的t值&，什么意思？
给两点建议：1. 将回归结果贴到Excel中去，再根据需要任 ...不好意思，我搞错了。。。做论文做糊涂了，括号里面的是t值，上面的应该是系数估计值。。。多谢指点！
是的，好好看清，别弄糊涂了
如果是回归结果，该保留哪些指标呢？谢谢
回归结果表格中括号里面应该是t值，对应上面是系数估计值，系数估计值的显著性水平根据Prob.确定。
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微笑面对每一天，带给周边正能量！
转到论文里面有没有具体格式的呀？
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