Eviews+计量经济学笔记

数据导入与保存
- 1、Excel表格导入
- 2、复制粘贴导入
- 3、数据保存
回归分析
- 一、最小二乘回归
- - 1、使用命令
  - 2、使用鼠标
  - 关于残差
- 二、命令
- - 1、ls 命令
  - 2、genr 命令——产生新series/group
  - 3、scalar 命令——产生新number
违背经典回归假定的模型
- 一、异方差
- - （一）异方差的原因
  - - 注意：
  - （二）异方差的后果
  - （三）异方差的检验
  - - 1、图示检验法
    - 2、斯皮尔曼（Spearman）等级相关检验法
    - 3、戈特菲尔德—奎恩特（Goldfeld-Quandt, G-Q）检验法
    - 4、帕克（Park）检验和格莱泽(Glejser）检验
    - 5、怀特（ H.White）检验法
    - 6、拉格朗日乘数检验（LM）
  - （四）异方差的解决
- 二、自相关
- 多重共线性
- 随机解释变量与模型设定误差
- 非线性模型
- 虚拟变量模型
- 分布滞后模型和自回归模型
- 联立方程模型
- 平稳时间序列分析
- 非平稳时间序列分析

数据导入与保存

1、Excel表格导入

从Excel导入数据，如为3.1版本，只能导入Excel97-2003格式文件。

查看Excel中数据格式
File > New > Workfile > 输入起止日期或序列
File > Import > Read text-Lotus-Excel… > 输入表格相关属性（如图）
OK 导入成功。

2、复制粘贴导入

File > New > Workfile > 输入起止日期或序列
Quik > Empty Group > 粘贴数据 > 关闭即可

3、数据保存

略

回归分析

一、最小二乘回归

1、使用命令

ls y c x

如图

2、使用鼠标

步骤 : Quick > Estimate equation…> 输入变量、修改参数 >完成
或者：输入命令ls > 输入变量、修改参数 >完成

其中变量名称可以按照提示的方法输入，即输入完整的模型方程。

关于残差

残差为resid，每次做回归后，残差数值都会更新，所以需要及时保存。
保存可使用genr 命令，具体见后面介绍。

二、命令

1、ls 命令

进入ls估计选项卡

ls

直接进行ls 估计，此方法不能设置时间区间

    // ls y c x  # 一般形式ls abs(e) c 1/x   //ls yi c x1 x2 x3   // 三元回归ls yi/(x1)^0.5 1/(x1)^0.5 (x1)^0.5   // 异方差处理

2、genr 命令——产生新series/group

产生并为新序列/组赋值

// genr name=num/formula
genr e1=resid   // 残差赋值，可用来保存残差
genr ly=log(yi)
genr dx=d(x)   // 差分
genr dy=y-y(-1)   // 差分？
genr sy=@sum(y)   // 求和

3、scalar 命令——产生新number

// scalar name=num/formulascalar sx=@mean(x)   //scalar vx=@var(x)   //方差scalar cx=@cor(x1,x2)   //相关系数scalar cx=@cov(x1,x2)   //协方差

违背经典回归假定的模型

未完待续。。。

一、异方差

（一）异方差的原因

解释变量的遗漏。
来自不同抽样单元的因变量观察值的差异。
异常观测值的出现。
时间序列数据中，观测技术的改进引起的观测值的变化。

注意：

（1）时间序列数据和截面数据中都有可能存在异方差，其中截面样本中更为常见。
（2）经济时间序列中的异方差常为递增型异方差。金融时间序列中的异方差常表现为自回归条件异方差。

（二）异方差的后果

最小方差性遭到破坏，方差增大，对 β \beta β进行显著性检验时将低估T统计量的值，导致错误的统计判断，检验失效，扩大置信区间，精度降低。

（三）异方差的检验

1、图示检验法

2、斯皮尔曼（Spearman）等级相关检验法

3、戈特菲尔德—奎恩特（Goldfeld-Quandt, G-Q）检验法

4、帕克（Park）检验和格莱泽(Glejser）检验

5、怀特（ H.White）检验法

6、拉格朗日乘数检验（LM）

（四）异方差的解决

二、自相关

多重共线性

随机解释变量与模型设定误差

非线性模型

虚拟变量模型

分布滞后模型和自回归模型

联立方程模型

平稳时间序列分析

非平稳时间序列分析

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