eviews处理多元回归分析操作步骤

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1、操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的exel电子表格（2）将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreigndataasworkfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。1.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令：corcoilfuturedowshindexnagasopecueuropeurmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。3.时间序列的平稳性检验（1）观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击grap

2、h，在serieslist对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。图形表明序列随时间变化存在上升趋势。（2）对原序列进行ADF平稳性检验quick-seriesstatistics-unitroottest，在弹出的seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检

3、验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-seriesstatistics-unitroottest，在seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择1nddifference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。

4、由此可知，以上时间序列均为一阶单整时间序列。4.Granger因果检验（1）quick-groupstatistics-grangercausalitytest，出现如下对话框，输入各序列名称，点击OK。以此得到输入序列之间的单项或双向因果关系。（2）滞后阶数采用Eviews推荐的滞后阶数（3）得到与coilfuture序列相关的Granger因果检验结果。存在dow到coilfuture的单向因果关系；存在shindex到原油期货价格的单向因果关系；存在原油期货价格到nagas的双向因果关系；存在原油期货价格到OPEC产量的单向因果关系；存在ueuro

5、pe到原油期货价格的单向因果关系；存在ermb到原油期货价格的单向因果关系。4.协整检验对上述的7个单整时间序列采用EG（Engle-Granger）两步法进行协整检验。 （1）在工作表窗口选取coilfuture、dow、shindex、nagas、opec、ueurope、urmb，然后单击右键，选择open，点击asgroup，得到所有序列数据。（2）在新窗口中点击proc，选择makeequation，使用Engle-Granger(EG)两步检验法进行回归，得到回归结果：（3）在新窗口中点击proc，选择makeresidualseries，得

6、到残差项时间序列RESID01。（4）对该序列RESID01进行ADF检验（如上所述）。若残差项平稳，则存在协整关系。否则，不存在。由结果可知，检验值-5.298明显小于所有临界值，则残差项RESID01平稳，即原油期货价格与选定的相关连续经济变量存在着长期均衡关系。4.误差修正模型（1）对所有的时间数列取对数，消除异方差问题，得到一组新数列，并命名为P1=log(coilfuture),P2=log(dow),P3=log(shindex),P4=log(nagas),P5=log(opec),P6=log(ueurope),P7=log(umrb)。

7、可在eviews中输入Genr命令，自动产生对数数列。(2)对数据重新建立回归模型。单击quick里estimateequation，输入回归参数，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7,得到回归结果。（3）在quick菜单里点击generateseries，输入ecm=resid02（这个resid02在eviews里是指最近一次回归的残差序列）。再点击quick菜单中的estimateequation，输入：d(p1))cd(p2)d(p3)d(p4)d(p5)d(p6)d(p7)ecm(-1)得出回归方程，ecm前面的系数就是误差修正系数，看这些

8、系数是不是显著，如果显著就说明因变量对解释变量的短期波动有影响。