eviews基本回归模型.ppt

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1、第十三章基本回归模型单方程回归是最丰富多彩和广泛使用的统计技术之一。本章介绍EViews中基本回归技术的使用:说明并估计一个回归模型,进行简单的特征分析并在深入的分析中使用估计结果。随后的章节讨论了检验和预测,以及更高级,专业的技术,如加权最小二乘法、二阶段最小二乘法(TSLS)、非线性最小二乘法、ARIMA/ARIMAX模型、GMM(广义矩估计)、GARCH模型,和定性的有限因变量模型。这些技术和模型都是建立在本章介绍的基本思想的基础之上的。1对于本章及随后章节所讨论的技术,可以使用下列的经济计量学教

2、科书作为参考。下面列出了标准教科书(逐渐变难):·Pindyck,Rubinfeld(1991),EconometricModelsandEconomicForecasts,《经济计量模型和经济预测》,第三版。·Johnston和DiNardo(1997),EconomtricMethods,《经济计量方法》,第四版。·Greene(1997),EconomtricAnalysis,《经济计量分析》,第三版。·Davidson和MacKinon(1993),EstimationandInferencei

3、nEconometrics,《经济计量学中的估计和推断》。在适当的地方,对于特定的专题,我们也会提供专门的参考书。2§13.1方程对象EViews中的单方程回归估计是用方程对象来完成的。为了创建一个方程对象:从主菜单选择Object/NewObject/Equation或Quick/EstimationEquation…,或者在命令窗口中输入关键词equation。在随后出现的方程说明对话框中说明要建立的方程,并选择估计方法。下面我们详细介绍在EViews中如何说明方程。EViews将在方程窗口中估计方

4、程并显示结果。估计结果会作为方程对象的一部分存储起来以便随时提取。这样我们只需打开方程对象来显示简要结果,或者利用EViews工具来处理方程对象的结果。例如,可以使用估计方程作为联立方程模型的一部分。3§13.2在EViews中对方程进行说明当创建一个方程对象时,会出现如下对话框:在这个对话框中需要说明三件事:方程说明,估计方法,和该估计使用的样本。在最上面的编辑框中,可以说明方程:因变量(左边)和自变量(右边)以及函数形式。有两种说明方程的基本方法:列表法和公式法。列表法简单但是只能用于不严格的线性说

5、明;公式法更为一般,可用于说明非线性模型或带有参数约束的模型。4§13.2.1列表法说明线性方程的最简单的方法是列出方程中要使用的变量列表。首先是因变量或表达式名,然后是自变量列表。例如,要说明一个线性消费函数CS,用一个常数和inc对其作回归,在方程说明对话框上部输入:cscinc注意回归变量列表中的序列c。这是EViews用来说明回归中的常数而建立的序列。EViews在回归中不会自动包括一个常数,因此必须明确列出作为回归变量的常数。内部序列c不出现在工作文档中,除了说明方程外不能使用它。注意到在工作

6、文档中有一个预先定义的对象C。这是缺省系数向量——当通过列出变量名的方式说明方程时,EViews会根据变量在列表中出现的顺序在这个向量中存储估计系数。在上例中,常数存储于c(1),inc的系数存储于c(2),即回归方程形式为:cs=c(1)+c(2)*inc。5在统计操作中会用到滞后序列,可以使用与滞后序列相同的名字来产生一个新序列,把滞后值放在序列名后的括号中。例如:cscs(-1)cinc该语句命令EViews使用cs的滞后值、常数和inc对cs作回归。cs滞后的系数将存放在c(1)中,常数系数在c

7、(2)中,inc的系数在c(3)中,即回归方程形式为:cs=c(1)*cs(-1)+c(2)+c(3)*inc。通过在滞后中使用关键词to可以包括一个连续范围的滞后序列。例如:csccs(-1to-4)inc这里cs关于常数,cs(-1),cs(-2),cs(-3),cs(-4),和inc的回归。如果写成:cscinc(to–2)inc(-4)表示cs关于常数,inc,inc(-1),inc(-2),和inc(-4)的回归,即回归方程形式为:cs=c(1)+c(2)*inc+c(3)*inc(-1)+c

8、(4)*inc(-2)+c(5)*inc(-4)6在变量列表中也可以包括自动序列。例如:log(cs)clog(cs(-1))((inc+inc(-1))/2)说明了cs的自然对数关于常数,其滞后值和inc的两项移动平均的回归,即回归方程形式为:log(cs)=c(1)+c(2)*log(cs(-1))+c(3)*log((inc+inc(-1))/2)键入序列列表是很麻烦的,尤其是如果有很多自变量时。如果需要的话,EViews可以创建说明

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