【正文】 1． 初值 由于 EViews使用迭代法來求極大似然估計 ， 初值的選擇就顯得非常重要了 。 要設置 c(4)表示 OLS估計的殘差方差 ， 可以在命令窗口中輸入下面的賦值語句： c(4)=eq1.se^2。相對于其他的 EViews內部過程的處理方式，在估計模型參數(shù)時 logl估計不能進行終點調整或是去掉那些欠缺值的觀測值。 參看系數(shù)檢驗 ， 關于 Wald檢驗的討論 。 如果使用了 param語句 ，顯示在初值下數(shù)值微分和解析微分 （ 如果可獲得 ） 的值 ，如果沒有使用 param語句 ， 則給出在當前值下數(shù)值微分和解析微分的值 ， 以及用模型中所有樣本計算的每個系數(shù)數(shù)值微分的和 。 這些梯度常用來構造拉格朗日乘數(shù)檢驗 。如果在估計時遇到了困難 ， 下面的建議將幫助解決這些問題 。如果有一個近似求解該問題的簡單的估計技術，可以把由該方法得到的估計值作為極大似然估計的初值。而錯誤信息“ near singular matrix (近似奇異矩陣 )”卻不是很明確的。 用來描述似然貢獻的表達式必須遵守 EViews關于序列表達式的規(guī)則 。 當 | ? | 1 時 ， 存在一個滿足 ()的協(xié)方差平穩(wěn)過程 ， ()可寫成 MA(?)過程： ttt uYcY ??? ? 1?),0( 2?Ntu????????????????????????3322133221)]1/([)()()()(tttttttttuuuucucucucucY??????? 上式取期望： 所以平穩(wěn) AR(1)過程的均值為 其方差為 ?????? 00)]1/([)( ?cYE t)1/( ?? ?? c)1/()1()()(2226422332212??????????????????????? ?????ttttt uuuuEYE 首先考察樣本中第一個觀察值 y1 的概率分布。(。利用最小二乘估計給出初值： c=, ? =, ? 2 = eq1.se^2 = 。 例如 ， 博勒斯萊文 （ 1987） 認為 ()中的 vt 可以取自一個自由度為 k 的 t 分布 ， k 可視作由極大似然函數(shù)估計的參數(shù) 。 非對稱遷移模型 () 具有 t分布誤差的 GARCH(1,1)模型 () ?？寺鼧颖具x擇模型 () 條件 logit模型 （ ） 大量事實表明 ， ut 的條件分布也常常是非正態(tài)的 。 根據AR(1)過程 的樣本量為 T 的對數(shù)似然函數(shù)為 ()式 。12 ????ycyyyfYY ψ 一般地 ， Y1 , Y2 , 。 167。 該近似值是建立在極大似然目標函數(shù)的函數(shù)形式和統(tǒng)計特性的基礎之上的 。 (5) 修正模型參數(shù) 如果有導致數(shù)學錯誤的參數(shù)值的問題 ， 可以考慮修正模型參數(shù)以將之限制在其有效域內 。另外，選擇的初值不恰當也可能使似然函數(shù)效果不理想。 167。 (2) Make Model : 建立一個估計對數(shù)似然函數(shù)說明的未命名的模型對象 。一個常見的問題是，由于錯誤的定義似然過程，不恰當?shù)某踔?，或是模型不可識別等導致某個參數(shù)的導數(shù)為零可能產生奇異矩陣。 可以用 cov這個函數(shù)將其保存為 (SYM)矩陣 。 所有這些計算都服從于 EViews中關于序列表達式計算的規(guī)則 。 在前述的例子中 ， 為均值方程系數(shù)賦初值的一個方法是簡單的 OLS法 ， 這是因為即使在異方差性 （ 有界 ） 存在的條件下 ， OLS也提供了一致的點估計 。大多數(shù)問題使用默認設置就可以。 關鍵字 derivstep后面必須設置三項：參數(shù)名（ 或用關鍵字 all代替 ） ；相對步長；最小步長 。 實際應用中要根據所用計算機的功能選擇適當?shù)姆椒?。 設 ? = (?1, ?2, … , ?n )是待求的未知參數(shù)向量 ， 如例 中 ? = (?, ?, ? 2) , 異方差例子中 ? = (? , ? 2, ? )。 proc univariate data=distrdata noprint。 end。 label normal_x=39。 title2 39。 options nodate pageno=1 linesize=80 pagesize=60。 options nodate pageno=1 linesize=80 pagesize=68。 應用舉例 例 應用單變量過程進行多變量分析 。在輸出數(shù)據集里，某個觀測的 ID變量值規(guī)定為生成這個觀測的數(shù)據集中相應觀測。 該變量的值應為正整數(shù) 。 選項說明： VARDEF=選項及說明： D A T A = 規(guī)定輸入數(shù)據集N O P R I N T 規(guī)定不輸出描述統(tǒng)計量P L O T 要求生成莖葉圖（或水平直方圖）、盒形圖和正態(tài)概率圖F R E Q 規(guī)定生成包括變量值、頻數(shù)、百分數(shù)和累計頻數(shù)的頻率表N O R M A L 規(guī)定計算關于輸入數(shù)據服從正態(tài)分布假設檢驗的統(tǒng)計量P C T L D E F = 規(guī)定計算百分位數(shù)V A R D E F = 規(guī)定方差計算公式中的除數(shù)R O U N D = 規(guī)定變量數(shù)值四舍五入的單位DF 缺省值，規(guī)定除數(shù)使用自由度 N 1W E I G H T | W G T 規(guī)定除數(shù)使用權數(shù)和N 規(guī)定除數(shù)使用觀測個數(shù) NW D F 規(guī)定除數(shù)使用權數(shù)總和減 1其它語句 VAR語句 VAR variablelist。 ID variable(s)。value139。 proc print data=Prize。 options nodate pageno=1 linesize=80 pagesize=60。 run。19929439。 run。 proc means data=GradeBySection min max median。 title 39。 title 39。 by date。在輸出數(shù)據集里，某個觀測的 ID變量值規(guī)定為生成這個觀測的數(shù)據集中相應觀測組里 ID變量具有的最大值，除非在 PROC MEANS語句的選項中指定IDMIN。該變量的值應為正整數(shù)。 對 BY變量定義的 BY組分別計算其相應的簡單統(tǒng)計量。 WAYS list。 均值過程句法 PROC MEANS option(s) statistickeyword(s)。 title2 39。 tables eyes*hair /chisq expected cellchi2 norow nocol。 by region。 然后對這些整數(shù)作頻數(shù)分析 。 title。 X=int(uniform(8888)*3)+1。 ? 該語句創(chuàng)建一個由 PROC FREQ過程輸出統(tǒng)計量的 SAS數(shù)據集 。 FREQ 過程 累積 累積 Sex 頻數(shù) 百分比 頻數(shù) 百分比 female 9 9 male 10 19 WEIGHT語句 WEIGHT variable。F 39。 。 語句說明： BY 對 BY 變量定義的觀測組分別計算其相應的頻數(shù)或相等交叉制表E X A C T 對特定統(tǒng)計量作精確檢驗O U T P U T 產生包含特定統(tǒng)計量的數(shù)據集T A B L E S 產生多變量交叉表并對關聯(lián)度進行度量和檢驗T E S T 要求對關聯(lián)度和一致性度量進行近似檢驗W E I G H T 規(guī)定一個變量，其值為每一觀測的權數(shù)PROC FREQ語句 PROC FREQ options。 例中 ， 對上證指數(shù) 量開盤價和收盤價作相應的計算 。 with oppr clpr。 例中 ， 計算上證指數(shù) OPPR, HIPR, LOPR, CLPR之間 4種類型的關聯(lián)測度 , PEARSON偏相關陣 ， CRONBACH系數(shù)并產生 TYPE=CORR的含有協(xié)方差及相關陣的輸出數(shù)據集 。 var oppr hipr lopr 。 run。 title2 39。 BY語句 BY variablelist。 該語句給出偏相關變量的名子。 PROC CORR語句選項 option(s)說明由下頁表給出 。 相關過程句法 PROC CORR option(s)。 PARTIAL variable(s)。 WITH語句 WITH variablelist。 該語句用于 Pearson（ 皮爾遜 ） 相關 。 應用舉例 例 計算 Pearson相關系數(shù)及其它關聯(lián)測度 。 例 計算并輸出相關指標 。 partial clpr。 run。 /*數(shù)據集準備 */ merge (keep=date oppr clpr) (keep=date oppr clpr rename=(oppr=oppr_sz clpr=clpr_sz) )。 run。 OUTPUT OUT= SASdatasetoutputstatisticlist。： ? 1規(guī)定垂直線字符； ? 2規(guī)定水平線字符； ? 7規(guī)定水平與垂直交叉線字符。 value $sfmt 39。 proc freq data= order=formatted。若這個值 0或缺失，假定該值為 0。當規(guī)定多個 TABLES語句時， OUTPUT語句創(chuàng)建的數(shù)據集內容對應于最后那個 TABLES語句，當一個 TABLES語句中規(guī)定多個表時， OUTPUT創(chuàng)建的數(shù)據集內容對應于最后那個表。 end。 run。 by region。 run。ChiSquare Tests for 3 by 5 Table of Eye and Hair Color39。 例 信用等級轉移矩陣計算 。 FREQ variable。 optionlist選項說明： ALPHA= 規(guī)定置信區(qū)間的顯著水平 DATA= 規(guī)定輸入數(shù)據集 NOPRINT 不輸出任何描述統(tǒng)計量 MISSING 規(guī)定把 CLASS變量的缺失值作為有效分組值處理 DESCENDING 規(guī)定輸出數(shù)據集是按 _TYPE_值降序（缺省是上升）排列，選擇 NWAY時該選項無效 ORDER=選項及說明： VARDEF=選項及說明： I N T E R N A L 缺省值，按數(shù)據值的次序排列F R E Q 按頻數(shù)的降序排列D A T A 按數(shù)據集中數(shù)據出現(xiàn)的次序排列E X T E R N A L | F O R M A T T E D 按數(shù)據輸出格式值的次序排列DF 缺省值，規(guī)定除數(shù)使用自由度 N 1W E I G H T | W G T 規(guī)定除數(shù)使用權數(shù)和N 規(guī)定除數(shù)使用觀測個數(shù) NW D F 規(guī)定除數(shù)使用權數(shù)總和減 1statistickeywordlist選項就是均值過程可以計算的描述統(tǒng)計量 。 該語句和 BY語句一樣，定義的觀測組并分別計算觀測組的描述統(tǒng)計量。 該語句規(guī)定一個 WEIGHT變量，其值表示相應觀測的權數(shù)。 該語句要求 MEANS過程把計算的描述統(tǒng)計量輸出到新的 SAS數(shù)據集里 ， 并用任選項規(guī)定新數(shù)據集的名字及所包含變量的名字列表 。 run。 例 計算有 CLASS變量時的描述統(tǒng)計量 。 例 BY語句和 CLASS變量一起使用 。 var Score。 class Year。 options nodate pageno=1 linesize=80 pagesize=60。Average Undergraduate and Graduate