[經(jīng)管營(yíng)銷]高鐵梅老師的eviews教學(xué)課件第十一章基本回歸模型-資料下載頁(yè)
2025-01-15 05:14本頁(yè)面
【正文】 據(jù)估計(jì)方法的不同 ， 你可以選擇三種不同的殘差：普通的 ， 標(biāo)準(zhǔn)化的 ， 和廣義的 。對(duì)于普通最小二乘估計(jì) ， 只能存儲(chǔ)普通殘差 。 Make Derivative Group 創(chuàng)建一個(gè)包含回歸函數(shù)關(guān)于其系數(shù)的導(dǎo)數(shù)的組 。 Made Gradient Group 創(chuàng)建一個(gè)包含目標(biāo)函數(shù)關(guān)于模型的系數(shù)的斜率的組。 167。 缺省方程 隨著估計(jì)進(jìn)行 ， EViews會(huì)計(jì)算一個(gè)未命名方程對(duì)象的系數(shù)估計(jì)值 ， 協(xié)方差矩陣 ， 殘差 ， 和其他統(tǒng)計(jì)量 。 這些結(jié)果在以后的大量計(jì)算中可以使用 ，包括 15章中介紹的詳細(xì)說明和特征檢驗(yàn) ， 14章介紹的預(yù)測(cè)和模型模擬計(jì)算 ，23章介紹的 “ 模型 ” 。 未命名方程不能儲(chǔ)存在工作文檔中 。 可以使用方程工具欄中的 Name鈕來命名方程 。 工作文檔被存儲(chǔ)時(shí) ， 方程也會(huì)被存儲(chǔ) 。 一旦命名后 ， 你可以隨時(shí)獲取方程中的信息 ， 即使你剛剛估計(jì)完其他模型 ， 或長(zhǎng)期沒有對(duì)工作文檔進(jìn)行操作 。 為了方便起見， EViews跟蹤缺省方程 。 缺省方程是被激活的方程或者最近一次被激活的方程。缺省方程名位于工作文檔窗口的右上角。 167。 方程的殘差 缺省方程的殘差存儲(chǔ)于一個(gè)稱為 RESID的序列對(duì)象中 。 除了估計(jì)外 ，RESID可以象普通序列一樣直接使用 。 當(dāng)估計(jì)方程時(shí) RESID會(huì)被重寫，而且會(huì)包括最新估計(jì)方程的殘差。要保存某個(gè)方程的殘差供以后分析，應(yīng)該將它們保存在一個(gè)不同的序列中，這樣下一個(gè)估計(jì)命令不會(huì)覆蓋它。例如，可以使用以下命令將殘差拷貝到一個(gè)稱為 RES1的普通序列中： series res1 = resid 即使已經(jīng)覆蓋了 RESID序列，如果存在方程對(duì)象，還可以使用 EViews的構(gòu)建步驟創(chuàng)建需要的殘差序列。方程名為 EQ1，打開方程窗口并選擇 Procs/Make Residual Series,或者輸入命令 res1 來創(chuàng)建需要的序列。 167。 回歸統(tǒng)計(jì)量 可以通過 @函數(shù)指向前面描述的各種回歸統(tǒng)計(jì)量。例如，產(chǎn)生一個(gè)新序列等于 FIT加上上一個(gè)回歸的標(biāo)準(zhǔn)差的 2倍，可以使用以下命令： series plus = fit + 2*eq1.@se 要從方程 EQ1中得到第二個(gè)系數(shù)的 t統(tǒng)計(jì)量應(yīng)用以下說明： scalar t2 =eq1.@tstats (2) 167。 存儲(chǔ)和獲取一個(gè)方程 方程可以和其他對(duì)象一起以數(shù)據(jù)或數(shù)據(jù)庫(kù)文件形式存放在磁盤中 。 也可以從這些文件中取出方程 。 方程也可以從文檔或數(shù)據(jù)庫(kù)中拷貝粘貼出來或拷貝粘貼到數(shù)據(jù)庫(kù)或文檔中 。 EViews甚至允許直接從數(shù)據(jù)庫(kù)或工作文檔中獲取方程。可以估計(jì)方程，存在數(shù)據(jù)庫(kù)中，在幾個(gè)工作文檔中使用它來預(yù)測(cè)。 167。 使用系數(shù)的估計(jì)值 方程系數(shù)列在說明窗口中 。 缺省時(shí) , EViews 會(huì)使用系數(shù)變量 C。 但在定義方程時(shí) ， 也可以使用其它系數(shù)向量 。 在產(chǎn)生序列時(shí) ,這些存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)可作為標(biāo)量使用 。 還有更簡(jiǎn)單的方法來產(chǎn)生合適的數(shù)值 ， 為了進(jìn)行說明 ， 我們可以使用系數(shù)來生成一個(gè)方程的擬合值： series cs = (1)+ (2)*gdp 從目標(biāo)方程 EQ1的自變量和普通最小二乘估計(jì)系數(shù)中得到 CS的擬合值 。 注意 EViews會(huì)接受生成不指向命名方程一個(gè)序列 : series cs= c(1)+c(2)*gdp 并將使用 C系數(shù)向量的已有值 ， 我們強(qiáng)烈推薦使用命名方程來標(biāo)識(shí)適當(dāng)?shù)南禂?shù) 。 總體上來說 ， 只有在剛剛估計(jì)之后或系數(shù)更新后 ， 系數(shù)向量 C中才會(huì)含有正確的系數(shù)值 。 使用命名的方程或選擇 Procs/Update coefs from equation, 確保了使用正確的系數(shù)值進(jìn)行估計(jì) 。 指向系數(shù)向量的另一種方法是使用方程中的 @coefs 元素 ， 上例可寫作： series cs = eq1.@coefs(1) +eq1.@coefs(2)*gdp EViews根據(jù)系數(shù)出現(xiàn)在方程中的順序?yàn)槊總€(gè)系數(shù)指定索引。 167。 估計(jì)中存在的問題 如果自變量具有高度共線性 ， EViews 在計(jì)算回歸估計(jì)時(shí)會(huì)遇到困難 。 在這種情況下 ， EViews會(huì)產(chǎn)生一個(gè)顯示錯(cuò)誤信息對(duì)話框 “ 奇異矩陣 ” 。 出現(xiàn)這個(gè)錯(cuò)誤信息后 ， 應(yīng)該檢查回歸變量是否是共線的 。 如果一個(gè)回歸變量可以寫作其他回歸變量的線性組合 ， 則回歸變量是完全共線的 。 在完全共線的情況下 ， 回歸變量矩陣 X不是列滿秩的 ， 不能計(jì)算 OLS估計(jì)值 。 當(dāng)在回歸中使用虛擬變量時(shí) ， 應(yīng)注意完全共線性 。 相互排除的虛擬變量與常數(shù)項(xiàng)是完全共線的 。 例如 ， 假設(shè)有季度虛擬變量 seas(i)， 進(jìn)行以下回歸 y c x @seas(1) @seas(2) @seas(3) @seas(4) EViews會(huì)返回 “ 奇異矩陣 ” 的錯(cuò)誤對(duì)話框 ， 因?yàn)槌?shù)項(xiàng)與四個(gè)季度虛擬變量之間有以下關(guān)系： c = @seas(1) + @seas(2) + @seas(3) + @seas(4) 在這種情況下 ， 只需去掉常數(shù)項(xiàng)或一個(gè)虛擬變量即可 。 一些教科書對(duì)共線性問題進(jìn)行了更廣泛的討論。 167。 命令 要產(chǎn)生一個(gè)新的方程 ， 可使用下面的帶有方程對(duì)象名稱的命令： equation eq1 要用 OLS估計(jì)方程 ， 只需在方程名后面加點(diǎn)和 “ ls”或 “ est”,因變量名和自變量名 ， 每一個(gè)名字之間要有一個(gè)空格： cs c gdp cpi 對(duì) cs做關(guān)于常數(shù) ， gdp和 cpi的回歸 。 可以使用帶等號(hào)的公式來描述方程 cs = c(1) + c(2)*gdp + c(3)*cpi 也可以使用一個(gè)命令行定義并估計(jì)一個(gè)方程： equation sales c trend orders industry_growth 估計(jì)給定方程并用一個(gè)名為 eq_sale的方程來存儲(chǔ)結(jié)果 。 返 回
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