[經管營銷]高鐵梅老師的eviews教學課件第十一章基本回歸模型(參考版)
2025-01-18 05:14本頁面
【正文】 返 回 。 命令 要產生一個新的方程 ， 可使用下面的帶有方程對象名稱的命令： equation eq1 要用 OLS估計方程 ， 只需在方程名后面加點和 “ ls”或 “ est”,因變量名和自變量名 ， 每一個名字之間要有一個空格： cs c gdp cpi 對 cs做關于常數(shù) ， gdp和 cpi的回歸 。 一些教科書對共線性問題進行了更廣泛的討論。 相互排除的虛擬變量與常數(shù)項是完全共線的 。 在完全共線的情況下 ， 回歸變量矩陣 X不是列滿秩的 ， 不能計算 OLS估計值 。 出現(xiàn)這個錯誤信息后 ， 應該檢查回歸變量是否是共線的 。 估計中存在的問題 如果自變量具有高度共線性 ， EViews 在計算回歸估計時會遇到困難 。 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根據系數(shù)出現(xiàn)在方程中的順序為每個系數(shù)指定索引。 總體上來說 ， 只有在剛剛估計之后或系數(shù)更新后 ， 系數(shù)向量 C中才會含有正確的系數(shù)值 。 還有更簡單的方法來產生合適的數(shù)值 ， 為了進行說明 ， 我們可以使用系數(shù)來生成一個方程的擬合值： series cs = (1)+ (2)*gdp 從目標方程 EQ1的自變量和普通最小二乘估計系數(shù)中得到 CS的擬合值 。 但在定義方程時 ， 也可以使用其它系數(shù)向量 。 使用系數(shù)的估計值 方程系數(shù)列在說明窗口中 ?？梢怨烙嫹匠蹋嬖跀?shù)據庫中，在幾個工作文檔中使用它來預測。 方程也可以從文檔或數(shù)據庫中拷貝粘貼出來或拷貝粘貼到數(shù)據庫或文檔中 。 存儲和獲取一個方程 方程可以和其他對象一起以數(shù)據或數(shù)據庫文件形式存放在磁盤中 。 回歸統(tǒng)計量 可以通過 函數(shù)指向前面描述的各種回歸統(tǒng)計量。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。要保存某個方程的殘差供以后分析，應該將它們保存在一個不同的序列中，這樣下一個估計命令不會覆蓋它。 除了估計外 ，RESID可以象普通序列一樣直接使用 。 167。 缺省方程是被激活的方程或者最近一次被激活的方程。 一旦命名后 ， 你可以隨時獲取方程中的信息 ， 即使你剛剛估計完其他模型 ， 或長期沒有對工作文檔進行操作 。 可以使用方程工具欄中的 Name鈕來命名方程 。 這些結果在以后的大量計算中可以使用 ，包括 15章中介紹的詳細說明和特征檢驗 ， 14章介紹的預測和模型模擬計算 ，23章介紹的 “ 模型 ” 。 167。 根據估計方法的不同 ， 你可以選擇三種不同的殘差：普通的 ， 標準化的 ， 和廣義的 。 Update Coefs from Equation 把方程系數(shù)的估計值放在系數(shù)向量中 。 關于如何使用模型進行預測和模擬 ， 參見第 23章 “ 模型 ” 。 Make Modle 創(chuàng)建一個與被估計方程有關的未命名模型 。 請見第 14章 。 Specify/Estimate... 提出方程說明對話框以修改說明 。 167。 Covariance Matrix以表的形式顯示系數(shù)估計值的協(xié)方差矩陣 。 詳細內容參見附錄 E， “ 梯度和導數(shù) ” 。 Actual, Fitted, Residual Graph顯示了實際值，合適值，殘差的標準 EViews圖。 Actual, Fitted, Residual Table 以表的形式來顯示這些值 。 Actual, Fitted, Residual以圖表和數(shù)字的形式顯示因變量的實際值和擬合值及殘差 。 Estimation Output顯示方程結果 。 可以將這些結果剪切和粘貼到支持 Windows剪貼板的應用文檔中。 方程操作 167。例如指定方程 EQ01的 DW值： scalar a=eq01.dw 返回向量或矩陣對象的函數(shù)應指定相應的對象類型。然而，我們強烈推薦使用方程對象名和一個 “.”作為統(tǒng)計量的關鍵詞。 返回標量的函數(shù) : r2 統(tǒng)計量 rbar2 調整 統(tǒng)計量 se 回歸標準差 ssr 殘差平方和 dw DurbinWatson 統(tǒng)計量 2R2R f F統(tǒng)計量 logl 對數(shù)似然函數(shù)值 aic Akaike信息準則 schwarz Schwarz信息準則 regobs 回歸中觀測值數(shù) meandep 因變量均值 sddep 因變量標準差 ncoef 被估計系數(shù)數(shù)目 coefs(i) 系數(shù) i stderrs(i) 系數(shù) i的標準差 tstats(i) 系數(shù) i的 t統(tǒng)計量 coefcov(i,j) 系數(shù) i和 j的協(xié)方差 返回向量或矩陣對象的函數(shù) ： coefs 向量的系數(shù)值 stderrs 系數(shù)向量的標準差 tstats 系數(shù)與標準差比例變量 cefcov 含有系數(shù)協(xié)方差的矩陣 如果使用這些函數(shù)而沒有方程對象， EViews會使用缺省方程。 如果對于給定的估計方法某一統(tǒng)計量沒有計算 ， 會返回 NA。 回歸統(tǒng)計 估計結果中的回歸統(tǒng)計存儲在方程中通過特殊的 “ 函數(shù) ” 可以得到 。注意 F檢驗是一個聯(lián)合檢驗，即使所有的 t統(tǒng)計量都是不顯著的， F統(tǒng)計量也可能是高度顯著的。如果 P值小于你所檢驗的邊際顯著水平，比如說，則拒絕所有系數(shù)都為零的原假設。對于普通最小二乘模型， F統(tǒng)計量由下式計算： ? ?? ? ? ?k
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