利用Eviews软件进行最小二乘法回归实例参考模板

1、例题 中国居民人均消费支出与人均GDP（1978-2000），数据（例题1-2），预测，2001年人均GDP为4033.1元，求点预测、区间预测。（李子奈，p50）解答：一、打开Eviews软件，点击主界面File按钮，从下拉菜单中选择Workfile。在弹出的对话框中，先在工作文件结构类型栏（Workfile structure type）选择固定频率标注日期（Dated regular frequency），然后在日期标注说明栏中（Date specification）将频率（Frequency）选为年度（Annual），再依次填入起止日期，如果希望给文件命名（可选项），可以在命名栏（Na

2、mes - optional）的WF项填入自己选择的名称，然后点击确定。此时建立好的工作文件如下图所示：1 / 10在主界面点击快捷方式（Quick）按钮，从下拉菜单中选空白数据组（Empty Group）选项。此时空白数据组出现，可以在其中通过键盘输入数据或者将数据粘贴过来。在Excel文件（例题1-2）中选定要粘贴的数据，然后在主界面中点击编辑（Edit）按钮，从下拉菜单中选择粘贴（Paste），数据将被导入Eviews软件。将右侧的滚动条拖至最上方，可以在最上方的单元格中给变量命名。二、估计参数在主界面中点击快捷方式（Quick）按钮，从下拉菜单中选择估计方程（Estimate Equa

3、tion）在弹出的对话框中设定回归方程的形式。在方程表示式栏中（Equation specification），按照被解释变量（Consp）、常数项（c）、解释变量（Gdpp）的顺序填入变量名，在估计设置（Estimation settings）栏中选择估计方法（Method）为最小二乘法（LS Least Squares），样本（Sample）栏中选择全部样本（本例中即为19782000），然后点击确定，即可得到回归结果。以上得到的回归结果可以表示为：如果你试图关闭回归方程页面（或Eviews主程序），这时将会弹出一个对话框，询问是否删除未命名的回归方程，如下图所示此时如果同意删除，可以点击

4、Yes，如果想把回归结果保存下来，可以点击命名（Name），这时就会弹出一个对话框，在其中填入为方程取的名字，点击OK即可。本例中方程自动命名为方程1（eq01）。点击确定之后，方程页面关闭，同时在工作文件页面内可以发现多了一个表示回归方程的对象（图中的eq01）。如果以后需要用到回归结果时，就不需要象前面那样逐步地去做，而只需要双击eq01图标即可。如果试图关闭工作文件或Eviews主程序，将会弹出警示框询问是否对该工作文件进行保存，此时如果不计划对工作文件进行保存，直接点击No即可，如果点击取消（Cancel），将回到关闭前的状态。如果计划保存工作文件以备将来使用，则可以点击Yes。随后弹

5、出的对话框询问按照怎样的精确度保存数据，此时选择高精确度即可。即选择Double precision。注意！按照当前的设置，Eviews默认的保存路径是“我的文档”。将来打开文件时可以从Eviews主程序中按照文件（File）打开（Open）Eviews工作文件（Eviews Workfile）的方式，也可以直接在“我的文档”中双击要打开的工作文件。三、相关的检验1. 拟合优度（可决系数）从回归结果中可以看出，本例中，说明模型在整体上拟合得非常好。2. 显著性检验首先看截距项和斜率项的统计量取值情况。因为本例中使用的观察值个数为23，因此这些统计量应该服从自由度为的分布，查书后附录中给出的分布

6、表，可以发现自由度为21、检验水平为0.1、0.05、0.01时相对应的临界值分别为1.721、2.080、2.831，而本例中的两个统计量的取值分别为13.51和53.47，说明在通常使用的检验水平下，本例中所选择的两个解释变量对被解释变量有很好的解释能力，或者说数据强烈支持将这两个解释变量纳入模型之中。3. 置信区间以下建立总体参数和置信度为95%的置信区间。前面已经介绍过，当置信度为时，置信区间为而，从回归结果中还可以查到，因此的置信度为95%的置信区间为。或者表示为同样的道理，的置信度为95%的置信区间为。或者表示为四、预测以上是根据中国19782000年人均消费与人均GDP（按199

7、0年价格表示）得到的回归结果，现在据此对2001年人均消费的情况进行预测。1. 点预测2001年，以1990年不变价格表示的中国人均GDP约为4033.1元，根据前面得出的样本回归函数，可以计算出2001年人均消费的实际值为1782.2元，与预测的结果进行比较，发现相对误差为。2. 区间预测首先对进行区间预测。如果选择置信度为，则置信区间为这里，均为已知，下面介绍的求法。启动Eviews程序，在主界面点击文件（File）按钮，在下拉菜单中选择打开（Open），然后选择Eviews工作文件（Eviews Workfile），在上次保存文件的目录下找到Eviews工作文件ex1-2，在工作文件页面

8、中双击表示人均GDP的变量gdpp，即可打开这一数据序列。此时在数据序列页面中点击查看（View）按钮，然后将光标移动到描述性统计量（Descriptive Statistics）上面，在右侧出现的选项中选择统计量表格（Stats Table），这样关于数据序列人均GDP的一些统计量就可以显示出来了。表格中各项分别是平均值（Mean）、中位数（Median）、最大值（Maximum）、最小值（Minimum）、标准差（Std. Dev）、偏度（Skewness）、峰度（Kurtosis）、JB正态性检验统计量（Jarque-Bera）、JB统计量对应的概率值（Probability）、数组求和

9、结果（Sum）、离差平方和（Sum Sq. Dev.）、观察值个数（Observations）。我们进行区间预测时需要的就是表中的平均值，即为表中的离差平方和。将这些结果代入前面的表示式，就可以得到对的置信度为95%的区间估计了：，也就是。另外我们还注意到2001年人均消费的实际数据是1782.2元，落在了这一区间内。接下来对进行区间预测。前面已经得出，置信度为的区间预测是此时置信区间的上下限与前一种情况相比有少许变化，区间的宽度有所增加，这是因为比的方差要大一些。将各种数据代入上面表示式，得到的结果是：，或者表示为区间形式，很显然，对的区间估计不如对的区间估计精确。五、经济学含义的分析以下对回归结果的经济学含义做一个简单的分析，回归结果是1. 凯恩斯的绝对收入假说认为，当收入增加时，消费支出也会相应地增加，但是不如收入增加得多，这从回归结果中大于0且小于1可以得到验证；另外凯恩斯还认为，随着收入的增加，人们会将收入中更多的部分储蓄起来，这一点可以从截距项为正得到验证。其中的是储蓄率，显然随着收入的增加，将不断地变大。2. 回归结果中解释变量收入前面的系数表示，19782000年间，中国的人均