eviews回归分析步骤是?

1. eviews回归分析步骤是?

版本：WIN10
系统：3.2免费
系统：Eviews软件
1、打开电脑——找到桌面上的Eviews软件——设置工作文件——点击文件左上角——新建——工作文件——填写相关的开始日期和名称——然后选择“OK”。

2、在窗口中输入“dataYX1X2”——以确定回车键。

3、单击右上角的edit按钮锁定或更改数据——如下所示。

4、单击窗口中的“quick”——在下拉菜单中选择“estimateequation”——并在出现的窗口中选择LS。

5、在最新的estimateequation窗口输入“YCX1X2”——确认并得到分析结果。

2. 多元回归分析eviews和spss哪个好用

1、Excel相对于SPSS、Eviews的优点：

Excel相对于另外两个软件在多元回归分析中的操作更加的简便明了， Excel的强大在于它的函数，目前一般人把它当表格使用，学好了函数后一般的数据比较都可以做了。然后就是编制模板，编好公式，透视表等。如果没有容量限

制的话，绝大部分的数据比较和分析都可以完成。SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

Excel相对于SPSS、Eviews缺点：

Excel的预测方法，一般先有原始数据作出散点图或折线图，然后再进行趋势线的添加，根据实际数据向前或向后设置相应的周期，模拟数据的走势。但是Excel中的趋势线只能预测某个特殊的数据序列，而不能对整张图表上所有的数据进【摘要】
多元回归分析eviews和spss哪个好用【提问】
1、Excel相对于SPSS、Eviews的优点：

Excel相对于另外两个软件在多元回归分析中的操作更加的简便明了， Excel的强大在于它的函数，目前一般人把它当表格使用，学好了函数后一般的数据比较都可以做了。然后就是编制模板，编好公式，透视表等。如果没有容量限

制的话，绝大部分的数据比较和分析都可以完成。SPSS除了数据录入及部分命令程序等少数输入工作需要键盘键入外。

对于常见的统计方法，SPSS的命令语句、子命令及选择项的选择绝大部分由“对话框”的操作完成。因此，用户无需花大量时间记忆大量的命令、过程、选择项。

Excel相对于SPSS、Eviews缺点：

Excel的预测方法，一般先有原始数据作出散点图或折线图，然后再进行趋势线的添加，根据实际数据向前或向后设置相应的周期，模拟数据的走势。但是Excel中的趋势线只能预测某个特殊的数据序列，而不能对整张图表上所有的数据进【回答】
但是Excel中的趋势线只能预测某个特殊的数据序列，而不能对整张图表上所有的数据进行预测。在预测模型的选择上随机性比较大，无法识别拟合度较高的曲线模型，需要进行反复试验，通过肉眼的方式观察后，才能确定最终的模型，且与预测人员的主观性有关，预测误差较大。在预测模型类型的选择上，范围也较小，只限于线性回归，对数回归，多项式回归，乘幂回归，指数回归和移动平均6种模型的预测。【回答】

3. 手把手教Eviews软件，如何操作多元线性回归模型

4. SPSS的线性回归分析和Eviews的线性回归分析为什么差别那么大？

没用过spss，但理论上无论用什么做时间序列回归的时候都要检验单位根（unit root test）。
单位根会影响回归系数的有效性，若存在单位根且直接进行回归，会得出虚假回归，所有的系数会远比正常情况更显著，也就是容易得出两个毫无关系的变量有关系的结论，若检验处单位根，需要进行进一步的协整检验，若不存在协整，则取差分至所有变量没有单位根为止，若有协整，则需要用误差修正模型回归。
至于格兰杰因果关系测试，只是回归的一个统计量，若显著，则表明在数据上变量间有因果关系，但这个因果关系与现实的不完全一样，因此这个测试也饱受争议。

5. eviews多元线性回归模型，异方差怎么修正，需要具体eviews操作

模型如果检验出存在异方差性，可用加权最小二乘法（WeightedLeastSquares,WLS）进行估计。如下图，“权”可以有多种选择，通常可以用1/|ei|eviews也有怀特一致协方差矩阵估计量(WhiteHeteroskedasticity-ConsistenceCovarianceMatrixEstimator)，这种方法提供大样本情形下回归标准差和回归系数的一致估计量，参数估计结果与普通最小二乘估计结果相同，但是可以进行有效的t检验和F检验。

6. 如何利用Eviews生成一元线性回归模型

　一元线性回归模型有很多实际用途。分为以下两大类：
　　1.如果目标是预测或者映射，线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型。当完成这样一个模型以后，对于一个新增的X值，在没有给定与它相配对的y的情况下，可以用这个拟合过的模型预测出一个y值。
　　2.给定一个变量y和一些变量X1,...,Xp，这些变量有可能与y相关，线性回归分析可以用来量化y与Xj之间相关性的强度，评估出与y不相关的Xj，并识别出哪些Xj的子集包含了关于y的冗余信息。

　　一元线性回归模型表示如下：
　　yt = b0 + b1 xt +ut （1） 上式表示变量yt 和xt之间的真实关系。其中yt 称作被解释变量（或相依变量、因变量），xt称作解释变量（或独立变量、自变量），ut称作随机误差项，b0称作常数项（截距项），b1称作回归系数。
　　在模型 (1) 中，xt是影响yt变化的重要解释变量。b0和b1也称作回归参数。这两个量通常是未知的，需要估计。t表示序数。当t表示时间序数时，xt和yt称为时间序列数据。当t表示非时间序数时，xt和yt称为截面数据。ut则包括了除xt以外的影响yt变化的众多微小因素。ut的变化是不可控的。上述模型可以分为两部分。（1）b0 +b1 xt是非随机部分；（2）ut是随机部分。

7. 运用Eviews对多项式进行回归估计

样本数据量为18，建立模型：ln(CO2/P)=c+β1ln(GDP/P)+ β2[ln(GDP/P)]2+β3[ln(GDP/P)]3+μ 令x=ln(GDP/P)，y=c+β1x+β2x2+β3x3+μ（方程1）问题1：利用方程1回归后，F检验的自由度是多少？T检验中的k值是多少？问题2：DW检验时，n与k分别是多少？问题3：怀特异方差检验时，自由度是多少？加入滞后项AR（1），得到分布滞后模型y=c+β1x+β2x2+β3x3+μ，μ=μt-1 +εt问题1：F检验的自由度是多少？T检验中的k值是多少？问题2：DW检验时，n与k分别是多少？LM检验时，滞后阶数应选择多少？【摘要】
运用Eviews对多项式进行回归估计【提问】
您能把问题说的详细一点吗？【回答】
【提问】
【提问】
您能具体说一下，您是要了解哪一方面吗？【回答】
我想知道如果知道一个三次多项式  怎样用Eviews软件来进行回归分析【提问】
样本数据量为18，建立模型：ln(CO2/P)=c+β1ln(GDP/P)+ β2[ln(GDP/P)]2+β3[ln(GDP/P)]3+μ
 令x=ln(GDP/P)，y=c+β1x+β2x2+β3x3+μ（方程1）
问题1：利用方程1回归后，F检验的自由度是多少？T检验中的k值是多少？
问题2：DW检验时，n与k分别是多少？
问题3：怀特异方差检验时，自由度是多少？

加入滞后项AR（1），得到分布滞后模型y=c+β1x+β2x2+β3x3+μ，μ=μt-1 +εt
问题1：F检验的自由度是多少？T检验中的k值是多少？
问题2：DW检验时，n与k分别是多少？LM检验时，滞后阶数应选择多少？【回答】

8. 运用Eviews对多项式进行回归估计

一、最小二乘法 LS---least Squares
1、普通最小二乘估计（OLS）
这是使用的最为普遍的模型，基本原理就是估计残差平方和最小化，不予赘述。
2、加权最小二乘估计（WLS）
Eviews路径：LS模型设定对话框-----options
OLS的假设条件最为严格，其他的估计方法往往是在OLS的某些条件无法满足的前提下进行修正处理的。WLS就是用来修正异方差问题的。
在解释变量的每一个水平上存在一系列的被解释变量值，每一个被解释变量值都有自己的分布和方差。在同方差性假设下，OLS对每个残差平方ei^2都同等看待，即采取等权重1。但是，当存在异方差性时，方差δi^2越小，其样本值偏离均值的程度越小，其观测值越应受到重视，即方差越小，在确定回归线时的作用应当越大；反之方差δi^2越大，其样本值偏离均值的程度越大，其在确定回归线时的作用应当越小。
WLS的一个思路就是在拟合存在异方差的模型的回归线时，对不同的δi^2区别对待。在利用样本估计系数时依旧是使得总体残差最小化，但是WLS会给每个残差平方和一个权重wi=1/δi。这样，当δi^2越小，wi越大；反之，δi^2越大，wi越小。
Eviews的WLS没有要求权重因子必须是1/δi。一般纠正异方差性的方法还包括模型变换法，这种方法假定已知Var（ui）=δi^2=δ^2*f(Xi)，令权重wi=f(Xi)^（1/2），用f(Xi)^（1/2）去除原模型，可知随机干扰项转换为ui/f(Xi)^（1/2），这时Var（ui）=δi^2=δ^2，即实现了同方差。
由上面的分析可知，WLS核心就是找到一个等式：Var（ui）=δi^2=δ^2*f(Xi)。这个等式经过调整更容易理解：δ^2=δi^2/f(Xi)或δ=δi/f(Xi)^（1/2）。δ为某一常数，权重wi=1/f(Xi)^（1/2），经过wi的加权便实现了同方 差。前面提到的特殊权重wi=1/δi，即f(Xi)=1/δi^2,这时δ=δi/f(Xi)^（1/2）=1。由此可知，它只是模型转换法的一种特殊形式。
常用的权重因子有：1/X，1/X^2, 1/X^0.5。其对应的f(Xi)的函数形式为f(Xi)=X^2, f(Xi)=X^4, f(Xi)=X。
3、异方差一致协方差矩阵估计
必须特别注意的是，当存在异方差性时，使用WLS可以提供参数的一致估计【摘要】
运用Eviews对多项式进行回归估计【提问】
一、最小二乘法 LS---least Squares
1、普通最小二乘估计（OLS）
这是使用的最为普遍的模型，基本原理就是估计残差平方和最小化，不予赘述。
2、加权最小二乘估计（WLS）
Eviews路径：LS模型设定对话框-----options
OLS的假设条件最为严格，其他的估计方法往往是在OLS的某些条件无法满足的前提下进行修正处理的。WLS就是用来修正异方差问题的。
在解释变量的每一个水平上存在一系列的被解释变量值，每一个被解释变量值都有自己的分布和方差。在同方差性假设下，OLS对每个残差平方ei^2都同等看待，即采取等权重1。但是，当存在异方差性时，方差δi^2越小，其样本值偏离均值的程度越小，其观测值越应受到重视，即方差越小，在确定回归线时的作用应当越大；反之方差δi^2越大，其样本值偏离均值的程度越大，其在确定回归线时的作用应当越小。
WLS的一个思路就是在拟合存在异方差的模型的回归线时，对不同的δi^2区别对待。在利用样本估计系数时依旧是使得总体残差最小化，但是WLS会给每个残差平方和一个权重wi=1/δi。这样，当δi^2越小，wi越大；反之，δi^2越大，wi越小。
Eviews的WLS没有要求权重因子必须是1/δi。一般纠正异方差性的方法还包括模型变换法，这种方法假定已知Var（ui）=δi^2=δ^2*f(Xi)，令权重wi=f(Xi)^（1/2），用f(Xi)^（1/2）去除原模型，可知随机干扰项转换为ui/f(Xi)^（1/2），这时Var（ui）=δi^2=δ^2，即实现了同方差。
由上面的分析可知，WLS核心就是找到一个等式：Var（ui）=δi^2=δ^2*f(Xi)。这个等式经过调整更容易理解：δ^2=δi^2/f(Xi)或δ=δi/f(Xi)^（1/2）。δ为某一常数，权重wi=1/f(Xi)^（1/2），经过wi的加权便实现了同方 差。前面提到的特殊权重wi=1/δi，即f(Xi)=1/δi^2,这时δ=δi/f(Xi)^（1/2）=1。由此可知，它只是模型转换法的一种特殊形式。
常用的权重因子有：1/X，1/X^2, 1/X^0.5。其对应的f(Xi)的函数形式为f(Xi)=X^2, f(Xi)=X^4, f(Xi)=X。
3、异方差一致协方差矩阵估计
必须特别注意的是，当存在异方差性时，使用WLS可以提供参数的一致估计【回答】