简单线性回归模型

打开Eviews软件，可以选择建立一个new workfile，也可以选择打开一个已存在的workfile。

 选择数据类型：

Unstructured/Undated 横截面数据

Dated-regular freguency  时间序列数据（有固定的频率，默认为年度数据）

Balanced Panel

本次实验样本为时间序列数据，因此在Workfile structure type一栏选定Dated-rugular frequency。

 

此后可以在Frequency处选择数据的频率（如年度、季度、月度等），由于本次实验样本为年度数据，故选择Annual。

 在Start date及End date处填写数据的起始日期及结束日期。

 

 这样就初步建立好了一个空白Workfile。

里面含有两个默认的空白数据集：

c：会自动储存每次拟合后的参数估计值

resid：会自动储存每次拟合后的残差值

导入数据：

可以在菜单栏中点击Quick，快速建立一个Empty Group，随后将数据直接从excel复制进表中。

获得一个空白的数据集。

 

 将数据复制进表格，如下

 

 随后可以修改变量名

 可以直接关掉窗口，软件会将每个变量的样本自动保存为单独的Series。

 

 如果想要将多个Series一起打开，可以同时选择多个变量，单击右键，选择Open——>as Group

在打开的Group或是Series中能够使用一系列功能，如可以通过view菜单对数据进行一系列相关性分析、描述性分析（散点图、输出均值中位数等等）

 

 在拟合回归之前需要作描述性分析，我们可以通过view菜单作达到此目的。

点击view——>Covariance Analysis

 

 在想要得到的数据前打勾。如Covariance方差协方差矩阵，Correiation相关性矩阵等。

 

 输出结果如下

 拟合回归非常简单，我们可以选择使用ls函数（注意是l不是i）

在Command中输入：

ls 被解释系数 c 解释变量

（这里的c指系数）

直接点击回车键，即可得到拟合结果。

 

部分的参数：

Sample样本情况

Included observation包含的数据量

Coefficient估计的系数值

Std.Error标准误

t-Statistic t统计量的值

Prob. 系数的显著性水平（p值）

R-squared R方

Prob（F-statistic）模型的显著性水平（p值）