Eviews处理多元回归分析操作步骤Word下载.docx

Eviews处理多元回归分析操作步骤Word下载.docx

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File-open-foreigndataasworkfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。

2.计算变量间的相关系数

在窗口中输入命令：

corcoilfuturedowshindexnagasopecueuropeurmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。

结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。

3.时间序列的平稳性检验

（1）观察coilfuture序列趋势图

在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在serieslist对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。

图形表明序列随时间变化存在上升趋势。

（2）对原序列进行ADF平稳性检验

quick-seriesstatistics-unitroottest，在弹出的seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。

以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。

（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验

quick-seriesstatistics-unitroottest，在seriesname对话框中输入需要检验的序列的名称，在testforunitrootin选择框中选择1nddifference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。

得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。

以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。

由此可知，以上时间序列均为一阶单整时间序列。

4.Granger因果检验

（1）quick-groupstatistics-grangercausalitytest，出现如下对话框，输入各序列名称，点击OK。

以此得到输入序列之间的单项或双向因果关系。

（2）滞后阶数采用Eviews推荐的滞后阶数

（3）得到与coilfuture序列相关的Granger因果检验结果。

存在dow到coilfuture的单向因果关系；

存在shindex到原油期货价格的单向因果关系；

存在原油期货价格到nagas的双向因果关系；

存在原油期货价格到OPEC产量的单向因果关系；

存在ueurope到原油期货价格的单向因果关系；

存在ermb到原油期货价格的单向因果关系。

5.协整检验

对上述的7个单整时间序列采用EG（Engle-Granger）两步法进行协整检验。

（1）在工作表窗口选取coilfuture、dow、shindex、nagas、opec、ueurope、urmb，然后单击右键，选择open，点击asgroup，得到所有序列数据。

（2）在新窗口中点击proc，选择makeequation，使用Engle-Granger（EG）两步检验法进行回归，得到回归结果：

（3）在新窗口中点击proc，选择makeresidualseries，得到残差项时间序列RESID01。

（4）对该序列RESID01进行ADF检验（如上所述）。

若残差项平稳，则存在协整关系。

否则，不存在。

由结果可知，检验值-5.298明显小于所有临界值，则残差项RESID01平稳，即原油期货价格与选定的相关连续经济变量存在着长期均衡关系。

6.误差修正模型

（1）对所有的时间数列取对数，消除异方差问题，得到一组新数列，并命名为P1=log（coilfuture）,P2=log（dow）,P3=log（shindex）,P4=log（nagas）,P5=log（opec）,P6=log（ueurope）,P7=log（umrb）。

可在eviews中输入Genr命令，自动产生对数数列。

（2）对数据重新建立回归模型。

单击quick里estimateequation，输入回归参数，P1，P2，P3，P4，P5，P6，P7,得到回归结果。

（3）在quick菜单里点击generateseries，输入ecm=resid02（这个resid02在eviews里是指最近一次回归的残差序列）。

再点击quick菜单中的estimateequation，输入：

d（p1））cd（p2）d（p3）d（p4）d（p5）d（p6）d（p7）ecm（-1）得出回归方程，ecm前面的系数就是误差修正系数，看这些系数是不是显著，如果显著就说明因变量对解释变量的短期波动有影响

。