講義一一． 運用eviews4.0進行一元線性回歸的步驟：
1． 建立工作檔案(研究消費與收入的關係)
啟動後，在彈出的視窗中點選「ok」。點選file\new\workfile ，在彈出的對話方塊中選擇資料的時間頻率（frequency）為undated or irregular ，起止日期（以只有10個觀測值的一元線性模型為例）為1和10，點選ok即可。
2． 輸入資料
在主選單點選quick\empty group ，錄入收入（x）、消費（y）的資料，在視窗中點選資料，就可以修改資料列的名稱，點「ok」關閉即可。在group視窗中點transpose可以改變資料的排列方式。
3． 回歸分析
做散點圖
在主選單點選quick\graph\scatter，在彈出的對話方塊中輸入 x y ，如下：
點選ok即可得到x-y散點圖。點此圖上面的「name」可以為此圖命名。
由上面的散點圖可以看出，x y存在近似的線性關係。
①ols估計
在主選單點選quick\estimate equation ，彈出如下對話方塊：
圖2 ols回歸分析的設定
按圖2設定。輸入的順序為「被解釋變數常數項解釋變數1 解釋變數2」，每個變數之間以空格分開(如果是多元回歸就在後面依次新增其他的解釋變數即可)。點選「ok」後，得到如下結果，單擊「name」為其命名後就可以關閉。
（同時也可以點選「freeze」將其儲存為**形式。而且，此**不會受到以後操作的影響。）
圖3 ols計算結果
其中，最上面的說明分別是「dependent variable：y」為「被解釋變數是y」；「method:least squares」為「使用的方法：
最小二乘法」；日期（date）、時間（time）；樣本範圍（sample:1~10）；包含的觀測物件（included observations:10）10個。
**中依次是變數（variable）：c表示常數項，x為解釋變數。係數（coefficient）即常數項的估計值（）和解釋變數前面係數的估計值（）的大小。
對應的標準誤為std. error列，對應的t統計量為t-statistic列，對應的p值為prob.列。
回歸結果的樣本決定係數為r-squared， regression 是=，而sum squared resid 表示殘差平方和，mean dependent var表示被解釋變數的平均值，即。 dependent var表示被解釋變數的標準差，還有f統計量（f-statistic）和對應的p值（prob(f-statistic)）。
②ml估計
在主選單點選quick\estimate equation ，彈出的對話方塊對應於「method」選擇如下圖則：
圖4 ml估計的設定
依然輸入變數，如圖4。得到圖5的結果：
圖5 ml計算結果
可以看出假定y為正態分佈時，二者估計值相同，但是標準誤ml估計的比較小。
ml估計必須已知y的分布。
只有在正態分佈時ml和ols的結構引數估計結果相同。
如果y不服從正態分佈，不能採用ols。例如：選擇性樣本模型、計數資料模型等。
4． 結果分析
樣本回歸方程為：
64.138） （0.0357各引數估計值對應的標準誤
（3.813） (14.243各引數估計值對應的t統計量
dw=2.68 n=10
經濟意義檢驗：根據經濟理論，收入增加會帶動消費增加，邊際消費傾向的取值範圍為0~1，回歸方程中x的係數表示邊際消費傾向，回歸結果為0.51，與經濟理論相符。
常數項表示基礎消費，基礎消費應該大於零，回歸結果與理論相符。
顯著性檢驗：
方法一：
查表可知：時，
因為202.868>5.32 ，所以回歸方程顯著成立。
因為所以、顯著不為零。
方法二：
看圖3**中的prob.列，表示引數估計值t檢驗對應的p值，如果p值小於0.05，說明在顯著水平為0.
05時，引數顯著不為0。常數項c對應的p值為0.0051<0.
05，所以顯著不為零；解釋變數x對應p值為0.0000<0.05，所以顯著不為零。
圖3最後一行中prob(f-statistic)是f檢驗對應的p值，0.000001<0.05，說明回歸方程顯著成立。
居民每月的消費支出和收入之間確實具有顯著的線性關係。
注：workfile視窗中的序列c儲存最後一次（最近一次）的回歸係數，resid中儲存殘差，所以c、resid中的資料是不斷變化的，是系統自己生成的，使用時要特別小心。
5． **
（1） 擴充套件工作區間
workfile視窗在最上面時，在主選單上點選procs\change workfile range 修改新的工作起止時間為1 11。
（2） **
雙擊x（各個解釋變數），將第11個x值輸入（假如為1900，有時可能需要點選「edit+/-」按鈕）。開啟我們回歸的結果，既圖3結果，點選「forecast」，在彈出來的對話方塊中，可以修改**值儲存的名稱（預設yf）,修改「forecast sample」中的數值為1 11，確認即可得到**值序列yf。
如果要計算置信區間，需要用到均值和方差。軟體求法：主選單上點選quick/group statistics/descriptive statistics/common sample
彈出如下對話方塊，輸入「x」點選「ok」即可。
或者開啟x序列，在序列x視窗中點選：view/descriptive statistics/stats table
得到關於序列x的描述統計如下：
其中，mean對應的是平均值（）， 對應的是標準誤（），sum sq. dev. 對應的是離差平方和（）。根據這些值可以計算置信區間。
二．大家的任務
1．依據上述步驟，驗證課本中的例題至少2個，乙個為一元線性回歸，乙個為多元線性回歸。
2．完成自己的課程作業（一元或者多元線性回歸均可）。
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