【論壇君】本帖將為Eviews版面做一期精彩問答30題的匯總貼，旨在告訴大家如何快速上手，使用該軟件打怪升級(jí)，完成終極分析任務(wù)。
一、為什么要選擇Eviews
常見問題1：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是分析啥的？包含些什么內(nèi)容？
【胖胖小龜寶】：（原帖回復(fù)：http://bbs.pinggu.org/thread-230616-1-1.html）
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的主要用途或目的主要有兩個(gè)方面：
1.理論檢驗(yàn)。這是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)用途最為主要的和可靠的方面。這也是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)本身的一個(gè)主要內(nèi)容。
2.預(yù)測(cè)應(yīng)用。從理論研究和方法的最終目的看，預(yù)測(cè)（包括政策評(píng)價(jià)）當(dāng)然是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)最終任務(wù)，必須注意學(xué)習(xí)和了解，但其預(yù)測(cè)的可靠性或有效性是我們應(yīng)十分注意的。
研究對(duì)象：
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的兩大研究對(duì)象：橫截面數(shù)據(jù)（Cross-sectional Data）和時(shí)間序列數(shù)據(jù)（Time-series Data）。前者旨在歸納不同經(jīng)濟(jì)行為者是否具有相似的行為關(guān)聯(lián)性，以模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果顯現(xiàn)相關(guān)性；后者重點(diǎn)在分析同一經(jīng)濟(jì)行為者不同時(shí)間的資料，以展現(xiàn)研究對(duì)象的動(dòng)態(tài)行為。
新興計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)研究開始切入同時(shí)具有橫截面及時(shí)間序列的資料，換言之，每個(gè)橫截面都同時(shí)具有時(shí)間序列的觀測(cè)值，這種資料稱為追蹤資料 (Panel data，或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個(gè)不同經(jīng)濟(jì)體動(dòng)態(tài)行為之差異，可以獲得較單純橫截面或時(shí)間序列分析更豐富的實(shí)證結(jié)論。
涉及到的相關(guān)學(xué)科：
計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)是結(jié)合經(jīng)濟(jì)理論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)，并以實(shí)際經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)作定量分析的一門學(xué)科。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)以古典回歸分析方法為出發(fā)點(diǎn)。依據(jù)數(shù)據(jù)形態(tài)分為：橫截面數(shù)據(jù)回歸分析、時(shí)間序列分析、面板數(shù)據(jù)分析等。依據(jù)模型假設(shè)的強(qiáng)弱分為：參量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、非參量計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、半?yún)⒘坑?jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等。常運(yùn)用的軟件：EViews、Gretl、MATLAB 、Stata、R、SAS、SPSS……
二、Eviews軟件選擇及安裝
那么問題來了!
2.Eviews是用來干嘛的？Eviews VS SPSS/SAS/R/STATA……有啥區(qū)別？我到底該如何選擇軟件？
【aredias】：（原帖地址：http://bbs.pinggu.org/thread-132639-1-1.html
準(zhǔn)確點(diǎn)說 Eviews是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件 SPSS是統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件。
從分析層面上說 計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)更重視建立模型 也就是用數(shù)據(jù)來驗(yàn)證模型。Eviews在聯(lián)立模型求解上 有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。SPSS是一款統(tǒng)計(jì)軟件。但本人推薦學(xué)習(xí)SAS或者S-Plus會(huì)更好。原因主要是SPSS是其開發(fā)公司的一個(gè)中低端軟件，很多新的統(tǒng)計(jì)方法、統(tǒng)計(jì)模塊都沒有。相對(duì)的，SAS和S-Plus在統(tǒng)計(jì)方法上就要比SPSS優(yōu)越很多。當(dāng)然，比Eviews也優(yōu)越很多。
總之，建議數(shù)學(xué)基礎(chǔ)不是很高，以經(jīng)濟(jì)學(xué)研究為主的朋友學(xué)習(xí)Eviews，輔助與SPSS；以統(tǒng)計(jì)學(xué)研究為主的，推薦學(xué)SAS/S-Plus。
樓主插一句：此貼由于比較早，所以此答案是建立在當(dāng)時(shí)的背景下的，現(xiàn)在的SPSS其實(shí)也很強(qiáng)大~~計(jì)量OR統(tǒng)計(jì)，That's a question!
【steventung】：（原帖地址：http://bbs.pinggu.org/thread-102082-1-1.html）
你如果只做一些應(yīng)用的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和經(jīng)驗(yàn)分析，用eviews就挺好，簡(jiǎn)單易操作，全是菜單和對(duì)話框。當(dāng)然，它的擴(kuò)展就受到了限制。而stata是命令式的，上手需要訓(xùn)練一段時(shí)間。而且，他的擴(kuò)展很好，你可以隨時(shí)從網(wǎng)上下載一些更新和模塊。當(dāng)然，你也可以自己寫一些程序。學(xué)習(xí)計(jì)量專業(yè)的，建議學(xué)一種這樣的工具，其他的比如guass、matlab、mathematica、s、r等都可以。
你以為選完軟件你就完事了？TOO YOUNG TOO SIMPLE!
3.Eviews3.0,5.0,6.0,7.0,8.0,9.0!!!那么多版本，你讓天枰座的怎么選！
這個(gè)問題，其實(shí)搜了好多帖子也沒有特別好的總結(jié)各個(gè)版本的優(yōu)缺點(diǎn)（如果大家有看到，請(qǐng)告訴樓主），所以我就擅自回答一下：
【胖胖小龜寶】：從軟件更新角度上來說，當(dāng)然是越新越好，無論是在界面友好程度還是功能包含程度上都是如此，但同時(shí)隨著電腦系統(tǒng)的升級(jí)，對(duì)操作系統(tǒng)的要求也會(huì)越來越高，不同版本在不同系統(tǒng)可能會(huì)遇到不同的安裝和運(yùn)行問題（我說的都是那些破解版啊，綠色版啊，你懂得……），所以這當(dāng)中的取舍只能看大家的所需了。我現(xiàn)在用的是7.2的版本，之前發(fā)的兩個(gè)【一VIEW易VIEW】操作圖文貼也是基于此版本的軟件，目前覺得完全OK，當(dāng)然也會(huì)考慮適時(shí)的更新軟件。但是要注意，論壇中有Eviews9.0的beta版，它的安裝有一定要求，需要已經(jīng)安裝了8.1噠。目前最新的注冊(cè)版9.0已有下載，需要的童鞋，請(qǐng)戳：http://bbs.pinggu.org/thread-3704302-1-1.html
4.安裝，對(duì)，說的就是安裝！啥機(jī)子都有，啥毛病都會(huì)出現(xiàn)，樓主，我就不會(huì)安裝了，你看怎么辦？
WIN7系統(tǒng)如何安裝？
【alextie】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-1084662-1-1.html）
win7其實(shí)是登錄檔再作怪
記得在編輯eviews.reg時(shí)
要多增加Wow6432node，如下\
[HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Wow6432Node\Quantitative Micro Software\EViews\6.00.000]
這樣才能正確寫入x86(32位元)登錄資料
因?yàn)閣in7於應(yīng)用軟體運(yùn)行時(shí)會(huì)先找64位元資料
若登錄在64位元的登錄檔是無法與32位元的應(yīng)用軟體運(yùn)行
記得在運(yùn)行.reg前要先將 '使用者帳戶控制' 停用掉再試試
蘋果黨怎么安裝？
【Hebrew2009】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-2662246-1-1.html）
1. 安裝Cross Over：http://soft.macx.cn/2382.htm
2. 下載Eviews7.2完全破解版：直接包含exe執(zhí)行程序，不需要再安裝。http://bbs.****.org/thread-1224596-1-1.html
3. 打開Cross Over后，在界面上方的菜單欄里選Programs--->Run Command，出現(xiàn)小對(duì)話框。點(diǎn)擊'Command'方框旁邊的Browse，找到之前下好的Eviews7.2完全破解版文件夾，點(diǎn)擊eviews7.exe文件即可直接進(jìn)入Eviews軟件的主界面。LOL..
附：在Cross Over上運(yùn)行Windows主程序的教程：http://www.macx.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=2099530
呼~~折騰好了，機(jī)子終于可以跑軟件了，然后你興奮的雙擊運(yùn)行，忽然，你發(fā)現(xiàn)——原來計(jì)量和統(tǒng)計(jì)那么難?。?！基礎(chǔ)知識(shí)不夠怎么辦？樓主來回答你——
三、Eviews基礎(chǔ)知識(shí)攻略
5.平衡面板和非平衡面板的區(qū)別是啥？
【melodygd】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-300388-1-1.html，原帖有很多好的回復(fù)，大家可以點(diǎn)擊看看）
“平衡的意思是，如果按截面成員堆積數(shù)據(jù)，每個(gè)截面成員應(yīng)包括正好相同的時(shí)期；如果按日期堆積數(shù)據(jù)，每個(gè)日期應(yīng)包含相同數(shù)量的截面成員觀測(cè)值，并按相同順序排列。特別要指出的是，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)并不一定是平衡的，只要在輸入文件中有表示即可。如果觀測(cè)值中有缺失數(shù)據(jù)，一定要保證文件中給這些缺失值留有位置。 ” ——from 高鐵梅
根據(jù)這段話，我的理解：有缺失的面板數(shù)據(jù)不一定就是非平衡數(shù)據(jù)。平衡數(shù)據(jù)實(shí)際只是一種轉(zhuǎn)換的比較規(guī)整的結(jié)構(gòu)，用于更方便的表示成堆積數(shù)據(jù)。
6.工具變量是什么？
【yinjb】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-304958-1-1.html）
In statistics and econometrics, an instrumental variable (IV, or instrument) can be used to produce a consistent estimator of a parameter when the explanatory variables (covariates) are correlated with the error terms. Such correlation can be caused by endogeneity, by omitted covariates, or by measurement errors in the covariates. In this situation, ordinary linear regression produces biased and inconsistent estimates.
哼哼，我就是不翻譯，
7.標(biāo)準(zhǔn)差和標(biāo)準(zhǔn)誤的區(qū)別在哪？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3584894-1-1.html）
①概念不同；標(biāo)準(zhǔn)差是描述觀察值(個(gè)體值)之間的變異程度；標(biāo)準(zhǔn)誤是描述樣本均數(shù)的抽樣誤差；
②用途不同；標(biāo)準(zhǔn)差與均數(shù)結(jié)合估計(jì)參考值范圍,計(jì)算變異系數(shù),計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)誤等.標(biāo)準(zhǔn)誤用于估計(jì)參數(shù)的可信區(qū)間,進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)等.
③它們與樣本含量的關(guān)系不同:當(dāng)樣本含量 n 足夠大時(shí),標(biāo)準(zhǔn)差趨向穩(wěn)定；而標(biāo)準(zhǔn)誤隨n的增大而減小,甚至趨于0 .聯(lián)系:標(biāo)準(zhǔn)差,標(biāo)準(zhǔn)誤均為變異指標(biāo),當(dāng)樣本含量不變時(shí),標(biāo)準(zhǔn)誤與標(biāo)準(zhǔn)差成正比.
8.變異系數(shù)到底有啥用？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3576878-1-1.html）
標(biāo)準(zhǔn)差與平均數(shù)的比值稱為變異系數(shù)，記為C.V。變異系數(shù)可以消除單位和（或）平均數(shù)不同對(duì)兩個(gè)或多個(gè)資料變異程度比較的影響。作用：反映單位均值上的離散程度，常用在兩個(gè)總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個(gè)總體的均值相等，則比較標(biāo)準(zhǔn)差系數(shù)與比較標(biāo)準(zhǔn)差是等價(jià)的。
9.幾種相關(guān)系數(shù)的含義，誰來給我說說？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3587018-1-1.html）
①簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)：又叫相關(guān)系數(shù)或線性相關(guān)系數(shù)。它一般用字母r 表示。它是用來度量定量變量間的線性相關(guān)關(guān)系。
②復(fù)相關(guān)系數(shù):又叫多重相關(guān)系數(shù)，復(fù)相關(guān)是指因變量與多個(gè)自變量之間的相關(guān)關(guān)系。例如，某種商品的需求量與其價(jià)格水平、職工收入水平等現(xiàn)象之間呈現(xiàn)復(fù)相關(guān)關(guān)系。
③偏相關(guān)系數(shù)：又叫部分相關(guān)系數(shù)，部分相關(guān)系數(shù)反映校正其它變量后某一變量與另一變量的相關(guān)關(guān)系，校正的意思可以理解為假定其它變量都取值為均數(shù)。 偏相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)等同于偏回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)。 復(fù)相關(guān)系數(shù)的假設(shè)檢驗(yàn)等同于回歸方程的方差分析。
可決系數(shù)是相關(guān)系數(shù)的平方。意義：可決系數(shù)越大，自變量對(duì)因變量的解釋程度越高，自變量引起的變動(dòng)占總變動(dòng)的百分比高。觀察點(diǎn)在回歸直線附近越密集。
10.PCA VS PLS的區(qū)別？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3586395-1-1.html）
成分回歸是對(duì)數(shù)據(jù)做一個(gè)正交旋轉(zhuǎn)變換，變換后的變量都是正交的。（有時(shí)候?yàn)榱巳コ烤V的影響，會(huì)先做中心化處理）。偏最小二乘回歸相當(dāng)于包含了主成分分析、典型相關(guān)分析的思想，分別從自變量與因變量中提取成分T,U（偏最小二乘因子），保證T,U能盡可能多的提取所在變量組的變異信息，同時(shí)還得保證兩者之間的相關(guān)性最大。偏最小二乘回歸較主成分回歸的優(yōu)點(diǎn)在于，偏最小二乘回歸可以較好的解決樣本個(gè)數(shù)少于變量個(gè)數(shù)的問題，并且除了考慮自變量矩陣外，還考慮了響應(yīng)矩陣。
那個(gè)，基礎(chǔ)問題太多，此處引入六個(gè)作為拋磚引玉，有不懂~~論壇里找藥治??！專(da)家(yi)門(zhuan)診(hao)不收費(fèi)!
四、輸入數(shù)據(jù)和建模
說完這些，我們終于可以雙擊運(yùn)行，咦？怎么輸入數(shù)據(jù)？
11.如何最快速的輸入數(shù)據(jù)？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3551467-1-1.html）
直接導(dǎo)入啊~~eviews支持多種格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，大體操作步驟：點(diǎn)擊file-new-workfile，詳細(xì)的可以點(diǎn)擊上一行的地址，有操作演示圖！
12.面板數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)的輸入又怎么做呢？
面板數(shù)據(jù)是個(gè)重要數(shù)據(jù)類型啊！這個(gè)確實(shí)要好好說說，悉心搜索了一番，發(fā)現(xiàn)論壇里也有童鞋給出了解決方法：
【lcy510229】：
首先要明確是做平衡面板數(shù)據(jù)分析還是非平衡面板數(shù)據(jù)分析，先介紹前者：
1.準(zhǔn)備平衡面板數(shù)據(jù)集（如xls.txt文件）
2. file/new/workfile 建立工作文件
3. 選擇unstructed/undated 填上時(shí)間序列數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)（observations）
4.選object/newobject/pool 輸入橫截面?zhèn)€體的ID
5.導(dǎo)入數(shù)據(jù)集
導(dǎo)入數(shù)據(jù)后即可按照你的需要做各種面板數(shù)據(jù)分析
非平衡的，比如這個(gè)帖子：關(guān)于非平衡面板數(shù)據(jù)
帖子中的【woaini521_030】也做了回答：
首先將數(shù)據(jù)在excel表中按企業(yè)排序，第一列為企業(yè)標(biāo)識(shí)fcode，第二列為時(shí)間
1 1990
1 1991
1 1992
2 1990
2 1991
……
然后在eviews中分別通過object/new object/series 建立fcode 和year 兩個(gè)序列，將上述已排序的數(shù)據(jù)導(dǎo)入。下一步，雙擊菜單欄下方的range,在出現(xiàn)的對(duì)話框中左邊選擇workfile structure type為dated panel, 在ID series后輸入fcode, 在date series后輸入year, 右邊的對(duì)話框中保持上半部分不變，下半部分去掉所有的勾，然后點(diǎn)ok. 這樣會(huì)自動(dòng)生成dateid序列，建立面板數(shù)據(jù)。其他變量的數(shù)據(jù)按一般方法輸入即可。
13.簡(jiǎn)單的描述性統(tǒng)計(jì)操作，有方法么？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3551467-1-1.html）
單擊某一序列，如'x',雙擊彈出該序列，在數(shù)據(jù)界面-view-graph可以進(jìn)行作圖操作，比如線圖或者散點(diǎn)圖。你說圖畫完了怎么保存呢？右鍵-save graph to disk…選擇保存路徑即可，當(dāng)然QQ截屏無所不能哈。（右鍵中還有很多可以對(duì)圖形做調(diào)整的，無論是調(diào)整橫軸還是添加文本，都需要先凍結(jié)作圖窗口（freeze)才可操作。
肯定有童鞋說，那多個(gè)變量作圖怎么辦？
恩，那就不用雙擊序列了，直接在軟件最上端的菜單里選擇quick-graph，輸入需要作圖的變量，然后就和單序列一樣操作啦……
那如何獲得諸如均值這類的統(tǒng)計(jì)量呢？同樣點(diǎn)擊你需要知道的序列-view-descriptive statistics&test，即可得到均值，標(biāo)準(zhǔn)差，峰度等信息。
對(duì)于輸入數(shù)據(jù)這塊如有疑問，還可點(diǎn)擊以下兩個(gè)鏈接獲得更多資料：
http://bbs.pinggu.org/thread-3136543-1-1.html
http://bbs.pinggu.org/thread-3551467-1-1.html
對(duì)于一般的建模分析，進(jìn)行到描述統(tǒng)計(jì)分析時(shí)，基本就開始步入正軌了，上述的都是一些前期數(shù)據(jù)處理需要做的，當(dāng)然包括差分，取對(duì)數(shù)這類，同時(shí)也包括查看相關(guān)系數(shù)，平穩(wěn)，協(xié)整這一類檢驗(yàn)。所以接下來樓主針對(duì)論壇中在這一階段的常見問題做個(gè)梳理：
14.為什么要取對(duì)數(shù)，如何取對(duì)數(shù)？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3027640-1-1.html）
平時(shí)在一些數(shù)據(jù)處理中，經(jīng)常會(huì)把原始數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后進(jìn)一步處理。之所以這樣做是基于對(duì)數(shù)函數(shù)在其定義域內(nèi)是單調(diào)增函數(shù)，取對(duì)數(shù)后不會(huì)改變數(shù)據(jù)的相對(duì)關(guān)系，取對(duì)數(shù)作用主要有：
縮小數(shù)據(jù)的絕對(duì)數(shù)值，方便計(jì)算。例如，每個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)的值都很大，許多這樣的值進(jìn)行計(jì)算可能對(duì)超過常用數(shù)據(jù)類型的取值范圍，這時(shí)取對(duì)數(shù)，就把數(shù)值縮小了，例如TF-IDF計(jì)算時(shí)，由于在大規(guī)模語料庫中，很多詞的頻率是非常大的數(shù)字。
取對(duì)數(shù)后，可以將乘法計(jì)算轉(zhuǎn)換稱加法計(jì)算。
某些情況下，在數(shù)據(jù)的整個(gè)值域中的在不同區(qū)間的差異帶來的影響不同。也就是說，對(duì)數(shù)值小的部分差異的敏感程度比數(shù)值大的部分的差異敏感程度更高。
取對(duì)數(shù)之后不會(huì)改變數(shù)據(jù)的性質(zhì)和相關(guān)關(guān)系，但壓縮了變量的尺度，數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，也消弱了模型的共線性、異方差性等。
在經(jīng)濟(jì)學(xué)中，常取自然對(duì)數(shù)再做回歸，這時(shí)回歸方程為 lnY=a lnX+b ，兩邊同時(shí)對(duì)X求導(dǎo)，1/Y*(DY/DX)=a*1/X, b=(DY/DX)*(X/Y)=(DY*X)/(DX*Y)=(DY/Y)/(DX/X) 這正好是彈性的定義。
【fanq2005】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-485188-1-1.html）告訴你如何取對(duì)數(shù)
quick\ generate series\
輸入新變量，比如 r=log( )，r就是取完對(duì)數(shù)后的序列
15.如何做相關(guān)分析？
【rxlk103】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-1087528-1-1.html）
在Eview中計(jì)算兩個(gè)序列的的協(xié)方差、相關(guān)系數(shù)和交叉相關(guān)系數(shù)分別選用covariances、correlations、cross correlation命令（如果版本中沒有correlations選項(xiàng)，可以先選擇covariances analysis，然后再點(diǎn)correlations）。需要注意的是Eviews在計(jì)算協(xié)方差和方差時(shí)，自由不是樣本個(gè)數(shù)N而不是N-1。
16.多元回歸分析怎么做?
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3671930-1-1.html）
通過quick-estimate equation可以到達(dá)方程估計(jì)的界面，在空白處輸入方程中所包含的變量，此處輸入的是因變量Y，自變量X和常數(shù)項(xiàng)C（一般情況下都會(huì)加上常數(shù)項(xiàng)）。在method中選擇LS（最小二乘法），一般點(diǎn)擊確定即可（也可以在OPTIONS中對(duì)一些細(xì)節(jié)做選擇）。如果要做樣本外預(yù)測(cè)，首先要擴(kuò)充樣本：工作表中PROC/STUCTURE下面將DATA range進(jìn)行了擴(kuò)充，然后在equation窗口中點(diǎn)擊Forecast。
17.那么逐步回歸，分位數(shù)回歸呢？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3584814-1-1.html）
逐步回歸：Quick-Estimate Equation中先選擇Method：STEPLS
分位數(shù)回歸：在估計(jì)方程時(shí)，估計(jì)方法的下拉菜單里，不選LS估計(jì)，選QREG(LAD)就可以
18.模型需要做哪些檢驗(yàn)？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3586996-1-1.html）
要考慮經(jīng)濟(jì)意義（符號(hào)是否正確，系數(shù)大小是否合理）
模型前期要根據(jù)其特點(diǎn)做相關(guān)關(guān)系檢驗(yàn)、平穩(wěn)、協(xié)整檢驗(yàn)、因果檢驗(yàn)等
建完模型之后要對(duì)擬合度，系數(shù)顯著性檢驗(yàn)方程顯著性和共線性檢驗(yàn)，如有共線性，需要通過刪選變量或逐步回歸或主成分分法等進(jìn)行修正
還要對(duì)殘差做自相關(guān)和異方差的檢驗(yàn)
對(duì)于回歸，樓主也做過一個(gè)帖子，有興趣的可以看看：http://bbs.pinggu.org/thread-3061310-1-1.html
19.怎么檢驗(yàn)異方差？一不小心有了異方差怎么修正？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3576846-1-1.html和http://bbs.pinggu.org/thread-3577316-1-1.html）
對(duì)方程進(jìn)行回歸后，在顯示方程的那個(gè)界面中，點(diǎn)view，然后點(diǎn)Residual Tests 然后點(diǎn)White heteroskedasticity即可?？梢钥紤]用用resid^-1作為加權(quán)，type選擇【inverse std.deviation】,weight series輸入【1/abs(resid)】。
20.自相關(guān)，殘差有自相關(guān)又怎么辦？
【harlon1976】（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-62244-1-1.html）
這個(gè)問題可以這樣解決：首先在EVIEWS中建立一個(gè)工作文件，然后建立一個(gè)序列對(duì)象如序列X，然后打開序列X，在VIEW菜單中有個(gè)選項(xiàng)CORRELOGRAM.....，選擇該選項(xiàng)后會(huì)得到另一個(gè)對(duì)話框，該對(duì)話框的左邊是選擇檢驗(yàn)序列本身還是一階差分、二階差分后的結(jié)果（你自己選擇）。右邊指定滯后期，EVIEWS會(huì)根據(jù)你序列數(shù)據(jù)的多少設(shè)定一個(gè)數(shù)值，你可以使用默認(rèn)值，再點(diǎn)擊OK即可得到檢驗(yàn)結(jié)果，關(guān)鍵是看檢驗(yàn)概率，如果檢驗(yàn)概率小于顯著性水平就說明有自相關(guān)，反之亦然。
【kemufei】在同貼里說：
自相關(guān)消除可以采用廣義差分法，建議先取對(duì)數(shù)，然后再進(jìn)行一階自相關(guān)的檢驗(yàn)，最后再建立廣義差分模型，消除自相關(guān)。
五、eviews的是個(gè)進(jìn)階攻略
OK,OK，截止到上文，基本你的一個(gè)回歸分析就算做完了，但是，誰告訴你Eviews只能做做回歸？相比鼠標(biāo)點(diǎn)點(diǎn)的SPSS，回歸根本不是長(zhǎng)處好么~~那什么才是Eviews的吸引人之處呢？以下十個(gè)問題，就來告訴你答案！
21.何為平穩(wěn)性檢驗(yàn)？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3342817-1-1.html）
說到平穩(wěn)，其實(shí)有兩種平穩(wěn)——寬平穩(wěn)、嚴(yán)平穩(wěn)。
嚴(yán)平穩(wěn)相較于寬平穩(wěn)來說，條件更多更嚴(yán)格，而我們時(shí)常運(yùn)用的時(shí)間序列，大多寬平穩(wěn)就夠了~~
什么是嚴(yán)平穩(wěn)：是在固定時(shí)間和位置的概率分布與所有時(shí)間和位置的概率分布相同的隨機(jī)過程。這樣，數(shù)學(xué)期望和方差這些參數(shù)也不隨時(shí)間和位置變化。（比如白噪聲）
什么是寬平穩(wěn)：寬平穩(wěn)是使用序列的特征統(tǒng)計(jì)量來定義的一種平穩(wěn)性。它認(rèn)為序列的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)主要由它的低階矩決定，所以只要保證序列低階矩平穩(wěn)（二階），就能保證序列的主要性質(zhì)近似穩(wěn)定。
兩者關(guān)系：
一般關(guān)系：嚴(yán)平穩(wěn)條件比寬平穩(wěn)條件苛刻，通常情況下，嚴(yán)平穩(wěn)（低階矩存在）能推出寬平穩(wěn)成立，而寬平穩(wěn)序列不能反推嚴(yán)平穩(wěn)成立。
特例：不存在低階矩的嚴(yán)平穩(wěn)序列不滿足寬平穩(wěn)條件，例如服從柯西分布的嚴(yán)平穩(wěn)序列就不是寬平穩(wěn)序列。當(dāng)序列服從多元正態(tài)分布時(shí)，寬平穩(wěn)可以推出嚴(yán)平穩(wěn)。
22.如何進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)：
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-3342817-1-1.html）
檢查序列平穩(wěn)性的標(biāo)準(zhǔn)方法是單位根檢驗(yàn)。有6種單位根檢驗(yàn)方法：ADF檢驗(yàn)、DFGLS檢驗(yàn)、PP檢驗(yàn)、KPSS檢驗(yàn)、ERS檢驗(yàn)和NP檢驗(yàn)，本節(jié)將介紹DF檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)。ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)方法出現(xiàn)的比較早，在實(shí)際應(yīng)用中較為常見，但是，由于這2種方法均需要對(duì)被檢驗(yàn)序列作可能包含常數(shù)項(xiàng)和趨勢(shì)變量項(xiàng)的假設(shè)，因此，應(yīng)用起來帶有一定的不便；其它幾種方法克服了前2種方法帶來的不便，在剔除原序列趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)序列是否存在單位根，應(yīng)用起來較為方便。ADF檢驗(yàn)是在Dickey-Fuller檢驗(yàn)(DF檢驗(yàn))基礎(chǔ)上發(fā)展而來的。因?yàn)镈F檢驗(yàn)只有當(dāng)序列為AR(1)時(shí)才有效。如果序列存在高階滯后相關(guān)，這就違背了擾動(dòng)項(xiàng)是獨(dú)立同分布的假設(shè)。在這種情況下，可以使用增廣的DF檢驗(yàn)方法（augmented Dickey-Fuller test ）來檢驗(yàn)含有高階序列相關(guān)的序列的單位根。
檢驗(yàn)步驟（一般進(jìn)行ADF檢驗(yàn)要分3步）：
1） 對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行檢驗(yàn)，此時(shí)第二項(xiàng)選level，第三項(xiàng)選None.如果沒通過檢驗(yàn)，說明原始時(shí)間序列不平穩(wěn)；
2 ）對(duì)原始時(shí)間序列進(jìn)行一階差分后再檢驗(yàn)，即第二項(xiàng)選1st difference，第三項(xiàng)選intercept,若仍然未通過檢驗(yàn)，則需要進(jìn)行二次差分變換；
3 ）二次差分序列的檢驗(yàn)，即第二項(xiàng)選擇2nd difference ，第四項(xiàng)選擇Trend and intercept.一般到此時(shí)間序列就平穩(wěn)了！
tips:
在進(jìn)行ADF檢驗(yàn)時(shí)，必須注意以下兩個(gè)實(shí)際問題：
（1）必須為回歸定義合理的滯后階數(shù)，通常采用AIC準(zhǔn)則來確定給定時(shí)間序列模型的滯后階數(shù)。在實(shí)際應(yīng)用中，還需要兼顧其他的因素，如系統(tǒng)的穩(wěn)定性、模型的擬合優(yōu)度等。
（2）可以選擇常數(shù)和線性時(shí)間趨勢(shì)，選擇哪種形式很重要，因?yàn)闄z驗(yàn)顯著性水平的 t 統(tǒng)計(jì)量在原假設(shè)下的漸近分布依賴于關(guān)于這些項(xiàng)的定義。
23.如果序列平穩(wěn)了，那怎么看定階??？
【胖胖小龜寶】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-2601102-1-1.html）
AR模型：自相關(guān)系數(shù)拖尾，偏自相關(guān)系數(shù)截尾；
MA模型：自相關(guān)系數(shù)截尾，偏自相關(guān)函數(shù)拖尾；
ARMA模型：自相關(guān)函數(shù)和偏自相關(guān)函數(shù)均拖尾。
P Q主要看從第幾期開始快速收斂。
24.什么是協(xié)整分析？
【阿室】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-1170038-1-1.html）
通過了協(xié)整檢驗(yàn)，說明變量之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，其方程回歸殘差是平穩(wěn)的。因此可以在此基礎(chǔ)上直接對(duì)原方程進(jìn)行回歸，此時(shí)的回歸結(jié)果是較精確的。
25.做協(xié)整的條件是什么？Eviews里怎么做？
【阿室】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-1170038-1-1.html）
協(xié)整的要求或前提是同階單整，但也有如下的寬限說法：如果變量個(gè)數(shù)多于兩個(gè)，即解釋變量個(gè)數(shù)多于一個(gè)，被解釋變量的單整階數(shù)不能高于任何一個(gè)解釋變量的單整階數(shù)。另當(dāng)解釋變量的單整階數(shù)高于被解釋變量的單整階數(shù)時(shí)，則必須至少有兩個(gè)解釋變量的單整階數(shù)高于被解釋變量的單整階數(shù)。如果只含有兩個(gè)解釋變量，則兩個(gè)變量的單整階數(shù)應(yīng)該相同。
也就是說，單整階數(shù)不同的兩個(gè)或以上的非平穩(wěn)序列如果一起進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，必然有某些低階單整的，即波動(dòng)相對(duì)高階序列的波動(dòng)甚微弱（有可能波動(dòng)幅度也不同）的序列，對(duì)協(xié)整結(jié)果的影響不大，因此包不包含的重要性不大。而相對(duì)處于最高階序列，由于其波動(dòng)較大，對(duì)回歸殘差的平穩(wěn)性帶來極大的影響，所以如果協(xié)整是包含有某些高階單整序列的話（但如果所有變量都是階數(shù)相同的高階，此時(shí)也被稱作同階單整，這樣的話另當(dāng)別論），一定不能將其納入?yún)f(xié)整檢驗(yàn)。
【binstdio】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-80093-1-1.html）
選定你要檢驗(yàn)的series as group ,然后view/conintergration test...
26.何為格蘭杰因果檢驗(yàn)？
【阿室】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-1170038-1-1.html）
介紹一下因果檢驗(yàn)的含義：這里的因果關(guān)系是從統(tǒng)計(jì)角度而言的，即是通過概率或者分布函數(shù)的角度體現(xiàn)出來的：在所有其它事件的發(fā)生情況固定不變的條件下，如果一個(gè)事件X的發(fā)生與不發(fā)生對(duì)于另一個(gè)事件Y的發(fā)生的概率（如果通過事件定義了隨機(jī)變量那么也可以說分布函數(shù)）有影響，并且這兩個(gè)事件在時(shí)間上又有先后順序（A前B后），那么我們便可以說X是Y的原因。考慮最簡(jiǎn)單的形式，Granger檢驗(yàn)是運(yùn)用F-統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)X的滯后值是否顯著影響Y（在統(tǒng)計(jì)的意義下，且已經(jīng)綜合考慮了Y的滯后值；如果影響不顯著，那么稱X不是Y的“Granger原因”（Granger cause）；如果影響顯著，那么稱X是Y的“Granger原因”。同樣，這也可以用于檢驗(yàn)Y是X的“原因”，檢驗(yàn)Y的滯后值是否影響X（已經(jīng)考慮了X的滯后對(duì)X自身的影響）。
27.如何做格蘭杰因果檢驗(yàn)？
【lovenana】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-299265-1-1.html）
先做單位根檢驗(yàn)，如果平穩(wěn)可直接做格蘭杰，如果不平穩(wěn)，做差分后在將兩序列做單位根，如果同階單整，做最小二成估計(jì)，將殘差存為新序列再做單位根，如果平穩(wěn)可將差分后序列做格蘭杰。如果不平穩(wěn)則不可做格蘭杰。如果不同階單整，則將其中一個(gè)再做差分，新序列就成同階單整。 格蘭杰檢驗(yàn)的滯后需要用VAR檢驗(yàn)計(jì)算，根據(jù)AIC或SC選擇合適的滯后階。
【wangzhifeiabc】：
在菜單欄里的quick-group statistic-granger causality test 然后會(huì)出現(xiàn)series list 在此輸入你要檢驗(yàn)的變量后點(diǎn)擊ok進(jìn)入lag specification畫面,選擇適當(dāng)?shù)臏箝L(zhǎng)度,點(diǎn)擊ok則有結(jié)果了。 p值小于0.05就是有因果關(guān)系。
28.只有對(duì)平穩(wěn)序列才能建立VAR模型嗎?
【zhoufan010】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-556038-1-1.html）
只有平穩(wěn)才能建VAR模型，但有特例，就是涉及到一些變量是如增長(zhǎng)率，由于種種原因，如數(shù)據(jù)太少，或其他原因，ADF檢驗(yàn)沒通過，但也可以算作平穩(wěn)，視情況而定。
差分后的變量建立的模型，其經(jīng)濟(jì)含義只能是差分后的，比如GDP你就只能說是GDP增長(zhǎng)或增長(zhǎng)率與其他變量的關(guān)系。
非要建立原始變量（GDP）的VAR模型的話，應(yīng)該建立誤差修正的向量自回歸模型，要求協(xié)整。
29.怎么做VAR？
【第七滴血】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-556038-1-1.html）
第一步：不問序列如何均可建立初步的VAR模型（建立過程中數(shù)據(jù)可能前平穩(wěn)序列，也可能是部分平穩(wěn)，還可能是沒協(xié)整關(guān)系的同階不平穩(wěn)序列，也可能是不同階的不平穩(wěn)序列，滯后階數(shù)任意指定。所有序列一般視為內(nèi)生向量)，
第二步：在建立的初步VAR后進(jìn)行
1 滯后階數(shù)檢驗(yàn)，以確定最終模型的滯后階數(shù)
2 在滯后階數(shù)確定后進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn)，以確定哪些序列為外生變量
至此重新構(gòu)建VAR模型（此時(shí)滯后階數(shù)已定，內(nèi)外生變量已定），再進(jìn)行AR根圖表分析，
如單位根均小于1，VAR構(gòu)建完成可進(jìn)行脈沖及方差分解
如單位根有大于1的，考慮對(duì)原始序進(jìn)行降階處理（一階單整序列處理方法：差分或取對(duì)數(shù)，二階單整序列：理論上可以差分與取對(duì)數(shù)同時(shí)進(jìn)行，但由于序列失去了經(jīng)濟(jì)含義，應(yīng)放棄此處理，可考慮序列的趨勢(shì)分解，如分解后仍然不能滿足要求，可以罷工，不建立任何模型，休息或是打砸了電腦），處理過后對(duì)新的序列（包括最初的哪些平穩(wěn)序列）不斷重復(fù)第一步與第二步，直至滿足穩(wěn)定性為止
第三步，建立最終的VAR后，可考慮SVAR模型。如果變量不僅存在滯后影響，還存在同期影響關(guān)系，則建立VAR模型不太合適，這種情況下需要進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析。
30.VAR VS VEC？
【第七滴血】：（原帖：http://bbs.pinggu.org/thread-556038-1-1.html）
VAR與VEC關(guān)系是：VEC是有協(xié)整約束（即有長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系）的VAR模型，多用于具有協(xié)整關(guān)系的非平穩(wěn)時(shí)間序列建模。
本文來源：人大經(jīng)濟(jì)論壇
作者：胖胖小龜寶
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