eviews回归分析步骤 关于Eviews，你必须知道的20个精彩问答( 三 )
取对数后，乘法计算可以转化为加法计算。
在某些情况下，整个数据范围内不同区间的差异会产生不同的影响。也就是说，小值的部分比大值的部分对差异更敏感。
取对数不会改变数据的性质和相关性，但会压缩变量的规模，使数据更加稳定，削弱模型的共线性和异方差性。
在经济学中，自然对数常用于回归。此时回归方程为lnY=a lnX+b，两边同时微分X，1/Y * (DY/DX) = A * 1/X，B = (DY/DX) * (X/Y) = (DY * X)/(DX * Y) =
问题11:如何做相关性分析？
在Eviews中，协方差、相关和互相关分别用于计算两个序列的协方差、相关系数和互相关系数(如果版本中没有相关选项，可以先选择协方差分析，然后点击相关)。需要注意的是，Eviews计算协方差和方差时，样本数是N，不是N-1。
问题12:多元回归分析怎么做？
可以通过快速估算方程到达方程估算界面，在空中输入方程包含的变量，输入为因变量y，自变量x，常项c(通常加常项)。在方法中选择LS(最小二乘法)，一般点击确定(也可以在OPTIONS中选择一些细节)。如果要进行样本外预测，首先要展开样本:在工作表的PROC/stu structure下展开DATA range，然后在方程窗口中点击Forecast。
问题13:渐进回归和分位数回归呢？
逐步回归:选择方法:快速估算方程中的第一步
分位数回归:估计方程时，在估计方法下拉菜单中选择QREG(LAD)而不是LS估计。
问题14:模型应该做什么测试？
考虑经济意义(符号是否正确，系数是否合理)，模型前期要根据其特点进行相关性检验、稳定性检验、协整检验、因果关系检验。模型建立后，要对方程的显著性和共线性进行拟合度和系数显著性检验。如果存在共线性，则需要通过删除变量或逐步回归或主成分分析进行修正，并对残差进行自相关和异方差检验。
问题15:平稳性检验是什么？
说到稳定性，其实有两种稳定性——广义稳定性和严格稳定性。
相对于宽平稳性，严格平稳性的条件越来越严格，我们经常使用的时间序列大多是宽平稳性~ ~
什么是严格平稳性？它是一个随机过程，在固定时间和位置的概率分布与所有时间和位置的概率分布相同。这样，数学期望和方差的参数不随时间和位置而变化。(如白噪声)
什么是宽平稳性？宽平稳性是由序列的特征统计量定义的平稳性。认为序列的统计性质主要由其低阶矩决定，所以只要序列的低阶矩是稳定的(二阶)，就可以保证序列的主要性质是近似稳定的。
两者之间的关系:
一般关系:严格的平稳条件比广泛的平稳条件更严峻。一般情况下，严格平稳条件(低阶矩存在)可以推导出宽平稳条件，而宽平稳序列不能推导出严格平稳条件。
特例:没有低阶矩的严格平稳序列不满足宽平稳条件，例如，服从柯西分布的严格平稳序列不是宽平稳序列。当序列服从多元正态分布时，宽平稳性可以推导出严格平稳性。
问题16:如何检验平稳性？
检验序列平稳性的标准方法是单位根检验。单位根检验方法有六种:ADF检验、DFGLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验。本节将介绍测向测试和自动测向测试。ADF试验和PP试验出现较早，在实际应用中更为常见。然而，由于这两种方法需要假设被测序列可能包含常数项和趋势变量项，因此不便于应用。其他几种方法克服了前两种方法带来的不便。在消除原序列趋势的基础上，方便构造统计量来检验序列是否有单位根。
ADF试验是在迪基-富勒试验(DF试验)的基础上发展起来的。因为测向测试只有在序列为AR(1)时才有效。如果序列具有高阶滞后相关，则与扰动项独立且同分布的假设相反。在这种情况下，我们可以使用扩充的Dickey-Fuller检验来检验与高阶序列相关的序列的单位根。
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