Eviews5.0简易使用方法

键入：data x /回车, 输入x的1999、2000年资料/最小化

在Equation框中，点击“Forecast”如1所示输入预测序列名YF和预测值标准差se→ok,返回workfile窗口，双击变量yf可以看到1999年和2000年的预测值。附：如何建立一个新序列：

例：Y 0 1X2，键入 genr x2 x*x（或Z=x*x）/回车;LS y c x2/回车

例: LnY 1 2X，键入 genr lny=log(Y)/ 回车；键入 Ls lny c x/回车如何生成残差序列e1:键入genr e1=resid

多重共线性

计算相关系数矩阵

点击“quick/group statistics/correlation/x1 x2 /ok（如P90表4.5.3）

异方差性

一、图形分析法的计算机实现

1、估计回归方程键入 Ls y c x /回车

2、生成残差平方ei序列，键入genr e2=resid*resid（或先键入 genr e1=resid；再键入 genr e2=e1^2；）；在Equation框中，点击 resid；

3、作散点图：键入 scat e2 x/回车；(或点击Quick/Graph/Scatter键入e2 x ，ok) 二、解析分析法

注：Eviews5.0只能对unstructured workfile的变量进行排序，对其他类型的数据不能排序。所以对时间序列数据不能进行Goldfeld-Quandt(戈德菲尔德-匡特)检验。 1、残差回归检验（Glejser检验）的计算机实现：

1）、拟合回归模型：键入 Ls y c x(或Ls y c x1 x2 )；在Equation框中点击resid（保存残差） 2）、计算resid的绝对值：键入 genr e=abs(resid)

3）生成变量Xh：键入 genr XH=X^h(h可以取1、1/2、–1、┄)。如 genr X1= X^1 genr X2= X^1/2 genr X3= 1/X 做resid的绝对值与Xh的回归模型，检验回归系数和拟合优度。如P108例：键入 Ls e x1/回车；得R2、t、F值键入 Ls e x2/回车；得R2、t、F值

根据R2、t、F值作出判断。 2、Breusch-Pagan检验

1）、Ls y c x2 x3 xk (

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