在统计操作中会用到滞后序列,可以使用与滞后序列相同的名字来 产生一个新序列,把滞后值放在序列名后的括号中。 例如:cscs(-1)cinc 该语句命令 EViews使用cs的滞后值、常数和inc对cs作回归。cs滞后的 系数将存放在c(1)中,常数系数在c(2)中,inc的系数在c(3)中,即回归方程 形式为:cs=c(1)*cs(-1)+c(2)+c(3)*in 通过在滞后中使用关键词to可以包括一个连续范围的滞后序列。例 如 cS c cS(-1 to-4)inc 这里cs关于常数,cs(-1),cs(-2),cs(-3),cs(4),和inc的回归 如果写成: cs c Inc(to-2)inc(-4)表示cs关于常数,ine,inc(-1), inc(-2),和nc(-4)的回归,即回归方程形式为: cs=c(1)+c(2)*inc+c(3)*inc(-1)+c(4)*inc(-2)+c(5)inc(-4
6 在统计操作中会用到滞后序列，可以使用与滞后序列相同的名字来 产生一个新序列，把滞后值放在序列名后的括号中。 例如：cs cs(-1) c inc 该语句命令EViews使用cs的滞后值、常数和inc对cs作回归。cs滞后的 系数将存放在c(1)中，常数系数在c(2)中，inc的系数在c(3)中，即回归方程 形式为：cs = c(1)*cs(-1)+c(2)+c(3)*inc。 通过在滞后中使用关键词 to 可以包括一个连续范围的滞后序列。例 如： cs c cs(-1 to -4) inc 这里cs关于常数，cs(-1)，cs(-2)，cs(-3)，cs(-4)，和inc的回归。 如果写成： cs c inc(to –2) inc(-4) 表示cs关于常数,inc，inc(-1)， inc(-2)，和inc(-4)的回归，即回归方程形式为： cs = c(1)+c(2)*inc+c(3)*inc(-1) +c(4)*inc(-2) +c(5)*inc(-4)
在变量列表中也可以包括自动序列。例如: log(cs)c log(cs(-1))((inc+inc(-1)/2 说明了cs的自然对数关于常数,其滞后值和inc的两项移动平均的回归,即 回归方程形式为: log( cs)=c(1)+c(2)*log( cs(-D)+c(3)*log((inctinc(-1))/2) 键入序列列表是很麻烦的,尤其是如果有很多自变量时。如果需要的 话, EViews可以创建说明列表。首先,在工作文档窗口通过单击因变量使 其高亮度显示。然后,对每一个解释变量用CTRL+ CLICK使其也高亮度显 示。选完全部变量后,单击右键,并选择 Open/Equation,带有变量名的说 明对话框将会出现。常数c自动包含在列表中;如果不想包括常数,必须删 除常数c
7 在变量列表中也可以包括自动序列。例如： log(cs) c log(cs(-1)) ((inc+inc(-1))/2) 说明了cs的自然对数关于常数，其滞后值和inc的两项移动平均的回归，即 回归方程形式为： log(cs) = c(1)+c(2)*log(cs(-1))+c(3)*log((inc+inc(-1))/2) 键入序列列表是很麻烦的，尤其是如果有很多自变量时。如果需要的 话，EViews可以创建说明列表。首先，在工作文档窗口通过单击因变量使 其高亮度显示。然后，对每一个解释变量用CTRL+CLICK使其也高亮度显 示。选完全部变量后，单击右键，并选择Open/Equation ，带有变量名的说 明对话框将会出现。常数c自动包含在列表中；如果不想包括常数,必须删 除常数c
§1322公式法说明方程 当列表方法满足不了要求时,可以用公式来说明方程。许 多估计方法(但不是所有的方法)允许使用公式来说明方程。 EⅤiews中的公式是一个包括回归变量和系数的数学表达式。 要用公式说明一个方程,只需在对话框中变量列表处输入表达 式即可。 EViews会在方程中添加一个随机附加扰动项并用最小 二乘法估计模型中的参数
8 §13.2.2 公式法说明方程 当列表方法满足不了要求时，可以用公式来说明方程。许 多估计方法（但不是所有的方法）允许使用公式来说明方程。 EViews中的公式是一个包括回归变量和系数的数学表达式。 要用公式说明一个方程，只需在对话框中变量列表处输入表达 式即可。EViews会在方程中添加一个随机附加扰动项并用最小 二乘法估计模型中的参数
用列表说明方程时, EViews会将其转换成等价的公式形式 例如,下面的列表: log(cs)c log(cs(-1) log(inc) EⅤews会理解为, log(cs)=c()+c(2)*log(cs(-1)+c(3)*log(inc) 这种形式并不是必须的,=符号可以出现在公式的任何地方 如 log(urate)+c(l)*dmr=c(2) 这个方程的残差为: log(urate)+c(l)dmr-c(2) EⅤiews将最小化残差平方和
9 用列表说明方程时，EViews会将其转换成等价的公式形式。 例如，下面的列表： log(cs) c log(cs(-1)) log(inc) EViews会理解为， log(cs) = c(1)+c(2)*log(cs(-1)) + c(3)*log(inc) 这种形式并不是必须的，= 符号可以出现在公式的任何地方， 如： log(urate) + c(1)*dmr = c(2) 这个方程的残差为： ε = log(urate)+c(1)dmr-c(2) EViews将最小化残差平方和
估计严格的非线性的方程或带有参数约束的方程必须用公式法说明。例 如,假如要约束变量x,使x及其滞后变量的系数和为1。可以采用带参数约束 的线性模型: y=c(1)+c(2)*x+c(3)*x(-1)+c(4)*x(-2)+(1-C(2)-c(3)-c(4)*x(-3) 估计一个非线性模型,只需输入非线性公式。EⅤiews会自动检测非线性并 用非线性最小二乘估计模型。 用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。要创建新的系数向量, 选择 Object/New Object.并从主菜单中选择 Matrix- Vector-Coef,为系数向量 输入一个名字。然后,选择OK。在 New matrix对话框中,选择 Coefficient Vector并说明向量中应有多少行。带有系数向量图标β的对象会列在工作文 档目录中,在方程说明中就可以使用这个系数向量。例如,假设创造了系数向 量A和BETA,各有一行。则可以用新的系数向量代替C: log(cs)=a(1)+ beta(1)"log cs(-1))
10 估计严格的非线性的方程或带有参数约束的方程必须用公式法说明。例 如，假如要约束变量x， 使x及其滞后变量的系数和为1。可以采用带参数约束 的线性模型： y = c(1) + c(2) * x + c(3) * x(-1) + c(4) * x(-2) +(1 - c(2) - c(3) - c(4)) * x(-3) 估计一个非线性模型,只需输入非线性公式。EViews会自动检测非线性并 用非线性最小二乘估计模型。 用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。要创建新的系数向量， 选择Object/New Object… 并从主菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数向量 输入一个名字。然后，选择OK。在New Matrix对话框中，选择Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向量图标β的对象会列在工作文 档目录中，在方程说明中就可以使用这个系数向量。例如，假设创造了系数向 量A和BETA，各有一行。则可以用新的系数向量代替C： log(cs)= a(1)+ beta(1)* log(cs(-1))