第1个回答 2024-09-24
在计量经济学和Eviews软件学习初期，关注的是操作和结果分析，而对具体方法和数学原理的深入理解略显不足。以下内容基于网络学习，结合个人理解整理，仅供参考，如有错误，欢迎指正。
以下示例使用Eviews进行多元线性回归分析，以某农艺数据集为例，其中Farming为目标变量，其他变量为解释变量。分析将涵盖多重共线性检验、随机误差项正态分布检验、异方差检验和模型结构稳定性检验。
数据分析前的准备工作包括数据导入，通过命令`wfcreate a 1985 2014`实现。
分析开始后，通过命令`ls farming c factor`进行多元线性回归模型建立，观察F和t统计量以及实际概率（P值）以评估模型和系数的显著性。
结果显示，模型显著（Prob(F-statistic)<0.05），电能（Electricity）和谷物（Grain）对Farming的影响显著，其余变量影响不显著。
进行多重共线性检验时，观察到F检验通过，但t检验未通过，提示可能存在多重共线性问题。使用VIF值进一步判断，结果显示模型存在严重多重共线性，需修正模型（通常需删除某些变量）。通过命令`stepls(ftol=0.1, btol=0.1) farming c @ factor`执行模型修正。
接着进行误差项正态分布检验，通常通过图形或J-B检验进行评估。
异方差性检验采用White检验，判断是否存在异方差。原假设为同方差，若未被拒绝，则可认为不存在异方差问题。
最后，通过Chow检验判断模型是否存在截断点或拐点，以确认模型稳定性。
综上所述，数据分析流程涵盖了多元线性回归模型的常见检验，包括显著性检验、多重共线性检验、误差项正态分布检验、异方差检验和模型稳定性检验。通过Eviews软件进行操作，可以快速、直观地完成这些检验，为模型构建和结果解释提供支持。