使用Eviews做简单线性回归

    写论文过程中，发现管理类发文，大多数是写数理模型，一般刊物上的文章都是提出一个模型，然后使用算例来证明模型的可行性和有效性。但是管理类论文的这套老做法已经很难行的通了。相比之下，经济类的论文发表在一般刊物上的做法就是使用计量经济模型对一些经济现象或规律进行实证研究，相对来讲这套做法仍旧是行得通的。以前轻视回归的我，现在再也不敢轻视回归模型了。因为计量经济学数理模型方法的核心就是回归模型。以前正在导师的课上听过他交我们用Excel和spss作一元和多元线性和非线性回归。暑假看了一些书籍才知道，主流的回归软件其实是Eviews等其他软件。刚才使用eviews简单操作了一下，这里记录下。

    简单线性回归

1.打开Eviews软件后，新建一个workfile

时间	y	x
2001年	1	2
2002年	2	4
2003年	3	6
2004年	4	8
2005年	5	10
2006年	6	12
2007年	7	14
2008年	8	16
2009年	9	18
2010年	10	20
2011年	11	22
2012年	12	24
2013年	13	26
2014年	14	28

2. 输入命令 data y x 后回车

3. 将自变量和应变量的数据导入到数据编辑框中

4 输入命令 ls y x后回车，即可看到此次实验数据的回归结果

所以，y=0.5*x； p值明显小于0.01，且误差相当小，10的负17次方级别。非常显著，拒绝源假设：y与x不存在线性相关关系

下面是以上数据使用ls y x c（加入扰动项）命令的回归结果

扰动项的值近似为零，所以截距可以取为0

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下面是有截距数据的回归结果，注：有截距时，需要输入命令 ls y x c

2	26.65
4	52.65
6	78.65
8	104.65
10	130.65
12	156.65
14	182.65
16	208.65
18	234.65
20	260.65
22	286.65
24	312.65
26	338.65
28	364.65
30	390.65

很明显：y=13*x+0.65