15.2、单方程模型命令—零基础入门教程

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单方程模型命令是Eviews中用于估计和分析单个方程的命令。这些命令适用于各种经济和统计模型，如线性回归模型、时间序列模型、面板数据模型等。通过单方程模型命令，用户可以指定模型的形式和变量，进行参数估计和假设检验，评估模型的拟合程度和预测能力，并进行模型诊断和稳健性分析。常用的单方程模型命令包括OLS（普通最小二乘法）、ARIMA（自回归滑动平均模型）、GARCH（广义自回归条件异方差模型）等。这些命令提供了丰富的选项和功能，如异方差调整、自相关和异方差诊断、残差分析等，帮助用户进行全面的模型分析和解释。单方程模型命令是Eviews中进行单个方程估计和分析的重要工具，可以帮助用户深入理解经济和统计模型的特性和影响因素。

单方程模型命令

单方程模型是计量经济模型中最为简单的一类，是其他复杂模型的基础。本次重点介绍单方程模型的设定、估计、检验等操作的命令。

模型的设定

单方程模型的设定命令格式：

equation方程名称.估计方法(选项)模型设定形式

对命令格式的几点说明：

(1)回归方程中所有的回归系数均用c(i) 表示。

例1:打开数据working3,用LS方法估计模型，其中y表示gdp,x₁、x₂分别表示r、gov。试使用EViews命令来操作。

在命令窗口中输入：

equation eq.Is gdp=c(1)+c(2)*r+c(3)*gov(方程名称是eq,估计方法是ls,模型设定形式是gdp=c(1)+c(2)*r+c(3)*gov)

单击键盘上的“enter”键，即成功地完成了题目的要求；双击“eq”即弹出如图.所示的对话框。

模型命令也可写成：

equation eq Is gdp crgov(方程名称是eq,估计方法是ls,模型设定形式为线性)

得到的结果如图所示。

(3)EViews中可以加入自回归(AR)、移动平均(MA)、季节自回归(SAR)、季节移动平均(SMA)等项，或者变量的滞后项和超前项。

使用LS-方法估计模型，则在命令窗口中输入：

Equation eq.ls gdp c r gov r-1)ar(l)ma(1)(方程名称是eq,估计方法是Is,模型设定形式为线性，选项是随机扰动项的一阶AR及一阶MA)

单击键盘上的“enter”键，即成功地完成题目的要求；双击“cq”即弹出对话框如图所示。

模型的估计方法

EVicws中设定的模型的估计方法有很多，包括Is、arch、binary、censored、count、gmm、ordered、tsls。不同估计方法所应对的选项也不尽相同，但存在一些通用的命令选项，主要包括：

m=设定最天迭代次数：

c=设定收敛标准：

s=使用现有的c中的系数值作为含有AR或MA项方程的初始估计值；

s=设定AR或MA项方程的初始估计值，此初始值为s乘以没有AR或MA项时的系数估计值；

showopts/-showopts=估计结果中显示/不显示选项。

除了以上的通用的命令选项外，下面将分别介绍几种常用的估计方法所适用的选项

(1)Is(选项)模型设定；线性及非线性最小二乘法。

主要选项有：

w=序列名<使用加权最小二乘法估计模型，权数序列为w设定的序列>:

h=怀特异方差一致标准差；

n=Newey-West异方差自相关一致性标准差。

例如，使用加权最小二乘法估计模型：,权数序列为s;   使用EViews 命令操作来完成，就 应该在 EViews的命令操作窗口中输入：

equation eq.ls (w=sr)ycxhx2/x1。

(2)arch(p,q,           选项)模型设定：广义自回归条件异方差，p 为ARCH 项阶数，q 为

GARCH项阶数。主要选项有：

e=指数GARCH;

t=门槛(非对称)GARCH;,

c=成分GARCH;

a=非对称成分GARCH;

v=均值方程中包含条件方差项；

m=均值方程中包含条件标准差项：

h=Bollerslev-Wooldridge稳健性极大似然标准差/协方差；

b=使用BHHH极大化代数，否则使用Marquardt代数。

例如:打开数据working3,   估计指数garch(1,1)模型，均值方程的设定形式为;,其y表示gdp,x表示r试使用EViews命令来操作

在命令窗口中输入：

equation eqarch(1,I:e)gdp crar(1)(方程名称是cq,估计方法是arch(11e), 模型设定形式为线性，选项是随机扰动项的一阶AR

单击键盘上的“enter”键，即成功地完成题目的要求，双击“cq”即弹出如图所示的对话框。

(3)binray (选项)模型设定：二元离散选择模型。主要选项有：

d=n(默认选项)<probit模型>;

d=1<logit 模型>;

d=x<gompitt 模型>;

h=拟极大似然标准差；

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