使用eviews做线性回归分析

[b]Glossary:[/b]
ls(least squares)最小二乘法
R-sequared样本决定系数（R2）：值为0-1，越接近1表示拟合越好，>0.8认为可以接受，但是R2随因变量的增多而增大，解决这个问题使用来调整
Adjust R-seqaured()
S.E of regression回归标准误差
Log likelihood对数似然比：残差越小，L值越大，越大说明模型越正确
Durbin-Watson stat：DW统计量，0-4之间
Mean dependent var因变量的均值
S.D. dependent var因变量的标准差
Akaike info criterion赤池信息量(AIC)（越小说明模型越精确）
Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量（SC）（越小说明模型越精确）
Prob(F-statistic)相伴概率
fitted(拟合值)

[b]线性回归的基本假设：[/b]
1.自变量之间不相关
2.随机误差相互独立，且服从期望为0，标准差为σ的正态分布
3.样本个数多于参数个数

[b]建模方法:[/b]
ls y c x1 x2 x3 ...
x1 x2 x3的选择先做各序列之间的简单相关系数计算，选择同因变量相关系数大而自变量相关系数小的一些变量。模型的实际业务含义也有指导意义，比如m1同gdp肯定是相关的。
模型的建立是简单的，复杂的是模型的检验、评价和之后的调整、择优。

[b]模型检验：[/b]
1）方程显著性检验（F检验）：模型拟合样本的效果，即选择的所有自变量对因变量的解释力度

F大于临界值则说明拒绝0假设。
Eviews给出了拒绝0假设(所有系统为0的假设)犯错误(第一类错误或α错误)的概率(收尾概率或相伴概率)p值，若p小于置信度(如0.05)则可以拒绝0假设，即认为方程显著性明显。

2）回归系数显著性检验（t检验）：检验每一个自变量的合理性
|t|大于临界值表示可拒绝系数为0的假设，即系数合理。t分布的自由度为n-p-1,n为样本数，p为系数位置

3）DW检验：检验残差序列的自相关性，检验基本假设2（随机误差相互独立）
残差：模型计算值与资料实测值之差为残差
0<=dw<=dl 残差序列正相关，du<dw<4-du 无自相关， 4-dl<dw<=4负相关 ，若不在以上3个区间则检验失败，无法判断
demo中的dw=0.141430 ，dl=1.73369,du=1.7786,所