你也可以快樂用EView做單根和共整合（假回歸篇）

雖然說EView是個初階的統計軟體，不過只要按鈕就能完成的貼心功能倒也還不壞

比起需要自行輸入程式碼來跑的SAS，執行能力雖低落不少，卻更容易上手

因此想在這裡寫點簡單的單根共整合教學給需要的同學看，我可是研究很久的，Ｉ跟Ｍ可以幫我證明



以下所使用的版本為EView3.1，新版追加一些新功能，在單根與共整合檢定的版面部分也有些差異

不過整體來說差異不大

本來想一邊放圖片一邊做文字敘述，來個華麗的圖文並茂，不過正所謂懶惰是人之常情

所以就變成這樣了

下面的教學對於單根與共整合檢定來說必定有不完整之處，不過應付計量期末報告很足夠了



０　首先是資料匯入，一般大家都是先將資料存在Excel中

　　File > New > Workfile > File > Import > Read Text-Lotus-Excel 將資料匯入EView



１　如果你使用的資料是橫斷面資料，那可以關閉這一頁了，單根共整合跟你沒緣，去吃個粽子先吧



２　若你的資料型態為時間序列資料，把粽子放下來洗個手過來看一下這篇，還吃！

　　通常年資料季資料月資料一定都會具備時間趨勢，如果資料型態是屬於這種的，會出現非定態

　　傳統的回歸都是用定態在做的，所以非定態就不能用傳統的OLS來跑，會出現假回歸的情況

　　也就是解釋變異極高、Ｐ值異常顯著的結果



註：所謂定態，簡單來說就是隨著時間過去，資料值會在平均值上下之間波動，不會偏離太遠

　　而非定態就是相反，會隨著時間過去而逐漸發散，偏離平均值

　　最快看出具備時間趨勢與否的方法就是用敘述統計繪圖，EView可以做到



３　因此在寫報告時，敘述統計的部份可以將各個變數，包括自變數與應變數拿去繪圖來看趨勢是否存在

　　Quick > Group Statistics > Descriptive Statistics > Common sample

　　如果畫出來的圖隨時間而往上成長，那很明顯該變數有時間趨勢

　　但若是整體來說向上成長，其中有上有下，有可能有時間趨勢也可能沒有

　　雖說從圖可看出趨勢與否，畢竟還是主觀，之後單根檢定時可用統計方法確認變數是否為時間趨勢

　　敘述統計的部份先用主觀敘述帶過



４　之後來做個OLS估計，雖然前面說這樣做出來的結果是假回歸，不過還是要做一下以證實真的是假回歸

　　第二個原因是要衝報告內容，不然只做單根共整合沒兩下就結束啦

　　Quick > Estimate Equation

　　輸入想跑的回歸式，例如TR=C(1)+C(2)*GDP+C(3)*GNS+C(4)*CPI+C(5)*EX+C(6)*D76

　　跑出來的表格只要看R-squared跟Adjusted R-squared跟Ｐ值

　　若R-squared跟Adjusted R-squared極高Ｐ值極小，代表為非定態數列下的假回歸，結果不能相信

　　既然傳統的OLS不能做，就輪到單根檢定的出馬啦





我肚子餓了，晚點繼續

結果單根和共整合都在下一篇