1、首先，在单元格里输入要回归的数据

2、选择“插入”——散点图，选择自己想要的散点图

3、做散点图，在点上右击，添加趋势线

4、进入“趋势线”选项，选择显示公式和显示R平方值，就出现了回归方程，这样就能较粗略的得出系数和截距

5、成果展示图

6、对应框入Y值和X值，即可进行分析

先在人大经济论坛里下个eview 5或6，新建一个工作文件，在新出的窗口选择new-new object.然后就在出来的窗口输入每家企业的名称，最好用字母，然后单击sheet录进去数据就行了。最后再用eview回归就是了。。。你去人家经济论坛下相关的操作就可以了，网上资源大把的。

可以做，但是有一说一俺并没有完全弄清楚原理。

Eviews的panel data主成分分析步骤如下：

①建立一个panel workfile（注意起始终止年份，以及cross sections 中填入你对应的城市数量，例如9）

②Quike→empty group→导入数据（需手动输入第一行的变量名，选中第一排后敲击↑即可）

③view→principle components→点击确定

就做好啦！

祝顺利~

合格的数据分布是成功的第一步。

数据简介：中国31个省，10年（2003-2012年），5个变量。

1、告知Eviews即将建立面板数据

File——New——Workfile——

点击OK长这样

放大长这样

是不是发现截面id和时间id 这两列合起来正好就是原始数据前两列？这就对了

2、构建截面名称

Object——New object——

点击OK长这样

那我们需要对上面这个做什么呢？

来 我们先在里面输入这些标识吧（省份首字母，有重复的后面加入省会首字母）

在这里，输入截面名字，即31个省份。然后点击Define。

此处推荐给每个省份命名时中使用“_”字符，它不是必须的，但把它作为序列名的一部分，可以很容易找到识别名称。

此时Workfile 多了以上一步建立的名为pooldata1的文件，即

3、导入Excel数据

Proc——Import——Local Workfile Page——

上面几个步骤一气呵成，这都归功于我们最原始的Excel数据很规整。

这样面板数据就成功写入Eviews。

写入Eviews的面板数据长这样：

That's all.

Eviews读入平衡面板数据和非平衡面板数据的方式是一样的。

最近想用Eviews做非平衡面板数据的回归分析，在用Eviews读入非平衡面板数据的时候遇到了一个报错，导致数据不能读入，这里就写下来和大家一起分享一下报错的原因和处理方法。

首先：笔者的数据是存放在.xlsx格式的excel文件里的，如下图所示(是我为了重现报错自己手动造的数据)，第一列是截面（cross），第二列是时间(series),细心的同学想必已经发现了数据中的3、4行前两列数据重复，6、7行的数据完全重复。这部分数据就是笔者读入数据时报错的原因。

下面我们开始用Eviews读入这部分数据

1、打开Eviews，点击File-Open-Eviews Workfile，选中你想要打开的excel文件，点击打开

2、然后出现下方第一张图，点击下一步，出现下方第二张图，再次点击下一步

3、然后出现下图，这个时候Eviews将数据自动识别成Unstructured/Undated格式的数据，然后我们将数据格式改成DatedPanel,会发现数据左侧索引列变成了问号（❓），点击finish,然后会发现报错：Repeated values found in source id series（源id中有重复的值），造成这一问题的原因就是原始数据中cross、series两列出现了重复值。

4、为了解决上述问题，需要将原始数据去重，这一步直接在excel中即可操作，在数据栏里选择删除重复值，勾选cross、series两列（Eviews识别面板数据的前提是截距列和时间列不能同时重复），点击确定，删除重复的行，这时候excel会自动保存重复的第一行数据。如下方第二张图所示。

5、保存excel，重新用Eviews读取数据，在下图的步骤中，你会发现Eviews会自动将数据识别为Dated panel，点击finish,面板数据读入成功。

6、点击Quick-Estimation Equation,这是你就会发现模型估计板块中出现Panel Options选项，后续就可以继续面板数据分析的操作了。

步骤一：分析数据的平稳性（单位根检验）。

按照正规程序，面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性。李子奈曾指出，一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势，而这些序列间本身不一定有直接的关联，此时，对这些数据进行回归，尽管有较高的R平方，但其结果是没有任何实际意义的。

步骤二：协整检验或模型修正。

情况一：如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的，那么我们可以进行协整检验。协整检验是考察变量间长期均衡关系的方法。

所谓的协整是指若两个或多个非平稳的变量序列，其某个线性组合后的序列呈平稳性。此时我们称这些变量序列间有协整关系存在。因此协整的要求或前提是同阶单整。

步骤三：面板模型的选择与回归。

面板数据模型的选择通常有三种形式：

一种是混合估计模型（Pooled Regression Model）。如果从时间上看，不同个体之间不存在显著性差异；从截面上看，不同截面之间也不存在显著性差异，那么就可以直接把面板数据混合在一起用普通最小二乘法（OLS）估计参数。

一种是固定效应模型（Fixed Effects Regression Model）。如果对于不同的截面或不同的时间序列，模型的截距不同，则可以采用在模型中添加虚拟变量的方法估计回归参数。

一种是随机效应模型。

扩展资料：

面板数据模型可以使用LLC、IPS、Breintung、ADF-Fisher 和PP-Fisher5种方法进行面板单位根检验。

其中LLC-T 、BR-T、IPS-W 、ADF-FCS、PP-FCS 、H-Z 分别指Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t 统计量、lm Pesaran Shin W 统计量。

ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量、Hadri Z统计量，并且Levin, Lin Chu t* 统计量、Breitung t统计量的原假设为存在普通的单位根过程。

lm Pesaran Shin W 统计量、ADF- Fisher Chi-square统计量、PP-Fisher Chi-square统计量的原假设为存在有效的单位根过程， Hadri Z统计量的检验原假设为不存在普通的单位根过程。

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