本次使用的软件是Eviews10.0，解决的是分年度回归和非平衡样本回归两个问题。 一、分年度回归

在弹出来的面板里输入，第一个输入的为被解释变量，c为常数，类似ret*dr的为交互项，与设定的模型有关。这次选择的方法为LS普通最小回归法。样本数为1708个。 得到最终的结果如下，可以进行下一步分析。其中coefficient是回归系数，prob.为显著性水平，一般与1%，5%和10%进行比较，当小于这些数时，说明在1%，5%和10%的水平下显著。 方法二：在command里输入“ls 被解释变量、解释变量、c”，也可以得到相同回归结果。 二、非平衡样本回归 这里非平衡样本数量是指不同年度的样本数不一致。本文研究的样本中不同年度的上市公司数量不一致。着重就导入方法进行说明，后续回归分析步骤与分年度样本回归步骤一致。

先对excel表进行处理，股票代码按升序排列，如下图所示。

新建workfile

在弹出来的窗口中更改结构类型workfile structure type为“Unstructured/Undated ”，在右侧Observations将全样本总数输入。 3.通过Object-New Object，新建code和year两个系列。这里的code表示上市公司股票代码。 新建的类型选择Series，并给其命名。

打开year和code两个系列，将这两列数据从excel复制粘贴到group中。

点击菜单栏的range，将Workfile structure type改成“dated panel”，在左侧两个框分别输入code和year，在右下方取消balance between starts&end，如果不取消打勾，系统还是会为按每年度样本数相同来填充数据。

上一步结束后，出现新的系列dateid，再打开这些系列时，可以看到第一列变成了2-12的类型。

可在command里增加系列，运用“data 变量 变量…”，也可以Object-New Object，加入其他变量。 至此，非平衡样本数据导入完毕，后续回归分析与分年度样本回归处理一致。