eviews の使い方第 2 - 小西葉子ykonishi.web.fc2.com/eviews_manual2.pdf1 eviews の使い方...

1

EViewsの使い方　第 2章

小西葉子∗　伊藤有希†

初版 2007/5/17改訂 2007/5/21

目次

4 OLSの基本 2

4.1 単回帰分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2

4.2 回帰直線 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

4.3 重回帰分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .11

4.4 F検定 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .14

5 ダミー変数 16

5.1 ダミー変数を使う例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .16

5.2 ダミー変数の作成方法 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .18

5.3 ダミー変数を含む回帰分析 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .20

∗ 一橋大学経済研究所† 一橋大学大学院経済学研究科博士課程 2年 TA

4 OLSの基本

4 OLSの基本

4.1 単回帰分析

都道府県データを用いて回帰分析を行う。被説明変数を dual（共働き率）、説明変数を定数項 c と nurseries（保育所普及率）として以下の回帰分析を行う。

duali = c+βnurseriesi + εi (1)

1. OLSを行う。Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate Equation」をクリックする。以下のよう

に入力し OKをクリックする。

・Equation specification dual c nurseries*1

・Method LS - Least Squares - (NLS and ARMA)*2

・Sample 1 47*3

*1 EViewsで推定式を入力する場合は、1番左に被説明変数を書き、その右に定数項や説明変数を記述する。各変数は半角スペースで区切る。cは EViews上で定数項を意味する特別な変数。cを他の変数として勝手に使用することは出来ない。

*2 デフォルト（初期設定）のまま。デフォルトでは OLSで推定を行う指定。OLS以外の推定方法を選ぶ場合は後の節で述べる。*3 デフォルト（初期設定）のまま。デフォルトではWorksheet上の spreadsheetの行（今回の場合 1行から 47行目まで）をすべて使う指定。spreadsheetの一部を使う場合は任意の範囲を指定する。

– 2/22–

一橋大学大学院経済学研究科 2007年度「中級計量経済学」講義資料

Copyright © 2007 Konishi and Itoh. All rights reserved.

4 OLSの基本 4.1 単回帰分析

2. 結果を見る。*4

表 1 回帰の結果（上段）

項目項目（日本語）出力

Dependent Variable 被説明変数 DUAL

Method 推定方法 Least Squares（最小二乗法）

Sample 推定に使用した標本の範囲（期間） 1行から 47行まで

Included obsevations 推定に使用した標本数 47

表 2 回帰の結果（中段）

項目 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

項目（日本語）説明変数係数の推定値標準誤差 t値 p値

出力C 22.08140 2.169286 10.17911 0.0000

NURSERIES 0.219764 0.047194 4.656574*5 0.0000

*4 結果はコピー&ペーストで Excelなどにコピー可能。*5 これは、以下のような検定を行っている。

帰無仮説　 H0 : β = 0

対立仮説　 H1 : β ̸= 0

– 3/22–




表 3 回帰の結果（下段）

項目項目（日本語）出力

R-squared 決定係数 0.325172

Adjusted R-squared 自由度調整済み決定係数 0.310176

S.E. of regression 回帰の標準誤差 4.587651

Sum squared resid 残差平方和 947.0945

Log likelihood 対数尤度 -137.2665

Durbin-Watson stat ダービンワトソン統計量 1.073849

Mean dependent var 被説明変数の平均 31.69021

S.D. dependent var 被説明変数の標準偏差 5.523588

Akaike info criterion 赤池情報量基準 5.926235

Schwarz criterion シュワルツ情報量基準 6.004964

F-statistic F値 21.68369

Prob(F-statistic) P値（F値に対しての） 0.000029

3. 推定式に名前をつけて、ObjectとしてWorkfileに格納する。推定式を開いている状態で「Name」をク

リックし、任意の名前（例：eq01）を入力し OKをクリック。

4. Workfile上に先ほど付けた名前で（例： eq01）Equationの Objectが表示される。*6

*6 EViewsは以上のように Equationの Objectに名前を付けてWorksheet上に格納し、Worksheetを保存しないと、推定結果は保存されないので注意。

– 4/22–




5. 推定式を見る。推定式（例： eq01）を開いている状態で、「View」-「Representations」をクリック。

推定式を見ることが出来る。

6. 結果を tableとして出力。推定式（例： eq01）を開いている状態で、「Freeze」ボタンをクリック。新

しく tableの objectが作成される。「name」をクリックして任意の名前（例：table01）を付ければ、 table01としてWorkfile上に格納できる。*7

*7 table形式にしたものは Excelの spreadsheetのように使える。

– 5/22–




7. 残差を見る。推定式（例： eq01）を開いている状態で、「View」-「Actual, Fitted, Residual」-「Graph」

をクリック。あるいは、「Redids」ボタンをクリック。

– 6/22–




8. 残差に関する Jarque-Bera Test（正規性の検定）を行う。*8推定式（例： eq01）を開いている状態で、

「View」-「Residual Tests」-「Histogram-Normality」をクリックする。

9. Ramsey’s Reset Testを行う。推定式（例： eq01）を開いている状態で、「View」-「Stability Tests」-

「Ramsey RESET Test…」をクリック。ダイアログが表示され項数を問われるので、任意の数（例：2）

を記入して OKをクリックする。

*8 確率変数 X に関する Jarque-Bera Testは

帰無仮説　 H0 : X は正規分布の従う

対立仮説　 H1 : X は正規分布に従わない

という検定である。

– 7/22–




10. 結果を見る。

– 8/22–



4 OLSの基本 4.2 回帰直線

4.2 回帰直線

1. 回帰直線を書いてみる。Workfile画面を開く。Ctrキーを押しながら nurseriesと dualを選択し、

右クリック-「Open」-「as Group」をクリックして Group化を行う。

2. グループ化された Seriesの spreadsheetが表示される。

3. Groupを開いている状態で、「Name」をクリックし、任意の Group名（例：group02）を付ける。*9

*9 objectである Groopを作成しているのは、Worksheet上に回帰直線を格納するためで、回帰直線を引くだけならば Groopを作成する必要はない。Groopを作成してWorkfileごと保存しておけば次回以降すぐにグラフを見ることができるので便利。

– 9/22–



4 OLSの基本 4.2 回帰直線

4. Workfile上に group02と表示される。

5. Group（例： group02）を開いている状態で、「View」-「Graph」-「Scatter」-「Scatter with Regression」

をクリックする。

– 10/22–



4 OLSの基本 4.3 重回帰分析

4.3 重回帰分析

この節では重回帰分析の方法について述べる。EViewsでの作業はほとんど単回帰と同じである。

1. 都道府県データを用いて回帰分析を行う。被説明変数を marriages（婚姻率）、説明変数を定数項 cと middle（生産年齢（15歳～64歳）の人口割合）と income（収入）と seihi（人口性比 *10）とし

て以下の回帰分析を行う。

marriagesi = c+β1middlei +β2incomei +β3seihii + εi (2)

2. Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate Equation」をクリックする。単回帰と同様に、以下の

ように入力し OKをクリックする。

・Equation specification marriages c middle income seihi*11

・Method Least Squares - (NLS and ARMA)

・Sample 1 47

*10生産年齢人口 (15～64歳人口)［男］× 100／生産年齢人口 (15～64歳人口)［女］*11重回帰の場合、左から被説明変数定数項説明変数 1説明変数 2説明変数 3・・・と書けばよい。変数の間には半角スペースを入れる。定数項を入れないモデルを推定したい場合は、もちろん定数項を入れなくてもよい。

– 11/22–




3. 以下の結果が出る。

– 12/22–




4. 推定式を ObjectとしてWorkfileに格納する。推定式を開いている状態で「Name」をクリックし、任意

の名前（例：eq02）で登録する。Workfile上に eq02という Objectが表示される。

5. 残差をグラフで見てみる。推定式（例： eq02）を開いている状態で、「View」-「Actual, Fitted, Residual」-

「Graph」をクリック。あるいは「Resids」ボタンをクリック。

6. 残差の正規性の検定を行う。推定式（例： eq02）を開いている状態で、「View」-「Actual, Fitted,

Residual」-「Graph」をクリック。

– 13/22–



4 OLSの基本 4.4 F検定

4.4 F検定

4.3節で行った分析で説明変数が Redundant（冗長）であるかどうかの検定の方法について述べる。4.3節と

同様に被説明変数を marriages（婚姻率）、説明変数を定数項 cと middle(15歳から 64歳の人口割合)と income(収入)と seihi(人口性比)として以下の重回帰分析を行う。

marriagesi = c+β1middlei +β2incomei +β3seihii + εi (3)

このとき、Redundant Variable Testとして以下のような検定を考える。

帰無仮説　 H0 : β2 = β3 = 0

対立仮説　 H1 :少なくとも一方が 0ではない。(β2 ̸= 0 or β3 ̸= 0)

1. Redundant Variable Testを行う。推定式（例： eq02）を開いている状態で、「View」-「Coefficient

Tests/Redundant Variables」-「Likelihood Ratio…」をクリックし、以下のように入力しOKをクリック。

・one or more test series income seihi

– 14/22–



4 OLSの基本 4.4 F検定

2. 結果が出力される。

– 15/22–



5 ダミー変数

5 ダミー変数

本節では、都道府県データを用いてダミー変数の作成方法および、回帰分析でのダミー変数を用いることで

推定の当てはまりが改善される例について述べる。

5.1 ダミー変数を使う例

1. 都道府県データを用いて通常の回帰分析を行う。被説明変数を fertility（合計特殊出生率）、説明変数を

定数項 cと marriages（婚姻率）として以下の式の推定を行う。

fertility i = c+β1marriagesi + εi (4)

2. 回帰分析を行う。Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate Equation」をクリックする。以下のよ

うに入力し OKをクリックする。その他の欄はデフォルトのままとする。

・Equation specification fertility c marriages

3. 以下の結果が出る。marriagesの係数の推定値の p値が 0.0651と有意水準 5%で有意にならないという

結果になっている。決定係数も 0.0746と当てはまりが悪い。

– 16/22–



5 ダミー変数 5.1 ダミー変数を使う例

4. 推定式に名前をつけて、ObjectとしてWorkfileに格納する。「name」をクリックし、推定式を任意の名

前（例： eq03）で保存する。



47番目の標本 (沖縄県)の残差が飛び抜けて大きいことが分かる。沖縄県のダミー変数を作り、推定式

に加えることで推定が改善されるかもしれないと考える。

6. 残差の正規性を検定する。推定式（例： eq03）を開いている状態で、「View」-「Actual, Fitted, Residual」-

「Graph」をクリック。

– 17/22–



5 ダミー変数 5.2 ダミー変数の作成方法

5.2 ダミー変数の作成方法

この節では、都道府県データを用いてダミー変数を EViewsで作成する方法について述べる。沖縄県のダ

ミー変数を例にする。以下で述べる方法以外にも Excelの元データにダミー変数の系列を作成しておき、それ

を EViewsで読み込む方法もある。

1. 沖縄県のダミー変数を作成する。具体的には、沖縄県 (47行目)では 1、その他の県 (1行目から 46行

目)では 0の値をとるような Seriesを作成し、 okinawaと名付ける。以降、この変数を沖縄ダミーと

呼ぶ。

2. EViewsで沖縄ダミーを作る。「Quick」-「Generate Series」をクリックする。あるいは、「genr」ボタン

をクリックする。以下のように入力することで目的の Seriesが作成できる。 kenは都道府県番号で

ある。*12

・Enter equation okinawa=ken=47

*12「新たに作りたい Series」=「既存の Seriesに対する条件式」と書くことで、ダミー変数が簡単に作成できる。okinawa=ken=47は以下のようなルールで okinawaを作成している。ただし、1{条件式} は定義関数を表す。

okinawa= 1{ken=47} =

{1, for ken= 47

0, otherwise(5)

– 18/22–



5 ダミー変数 5.2 ダミー変数の作成方法

3. Workfileに新たに okinawaという Seriesが登録されている。

– 19/22–



5 ダミー変数 5.3 ダミー変数を含む回帰分析

5.3 ダミー変数を含む回帰分析

1. 都道府県データを用いてダミー変数を含む回帰分析を行う。被説明変数を fertility（合計特殊出生

率）、説明変数を定数項 cと marriages（婚姻率）と okinawa（沖縄ダミー）として以下の回帰分析

を行う。

fertility i = c+β1marriagesi +β2okinawai + εi (6)

2. 回帰分析を行う。Workfileを開いた状態で、「Quick」-「Estimate Equation」をクリックする。以下のよ

うに入力し OKをクリックする。その他の欄はデフォルトのままとする。

・Equation specification fertility c marriages okinawa

3. 以下の結果が出る。定数項 c及び marriagesと okinawaの係数の推定値は有意水準 5%でともに有意と

なった。自由度調整済み決定係数も 0.418256と上昇している。

– 20/22–




4. 推定式に名前をつけて、ObjectとしてWorkfileに格納する。「name」をクリックし、推定式を任意の名

前（例： eq04）で保存する。



6. 残差の正規性を検定する。推定式（例： eq04）を開いている状態で、「View」-「Actual, Fitted, Residual」-

「Graph」をクリック。

– 21/22–




7. （不均一分散の検定：不均一分散に関しては後の節で述べるので、今は無視して良い）。推定式（例： eq04）を開いている状態で、「View」-「Residual Tests」-「White heteroskedasticity（cross term）」をク

リック

– 22/22–



eviews の使い方 第 2 - 小西葉子ykonishi.web.fc2.com/eviews_manual2.pdf1 eviews の使い方...

Documents

eviews の使い方第 2 - 小西葉子ykonishi.web.fc2.com/eviews_manual2.pdf1 eviews の使い方...