EViews主成分分析的详细操作过程

我已经基本会了，很简单，几个操作！可能大家以前用的是SPSS软件的原因吧！

呵呵，那就请楼主给大家分析一下吧。

共同等待……

高铁梅老师第二版教材有讲，第十三章。基于6.0

我也想知道，能不能做面板数据的主成分分析呢？

已经学会了的话麻烦你和大家分享一下吧？？大感谢！

我也想知道....求专家！

想知道主成分分析eviews的操作过程，以及结果的分析，谢谢，希望懂得人可以分享一下，将不胜感激。

楼主我现在也想弄明白

第一步，计算解释变量相关系数矩阵的特征值和相应的特征向量。
这一步，利用EViews5.0很容易完成。先将变量所有解释变量作为一个数组打开（利用Show命令），在数组窗口菜单上点击：View\Principal Components，得到一个主成分分析对话框，在其中的输出变量框中输入主成分序列名(Component series)；如果需要保存特征值或特征向量，也可以在Vector of eigenvalues栏和Matrix of eigenvectors栏分别输入特征值向量名和特征向量矩阵名。点击OK后得到主成分分析输出结果。输出内容分成两部分，上半部分的第一行是特征值，第二行和第三行分别是各个主成分的贡献率和累计贡献率；下半部分的各列分别是每个特征值所对应的(单位)特征向量。
               
    第二步，计算确定观测值矩阵的标准化矩阵。这一步可用Eviews5.0中的Genr命令完成，或在Excel中使用内置函数生成。
第三步，应用特征向量矩阵对观测值的标准化矩阵进行变换。这一步利用Eviews5.0完成时，可先将三个自变量的标准化序列命名，比如命名为group01。然后利用命令“matrix mat=@convert(group01)”将序列转换为矩阵，再输入命令“matrix mat1=mat*eigv”（其中，eigv是特征向量C的名称），即可得到 Z=XC 的值为：

第四步，对变换后的矩阵应用OLS法，估计主成分参数。
这一步利用Eviews5.0完成时，可先求出Λ-1（先利用命令“matrix(3,3) mat2”生成对角矩阵Λ，再利用命令“matrix mat3=@inverse(mat2)”求出其逆）和Z’（利用命令“matrix mat4=@transpose(mat1)”），然后利用命令“vector vec=@convert(y0)”先将序列y0（变量y的标准化序列）转化为向量，再利用命令“matrix vec1=mat3*mat4*vec”即可。
这一步利用Eviews5.0完成时，可先利用命令“eigv (1,3)=0，…”和“vec1(2,1)=0，…”修改矩阵eigv和向量vec1的值，然后利用命令“vector vec2=eigv*vec1”即可。

第五步，估计标准化参数的标准误差。
这一步利用Eviews5.0完成时，可先利用命令“vector vec3=@transpose(vec1)”将获得的主成分参数向量转置，然后利用命令“mat4(2,1)=0，…”修改主成分矩阵Z的值，再输入命令“vector ssr =vec3*mat4*vec”即可。
这一步利用Eviews5.0完成时，可先利用命令“matrix eigv1=@transpose(eigv)”将获得的特征向量矩阵转置，然后再输入命令“matrix mat5=0.02442*eigv*mat3*eigv1”即可。

第六步，把估计的标准化参数及其标准误差还原为OLS估计值。
这一步利用Eviews5.0完成时，可先利用命令“matrix (3,3) mat6”生成一个对角矩阵，其对角元素为Sy/Sx的值；再利用命令“matrix (3,2) mat7”生成一个3×2的矩阵，其中第1列是标准化参数，第2列是标准化参数标准误差。然后再输入命令“matrix mat8=mat6*mat7”即可。