菜鸟问一个eview回归方程的问题

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回归时分别采取两种方法输入变量

1.

SER05 SER02 SER03 SER04

2.

SER05 C SER02 SER03 SER04

得到的结果大相径庭

如下：

第一种方法的结果

Dependent Variable: SER05
Method: Least Squares
Date: 02/13/07 Time: 20:01
Sample(adjusted): 1 422
Included observations: 378
Excluded observations: 44 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
SER02	7.320717	1.451472	5.043649	0
SER03	0.86629	0.175852	4.926244	0
SER04	8.437347	3.025258	2.788967	0.0056
R-squared	-4.55595	Mean dependent var		4.78809
Adjusted R-squared	-4.585582	S.D. dependent var		1.933206
S.E. of regression	4.568908	Akaike info criterion		5.88433
Sum squared resid	7828.095	Schwarz criterion		5.91556
Log likelihood	-1109.138	Durbin-Watson stat		0.957205

第二种方法的结果：

Dependent Variable: SER05
Method: Least Squares
Date: 02/13/07 Time: 21:50
Sample(adjusted): 1 422
Included observations: 378
Excluded observations: 44 after adjusting endpoints
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	5.449014	0.11629	46.85727	0
SER02	-1.631895	0.586481	-2.782518	0.0057
SER03	-0.583128	0.073958	-7.884591	0
SER04	-0.790018	1.172357	-0.673871	0.5008
R-squared	0.191344	Mean dependent var		4.78809
Adjusted R-squared	0.184857	S.D. dependent var		1.933206
S.E. of regression	1.7454	Akaike info criterion		3.96237
Sum squared resid	1139.362	Schwarz criterion		4.004009
Log likelihood	-744.888	F-statistic		29.49859
Durbin-Watson stat	1.996412	Prob(F-statistic)		0

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关键词：Eview 回归方程 view VIE observations 方程 菜鸟 Eview

还望不吝赐教！

一个有截距项，一个没有。表现在回归图形上，就有很大区别，何况最终的计算结果啊。可以把高教版计量经济学 李子奈 第一章好好看看

无常数项的线性回归分析似乎不常见啊

我只想证明因变量与自变量的同向变动关系

采取无常数项的回归模型 可以吗？

看上面的回归结果是必须要有常熟项的

为什么看结果就说必须要有常数项，有什么标准吗？

教材上的例子好像都太特殊了！