请问用Eviews6.0如何做面板数据的逐步回归啊？谢谢！

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<P>非常感谢前面帖中楼上的高人啊！</P>
<P>我终于是安装上Eviews6.0了，能正常使用，也看到一般估计方法下拉菜单中的逐步回归的方法了！可是我的问题是，我正在处理的是面板数据，没有在面板数据的方法中看见逐步回归唉。</P>
<P>那么面板数据用Eviews6.0该如何进行逐步回归呢？谢谢！！</P>
<P>实在是很着急，谢谢！！</P>

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关键词：Eviews6 EVIEWS Eview Views 面板数据 如何

回归再回归

看USER GUIDER,如果有那里会有说明的.

看了说明。实在是没有找到唉。

还有2楼的不要来搞笑，我是很着急也是很严肃的来求教的！

难得有人和我一样来请教哈。。

然后继续拜求哪位高手来指点一下。。

死等。。

恩 问题很专业 我可以帮你问问 不过希望不大

eviews 中没有逐步回归的程序，想要做逐步回归要么用spss，要么自己动手一个变量一个变量的加进去.请看下边关于用eviews的论述：
（文章出自《多重共线性的程序选优法》 作者：刘琼
＜meta content="text/html; charset=utf-8" http-equiv="Content-Type"＞＜/meta＞＜meta content="Word.Document" name="ProgId"＞＜/meta＞＜meta content="Microsoft Word 12" name="Generator"＞＜/meta＞＜meta content="Microsoft Word 12" name="Originator"＞＜/meta＞＜link href="file:///C:\DOCUME~1\HONGYI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_filelist.xml" rel="File-List"＞＜/link＞＜link href="file:///C:\DOCUME~1\HONGYI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_themedata.thmx" rel="themeData"＞＜/link＞＜link href="file:///C:\DOCUME~1\HONGYI~1\LOCALS~1\Temp\msohtmlclip1\01\clip_colorschememapping.xml" rel="colorSchemeMapping"＞＜/link＞＜style＞ <!-- /* Font Definitions */ @font-face {font-family:宋体; panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1; mso-font-alt:SimSun; mso-font-charset:134; mso-generic-font-family:auto; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:3 135135232 16 0 262145 0;} @font-face {font-family:"Cambria Math"; panose-1:2 4 5 3 5 4 6 3 2 4; mso-font-charset:1; mso-generic-font-family:roman; mso-font-format:other; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:0 0 0 0 0 0;} @font-face {font-family:Calibri; panose-1:2 15 5 2 2 2 4 3 2 4; mso-font-charset:0; mso-generic-font-family:swiss; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:-1610611985 1073750139 0 0 159 0;} @font-face {font-family:"\@宋体"; panose-1:2 1 6 0 3 1 1 1 1 1; mso-font-charset:134; mso-generic-font-family:auto; mso-font-pitch:variable; mso-font-signature:3 135135232 16 0 262145 0;} /* Style Definitions */ p.MsoNormal, li.MsoNormal, div.MsoNormal {mso-style-unhide:no; mso-style-qformat:yes; mso-style-parent:""; margin:0cm; margin-bottom:.0001pt; text-align:justify; text-justify:inter-ideograph; mso-pagination:none; font-size:10.5pt; mso-bidi-font-size:11.0pt; font-family:"Calibri","sans-serif"; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-fareast-font-family:宋体; mso-fareast-theme-font:minor-fareast; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-font-kerning:1.0pt;} .MsoChpDefault {mso-style-type:export-only; mso-default-props:yes; mso-bidi-font-family:"Times New Roman"; mso-bidi-theme-font:minor-bidi;} /* Page Definitions */ @page {mso-page-border-surround-header:no; mso-page-border-surround-footer:no;} @page Section1 {size:612.0pt 792.0pt; margin:72.0pt 90.0pt 72.0pt 90.0pt; mso-header-margin:36.0pt; mso-footer-margin:36.0pt; mso-paper-source:0;} div.Section1 {page:Section1;} --> ＜/style＞虽然Eviews软件在计量经济学上的广泛应用，使参数的估计变的十分方便，但通过反复的比较，逐步回归的方法，步骤还是比较烦琐，人工操作也容易出 错。如对一个五元回归方程，第一大步，建立五元回归模型，进行检验多重共线性；第二大步，要进行五个一元回归方程的建立和比较；第三大步，在第二大步的基 础上，要进行四个二元回归方程的建立和比较；第四大步，在第三大步的基础上，要进行三个三元回归方程的建立和比较；第五大步，在第四大步的基础上，要进行 二个四元回归方程的建立和比较。通过以上十四次的建立和比较才能确定一个满意的回归方程。如果解释变量增加，则步骤更多。
　　2.结果有可能是局部最优
　 　逐步回归法的应用可能遗漏最优方程，选出的回归方程有可能只是某一个较优的回归方程。如在上述第三大步中，进行四个二元回归方程的比较时，可能四个二元 回归方程的t统计量都小于临界值，而在三元方程则会通过t检验，因此我们在二元回归方程的选择可能存在随意性，这样的选择最终可能遗漏最优方程。
　　三、程序选优法的设计思想
　　1.程序选优法符合“从一般到简单”的建模思想
　 　逐步回归法是以“由简单到复杂”的建模思想为指导的，而程序选优法是以“从一般到简单”的思想为指导，即开始时建立一个一般的模型，将对被解释变量有影 响的所有变量都作为解释变量，然后在建模的估计和检验中选择，最后得到一个比较简单的模型。这种建模方法在很大程度上消除了建模过程中的主观性。如开始时 建立一个五元模型，程序选优法通过运行事先编好的程序，会自动建立一个五元回归方程，五个四元回归方程，十个三元回归方程，十个二元回归方程，共二十六个 可能的方程，同时程序会自动选择出最优的方程。这种方法简单快速，保证了所选方程的最优。

谁能帮着回答下啊 急着用啊

EVIEWS6里面有逐步回归 但是适用于面板数据吗？

EVIEWS6里面有逐步回归 但是适用于面板数据吗？