分位数回归（Quantile Regression）是回归分析的一种方法，它不仅关注回归模型中的均值（或期望值），还考虑了不同分位数上的回归关系，尤其适用于数据分布不对称或含有异常值的情境。与传统的最小二乘回归（OLS）不同，分位数回归能够提供对不同条件下数据分布的更全面的理解。

在 EViews 中，分位数回归可以帮助我们更好地理解不同分位数上的自变量对因变量的影响。本文将介绍 EViews分位数回归怎么做 和 EViews分位数回归结果怎么看。

一、EViews分位数回归怎么做

EViews 中进行 分位数回归 并不像传统的线性回归那样直接进行，可以通过 EViews 10 及以上版本来实现分位数回归。以下是 EViews 中进行分位数回归的步骤。

1. 准备数据

首先，确保你已经准备好了回归所需要的数据。一般来说，分位数回归适用于非正态分布的数据，特别是当数据包含异常值或极端值时。

步骤 1：在 EViews 中导入数据，可以通过 File -> Open 或 Quick -> Command 输入数据。

步骤 2：确保你已选择了因变量和自变量，准备好进行回归分析。

2. 选择分位数回归

EViews 10 及以上版本支持分位数回归，但操作步骤和普通的线性回归略有不同。

步骤 1：在 EViews 的工作文件中，点击 Quick -> Estimate Equation，弹出回归窗口。

步骤 2：在回归方程框中输入回归方程。比如，回归方程是：eq1.qreg Y c X1 X2

其中，Y 是因变量，X1 和 X2 是自变量，c 是常数项。qreg 表示进行 分位数回归。

步骤 3：在 Method 选项中选择 Quantile Regression，并指定你感兴趣的分位数（例如 0.25、0.5、0.75）。你可以设置多个分位数，查看不同分位数上的回归系数。

在 EViews 中，分位数的默认值是 0.5，即 中位数回归。如果你想检查其他分位数，选择相应的值。

步骤 4：点击 OK 执行回归。

3. 回归结果输出

执行分位数回归后，EViews 会显示回归结果，包括各个分位数的回归系数、标准误差、t值等统计信息。

二、EViews分位数回归结果怎么看

EViews 在进行分位数回归后，会生成回归结果。理解这些结果对于分析模型的表现非常重要。以下是如何解读 EViews 中的分位数回归结果。

1. 回归系数

分位数回归的输出中，会给出每个自变量的回归系数。与普通的最小二乘法回归不同，分位数回归系数是在不同分位数下估计的。

解释：回归系数表示自变量对因变量在不同分位数上的影响。例如，在 0.25分位数上，回归系数表示自变量对因变量下四分之一的数据点的影响；而在 0.75分位数上，回归系数表示自变量对因变量上四分之一的数据点的影响。

2. 标准误差和t值

每个回归系数都有对应的 标准误差 和 t值，用来检验回归系数的统计显著性。

标准误差：衡量回归系数估计值的精确度，标准误差越小，回归系数的估计越精确。

t值：检验回归系数是否显著的统计量，计算公式为：

t=β^SE(β^)t = \frac{\hat{\beta}}{SE(\hat{\beta})}t=SE(β^ )β^  

其中，β^\hat{\beta}β^ 是回归系数，SE(β^)SE(\hat{\beta})SE(β^ ) 是标准误差。

一般来说，如果 t值的绝对值大于2，且 p值小于0.05，则回归系数显著。

3. R²值

分位数回归的 R² 值和普通回归的 R² 不完全相同。它反映了回归模型在不同分位数下对因变量的拟合程度。

解释：分位数回归的 R² 值通常较小，因为它是基于不同条件（分位数）下的回归结果，而普通最小二乘回归是基于均值的拟合，因此在不同分位数上的拟合度往往不同。

4. 分位数回归的分位数选择

EViews 可以通过设置不同的分位数来查看模型在不同分位数下的表现。常见的分位数有：

0.25分位数（下四分之一）：用于检查数据的低端，适用于分析下游或低收入群体的回归系数。

0.50分位数（中位数）：代表数据的中间位置，适用于分析中等水平的回归系数。

0.75分位数（上四分之一）：用于检查数据的高端，适用于分析上游或高收入群体的回归系数。

5. 残差分析

回归结果中也可以查看 残差，即回归模型预测值与实际值之间的差异。残差分析可以帮助你检查模型的拟合情况和异常值。

三、EViews分位数回归的应用

分位数回归在实际中有很多应用，尤其是处理含有异方差性或极端值的数据时，它比传统的最小二乘回归更为有效。以下是一些分位数回归的应用领域：

收入分布研究：分位数回归可以分析收入在不同收入群体中的影响。例如，分析教育水平对低收入群体和高收入群体的影响可能不同，分位数回归能够揭示这些差异。

房地产市场分析：在房地产市场中，价格分布可能不对称，使用分位数回归可以更好地捕捉低价房与高价房的影响因素。

金融风险分析：分位数回归可以用于分析市场风险，特别是在市场尾部（如 5% 或 1% 分位数）的风险预测。

经济政策分析：分位数回归可以帮助政府或政策分析者了解不同社会经济群体对政策变化的反应差异。

总结

EViews分位数回归怎么做 和 EViews分位数回归结果怎么看 介绍了如何在 EViews 中进行分位数回归以及如何解读回归结果。通过分位数回归，您可以获得在不同分位数上的回归系数，了解自变量对因变量在不同条件下的影响。这对于处理异方差性数据、异常值和非对称分布的情况特别有用。分位数回归为数据分析提供了更细致的视角，尤其适用于经济学、金融学等领域的应用。