估计严格的非线性的方程或带有参数约束的方程必须用公式法说明。例 如,假如要约束变量x,使x及其滞后变量的系数和为1。可以采用带参数约束 的线性模型: y=c(1)+c(2)*x+c(3)*x(-1)+c(4)*x(-2)+(1-c(2)-c(3)-c(4)*x(-3) 估计一个非线性模型,只需输入非线性公式。 EViews会自动检测非线性 用非线性最小二乘估计模型。 用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。要创建新的系数向 量,选择 Object/New Object.并从主菜单中选择 Matrix-Vector-Coef,为系数 向量输入一个名字。然后,选择OK。在 New matrix对话框中,选择 Coefficient Vector并说明向量中应有多少行。带有系数向量图标B的对象会列在工作文 档目录中,在方程说明中就可以使用这个系数向量。例如,假设创造了系数向 量A和BETA,各有一行。则可以用新的系数向量代替C: ogcs=a(+ beta(1)log(cs(D)).10 估计严格的非线性的方程或带有参数约束的方程必须用公式法说明。例 如，假如要约束变量x， 使x及其滞后变量的系数和为1。可以采用带参数约束 的线性模型： y = c(1) + c(2) * x + c(3) * x(-1) + c(4) * x(-2) +(1 - c(2) - c(3) - c(4)) * x(-3) 估计一个非线性模型,只需输入非线性公式。EViews会自动检测非线性并 用非线性最小二乘估计模型。 用公式说明方程的好处是可以使用不同的系数向量。要创建新的系数向 量，选择Object/New Object… 并从主菜单中选择Matrix-Vector-Coef , 为系数 向量输入一个名字。然后，选择OK。在New Matrix对话框中，选择Coefficient Vector 并说明向量中应有多少行。带有系数向量图标β的对象会列在工作文 档目录中，在方程说明中就可以使用这个系数向量。例如，假设创造了系数向 量A和BETA，各有一行。则可以用新的系数向量代替C： log(cs)= a(1)+ beta(1)* log(cs(-1))