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第一步 打开对话窗口
操 作 ◎Procs ◎Define State Space。
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第二步 填写基本回部分
说 明 ◎Basic Regression 被用来描述
模型的基本回归部分。
◎键入因变量和带有固定或递
归系数的回归变量。在建立指
定时EViews使用系数对象代表 未知参数。 ◎在底部，可以指定误差项一 个ARMA结构。
估计状态空间模型，需要指定初值。 13
在选择各选项并点击OK以后，EViews在状态空间窗口显 示协方差 g = 0 时的估计结果(方程记为ss_ g):
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协方差 g 0 时的估计结果(方程记为ss_c):
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填写总规则
一 量测方程中所有外生变量填写进基础回归部分（量测方
程中常数项填写C） 二 量测方程中所有与状态方程相联系有变量全部在随机
系数部分，一般填入AR（1）中即可，因为状态方程可表示
成马可夫过程
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三、估计状态空间模型
◎Procs/Estimate…。 ◎ EViews 允许选择估计样本区间，循环的
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第四步 选择状态空间模型的基本方差结构
◎点击第三个标签对话框 Variance Specification， ◎为量测方程或状态方程选择 方差矩阵类型： 单位矩阵（Identity）、共同对 角矩阵（Common Diagonal， 对角元素是共同的方差）、一 般对角矩阵（Diagonal）、无 限制矩阵（Unrestricted）。 ◎对话框还允许为量测方程和 状态方程选择非零的误差协方 差阵。
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补充说明
需要强调指出的是，状态空间模型可以不必被对话框提 供的选择限制。如果发现自动指定对话框的限制了模型
指定，可以简单地使用它建立一个基本的指定，然后利
用更一般的文本工具描述模型。
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填写实例
生成下列状态空间模型
量测方程为
y t Zt α t z t γ u t ,
状态方程为 αt Tt αt 1 ct Rt εt ,
最大次数，收敛值，估计算法，导数计算设 置和是否显示初始值。对大部分问题，缺省 设置提供一个好的初始设置。
在进行模型估计时要注意下面两点：
(1) 尽管 EViews 中卡尔曼滤波程序可以自动处理
样本中的缺省值，但 EViews要求估计样本必须是连续 的，连续的观测值之间不能有缺口。
(2) 如果模型定义中有未知系数，为用卡尔曼滤波
状态空间模型操作步骤
一
二 三 四
起动窗口
定义一个状态空间模型 估计状态空间模型 视图
1
一
起动窗口
操作说明 Objects/New Object/Sspace
2
二 定义一个状态空间模型
◎自动指定法步骤
第一步 打开对话窗口
第二步 填写基本回部分 第三步 填写随机回归部分 第四步 选择状态空间模型的基本方差结构 备注：定义状态空间模型有两种方法：自动指定法 文本描 述法，本例以自动指定法为例，文本法略
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第三步 填写随机回归部分
◎Stochastic Regressors被用来 加带有随机系数的回归变量。 在四个编辑区域中键入合适的 回归变量。 ◎EViews定义具有如下五项组 合的回归变量：无系数、固定 均值系数、AR(1)系数、随机 游动系数、带有漂移的随机游 动系数。例11.3是AR(1)系数的 形式。
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填写Bic Regression 被用来描述模型的基
本回归部分（对照量测方程）。
◎因变量：y 固定系数的回归变量：c z 递归系数的回归变量：无
◎在底部，可以指定误差项一
个ARMA结构。 ◎注：Z有随机系数，不可观 察，将在下一步填写
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填写随机系数
◎Stochastic Regressors 随机系数的回归变量：Z ◎EViews定义具有如下五项组 合的回归变量：无系数、固定 均值系数、AR(1)系数、随机 游动系数、带有漂移的随机游 动系数。例11.3是AR(1)系数的 形式。 ◎从状态方程可见是AR(1)系 数的形式。所以在AR(1)系数 项下填写 ：Z