当人们做回归分析时，像收入、价格、销量、投资额这样的变量，常常出现数值波动很大或者分布不对称的情况。那么在EViews里面，要怎样进行对数处理，而对数变换之后得到的系数又该怎样去理解，这就要先确定变量能不能被拿来取对数，然后再看模型里头到底哪些变量经过了变换，才好解释系数的意思。EViews当中，Series这个东西是用来存数据的，而且它也能够靠着敲入表达式来产生一组新的序列。

　　一、在EViews里怎么进行对数处理

　　通常，做对数处理的时候不会直接盖掉原来的变量，而是新增一列取完对数的序列，这样随时可以跟原始数据做对比，也方便将来换别的模型。

　　1、先检查原始数据

　　首先，得检查一下原始数据。在工作文件当中，用鼠标双击那个变量，打开以后瞧瞧里面是不是藏着零、负数或者空的数值。取对数这件事，只能用在正数上。像销量、收入、价格这种，一般可以直接拿来做，但是利润、增长额还有差值这些，就有可能冒出负数来。这时候就要先想一想这个变量代表的实际意义，别为了能跑出个结果就随随便便给它加上一个常数，那样做是不对的。

　　2、通过Genr生成新序列

　　然后，可以通过Genr这个命令去生成新的序列。在工作文件窗口里头，点击【Genr】按钮，接着在输入框里敲进类似lny=log(y)这样的式子，再点一下【OK】。这里的y就是原始变量的名字，lny则是你自己给新变量取的名字。EViews的用户指南里面也是这样教的，用Genr按钮配合log(m1)这种表达式，就能造出一个取完对数的序列来。

　　3、在回归方程中使用对数变量

　　再下一步，就是在回归方程里面去用这些带对数的变量了。顺着菜单点【Quick】→【Estimate Equation】，在线性回归的设定窗口里把变量填进去。比方说，假如因变量和自变量全都被取了对数，那就可以写成lny c lnx。在EViews的官方教程里提到，Equation这个对象可以用来做线性回归的估计，而且它也允许你在估计的时候直接用数据表达式和函数。

　　4、保留原始变量对照

　　等新的对数序列生出来以后，比较推荐的做法是把原始的变量和对数变量一块儿放到一个Group里，然后去查看一下它们的统计量，或者画一画趋势图。经过变换，曲线的起伏通常会变得平缓一些，但到底适不适合拿来做回归，还得结合变量之间的实际关系和研究的目的来判断，不能光看图。

　　二、对数变换后系数应该怎么解释

　　对数变换做完以后，那些系数不能全都当成百分比来理解。在解释之前，要先弄清楚因变量和自变量各自到底有没有被取过对数。我们设回归系数是β，下面分成四种常见的情形来说明。

　　1、两个变量都没有取对数

　　第一种情况，模型里头直接用y和x，都没有碰过对数。这时候，x每增加一个单位，y平均就会变动β个单位。比如系数算出来是2.5，那么价格每涨1块钱，销量平均就变化2.5个单位。到底是增加还是减少，还得结合系数的正负号一起看。

　　2、因变量取对数

　　第二种情况，因变量y被取了对数，成了lny，但x还是原来的样子。这时候，x每增加1个单位，y平均大约会变动100×β%。比方说系数β是0.03，那么x每多1个单位，y平均就增加大约3%。不过，如果系数β的绝对值比较大，那就得用指数函数重新算一下，才能得到更精确的百分比，光用这个近似值可能会差不少。

　　3、自变量取对数

　　第三种情况，倒是自变量被取了对数变成了lnx，而y没动。那么x增加1%，y平均大约会变动β/100个单位。比如说系数是20，x每增长1%，y平均就会多出大约0.2个单位。这里要留心，y的单位还是原来的单位，不能把它说成是百分比。

　　4、两个变量都取对数

　　最后一种情形，因变量和自变量两边都取了对数，也就是lny和lnx的搭配。这时候，系数β就可以被理解成弹性。具体来说，x每增加1%，y平均就跟着变动β%。比如系数是0.8，那么x上升1%，y平均就会增加大约0.8%。这种形式的模型在分析经济数据的时候很常见。

　　三、对数变换后还要检查哪些问题

　　对数变换全部弄完之后，不能光是盯着系数的正负和它显不显著看，变量是怎幺处理的、样本的个数、时间序列的性子，这些都会影响到最后的结论。

　　1、检查样本有没有减少

　　头一件要查的，是样本的个数有没有在变换之后变少了。原始数据里面一旦有零、负数或者缺了的值，那么对应取完对数的序列就会变成空记录。所以，估计跑完之后，要瞅一眼输出结果里头的Included observations，看看样本数量是不是发生了明显的缩水。

　　2、检查模型口径是否一致

　　第二件，要是同时比较好几个模型，那最好让它们用的样本区间是一样的。如果一个模型用原始变量，另一个模型因为做对数处理就少了好几条记录，那这两个模型的结果就不能简单放在一块比，不然比出来的结论说不定是歪的。

　　3、检查时间序列性质

　　第三件，像价格、收入、产量这些随时间变化的序列，常常会带着趋势。取个对数，虽然能把波动压得平一些，但不会自动把序列变成平稳的。在正式建模以前，还得根据数据的类型，再去看一看差分、趋势项和残差的表现，这些步骤不能跳过。

　　4、写清系数解释单位

　　最后，在写报告的时候，一定要把变量到底有没有取对数这件事说清楚。不要只丢出来一句“系数为0.6”，而是要写成像“自变量每增加1%，因变量平均增加约0.6%”这样的句子。表达得越完整，看报告的人才越不容易理解错。

　　总结

　　所以，在EViews里面对数处理的操作，基本上就是先用【Genr】弄出一列新的对数序列，然后把新变量放进回归方程里。至于系数该怎么解释，就得看你的模型长什么样了：如果全是原始变量，就看单位变了多少；如果只有一边取了log，就要看单位和百分比之间有啥关系；要是两边都取了，那系数说的就是弹性。这些工作都做完以后，再去查一查样本的个数、变量的口径、时间序列的性质，这样回归出来的结果解释起来就会更清楚明白。