eviews模型筛选方法，融合个人学习体会与实战经验总结。

1、所有模型的回归系数符号及大小均符合经济逻辑，各解释变量与截距项均通过t检验，整体F检验结果显著，模型统计可靠性较强。

2、除对数形式模型的R²偏低（0.738709）外，其余各类函数形式均展现出良好的拟合能力，因此可率先剔除对数模型。

3、关闭对数模型窗口

4、点击对应功能按钮执行后续步骤

5、观察残差图可知：线性模型残差呈现先递减后递增的趋势；指数模型则相反，表现为先递增后递减。二者残差均存在明显单调性或非随机波动，说明模型设定未能准确刻画变量间真实关系，拟合质量欠佳，初步判断其函数形式不适宜。

6、进一步比较发现，线性与指数模型的R²值明显低于双对数模型和二次多项式模型，故可将其排除。

7、依次点击相应菜单项，选择目标选项，确认后即可调出所需输出结果。

8、双对数模型与二次多项式模型R²均较高，初选为候选模型。结合残差图分析：二次多项式模型在样本后期残差震荡剧烈，稳健性不足；而双对数模型残差分布更趋平缓、随机。兼顾拟合精度与估计稳定性，最终选定双对数模型作为我国城乡居民储蓄存款行为分析的最优建模方案。