eviews做x1和y的图

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/07/20 04:21:08
eviews做x1和y的图
eviews做ADF检验的解释

ADF值是-3.028临界值有3个嘛,上面有,5%的是-3.737形式是:C,0,2,你没引入趋势项;结论:平稳没有了,就这样.

eviews出现自相关,自相关图和偏自相关图的问题

不清楚你的数据是是时间序列还是截面数据?还有你这个是想用组合模型?还是想用arma来解决自相关的问题?我根据你的描述只能给出下面的解答.既然自相关图在1阶结尾,但是偏自相关在一阶、二阶、十阶超出,自相

eviews怎样做预测

预测的做法都差不多1、扩大样本期:expand起始时间终止时间(包括预测的时间段)2、在“Workfile”下,双击序列名,输入解释变量的值(预测的样本值)3、在估计的方程窗口,点“Forecast”

eviews中做自相关系数和偏自相关系数函数的具体步骤是怎样的?

workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关再问:这个图早就作好了,就是想问一下怎么做那个每一阶的自相关系数和偏自相关系数的表不用了。。

用eviews 做adf 检验出现的问题

取对数是为了消除异方差,我替别人做这类数据分析蛮多的

计量经济学 求一份 EViews软件做的多元线性回归模型 要有数据和表格结果分析

应用计量经济学综合实验报告一、观察序列特征(一)变量的描述统计变量的描述统计表XYMean24.1913338.51823Median24.6081935.06598Maximum31.5131859

谁能帮我做一个计量的线性回归方程的分析,用Eviews软件做,Y=a+b1D+b2R&D+b3GDP+b4FDI+b5D

你这是要做多重线性回归么?分析虚拟变量汇率国内生产总值等对你那个Y的影响?再问:是多重线性回归,分析这五个变量对y的影响再答:你得做逐步回归的。就是用每一个变量和Y做回归分析,看R方,就是拟合优度检验

请问如何用eviews绘制序列的自相关和偏自相关系数图?

你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问:我想画出AC和PAC的图形,明白?

eviews做VAR步骤

1模型滞后阶数的选择2VAR模型估计3VAR模型稳定性检验4VAR模型残差序列自相关、正态性检验5脉冲响应6方差分解7格兰杰因果检验再问:1、2、3、5我都做过。可不可以说明一下,4、6、7的EVie

如何用eviews做arima模型?包括较详细的eviews操作

首先,如果你的样本期到2010年,而你又要预测到2015年,你输入Eviews中的样本期应该到2015年.再次,你求系数建立模型的样本期要到2010年,预测的时候下面的扩展样本为“20112015”,

关于用eviews做面板数据的多元回归分析,

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问:我用eviews做的,我看了好多试验,应用教程之类的,书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型,然

eviews里做面板数据的差分

不是不行,而是应该在通过poolgenr来生成,新变量后面要加个问好才行,例如,打开面板数据变量y,进入Pool窗口界面,点击poolgenr,在窗口中输入dy?=d(y?),其他转换类似的

多元线性回归 我有Y和X1.X2.X3.X4.现在用EVIEWS对Y,X1.X2.X3.X4作了协整检验,确定存在一个协

存在协整关系主要是为了做误差修正模型(ECM)用的,ECM可以看出长期均衡关系,只做协整是看不出来的,这方面的书可以参考张晓彤的《计量经济分析》

谁会做Eviews的单位根检验和Hausman检验啊,

计量达人已帮你搞定果断收获好评啊

如何用Eviews做时间序列的granger因果检验,

这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会

Eviews中的怀特检验.结果如图,x4,x5,x6,x7为虚拟变量.x1,x2为普通的解释变量.这个结果我需要做加权吗

格式:根据检验,nR^2为179.2259,自由度为21的、显著性为5%的临界值XX(你需要查表看下)(但是根据你的结果来看)nR^2大,拒绝原假设,所以存在异方差.用加权最小二乘法加权权重常用的是1

eviews中两个系数之和的回归分析怎么做

有关统计学中的定义全是术语,其实根本用不着这么复杂.我就跟你简单说说怎么看回归结果吧!首先,t值和p值反应了对应回归系数的显著水平,这两个指标是一一对应的,t值越大p值越小,一般来说你只用看p值就可以

用eviews 做logistic回归的结果分析

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个