廣義差分法eviews操作步驟？

如果用廣義差分法，可以直接建立方程ycxy(-1)。樓主是按照計算步驟自己算的嗎？

eviews最小二乘法結(jié)果分析？

內(nèi)容很多，抓住重點就好。

乍一看，決定系數(shù)r為0.72，擬合優(yōu)度尚可。具體來說，因變量總變化的72.3%是由自變量P引起的，而27.7%是由其他因素引起的。模型擬合效果還不錯。有多遠？

時間序列，0.8以上就好，0.6-0.8就好。再小一點就有問題了。橫截面數(shù)據(jù)，那么0.3-0.4就不錯了。

第二，看回歸系數(shù)的P值。在這種情況下，自變量的P值為0.71，未通過顯著性檢驗，表明P對Y沒有顯著影響..只有當范圍小于或等于0.05時，我們才能說自變量對因變量有顯著影響。其他數(shù)據(jù)都是次要的，暫時可以忽略。

eviews多元線性回歸怎么計算相關(guān)系數(shù)？

操作步驟1。建立工作文件(1)建立數(shù)據(jù)的exel電子表格(2)將電子表格數(shù)據(jù)導入Eviews文件-打開-foreigndataasworkfile獲取Eviews工作文件和數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)序列表。

2.計算變量之間的相關(guān)系數(shù)。在窗口中輸入命令:corcoilfuturedowshindexnAgasopueuropeiurmb，點擊回車，得到各個序列之間的相關(guān)系數(shù)。

結(jié)果表明，Coilfuture序列與其他序列有很好的相關(guān)性。3.檢驗時間序列的平穩(wěn)性(1)觀察coilfuture序列的趨勢圖要在eviews中得到時間序列的趨勢圖，在快捷菜單中點擊graph，在serieslist對話框中輸入序列名稱coilfuture，選擇其他默認操作。

該圖顯示該序列具有隨時間上升的趨勢。

(2)對原始序列Quick-SeriesStatistics-unitrootest進行ADF平穩(wěn)性測試，在彈出的seriesname對話框中輸入待測序列的名稱，在testforunitrootin選擇框中選擇level，得到原始數(shù)據(jù)序列的ADF測試結(jié)果，其他默認設置保持不變。

得到序列的ADF平穩(wěn)性檢驗結(jié)果，檢測值0.97大于所有臨界值，說明序列不穩(wěn)定。

這樣依次對每個時間序列進行ADF檢驗，將檢驗值與臨界值進行比較，發(fā)現(xiàn)所有序列的檢驗值都大于臨界值，說明原始序列都是非平穩(wěn)的。

(3)一階時間序列數(shù)據(jù)差分的ADF檢驗quick-seriesstatistics-unitrootest，在seriesname對話框中輸入要檢驗的序列的名稱，在testforunitrootin選擇框中選擇1nddifference檢驗其一階差分的平穩(wěn)性，其他保持默認設置。

獲取序列的ADF平面。