1. EVIEWS怎么建立辅助回归方程 在做ARCH类模型 , ARMA(P,Q)类模型时会要求预估残差的滞后结构 , 这时可以假设原有模型满足经典回归假设 , 做OLS估计 , 此即辅助回归 , 由此得到一个辅助残差序列 , 对残差进行分析 , 比如自相关/偏自相关图等 , 并由此得到对残差建模的一些信息 。还有在一些检验中 , 比如自相关、异方差等相关的检验中 , 都需要知道残差的结构信息 , 需要做辅助回归 。在联立方程组模型中 , 使用工具变量法/3step-ls等方法时 , 其第一阶段的估计也可以看作是做的辅助回归 。
Eviews是Econometrics Views的缩写 , 直译为计量经济学观察 , 通常称为计量经济学软件包 。它的本意是对社会经济关系与经济活动的数量规律 , 采用计量经济学方法与技术进行“观察” 。另外Eviews也是美国QMS公司研制的在Windows下专门从事数据分析、回归分析和预测的工具 。使用Eviews可以迅速地从数据中寻找出统计关系 , 并用得到的关系去预测数据的未来值 。Eviews的应用范围包括:科学实验数据分析与评估、金融分析、宏观经济预测、仿真、销售预测和成本分析等 。
2. eviews怎么查看模型的方程 方法/步骤
首先 , 要新建个新的文件 , 点击“file” , 在展开的选项框中选择“new”——“Yorkfile” 。
此时 , 就会出现一个对话框 , 勾选结构类型为默认排序 , 即为时间序列排序 , “regular frequency”;小编分析的是1978-2013年广东GDP的数据 , 所以选择是“Annual”输入起始日期为1978 , 终点日期为2013 。单击“ok” 。
然后在工具栏下方空白地方 , 输入“data +变量名称” , 如小编输入是“data gdp” , 点击回车键 , 就会出现以下对话框 。
【eviews方程怎么写】将数据导入Eviews:复制所需数据 , 点击所要黏贴的行列 , 单击右键 , 在弹出的快键菜单中选择“paste”
在弹出的提示框中 , 选择“YES” , 即可保存表格 。
以同样的方式输入其他数据 。
点击上方工具栏中的“object” , 在展开的选项卡中选择“new object” , 就可以打开以下对话框 , 在object的类型中选择“system” , 命名为sys01 , 点击“OK”
在出现的system空白中 , 输入变量的公式 , 如gdp=c(1)+c(2)*s+c(3)*f
;p=c(4)*f+c(5) 。
点击“pro”——“system estimation” , 在展开的对话框中 , 点击“estimation method” , 在“estimation method”中选择估算方法 , 一般是采用普通最小二乘法进行估算 , 即“ordinary least squares“ 。
最后 , 点击“确定”后 , 这个关于GDP的联立方程模型就建立起来了 。我们就可以进行变量间的关系分析了 。
3. 请问如何用eviews建立均值回归方程 Glossary: ls(least squares)最小二乘法 R-sequared样本决定系数(R2):值为0-1 , 越接近1表示拟合越好 , >0.8认为可以接受 , 但是R2随因变量的增多而增大 , 解决这个问题使用来调整 Adjust R-seqaured() S.E of regression回归标准误差 Log likelihood对数似然比:残差越小 , L值越大 , 越大说明模型越正确 Durbin-Watson stat:DW统计量 , 0-4之间 Mean dependent var因变量的均值 S.D. dependent var因变量的标准差 Akaike info criterion赤池信息量(AIC)(越小说明模型越精确) Schwarz ctiterion:施瓦兹信息量(SC)(越小说明模型越精确) Prob(F-statistic)相伴概率 fitted(拟合值) 线性回归的基本假设: 1.自变量之间不相关 2.随机误差相互独立 , 且服从期望为0 , 标准差为σ的正态分布 3.样本个数多于参数个数 建模方法: ls y c x1 x2 x3。
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