作业帮时间序列相关 DW检验法 eviews
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/05/18 18:49:52
DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-
在spss中打开要处理的数据,然后点击菜单栏中的“分析”,下拉菜单中点“回归分析”,在回归分析的下拉菜单中点击“线性”,出现“线性回归”窗口,然后将要分析的变量和自变量拉入指定位置.点击统计.出现“线
我只会简单的你试试我这个方法.首先你的样本容量是多少,最后模型的回归结果中解释变量有几个,然后翻书后的表查一下德宾奥森d统计量.比如样本容量为17,解释变量为3个,即n=17,k=3,在a=0.05显
DW检验也是就自相关检验,一般多适用于变量间相互独立且样本容量较小的分析.0
eviews数据分析可以做的我经常帮别人做类似的数据分析
1.用差分前的序列数据（x,y）;2.最小二乘：quick——estimateequation中输入：ycx运行即可3.结果分析：把回归的残差序列命名为e命令窗口：seriese=resid对生成的序
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可以的,自相关本身就是检验一个序列自身（不同时期间）的相关程度.建模后所做的自相关检验,主要是针对残差序列进行DW检验,从原理上说用直接用来检验原序列也是可以的.但其实这样式错的,这涉及到非参的问题,
很正常的情况首先你要看你自己的操作是不是正确我经常帮别人做这类的数据分析的
DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验0
接受原假设,从算出来的检验统计量-3.352668都大于各临界值,可以认为你的序列在这些显著性水平下都是非平稳的.不能通过ADF检验.这些你可以参考一下易丹辉的书,易丹辉数据分析与Eviews应用.
Durbin-Watsonstat
首先依据DW值求出ρ值ρ=1-DW/2等于0.75.然后将利用广义差分规则即可以两变量为例lsy-0.75*y（-1）cx-0.75*x（-1）如果你把你的原模型发出来得话才能进一步帮你写.如果想学习
看你的目的是什么啦,如果仅仅估计参数,无论是异方差还是自相关,你的参数都是无偏的；但方差较大,预测准确度较低.你要克服异方差同时还有自相关,建议拟采用FGLS（可行广义二乘）,可同时达到目的.广义差分
您好,很高兴为您 每次计算的滞后阶数都不同,计算结果肯定有变化. 如果是同一数据的话按照Eviews的最优判定滞后阶数不应该有差别,估计楼主的resid_B序列是通过某种方式生成的,因此每次检验序
建立回归模型即可相关性可以通过相关分析来判断我经常帮别人做这类的数据分析
⑴随机时间序列{}（t=1,2,…）的平稳性条件是：1）均值,是与时间t无关的常数；2）方差,是与时间t无关的常数；3）协方差,只与时期间隔k有关,与时间t无关的常数.对于随机游走序列,假设的初值为,
你付费我帮你做怎么样.再问：qq154945025再答：哈哈。。。帮你搞定啦
时间序列的话应该先检验数据是不是平稳的在做回归,不平稳的话就没有意义了,可以尝试先做差分在看看是否平稳在做回归
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