eviews中做协整的两个变量可以不同阶么

t=n;\x09n=m;m=t;你的顺序写错了,把m=t放到最下面,t开始是空赋值给m就错了

变量数列的概念在对总体进行分组的基础上,将各总体单位按组归并排列,形成总全各单位在各组间的分布,称为统计分布.统计分布的实质是把总体的全部单位按某标志所分的组进行分配所形成的数列,所以又称为分配数列或

样本量是99,看第7行的：Totalpool（balanced）observations：99就知道了.一般来说样本量=时间×个体.另外,楼上那位兄台是在拉生意,不要搭理他

可以用解决参数变化的方法来实现.增加以个变量序列D.税率下降时D=1,税率不变时候D=0.这样D作为自变量的参数实现对分类的控制.应该是lyYXDC这是我自己的想法.还有待实践来检验.欢迎共同讨论.

a、一个是单位数,另一个是指标数变量数列的概念在对总体进行分组的基础上,将各总体单位按组归并排列,形成总全各单位在各组间的分布,称为统计分布.统计分布的实质是把总体的全部单位按某标志所分的组进行分配所

画个坐标轴两个轴各代表一个变量对应着在四个象限画点就可以了这就叫散点图

免费一次.stata的命令名是correlate[varlist][if][in][weight][,correlate_options]eviews中的操作是把相关变量生成一个gruop,然后点击v

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

再输入一列为0或1的列.比如,给了1980-2001的城乡居民储蓄（Y）以及当年GNP(X)的数据,要研究1991年以前,和1991年后的两个时期居民储蓄-收入关系是否发生变化.这时,你除了输入数据Y

1.可以的,取对数后回归结果反映的影响程度是用是百分比的,不受单位的影响.2.可以的.注意下会不会引起多重共线性.不过一般是没有这个问题的.

取决于你的原始数据类型,截面数据一般是同一或多个变量的同一时间点,多个不同样本的取值时间序列一般是同一或多个变量的不同时间点,来自同一样本的取值时间序列的分析属于自回归分析,一般不同于截面数据,采用R

残差绝对值的倒数.统计人刘得意

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

你按genr,在对话框里面输入Y=d(X),X就是你要进行差分的变量,Y就是差分后保存的变量,然后按Ok就可以了.如果是二阶,就输入Y=d(X,2),N阶就是Y=d(X,N)希望能帮到你

你把数据和参考论文发给我看看话说SVAR模型比VAR模型复杂些

有几个变量就有几个相关系数

eviews软件知识预测的趋势,分析数据的相互关系.和数据的单位没有关系.不用担心的.

估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的,如果较小说明系数的稳定性较好；估计值的T值是检验系数是否为零,可查表得到相应的临界值,如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%.5%.10%）上是

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

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