eviews怀特检验结果的意义

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.

一共5个变量,两两的交叉项一共20个,chisquarewhitetest自由度为20

ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验,这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st2看作是xt的函数,而是把st2看作随机误差平方项ut-12及其滞后项,ut-22,…,的函数.ARCH是误差项二

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

样本太少是没有意义至于查表就没有必要啦eviews会给出对应的P值看P值就可以知道显著性啦再问：p值怎么看，给我个步骤，我的模型样本容量就12个。强行加上的新的三个又查不到，算出来数值不太好。话说，p

你的思路错误是否取对数,应在做协整之前去考虑而不是一股脑的都去做协整分析

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

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

没有例子不好说明啊.附上一个图片,如下图所示：在1Cointegrating Equation(s)中,LNREER表示成LNEXP1,LNEXP2,LNEXP3,LNINV的函数.那么从图

点击view,选择residualtest,选择怀特检验即可

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

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?

ADF检验：先打开要检验的数据,打开后View菜单的Unitroottest就是单位根检验,默认时就是ADF检验协整检验：View菜单下的Cointegrationtest就是,默认情况下就是Joha

主菜单第一个下有INVERTEDROOT,点击.

是的,不存在不存在就很好了啊异方差和序列相关是两回事,如果没做的话要做的我替别人做这类的数据分析蛮多的

方差检验用的F统计量,均值检验用的是t统计量!F值后面的sig>0.05,说明接受原假设,即方差相等,在这个假设成立的情况下,检验均值是否相等,也就是后面的t检验,t后面的sig=0.00

这个比较简单,点出一个结果输出窗口/view/residualtest/whiteheterosketasticity,后面的nocrossterms表示不含交叉项,crossterms表示包含交叉项

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