陈老师eviews软件Johansen协整检验教程

第一个是平均方差第二个是标准方差第三个是Akaike信息准则第四个是Schwarz准则后两个都是参数估计用的.但是一般大学本科阶段没有涉及到这两个.ESSTSS不能直接看出来需要利用公式计算

是二点七七乘以十的负零点六次方.那个E就是以十为底的多少次方的意思.

我同意楼上的...这个应该是G-Q(戈德菲尔德-匡特)的异方差性检验...不过貌似你的步骤..有点问题..你的M(1)没有取值啊...步骤解释:1.对x按升序排列(默认升序..要降序请加d)2.定义M

当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话（这里都以数据为准）,那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的

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

新产生序列e,seriese=resid再在quick---graph中输入e即可.回归产生的残差序列是不能直接用于计算和作图的

1、我用watersupply代表你的供水总量,下面是我得出的供水总量的ADF结果：　　NullHypothesis:WATERSUPLLYhasaunitroot　　Exogenous:Consta

1、R-squared与AdjustedR-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了；2、Akaikeinfocriterion和Schwarzcriterion等位信息量值,用来比较

没有错误,是本来的结果

应用计量经济学综合实验报告一、观察序列特征（一）变量的描述统计变量的描述统计表XYMean24.1913338.51823Median24.6081935.06598Maximum31.5131859

搜索“DW检验表”即可.任一本《计量经济学》书后都有附表.再问：能够具体给我一个表格吗？？这个好像在网络上都没有找到，有没有一个word表格形式的，这样更是好查找

1、建立workfile,将你要的数据录入进去（或者从excel中导入进去）2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1x2,因变量y3、在命令窗口中输入：lsycx1x2然后回车,得

每做完一次回归,resid序列里的值都会变,做完一次回归之后的那个resid序列的值就是这个回归方程相应的残差.如果你想保存的话,可以新生成一个序列,让其值等于这个残差序列值.再问：非常谢谢您！我还想

P值大于0.05说明这个估计系数在5%的水平下不显著.不太可能没出现F值,那有可能变量数据有问题吧,再问：那如果p的值大于0.05我应该怎么办呢？提出掉吗？还是怎样，因为没有学过eviews软件，所以

随机干扰项含有自回归成分.通常的经典假设,干扰项独立同分布.但实践中,特别是时间序列建模出来的干扰项往往有自相关,于是对干扰下项引入自相关结构.它的意思是：y=c(1)+c(2)*x+E(t)E(t)

点击view,选择residualtest,选择怀特检验即可

其实做单变量拟合用EXCEL2003就可以实现.操作如下：选中两列数据,插入图表"XY散点图",在出现的散点图中右键任意一个散点,“添加趋势线”,选“多项式”或者“对数”“指数”等,可以在选项里勾选“

实际上,你做协整检验,发现变量之间有协整关系,即存在长期均衡关系.那么直接进行模型回归,得到的方程就是协整方程.再问：非常感谢~那么16个样本容量是不是太少了，我找不到DF的临界值呢？再答：16个确实

计量一点不会是挺难办的,弄本计量书看看吧或者看看有没有中文教程Eviews还得靠熟练

对数模型,即在一般模型的基础上,对自变量或因变量其一取对数,然后做回归；双对数模型,即对自变量和因变量均取对数,然后做回归；除了需要对数据取对数之外,它们与一般回归无差别.直接取对数：log(x)