eviews怎么消除自相关
答：消除自相关在EVIEWS中可以用AR(P),MA(P)来进行，也就是说，在回归时加入AR(P)或MA(P)，至于P取几阶，可以不断尝试，去一个DW值好的。具体的模型是：在命令窗口输入：IS X C GDP AR(1)或者IS X C GDP MA(1)根据自相关的情况不同，可以选择AR模型或者MA模型进行消除，阶数自己定。
答：方法如下：1、建立一个方程，然后在view中选择LM检验。2、选择2阶检验，查看统计量的值以及对应的p值。3、p值小于0.05说明存在二阶自相关。
答：DW=（0，2）时，残差序列存在正自相关，DW=2时，残差序列无自相关，DW=（2，4）时，残差序列存在负自相关，DW=4时，残差序列存在完全负自相关。所以先回答你第一个问题：当DW值为0.864219时是自相关。
答：1. 增加滞后项：将滞后项添加为自变量，以捕捉序列中滞后点的影响。例如，在AR(p)模型中，添加p个滞后项。2. 差分变换：通过计算序列的差分，消除序列中的趋势或季节性，从而减少自相关。可以使用一阶或多阶差分。3. 引入外生变量：引入其他外生变量来解释因变量，以降低自相关性的影响。4. 拟合自...
答：AR或者MA过程。用LM检验查看高阶自相关，然后选择滞后期的阶数。
答：你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有。先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数。 或者做unit root test来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA；UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit ...
答：你说的是自相关情况吧 修正的话，用ar(1)可以修正，AR（1）是回归残差项一阶自相关
答：你可以有DW或者LM来检验模型存在几阶的自相关 DW一般用于检验一阶自相关 LM则可以用于检验一阶和高阶自相关，一般在eviews里我们只检验到二阶，可以查看滞后期为二的回归结果中的DW统计量的值，如果很接近二的话，说明自相关被消除，同时你还要查卡方分布百分位数分布表，看LM=(T*R方)是不是大于...
答：看你用的什么方法消除自相关的，如果是差分的方法，差分是要损失信息的，对差分后的序列进行拟合，尽管可能解决了自相关的问题，但拟合效果绝不可能好过原来的序列，因为差分除了消除自相关的作用外，还有消除趋势的作用，试想一个趋势不明显的序列，用OLS法估计时，趋势方程的参数的显著性肯定不如一个...
答：你说不知道ar（）写几，自相关部分的阶数是通过偏相关图判断，可以说是偏自相关图有n个峰值就是ar（n），在eviews里写的时候你是要写ar（1）.ar（2）...ar(n)然后看他们是不是显著的 关于估计其实你这个模型的标准写法是 （1-0.290765L+ 0.424062L^4）（LNY-6.428778 +-0.000336X）...
网友评论：
阚善18264349731：
如何在EVIEWS对 面板数据消除自相关性 -
64553雕殷
： 通过poolgenr来生成,新变量后面要加个“?”,例如,一阶差分,打开面板数据变量 y,进入Pool窗口界面,点击poolgenr,在窗口中输入dy?=y?(-1),其他同上
阚善18264349731：
怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
64553雕殷
： 消除自相关在EVIEWS中可以用AR(P),MA(P)来进行,也就是说,在回归时加入AR(P)或MA(P),至于P取几阶,可以不断尝试,去一个DW值好的.具体的模型是: 在命令窗口输入: IS X C GDP AR(1)或者IS X C GDP MA(1) 根据自相关的情况不同,可以选择AR模型或者MA模型进行消除,阶数自己定.
阚善18264349731：
eviews怎么剔除相关自变量 -
64553雕殷
： group窗口点击view-correlation相关系数矩阵般说于0.吧或0.9即严重重共线性需调整般用逐步归剔除些变量临界值固定调低或调
阚善18264349731：
序列自相关,DW值太小,怎么办 -
64553雕殷
： 可以建立组合模型消除自相关 不用DW值 具体作法是在Eviews中先形成回归,得到残差建立序列U,可用GENR U=RESID,然后利用时间序列分析方法考察已生成的U的相关图.打开U,选择View/Correlogram,以弹出的滞后项对话框默认水平序列,包含的滞后项可默认,点击OK,得到U的相关图.通过对相关图进行识别后,确认其ARMA形式,比如:AR(1)过程. 再次回归 命令为 LS Y C X AR(1) 得到组合模型的估计结果.该结果经变换与广义差分变换模型是一致的. 以上信息供参考. 有不懂的可以去系统圣地的教程看看.
阚善18264349731：
当DW值为0.864219时是否自相关呀,用EVIEWS怎样消除自相关呀?急求 -
64553雕殷
： DW=0时,残差序列存在完全正自相关, DW=(0,2)时,残差序列存在正自相关, DW=2时,残差序列无自相关, DW=(2,4)时,残差序列存在负自相关, DW=4时,残差序列存在完全负自相关. 所以先回答你第一个问题:当DW值为0.864219时是自相关. 第二个问题:有自带程序,makeequation的时候选择,用迭代法
阚善18264349731：
用eviews检验数据存在多重共线性 对其逐步回归的初始模型DW值存在一阶自相关 要怎么办?能修改吗? -
64553雕殷
： 那你已做的逐步回归的模型已经解决多重共线性的问题了没有,如果是,你再修正自回归.切记,不要随意改数据或结果
阚善18264349731：
怎么用eviews软件消除序列相关性?最好详细点,被采用的给加分.
64553雕殷
： 建立出模型来,然后点view》residual test》series correlation LM test 默认是做二阶差分,出来的结果如果obs和resid(-2)都显著了那重复上面步骤做三阶的,直到obs显著,resid(-p)不显著就停止,就是p阶自回归消除,此时DW量应该特别接近2 到这,模型就是y=c+B1*X+e(t) e(t)=b1*e(t-1)+b2*e(t-2)....+bp*e(t-p)+u 参数估计里面直接有
阚善18264349731：
误差修正模型存在自相关怎么办,残差检验已经通过了哎,求eviews图解…… -
64553雕殷
： 你尝试这在后面加AR或者MA来减小 自相关没有.先检查原来数据的 ACF PCF来确定ARMA的个数. 或者做unit root test来确定数据的稳定性 万一inverted AR root=1 的话就用ARIMA.希望这个能对你有用 加上 ARMA;UNIT ROOT test 图是 inverted AR root在单位圆的情况 有点在单位圆上就是说 unit root存在 换ARIMA. 表是DICKY 的test. Null Hypothesis是数据存在unit root.P值大的话就是无法拒绝有unit root的事实 希望能帮助到你
阚善18264349731：
谁知道,用EVIEWS来对面板数据建立固定效应变系数模型,如果出自相关怎么消除呀. -
64553雕殷
： 很简单,用eviews先对回归方程做混合模型求解,在结果中有一项sum squared resid(在结果的下面,r平方值的旁边),这个就是残差平方和,这个值就是s3;然后在用变截距模型求解,得出s3,最后是变系数模型,得出s1.有了这三个值,f值自己手算就可以了. 有不懂可以在问我,变截距和变系数一般是用固定效应模拟.
阚善18264349731：
eviews 模型存在自相关 做出残差分析图之后如何分析
64553雕殷
： 你可以有DW或者LM来检验模型存在几阶的自相关 DW一般用于检验一阶自相关 LM则可以用于检验一阶和高阶自相关,一般在eviews里我们只检验到二阶,可以查看滞后期为二的回归结果中的DW统计量的值,如果很接近二的话,说明自相关被消除,同时你还要查卡方分布百分位数分布表,看LM=(T*R方)是不是大于临界值,如果是说明是存在二阶自相关 然后用广义差分法消除自相关就可以了
