eviews怎么看自相关几阶
答：方法如下：1、打开Eviews软件，并打开需要分析的时间序列数据。2、在Eviews菜单栏中依次选择“View”→“Graphs”→“Auto/PartialCorrelation”。3、在弹出的“Auto/PartialCorrelation”对话框中，选择需要分析的时间序列变量，并选择需要显示的自相关图或偏自相关图。4、在“Options”选项卡中可以设置自...
答：广义差分法需要检验存在几阶自相关。这个可以用LM检验和Q检验来做。假设存在一阶自相关 Ls （被解释变量） c （解释变量） ar(1)二阶 Ls （被解释变量） c （解释变量） ar(2)一二阶同时存在 Ls （被解释变量） c （解释变量） ar(1) ar(2)以此类推 ...
答：一阶自相关检验： 1）OLS估计出模型，得出DW值； 2）查表：在德宾-沃森d统计量找到你估计模型的n（样本容量）和k（解释变量个数）及a对应的dl和du； 3）把DW和dl 和du作比较：DW《dl和4-dl3008
答：ACF一阶截尾，所以q＝1；p值根据PACF可尝试1~4,根据AIC值判断，取最小值模型。
答：自相关系数拖尾，偏自相关系数2阶截尾（如果2的时候已经迅速收到了临界值，可能是1阶截尾）用AR（p）模型。
答：从6期开始自相关函数值明显落于零值线以下，说明该二阶差分序列是平稳的。在ARIMA模型中，d为2.可以借助自相关函数ACF和偏自相关函数PACF确定p、q。
答：比如你的序列是x，在命令窗口中输入 x.correl(12)回车，就可以看到x的自相关和偏相关图
答：图中自相关系数拖着长长的尾巴，就是拖尾，AC值是慢慢减少的。而偏相关系数是突然收敛到临界值水平范围内的，这就是截尾，PAC突然变的很小。
答：点击要画图的变量，在series界面下点击view- correlogram,在弹出的窗口选择几阶差分和要包含的lag的阶数，然后点确定，在图表左侧有两个直方图，分别是自相关系数图和偏自相关系数图。不知道是不是您想要的答案。
答：1、首先，eviews是自相关系数、偏自相关系数p阶截尾的情况下，就是p模型。2、其次，eviews是自相关系数q阶截尾，偏自相关系数拖尾，就是q模型。3、最后，eviews两个系数都拖尾，就是pdq模型。
网友评论：
毋尹17888722369：
Eviews自相关图怎么看 -
42851贝彭
： 那在哪下期落入虚线内,就是几阶 自相关图在三期的时候落入虚线内,就是三阶自相关
毋尹17888722369：
eviews 模型存在自相关 做出残差分析图之后如何分析
42851贝彭
： 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
毋尹17888722369：
Eviews自相关性检验图到底应该怎么看,请具体说明下,到底应该怎么看,看Q - Stat 、Prob还是其他的 -
42851贝彭
： 直接看结果的DW值判断是否存在一阶自相关,你发的这个图是判断时间序列的稳定性的,从图上来看是一组稳定的时间序列.
毋尹17888722369：
帮忙分析下eviews中的自相关图 -
42851贝彭
： 第一列 一阶截尾,q=1 第二列 二阶截尾,p=2 平稳性:在序列中,view——unit root test——可以检查原序列、一阶序列;貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分吧 若你的图是一阶差分的,那么建立方程LS D(X) C AR(2) MA(1),试试 在方程窗口,view——residual test ——Q检验和LM自相关检验,至于P值判断可以搜一下检验的原假设,你设定一个显著性水平,如0.05,P<0.05,拒绝原假设. 外行,参考
毋尹17888722369：
用eviews如何检验自相关 -
42851贝彭
： views里面做
毋尹17888722369：
求助,怎样在Eviews中作出样本的自相关系数图 -
42851贝彭
： 点击要画图的变量,在series界面下点击view- correlogram, 在弹出的窗口选择几阶差分和要包含的lag的阶数,然后点确定,在图表左侧有两个直方图,分别是自相关系数图和偏自相关系数图.不知道是不是您想要的答案.
毋尹17888722369：
eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
42851贝彭
： 从你给的自相关图看,被检验的序列没有自行关,你看它的自相关函数的Q的prob都比较大,说明自相关是不显著的.level因该是说你需要计算的阶数,差分则是指对原序列做差分后,对差分序列再做检验
毋尹17888722369：
序列相关性 eviews 图表求解释 -
42851贝彭
： eviews的最大滞后阶数为37阶.在平常分析中已经足够.从你给的相关图可以看出有很强的自相关性,PAC1阶结尾,可以考虑其无移动平均成分,AR(1)等模型试试.差分就是求序列与其滞后期之间的值比如x(t)一阶差分就是求d=x(t)-x(t-1).二阶差分以此类推.
毋尹17888722369：
怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
42851贝彭
： 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.
毋尹17888722369：
eviews中做自相关系数和偏自相关系数函数的具体步骤是怎样的? -
42851贝彭
： workfile中点开你需要观测的序列窗口,左上侧view-correlogram-OK,得到自相关和偏相关
