eviews怎么进行逐步回归

  • EVIEWS,,模型存在多重共线性以及自相关
    答:先处理多重共线性然后再自相关 先逐步回归然后再加自相关项就搞定了
  • 请帮忙看下 eviews 回归结果
    答:找我就对了,我刚写过一篇回归的论文。很遗憾的告诉你,你的所有结果T检验都不过关,你需要运用逐步回归法,剔除掉不相关或者不显著的变量。T-statistic 必须要<0.05才有效果,不然系数没意义。我注意到你的R2 太高了 》0,9几一看就是虚值,你这些系数存在了公线性,需要做进一步筛选变量。如果你...
  • 逐步回归Eviews 求大神帮我分析一下这个结果是应该取舍哪几项_百度知...
    答:你要看增加一个变量后,R2的改变情况 我经常帮别人做这类的数据分析的
  • 统计软件中,例如Eviews、R和SAS等在修正多重共线性时用的的逐步回归法...
    答:可靠。逐步回归法就是分别对每个变量进行回归,根据理论和统计检验从中选出一个最合适的回归方程作为基本回归方程,通常都是选取拟合最优R^2最大的回归方程。然后再逐个增加解释变量,重新进行线性回归。如果提高了拟合优度并且其他参数统计上仍显著,就保留该解释变量。若拟合优度显著,但某些参数的数值或...
  • eviews做相关性分析出现奇异矩阵解不出来,期盼高手帮忙。。
    答:出现奇异矩阵是因为数据组里面会有相类似系数的数据。即约化后会有相同的数据组造成数据组不足,可以增加数据组,或者进行矩阵简化,找出有问题的数据进行修正。
  • 请帮忙看下 eviews 回归结果
    答:找我就对了,我刚写过一篇回归的论文。很遗憾的告诉你,你的所有结果T检验都不过关,你需要运用逐步回归法,剔除掉不相关或者不显著的变量。T-statistic 必须要<0.05才有效果,不然系数没意义。我注意到你的R2 太高了 》0,9几一看就是虚值,你这些系数存在了公线性,需要做进一步筛选变量。如果你...
  • 计量经济学 多重共线性的诊断及处理 Eviews6
    答:5).如果不想排除变量,通过经验,假设:gdp1对财政收入的贡献是gdp3的三倍,而且gdp2与财政收入是对数线性关系。那么请建立ln(rev)对(3gdp1+gdp3)及ln(gdp2)的半对数线性回归模型,看看模型在经济和数学上是否合理,并从中你得到了什么启示(自己随意发挥)。三、解题思路(eviews6)1、...
  • eviews输出结果如何判断显著性
    答:1、打开EViews8.0软件,点击左上角的“new”选项,然后选择“workfile”。2、在“workfile create”界面中,选择“unstructured/undated”选项,然后在“observations”输入数据行数,然后点击“OK”按钮。3、返回主界面后,点击上方的“Quick”选项,然后选择“Empty Group”。4、粘贴需要进行怀特检验的...
  • 求帮助分析EVIEWS软件做的一个OLS结果。主要是T分布,F分布,拟合优度检 ...
    答:2.通过解释变量的t检验发现x1x3对被解释变量的影响是显著的,其他的是不显著。方程的f检验通过,所以所以方程式显著的。所以,说变量之间具有多重共线性。(我不知道具体题目,所以假设你的解释变量的系数的经济意义是正确的)3.分别作y与x1x2x3x4之间的回归,找出初始回归模型,然后逐步回归找出调整后...
  • 帮我解答一下EVIEWS输出结果的疑问,为什么和我的预期完全相反??_百度知...
    答:1.将被解释变量Y 对每一个解释变量Xi (i =1,2,􀀢,k)分别进行回归,对每一个回归方程根据经济理论和统计检验进行综合分析判断,从中挑选出一个最优的基本回归方程。2.在此基础上,再逐一引入其他解释变量,重新作回归,逐步扩大模型的规模,直至从综合情况出现最好的模型估计形式。在引进...

  • 网友评论:

    连清19461002685: 逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
    59367双梦 : 可靠.逐步回归法就是分别对每个变量进行回归,根据理论和统计检验从中选出一个最合适的回归方程作为基本回归方程,通常都是选取拟合最优r^2最大的回归方程.然后再逐个增加解释变量,重新进行线性回归.如果提高了拟合优度并且其他参数统计上仍显著,就保留该解释变量.若拟合优度显著,但某些参数的数值或符号受到显著影响,表示其存在多重共线性,进行比较,保留对被解释变量影响较大的,略去影响较小的.逐步分析法是处理多重共线及修正的有效的方法,也可以很好的解释经济变量的意义.

    连清19461002685: 逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
    59367双梦 : 1、创建一个时间在1978—2000的时间序列工作文件.抄 2、创建变量,并输入数据. 3、选择计算X1、X2、X3的简单相关系数.在工作窗口中定义这两个序列,然后单击鼠标右袭键,选择Open—as Group. 4、再在显示的组工作窗口中点击View—Covariance Analysis. 5、在弹出的Covariance Analysis框中勾选Correlation,按OK. 6、三个变量之间两两之间的相关系数很zhidao大,相关程度也较高,因次存在着多重共线性.

    连清19461002685: 如何用eviews做回归分析 -
    59367双梦 : 用eviews做回归分析的过程如下: 首先下载eviews安装包,不用解压,首先点击一个reg文件,即成功注册; 然后点击一个exe执行文件,即可以打开软件; 然后,开始进行数据分析,首先建立一个时间序列文件,输入开始与截止时间; 第二步,输入命令建立序列,data y c x,中间需要有间隔,按enter返回; 第三步,导入数据; 第四步,输入命令ls y x,得出结果; 对数据进行分析,观察因变量与自变量的关系. 回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.

    连清19461002685: 如何用eviews7.0进行数据回归,数据已经在excel中整理好了,求导入过程与回归过程. -
    59367双梦 : 打开eviews后,左上角依次file/open/open foreign data as workfile然后选择你的xls文件的路径,进行序列设置,就可以导入. 导入后,主菜单,quick/esimate equation设置好模型,点击确定.

    连清19461002685: 如何在eviews中对部分样本进行回归 -
    59367双梦 : 如何在eviews中对部分样本进行回归 在sample选择数据范围就可以啦 如果用stata中那就更方便啦

    连清19461002685: 请问怎么用eviews做logistic回归分析啊,步骤是怎样的啊,急求啊 -
    59367双梦 : 请问怎么用eviews做logistic回归分析的方法. 如下参考: 1.打开电脑,找到桌面上的Eviews软件,设置工作文件,点击文件左上角——新建——工作文件,填写相关的开始日期和名称,然后选择“OK”. 2.在窗口中输入“dataYX1X2”以确定回车键,如下所示. 3.单击右上角的edit按钮锁定或更改数据,如下所示. 4.单击窗口中的“quick”,在下拉菜单中选择“estimateequation”,并在出现的窗口中选择LS. 5.在最新的estimateequation窗口输入“YCX1X2”,确认并得到分析结果.

    连清19461002685: 虚拟变量怎么 回归分析eviews -
    59367双梦 : 2种方法: 1.点击object,点 generate series 输d1=0,下面的sample栏输d1=0的sample范围,如1985~1995年d1=0,则输入1985 1995 再点击object,点 generate series 输d1=1, sample栏输d1=1的sample范围,如1996~2002年d1=0,则输入1996 20022. 编程 series d1 smpl 1985 1995 d1=0 smpl 1996 2002 d1=1

    连清19461002685: 急!!在线等!如何用eviews软件求二元回归方程? -
    59367双梦 : 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x1 x2,因变量y 3、在命令窗口中输入:ls y c x1 x2 然后回车,得到回归结果这种方法得到的参数是通过最小二乘估计得到.在输出结果中有回归系数,显著水平,各种统计量,信息量等,用以判断你的模型的显著性.前面输入中的c表示的是常数项.

    连清19461002685: 如何使用eviwes进行线性回归分析 -
    59367双梦 : 1、建立workfile 2、建立序列对象,将你的数据输入或者导入,比如序列分别为 y x1 x2 x3 3、在命令窗口中输入ls y c x1 x2 x3 回车,得到结果. 第一步是基础,它的含义其实是建立一个容纳eviews对象的“容器”,第二步是建立数据对象

    连清19461002685: 如何用Eviews做资本资产定价模型的回归 -
    59367双梦 : 资本资产定价模型公式 其中,rf(Risk free rate),是无风险回报率,纯粹的货币时间价值; βa是证券的Beta系数, 是市场期望回报率 (Expected Market Return), 是股票市场溢价 (Equity Market Premium). CAPM公式中的右边第一个是无风险收益率

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