eviews消除自相关的命令
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：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
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：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：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：于是消除在一阶线性自相关后的模型为：chukou＝β0＋δ*gdp （这里，β0和δ都是前面得到的常数，你直接代进去就可以）好了，下面研究迭代法，即科克伦－奥科特迭代法：据李子奈的《计量经济学》和偶们老师所教授的，科克伦－奥科特迭代法直接一部就可以嗄～你直接在窗口输入 ls chukou c gdp ar(...
答：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...
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：4. 拟合自回归模型：对于具有明显自相关结构的数据序列，可以拟合自回归模型并将其用作回归分析的补充。根据您的数据情况和目标，选择适当的自相关处理方法，并应用到回归分析中。在EViews中，您可以使用内置的工具和命令来执行这些操作。请参考EViews提供的文档、帮助文件和教程，以获取更具体的操作指导和...
网友评论：
苍肢18550875574：
怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
5164支爬
： 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.
苍肢18550875574：
如何在EVIEWS对 面板数据消除自相关性 -
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： 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
苍肢18550875574：
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 -
5164支爬
： 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
苍肢18550875574：
Y为被解释变量,x为解释变量,存在一阶自相关关系,使用eviews消除一阶回归命令重新估计,估计命令是什么 -
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： 纳入自相关项即可 我替别人做这类的数据分析蛮多的
苍肢18550875574：
请教一道消除自相关性的题目 -
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： 外文名 :Autocorrelation 提出时间 :1972年 表达式 :Yt=β0+β1X1t+…+βmXmt+et 应用学科 :物理,数学,经济 适用领域范围 :监测,疾病控制 中文名 :自相关性
苍肢18550875574：
序列自相关,DW值太小,怎么办 -
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： 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.
苍肢18550875574：
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.
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： 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
苍肢18550875574：
如何消除SPSS回归方程中的自相关与共线性 -
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： 用eviews计算,看各参数的T检验及F检验是否通过,如果F检验通过,但是有两个以上T检验不通过,就有很大的可能是多重共线性了.还有就是看模型中所用的变量之间会不会明显相关,就像,货币供应量和工资之类的.可以尝试直接联立两个变量的方差,看变量间的R平方是不是很接近1,越接近1,说明多重共线性越明显.希望对你有用
苍肢18550875574：
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. -
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： 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.
苍肢18550875574：
eviews 模型存在自相关 做出残差分析图之后如何分析
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： 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
