eviews画自相关图
答：书上的原则是：如果自相关系数拖尾，偏自相关系数p阶截尾，就是AR（p）模型；如果自相关系数q阶截尾，偏自相关系数拖尾，就是MA（q）模型；如果两个系数都拖尾，就是ARMA（p,q）模型
答：3、画时序数据图：点击Workfile中的View/line graph。4、用单位根法检验平稳性：点击View/Unit Root Test，比较ADF值。5、结果分析：由图知：ADF_T=0.0722>-3.4946，则X序列非平稳。6、模型识别：点击View/correlogram画自相关系数（AC）和偏自相，完成上述步骤后即可使用EViews进行平稳性检验。
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)是不是大于临界值,如果是说明是...
答：模型ARMA(P,Q),自相关图通常提供了q的信息，偏相关图提供了p的信息。所谓的信息，无非就是：截尾、拖尾、周期、季节等信息，综合这些信息就能 得到一个大致的印象而提出若干候选模型，然后根据信息准则就可以确定一个较理想的模型。模型没有对与错，通常任何一个模型都是对真实情况的近似，并且各种模型...
答：打开workfile,展开你要做图的序列，在序列查看窗口的左上角，依次：view-correlogram-OK 得到结果
答：你的序列是白噪声序列，得到白噪声序列，就说明时间序列中有用的信息已经被提取完毕了，剩下的全是随机扰动，是无法预测和使用的，残差序列如果通过了白噪声检验，则建模就可以终止了，因为没有信息可以继续提取。不存在拖尾和截尾问题了
答：ar（1） ar（10）ar（11）ma（1） ma（12）
答：打开eviews后输入数据，然后点击Workfile菜单命令view,在下拉菜单中点击Correlogram, 弹出Correlogram Specification对话框, 选Level，在Lags to include框中填入延迟期数(小于观测值的个数n )，点OK就出来了两个图，左边的是自相关图，右边的是偏自相关图，希望能帮到你 ...
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：利用Eviews进行F检验的方法 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-dl<DW<4时，存在自相关；du<DW<4-du时不存在。高阶自相关检验：偏相关系数...
网友评论：
辛忽19365249672：
求助,怎样在Eviews中作出样本的自相关系数图 -
54411潘松
： 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.
辛忽19365249672：
eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
54411潘松
： 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
辛忽19365249672：
怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
54411潘松
： 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.
辛忽19365249672：
帮忙分析下eviews中的自相关图请告之下序列自相关显著程度怎么看,序列平稳与否怎么看,Q统计量P值怎么看,是否白噪声怎么看.偏自相关、自相关拖尾... -
54411潘松
：[答案] 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;... 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...
辛忽19365249672：
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? -
54411潘松
： 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
辛忽19365249672：
序列相关性 eviews 图表求解释 -
54411潘松
： 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.
辛忽19365249672：
eviews通过自相关图和单位根检验怎么判断一组数据是来自自回归还是滑动平均? -
54411潘松
： 如果自相关系数拖尾,偏自相关系数截尾,则为自回归 如果自相关系数截尾,偏自相关系数拖尾,则为自滑动平均 单位根是检验平稳性
辛忽19365249672：
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? -
54411潘松
：[答案] 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
辛忽19365249672：
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…… -
54411潘松
： 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
辛忽19365249672：
eviews 模型存在自相关 做出残差分析图之后如何分析
54411潘松
： 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
