eviews科克伦奥克特迭代法
答：在Eviews的命令栏输入“LS Y C X AR(1)”/回车 就好了
答：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(1）得到的回归模型就是修正后的模型了。（如果是2阶自相关，就是“ls chukou c gdp ar(1）ar(2）”，依此类推。ar(p）就是表示随机干扰项的p阶自回归，在估计过程...
答：DW检验不通过，计量经济学书上有处理办法，通常利用科克伦—奥科特迭代法（C－O迭代法）进行处理，在模型上加AR(1)再回归，你看看书，操作方法很简单
答：你的数据或者操作有误
答：日常用的估计方法有: 利用DW统计量 科克伦-奥科特(Cochrane-Orcutt)迭代法 杜宾(durbin)两步法 (1)利用DW统计量求 ,再用广义差分法估计模型...广义差分法估计的具体步骤: (1)用 OLS 估计模型 ) 估计模型 (2)用 LM 确定自相关类型 ) 确定自相关类型 (3) 用广义差分估计模型。
答：运用广义差分法进行自相关的处理采用科克伦—奥科特迭代法。 1阶广义差分的估计 结果如下: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 07/03/11 Time: 14:04 Sample(adjusted): 1979 2009 Included observations: 31 after adjusting endpoints Convergence achieved after 25 iterations Variable C X2 X3...
答：你为什么同时既有异方差又有序列相关；所以我觉得你很可能是有遗漏变量，遗漏变量进入残差项中，且与自变量相关，最终会导致你估计非无偏且非一致。所以，最好先用直接做回归，后得到的残差，与自变量测下相关性；如相关性强，则说明存在遗漏变量。然后你采用工具变量法进行回归就可以了。
答：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(1）得到的回归模型就是修正后的模型了。（如果是2阶自相关，就是“ls chukou c gdp ar(1）ar(2）”，依此类推。ar...
网友评论：
茅盼17217834128：
如何用Eviews作科克伦奥克特迭代 -
41520父废
： t和p不用关注,主要看模型是不是合理 ar(1)不一定对,你要根据具体的情况来判断是用ar1还是ar2
茅盼17217834128：
Eviews如何用科克伦奥克特迭代法进行第二次迭代 -
41520父废
： 在回归方程后面加上 ar(1) ar(2)…… ar(n) 要进行几次迭代就加几次诶
茅盼17217834128：
有大神帮忙吗,计量经济学eviews一元回归分析 -
41520父废
： DW检验不通过,计量经济学书上有处理办法,通常利用科克伦—奥科特迭代法(C-O迭代法)进行处理,在模型上加AR(1)再回归,你看看书,操作方法很简单
茅盼17217834128：
如何做数据回归分析?用Eviews做数据回归,计量经济学上的 紧急救助.可以帮忙的话,留下一个QQ,我加你. -
41520父废
： 我用的比较老,是3.0.方法很简单,假如你要做2元回归,那么先打开一个工作表,输入年份,再在命令栏输入,DATA Y X1 X2,再回车,接着就可以输入数据,注意用右键点击edit+不然无法编辑.然后点击quick,菜单中最后一个,好像是e开头的,输入Y C X1 X2,或者直接输入LS Y C X1 X2回车即可
茅盼17217834128：
来计量大神eviews -
41520父废
： R方为0.8399,较大,模型拟合优度较高. x1和x5的P值(即prob.)小于0.05,表明对Y有显著影响. 问题是,样本量太小,结论不可靠.
茅盼17217834128：
请说出以上两个检验是检验什么问题的,该模型中是否存在这些问题 -
41520父废
： 一、图示法 图示法是一种很直观的检验方法,它是通过对残差散点图的分析来判断随机误差项的序列相关性.把给定的回归模型直接用普通最小二乘法估计参数,求出残差项,并把作为随机误差项的估计值,画出的散点图.由于把残差项作为随...
茅盼17217834128：
eviews8里 如何设置迭代精度和迭代次数 -
41520父废
： 打开它的软件.找到设置按钮进去以后.注意调节它的精密度和代次.这样你的任务就完成了,同志.完成喽.
茅盼17217834128：
eviews在非线性回归中怎么操作 -
41520父废
： 估计非线性模型 [命令方式]在命令窗口直接键入非线性模型的迭代估计命令NLS,命令格式为:NLS 解释变量=非线性函数表达式例如: NLS Y=C(1)*(X-C(2))/(X-C(3)) [菜单方式]PROCS/MAKE EQUATION 在弹出的对话框中输入非线性回归模型的具体形式 选择估计方法为最小二乘法后单击OK
