eviews自相关图示检验步骤
答：选取变量 作为组打开（as group）,选view中的correlogram
答：（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，在估计过程中自动完成了ρ1，ρ2，...，ρp的迭代。所以不需要具体再迭代了。你们老师都告诉你ls chukou c gdp ar(1)了，就说明你们老师说的是科克伦－奥科特迭代法。在软件...
答：为什么要进行ADF检验 时间序列分析是统计学的一个重要分支，能够对时间序列数据进行分析和预测，是很多领域的必备工具。在进行时间序列分析时，需要先判断序列是否为平稳序列。而ADF检验能够帮助我们判断时间序列是否为平稳序列。如何进行ADF检验 在Eviews中，进行ADF检验需要进行以下步骤：打开Eviews软件，导入...
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：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：客户提供的数据是1981-2006年股票价格指数和gdp数据，股票价格指数为Y，gdp数据为x,这是一个一元一次方程，所以只做了异方差和序列相关性的检验。模型建立 数据录入eviews，用最小二乘法进行线性回归，结果如下：模型诊断 异方差性 通常使用怀特检验进行异方差性检验，步骤如下：&#...
答：eviews面板数据回归分析步骤如下：1. 打开EViews软件，创建或导入面板数据文件。2. 确定回归分析类型，如简单线性回归或面板数据固定效应模型等。3. 输入自变量和因变量，建立回归方程。4. 设置面板数据格式，选择适当的跨度和时序类型。5. 检验回归模型的统计性质和拟合度，如残差分析、异方差和自相关...
答：LSLOG(Y)CLOG(X)，在程序上面的一行空白处。还有在一些检验中，比如自相关、异方差等相关的检验中，都需要知道残差的结构信息，需要做辅助回归。在联立方程组模型中，使用工具变量法/3step-ls等方法时，其第一阶段的估计也可以看作是做的辅助回归。工具/材料：Eviews软件，电脑打开电脑，桌面找到E...
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：举个例子：第一行 Q-Stat 7.4861 Prob 0.006也就是说，拒绝原假设错误的概率很小（0.6%）所以，我们要拒绝原假设。存在序列自相关。那个带星星的图是测数据平稳性的时候看的~大多用在ARMA模型。一般不知道也没有什么，图形只是给你的大概的印象，要想知道数据情况到底怎样，还是要通过具体的检验看...
网友评论：
项楠18532463113：
用eviews如何检验自相关 -
19030阚终
： views里面做
项楠18532463113：
帮忙分析下eviews中的自相关图 -
19030阚终
： 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
项楠18532463113：
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 -
19030阚终
： 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.
项楠18532463113：
eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
19030阚终
： 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
项楠18532463113：
怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
19030阚终
： 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.
项楠18532463113：
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? -
19030阚终
： 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
项楠18532463113：
eviews自相关图怎么看 -
19030阚终
： 您在看PACF/ACF先要做单位根检验,保证时间序列平稳后在看,您的原序列可能是非平稳的,建议使用ARIMA model
项楠18532463113：
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? -
19030阚终
： 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
项楠18532463113：
怎么用eviews对已有模型进行检验 -
19030阚终
： 可以做自相关检验和异方差检验
项楠18532463113：
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…… -
19030阚终
： 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
