eviews逐步回归法修正
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...
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...
答：那你已做的逐步回归的模型已经解决多重共线性的问题了没有，如果是，你再修正自回归。切记，不要随意改数据或结果
答：删除变量会减少R2，很正常的，这和共线性无关 （tongjizhixing）
答：能在命令窗口中输入 genr lny=log(y) 然后回车,生成y的对数序列,lny只是新的序列名称,按照格式生成其他对数序列再回归
答：在group窗口中，点击view-correlation，会得到相关系数矩阵，一般来说，大于0.8或0.9即有严重的多重共线性，需调整，一般是用逐步回归法剔除一些变量。当然，临界值不是固定的，你可以调低或调高。
答：这个回归策略有问题，不应该这样做
答：此回归方程的拟合效果不好。最后一行右边，概率值小于0.05，拒绝原假设，回归方程的系数不全为零。综上 回归方程为：y=3307039*C+2.23*10^8*ROA+56583301*NPA-30842805*CAR 但此回归方程拟合效果不好，舍弃，建议用别的方法再进行拟合。ps 有可能回归方程是非线性的，建议先画散点图看下趋势。
答：多重共线性检验，最好的软件是SPSS，它会自动给出全部共线性检验指标，如图：后一个是最主要的VIF(方差膨胀因子）检验，它大于5，有共线。大于10，共线严重。这个表给出了更多的共线性检验方法，比如第3列条件索引（其实是条件指数），它大于10共线，大于30严重共线。
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
网友评论：
羿贞15281229373：
逐步回归法修正多重共线性,Eviews如何实现 -
60818郦师
： 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.
羿贞15281229373：
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能考虑到变量的经济意义吗? -
60818郦师
： 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.
羿贞15281229373：
求大神帮忙!Eviews 上机考试,学习了异方差检验,序列相关的检验与修正,多重共线性检验与修正. -
60818郦师
： 我用的是Eviews 8.1. 异方差检验:(怀特检验) 做完OLS之后,在弹出的窗口view-Residual Diagnostics-Heteroskedasticity(选择White,此时如果是一元就去掉交叉乘积项的勾,多元就勾选) 异方差修正,在Quick-Equation Estimation 里...
羿贞15281229373：
用eviews检验数据存在多重共线性 对其逐步回归的初始模型DW值存在一阶自相关 要怎么办?能修改吗? -
60818郦师
： 那你已做的逐步回归的模型已经解决多重共线性的问题了没有,如果是,你再修正自回归.切记,不要随意改数据或结果
羿贞15281229373：
在Eviews中,用逐步回归法剔除一个解释变量后,R^2比原来小了,这样的情况还应该剔除掉那个解释变量吗? -
60818郦师
： 删除变量会减少R2,很正常的,这和共线性无关(tongjizhixing)
羿贞15281229373：
eviews多重共线性检验中综合统计检验法的t值多大算大,大于临界值通过t检验算显著,多重共线性吗吗? -
60818郦师
： 判别: 修正:逐步回归法 (1)用被解释变量对每一个所考虑的解释变量做简单回归.按可决系数大小给解释变量重要性排序. (2)以可决系数最大的回归方程为基础,按解释变量重要性大小为顺序逐个引入其余的解释变量.这个过程会出现3种情形. ①若新变量的引入改进了R2,且回归参数的t检验在统计上也是显著的,则该变量在模型中予以保留. ②若新变量的引入未能改进R2,且对其他回归参数估计值的t检验也未带来什么影响,则认为该变量是多余的,应该舍弃. ③若新变量的引入未能改进R2,且显著地影响了其他回归参数估计值的符号与数值,同时本身的回归参数也通不过t检验,这说明出现了严重的多重共线性.舍弃该变量.
羿贞15281229373：
计量模型逐步回归后只剩下一个变量 请问要怎么办? -
60818郦师
： 这个结果说明了以下几件事: 1. x3与应变量存在较为显著的线性关系,其他几个变量加入对模型的优化没有提高; 2. 你看下整个模型的拟合优度或者r2,如果较低,说明x3虽然能一定程度解释应变量,但是显然信息不足,这时候最好是从经济数据库再取多点变量,都一起放进来跑回归,如果想保留3-4个变量,起码得准备个10个以上的自变量,记得第一步先算下自变量之间的相关矩阵,相关性过大的自变量先剔除一下再做逐步回归试试; 3. 在确保没有多重共线性的前提下,尽可能保留多一点自变量,可以适当放宽单个自变量的pvalue(比如到0.1),再看下模型有没有优化.
羿贞15281229373：
eviews做相关性分析出现奇异矩阵解不出来,期盼高手帮忙.. -
60818郦师
： 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.
羿贞15281229373：
如何在eviews做误差修正模?如何在eviews做误差修正模型
60818郦师
： 看下是否存在异方差或者自相关等违背经典假定的错误.协整回归模型要是显著的话其误差修正模型一般是显著的.
羿贞15281229373：
EVIEWS,,模型存在多重共线性以及自相关 -
60818郦师
： 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
