eviews自相关图示检验步骤
答：首先，启动Eviews 7，通过点击【File】菜单的【New】选项，选择【Workfile...】，快捷键是“Ctrl+N”，你将看到数据输入界面。确保你选择合适的数据类型。年度数据选择“Annual”，例如1999年至2014年的数据，输入文件名，注意此处不支持汉字。设置完成后，点击【OK】进行下一步。如果你的数据范围是1999...
答：方法如下：1、打开Eviews软件，并打开需要分析的时间序列数据。2、在Eviews菜单栏中依次选择“View”→“Graphs”→“Auto/PartialCorrelation”。3、在弹出的“Auto/PartialCorrelation”对话框中，选择需要分析的时间序列变量，并选择需要显示的自相关图或偏自相关图。4、在“Options”选项卡中可以设置自...
答：1、首先我们打开Eviews 7软件，依次点击上面菜单栏的【File】——【New】——【Workfile...】，快捷键是“Ctrl+N”，这时候就会出现建立数据的界面。2、我们常用的数据类型有两类，“Annual”为年份的数据类型；“Integer data”为截面数据，就是纯数字类型，有几个数据就是1~n。在“WF”里面输入...
答：1、按下创建文件按钮, 创造一个新文件。2、在左上方选择,在右上方键入观察数量。3、在电子表格复制观察数据,在EVIEWS的空白处贴上。4、单击完成后出现如下图所示图样。5、在工具列表选择模型的参数估计。6、最上面空白处键入想要估算的模型 (如例:gdp c consumption), yi= β0+β1 * xi, ...
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：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：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。
答：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 ...
答：X2的二次项存在异方差，可以用1/X2做加权最小二乘，我试了试可以的，就是输入“ls y/x2 c x1/x2 1/x2 ”自相关是看最后一行Durbin-Watson stat 1.900238，这个统计量接近2说明没有自相关，你做这个没问题。异方差是在菜单中的view-residual test-whitehete……（no cross）
答：选取变量 作为组打开（as group）,选view中的correlogram
网友评论：
田向18524439344：
用eviews如何检验自相关 -
67006步态
： views里面做
田向18524439344：
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 -
67006步态
： 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.
田向18524439344：
eviews自相关检验结果图分析,这组数据存在自相关吗? -
67006步态
： 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
田向18524439344：
帮忙分析下eviews中的自相关图 -
67006步态
： 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
田向18524439344：
eviews 模型存在自相关 做出残差分析图之后如何分析
67006步态
： 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
田向18524439344：
eviews自相关图怎么看 -
67006步态
： 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
田向18524439344：
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? -
67006步态
： 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
田向18524439344：
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? -
67006步态
： 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
田向18524439344：
怎么用EVIEWS解决自相关问题啊?
67006步态
： 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.
田向18524439344：
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…… -
67006步态
： 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
