如何用eviews检验一组数据的显著性 eviews输出结果如何判断显著性
\u7528eviews\u600e\u4e48\u5bf9\u4e00\u7ec4\u6570\u636e\u7684\u663e\u8457\u6027\u8fdb\u884c\u68c0\u9a8c\u3000\u3000\u9996\u5148\u5e94\u8be5\u8fdb\u884c\u6b63\u592a\u6027\u68c0\u9a8c\uff0c\u5982\u679c\u670d\u4ece\u6b63\u592a\u5206\u5e03\uff0c\u5e94\u8be5\u7528\u5355\u6837\u672ct\u68c0\u9a8c\uff1b\u5982\u679c\u4e0d\u670d\u4ece\uff0c\u5c31\u5e94\u8be5\u7528\u975e\u53c2\u6570\u68c0\u9a8c\u65b9\u6cd5\u4e86\uff0c\u79e9\u548c\u68c0\u9a8c\u5e94\u8be5\u53ef\u4ee5\uff0c\u4ee4\u53e6\u4e00\u4e2a\u6837\u672c\u5168\u4e3a\u96f6
\u3000\u30001\uff0c\u9996\u5148\u4e0b\u8f7deviews\u5b89\u88c5\u5305\uff0c\u4e0d\u7528\u89e3\u538b\uff0c\u9996\u5148\u70b9\u51fb\u4e00\u4e2areg\u6587\u4ef6\uff0c\u5373\u6210\u529f\u6ce8\u518c\u3002\u5982\u4e0b\u56fe\u3002
\u3000\u30002\uff0c\u7136\u540e\u70b9\u51fb\u4e00\u4e2aexe\u6267\u884c\u6587\u4ef6\uff0c\u5373\u53ef\u4ee5\u6253\u5f00\u8f6f\u4ef6\uff0c\u5982\u4e0b\u56fe
\u3000\u30003\uff0c\u7136\u540e\uff0c\u5f00\u59cb\u8fdb\u884c\u6570\u636e\u5206\u6790\uff0c\u9996\u5148\u5efa\u7acb\u4e00\u4e2a\u65f6\u95f4\u5e8f\u5217\u6587\u4ef6\uff0c\u5982\u4e0b\u56fe\uff0c\u8f93\u5165\u5f00\u59cb\u4e0e\u622a\u6b62\u65f6\u95f4\u3002
\u3000\u30004\uff0c\u7b2c\u4e8c\u6b65\uff0c\u8f93\u5165\u547d\u4ee4\u5efa\u7acb\u5e8f\u5217\uff0cdataycx\uff0c\u4e2d\u95f4\u9700\u8981\u6709\u95f4\u9694\uff0c\u6309enter\u8fd4\u56de\u3002
\u3000\u30005\uff0c\u7b2c\u4e09\u6b65\uff0c\u5bfc\u5165\u6570\u636e\uff0c\u5982\u4e0b\u56fe\u3002
\u3000\u30006\uff0c\u7b2c\u56db\u90e8\uff0c\u8f93\u5165\u547d\u4ee4lsyx\uff0c\u5f97\u51fa\u7ed3\u679c\u3002
\u3000\u30007\uff0c\u5bf9\u6570\u636e\u8fdb\u884c\u5206\u6790\uff0c\u89c2\u5bdf\u56e0\u53d8\u91cf\u4e0e\u81ea\u53d8\u91cf\u7684\u5173\u7cfb\u3002
\u3000\u3000\u6ce8\u610f\u4e8b\u9879
\u3000\u3000\u6ce8\u610f\u8fd9\u91cc\u4f7f\u7528\u9700\u8981\u5177\u6709\u7edf\u8ba1\u5b66\u7684\u57fa\u7840\u3002
标准差不用理会
t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2；
P值是t统计量对应的概率值，所以t和p两者是等效的，看p就够了。P值要求小于给定的显著性水平，一般是0.05、0.01等，p越接近于0越好；
R方衡量方程拟合优度，R方越大越好，一般地，大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好，0.5～0.8之间也可以接受。时间序列的话，R方很容易达到很大，如果是截面数据，R方的要求没那么严格。但要注意的是R方统计量不是检验的统计量，只衡量显著性；
F是检验方程显著性的统计量，是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比，越大越好！
统计量对应的概率值，所以t和p两者是等效的，看p就够了。P值要求小于给定的显著性水平，一般是0.05、0.01等，p越接近于0越好；
R方衡量方程拟合优度，R方越大越好，一般地，大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好，0.5～0.8
绛旓細eviews闈㈡澘鏁版嵁鍥炲綊鍒嗘瀽姝ラ濡備笅锛1. 鎵撳紑EViews杞欢锛屽垱寤烘垨瀵煎叆闈㈡澘鏁版嵁鏂囦欢銆2. 纭畾鍥炲綊鍒嗘瀽绫诲瀷锛屽绠鍗曠嚎鎬у洖褰掓垨闈㈡澘鏁版嵁鍥哄畾鏁堝簲妯″瀷绛夈3. 杈撳叆鑷彉閲忓拰鍥犲彉閲忥紝寤虹珛鍥炲綊鏂圭▼銆4. 璁剧疆闈㈡澘鏁版嵁鏍煎紡锛岄夋嫨閫傚綋鐨勮法搴﹀拰鏃跺簭绫诲瀷銆5. 妫楠鍥炲綊妯″瀷鐨勭粺璁℃ц川鍜屾嫙鍚堝害锛屽娈嬪樊鍒嗘瀽銆佸紓鏂瑰樊鍜岃嚜鐩稿叧...
绛旓細1銆佸皢eviews涓潰鏉鏁版嵁鍜屼竴涓寚鏍囨墍鏈夋牱鏈搴旂殑涓夊勾鐨鏁板鎺掓垚涓鍒椼2銆佺劧鍚庤繘琛宲earson妫楠岋紝鍦ㄦ楠鏃朵笉鐢ㄨ冭檻绗笁鏂瑰洜绱犲瑕佽冨療鍙橀噺闂寸浉鍏虫х殑褰卞搷銆
绛旓細1銆佹墦寮Eviews 7杞欢锛屼緷娆＄偣鍑讳笂闈㈣彍鍗曟爮鐨勩怓ile銆戔斺斻怤ew銆戔斺斻怶orkfile...銆戯紝蹇嵎閿槸鈥淐trl+N鈥濓紝杩欐椂鍊欏氨浼氬嚭鐜板缓绔鏁版嵁鐨勭晫闈2銆佸湪鈥淲F鈥濋噷闈㈣緭鍏ユ枃浠跺悕锛屼互渚夸簬鎴戜滑瀵绘壘鏂囦欢锛岃繖閲岀殑鎵鏈夎緭鍏ュ唴瀹归兘涓嶈兘涓烘眽瀛椼傚畬鎴愭墍鏈夌殑璁剧疆灏辩偣鍑汇怬K銆戝嵆鍙3銆佷緥濡傛垜鐨勬暟鎹槸1999~2014锛屽氨鏄...
绛旓細1銆侀氳繃eviews鏀惧叆鏁版嵁浠ュ悗锛岀洿鎺ヤ笅涓姝ャ2銆佽繖涓椂鍊欙紝闇瑕佽緭鍏ュ浘绀哄懡浠よ繘琛岀‘瀹氥3銆佷笅涓姝ワ紝鎸夌収鍥剧ず鐐瑰嚮鐩稿叧閫夐」杩涘叆銆4銆佸湪杩欓噷锛岄夋嫨鐩稿簲鐨妫楠绫诲瀷杩涜纭畾銆5銆佽繖鏍蜂竴鏉ヤ細寰楀埌瀵瑰簲鐨勭粨鏋滐紝鍗冲彲瀹炵幇eviews鍋4鍙橀噺鐨凧J鍗忔暣妫楠屼簡銆
绛旓細1銆佹墦寮鐩稿叧绐楀彛锛岀洿鎺ラ夋嫨涓嬩竴姝ャ2銆佷細寮瑰嚭鏂扮殑瀵硅瘽妗嗭紝鍦ㄩ噷闈㈣緭鍏onsumption c income杩涜纭畾銆3銆佽繖涓椂鍊欙紝闇瑕佺偣鍑籚iew鈫扲esidual Diagnostics鈫扝eteroskedasticity Tests銆4銆佸鏋滄病闂锛屽氨鏍规嵁瀹為檯鎯呭喌璁剧疆鍙傛暟銆5銆佽繖鏍蜂竴鏉ョ瓑鐢熸垚鍥剧ず鐨勭粨鏋滀互鍚庯紝鍗冲彲鐢╡views鍋歛df妫楠浜嗐
绛旓細eviews鍗曚綅鏍妫楠鍙互涓涓竴涓楠岋紝涔熷彲涓缁鍚屾椂杩涜妫楠岋紱瑕佹牴鎹簭鍒楃殑鍏蜂綋鎯呭喌鏉ラ夛紝姣斿锛屼綘鍙互鍦╡xcel鐢诲嚭鎶樼嚎鍥撅紝瑙傚療鍥剧嚎鐨勮秼鍔裤傚鏋滃浘鍍忔湁鏄庢樉鐨勮秼鍔垮拰鎴窛锛屽湪ADF妫楠屼腑渚块塼rendandintercept銆
绛旓細3銆佹帴鐫锛屽畬鎴愪笂杩版楠ゅ悗锛岄渶瑕佷緷娆″崟鍑View-->Resibaial Diagnostics-->Heteroskedasticity Tests閫夐」锛屽涓嬪浘鎵绀猴紝鐒跺悗杩涘叆涓嬩竴姝ャ4銆佺劧鍚庯紝瀹屾垚涓婅堪姝ラ鍚庯紝璇锋牴鎹疄闄呮儏鍐佃繘琛岃缃紝濡備笅鍥炬墍绀猴紝鐒跺悗杩涘叆涓嬩竴姝ャ5銆佹渶鍚庯紝瀹屾垚涓婅堪姝ラ鍚庯紝reset妫楠灏卞仛瀹屼簡锛屽涓嬪浘鎵绀恒傝繖鏍凤紝闂灏辫В鍐充簡銆
绛旓細1銆侀鍏堢敤create鍛戒护寤虹珛workfile锛屽湪workfile structure type 涓夋嫨Dated- regular frequency 锛屽湪Frequency涓夋嫨Annual,鍦⊿tart date 鍜孍nd date 涓垎鍒緭鍏1980浠ュ強2009锛岀偣鍑婚敭鐩極K閿2銆佸湪涓荤獥鍙ｄ腑鐢ㄥ懡浠ata y x銆3銆佸皢鏁版嵁瀵煎叆Eviews涓紝excel鐨勬暟鎹彲浠ョ洿鎺ュ鍒剁矘璐村埌group涓4銆佺敤鏈灏忎簩涔...
绛旓細eviews鍋歮wd妫楠鐨勬楠よ涓嬪浘锛氫唬鐮佸涓嬪浘锛
绛旓細1銆佸鍥撅紝浣犲彲浠ユ妸鏁版嵁閫氳繃瀹℃煡鍚庯紝鐩存帴杩涘叆涓嬩竴姝ャ2銆佹鏃讹紝濡備笅鍥鹃渶瑕佽緭鍏con鍛戒护杩涜纭銆3銆佹帴涓嬫潵锛屽崟鍑诲浘涓墍绀虹殑鐩稿叧閫夐」杩涜杈撳叆銆4銆佸湪杩欓噷锛岄夋嫨鐩稿簲鐨妫楠绫诲瀷杩涜纭锛岀劧鍚庡彲浠ヨ繘琛屼笅涓姝ャ5銆佽繖鏍峰氨鍙互寰楀埌鐩稿簲鐨勭粨鏋滐紝骞鐢╡views瀵4涓彉閲忚繘琛宩j鍗忔暣妫楠屻
