利用eviews,残差分析

模型中三个解释变量的估计值分别为0.132750,0.746915,0.129291,标准差分别是0.033748,0.049699,0.046890,标准差是衡量回归系数值的稳定性和可靠性的,越小越

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

genrdx=d(x)原变量一阶差分后的值就存在新变量dx中

新产生序列e,seriese=resid再在quick---graph中输入e即可.回归产生的残差序列是不能直接用于计算和作图的

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

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

残差就是resid项我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：����ô�ܵõ����ģ�͵IJв��أ�ÿ��ָ��IJв��أ���ʽ��ʲô��lsyresid?���ǣ��в�ƽ������в�Ӧ���

差量分析法：　　在决策分析中,差量是指不同备选方案之间的差异,差量又分差量收入、差量成本和差量利润.差量分析是指在充分分析不同备选方案差量收入、差量成本和差量利润的基础上,从中选择最优方案的方法.　　

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

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

你按genr,在对话框里面输入Y=d(X),X就是你要进行差分的变量,Y就是差分后保存的变量,然后按Ok就可以了.如果是二阶,就输入Y=d(X,2),N阶就是Y=d(X,N)希望能帮到你

你的是什么数据,截面数据还是时序数据,预测后面几个?预测之前要先扩大样本量.假如你总共有70个数据,都是截面数据,要预测后面三期即在命令窗口中输入expand173回车你应该是用最小二乘法估计的吧,假

我有这个,做了多重共线性,异方差和自相关检验和修正再问：能发给我么？2224392603再答：已经发给你了哈，嘿嘿

每做完一次回归,resid序列里的值都会变,做完一次回归之后的那个resid序列的值就是这个回归方程相应的残差.如果你想保存的话,可以新生成一个序列,让其值等于这个残差序列值.再问：非常谢谢您！我还想

JOES2009年的“CurrencysubstitutioninselectedAfricancountries”?楼主哪所大学的（厦大?）?导师是谁,方便透露么?非常impressive啊,搞应用

不是不行,而是应该在通过poolgenr来生成,新变量后面要加个问好才行,例如,打开面板数据变量y,进入Pool窗口界面,点击poolgenr,在窗口中输入dy?=d(y?),其他转换类似的

残差resid序列不能被命名.resid序列是个动态的序列,每次拟合后resid里面的数据都会变的.所以要保存resid序列,就把里面的数据copy,然后新建一个序列,再拷进去.或者使用命令符：gen

先做线性回归,然后对残差做怀特检验没有异方差

p和q阶代表的顺序,即列的数量,“εt2=a0的+a1εt-12+a2εt-22+.+aqεt-Q2+ηT吨a0的+a1εt12”,则数的列数中的类似.

你的问题出在变量名重了,所以无法计算如果你的原始变量序列是x,则其差分序列得重新命名,如x1命令：datax1——创建一个名为x1的新的序列组x1=D(x)——计算原始变量序列的一阶差分序列