EVIEWS 怎样进行AIC 和 SC 检验
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/09/14 00:35:36
内生性用hausman或wu检验,在做内生性之前应该先做过度识别检验.再问:能具体一点吗亲?表示没学计量,很多都不懂。再答:1、用Eviews将因变量和自变量回归,得到回归方程的残差序列。2、然后将残
预测的做法都差不多1、扩大样本期:expand起始时间终止时间(包括预测的时间段)2、在“Workfile”下,双击序列名,输入解释变量的值(预测的样本值)3、在估计的方程窗口,点“Forecast”
是不是可以将其中一个做因变量一个做自变量做线性回归然后输出结果里就能看到F检验值了
把你的图发上来给你解释再问:这个是LM检验再答:LM统计量为30.44488,查表确定显著性水平α=0.05的临界值,统计量的值大于临界值,且伴随概率P-值为0.1554,大于显著性水平,因此不能拒绝
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再问:这个图早就作好了,就是想问一下怎么做那个每一阶的自相关系数和偏自相关系数的表不用了。。
我不知道AIC能不能为正值,这个准则应该是在多个模型做比较的时候挑一个比较小的吧.决定系数挺大的,估计F检验也通过了吧.如果各变量的回归系数大部分显著,就可以开始解释了.
建立workfile后,输入数据,然后在命令窗口中输入lsfrcipiopbddeba然后回车就能得到结果.
再输入一列为0或1的列.比如,给了1980-2001的城乡居民储蓄(Y)以及当年GNP(X)的数据,要研究1991年以前,和1991年后的两个时期居民储蓄-收入关系是否发生变化.这时,你除了输入数据Y
一是模型有所欠缺如滞后变量不够建议增加滞后变量再删减在拟合二是,数据变动异常值较多或区间过长增大误差三是,使用静态预测而非动态预测
建立好WORKFILE后列表形式打开序列在表格窗口左上角看到view可以看到unitroottest点击打开后就可以做单位根检测了默认为ADF检验.选择两个序列变量以组的形式打开在view菜单下面可以
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
首先格兰杰检验的本质其实就是VAR模型,要求序列必须存在同阶单整的协整关系或者都是平稳内序列,如果序列不平稳或者不协整那么很可能会产生伪回归问题.然后对数据做个最小二乘处理之后,会出现一些统计结果,其
AIC/SBIC的指标是负数一般值越小表示模型越精简parsimonious(绝对值越大越好)你要算出可用sample大小一样情况下不同模型的AIC/SBIC然后比较那个最小比如你有100个样本你做A
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
没有办法.时间序列要求较大样本的.当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.统计人刘得意
你回归的这10个lag项中,如果至少有一个是显著的,那么就应该拒绝掉没有arch效应的原假设.而你的结果显示,lag7是显著的,p值再问:姐很穷啊,额。这个,我没有做arma模型。。是小于0.1就显著
为确定某一物质的性质、特征、组成等而进行的试验,或根据一定的要求和标准来检查试验对象品质的优良程度.通常把对物理特性的检验称为物理检验;对化学性质或组成的检验称为化学检验或简称化验.检验一般有破坏性检
你回归后要保存为新的残差序列,然后在做正态检验,不能直接用原始的”resid"序列直接正态检验,这样当然和在回归页面上做不一样