eviews回归后常数的p值不显著

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

t值和prob都可以看,因为这两者是相通的,不过看Prob会更方便.你的模型中,常数项明显不显著,从prob就可以看出.

没太大关系只要OLS做出来的残差是平稳的就行了再问：那这样不会出现伪回归问题吗？您的意思是说对残差进行单位根检验吗？resid值不可以进行检验啊……谢谢了，我会加分的再答：请不要用您如果只是一个课程论

只要你检验出数据都是二阶单整的,就满足了协整分析的前提,下一步直接进行协整分析,就能得到回归方程.为了消除自相关,可以加ar.我是这么理解的,不知道能不能帮助你!再问：还用不用对原始数据再取对数呢？再

序列的平稳性可以用自相关分析图判断：如果序列的自相关系数很快地(滞后阶数k大于2或3时)趋于0,即落入随机区间,时序是平稳的,反之非平稳.需要注意的是,在B-J方法中,只有平稳的时间序列才能够直接建立

在workfile里点击右键选newobject出来对话框选series然后命名y输入数据即可输入数据时用右键点击单元格选edit就能输入了

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

p值是对回归系数的显著性检验,p值越大,t统计量越小.若t统计量小于给定显著性水平下的临界值,就必须接受原假设,说明因变量对自变量的线性回归不成立.就是说方程除了问题,再仔细研究一下,一定要使用正确的

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

看系数后面最后一项p值,代表了显著性水平,一般小于0.05便可以接受.不过要注意整体模型是否满足古典假设,进行检验,看有无多重共线性,自相关,异方差.检验修正完成后才能彻底地判断是否接受.

1、GDP和消费一般都是以亿元为单位的,而中国的GDP和消费都是万亿级别的,所以出现这种情况很正常；2、如果不是单位的问题,那就是拟合的问题了.像你这样做一元线性回归的,基本没有这个问题

这个情况很常见.序列E为单位根序列（AR(1)=0.999874）,没有明显的趋势项时,其常数项不能拒绝其=0的原假设,就会出现标准差这么大.再问：那么这个结果是正常的么，能说明F和E之间的关系么再答

一天之内就可以给出解决答案拉再问：已经把数据发到你邮箱了！请尽快解答！谢谢！还有你按这个题目搜索百度知道会看到电脑软件分类也有一个一摸一样的问题。回答之后去那边报一声我会采纳的。加起来有160分的积分

不能简单的这样看吧,你要先对数据进行单位根检验,看看两序列数据是否为平稳序列,只要是平稳的,就是同阶单整的,就可以进行协整检验了.再问：那如何进行单位根检验呢？请指教，谢谢！再答：说起来不太方便，我的

加不加常数项影响的是回归系数计算矩阵的结构所以不加常数项就出现负值这是一个计算过程,没有什么特殊原因再问：R^2不是两个平方和的商么，怎么会出现负值？你说的回归系数计算矩阵是什么结构？再答：调整后的R

在显示相关检验的窗口中,有一个Forecast,选择它,设置好需要回归预测的变量名（默认时就是因变量后面加个f）,然后下方的样本范围内输入预测的区间因为你需要外推两个预测（即超出样本1985-1998

应该是p值,p0.05时不能拒绝原假设

有关统计学中的定义全是术语,其实根本用不着这么复杂.我就跟你简单说说怎么看回归结果吧!首先,t值和p值反应了对应回归系数的显著水平,这两个指标是一一对应的,t值越大p值越小,一般来说你只用看p值就可以

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个