Eviews怎样得到自相关系数

P和Q值根据AIC、SIC以及参数显著性综合确定啊自相关拖尾,偏相关截尾

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”

自相关系数在大约6期左右出现一个峰值偏自相关也是如此你用的是月度数据,从图上看偏自相关的季节性似乎有点显著,自相关的半年度周期也比较显著可以考虑ARMA((1,6),(1,6))试试,再估计一下ARM

Eviews时间序列分析实例时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式,本书第七章对它进行了比较详细的介绍.通过第七章的学习,读者了解了什么是时间序列,并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例

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。。

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

在analyze下拉菜单点correlate

免费一次.stata的命令名是correlate[varlist][if][in][weight][,correlate_options]eviews中的操作是把相关变量生成一个gruop,然后点击再

要求用迭代法（三步）和杜宾两步法分别做,写成EVIEWS的命令形式.ls（如果是2阶自相关,就是“lschukoucgdpar(1）ar(2）”,依此类推再问：请问那个求出来的是一阶自相关系数么？

这样的分类只是相对的.不能说不科学,也不能说很科学.这种分类没有考虑求r时所用的数据有几对(即n).一般要对r进行显著性检验.

1数据有问题2软件版本盗版没盗好,重新找一个版本,或者把软件重新启动我替别人做这类的数据分析蛮多的

免费一次.stata的命令名是correlate[varlist][if][in][weight][,correlate_options]eviews中的操作是把相关变量生成一个gruop,然后点击v

你不是已经得到结果了吗?我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：我想画出AC和PAC的图形，明白？

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

选择目标序列openasgroupview>covarianceanalysis>勾选correlation,得出结果

相关系数啊,就是自变量和变量之间的相关程度

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

内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?

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

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