eviews截面数据相关性检验-搜答案-智慧作业帮

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

eviews单位根检验

投入为序列x,收入为序列y,导入数据后并选xy,open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势,随x的增加y也增加,说明数据有趋势打开序列,选view,unit&nb

（一）、ADF是单位根检验,第一列数据y做ADF检验,结果如下NullHypothesis:YhasaunitrootExogenous:Constant,LinearTrendLagLength:0

如果你用SPSS计算的相关系数,默认都是带显著性检验结果啊.没明白你问的是啥意思?再问：我是做两种测定方法，得出数据后检测这两种检测方法得出的数据有没有相关性，能不能互相替代。我也是有些不知如何下手能

营业收入x；成交额y对xy先ADF检验平稳性,结果不成立,取log一阶差分,接受.然后OLS,对残差检验平稳,若平稳,二者存在协整关系DependentVariable:XMethod:LeastSq

最简单直观的方法就是做相关系数矩阵了,另外就是Pearson相关系数或者Spearman相关系数用SPSS软件或者SAS软件都可以分析.用SPSS更简单.如果你用SPSS软件,分析的步骤如下：1.点击

以第一组结果为例原假设L2不是L1的格兰杰因时间上的先导性有效观察样本128组F检验的统计值是2.96显著值.0877也就是说10%的显著水平上你可以拒绝原假设即L2是L1的格兰杰因但是在5%的显著水

把各种情况分成几个等级,然后用秩相关分析方法,计算相关系数.再问：都用秩相关分析吗再答：是的,当然，后两列间可用PEARSON相关系数

取决于你的原始数据类型,截面数据一般是同一或多个变量的同一时间点,多个不同样本的取值时间序列一般是同一或多个变量的不同时间点,来自同一样本的取值时间序列的分析属于自回归分析,一般不同于截面数据,采用R

PROB小于0.05,说明没有单位根,数列是平稳数列.但是你的数据只有八个,太少了.再问：请问P值是看ADF-FisherChi-square的，还是ADF-ChoiZ-stat的？老师让研究苏州物流

预测用回归即可,ls命令我替别人做这类的数据分析蛮多的

相关系数啊,就是自变量和变量之间的相关程度

建立出模型来,然后点view》residualtest》seriescorrelationLMtest默认是做二阶差分,出来的结果如果obs和resid（-2）都显著了那重复上面步骤做三阶的,直到ob

可以做的广义差分可以我经常帮别人做这类的数据分析再问：您好！我知道广义差分可以修正自相关，但这种方法不是也是针对时间序列的吗？涉及到Y(t)和Y（t-1)的哇。有没有专门修正截面数据自相关的？？还是说

是的,得同阶单整才能做协整,这是协整基本定义.建模的话就需要要用平稳序列.但你的数据可以不用做协整,可以直接用单整的平稳序列建模.再问：就是说我的序列单位根检验已经是平稳的了就不用协整检验了？可是协整

好的,我帮你

希望楼主解决问题

是的,不存在不存在就很好了啊异方差和序列相关是两回事,如果没做的话要做的我替别人做这类的数据分析蛮多的