eviews检验各变量间的简单相关系数如何看相关性

ADF值是-3.028临界值有3个嘛,上面有,5%的是-3.737形式是：C,0,2,你没引入趋势项；结论：平稳没有了,就这样.

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

ARCH检验的全称是自回归条件异方差检验,这种检验方法不是把原回归模型的随机误差项st2看作是xt的函数,而是把st2看作随机误差平方项ut-12及其滞后项,ut-22,…,的函数.ARCH是误差项二

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

多变量问题,不要求每个变量一定是同阶单整的,只要回归方程残差序列是平稳的,没有单位根,就可以认为方程的回归是有效的.

样本太少是没有意义至于查表就没有必要啦eviews会给出对应的P值看P值就可以知道显著性啦再问：p值怎么看，给我个步骤，我的模型样本容量就12个。强行加上的新的三个又查不到，算出来数值不太好。话说，p

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

1.可以的,取对数后回归结果反映的影响程度是用是百分比的,不受单位的影响.2.可以的.注意下会不会引起多重共线性.不过一般是没有这个问题的.

不通过应该就是不是2阶自相关,应该就是一阶的.

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

你的思路错误是否取对数,应在做协整之前去考虑而不是一股脑的都去做协整分析

看最后一列的概率值,如果概率值小于指定的检验水平（通常用0.05）,这个系数就是显著的.否则是不显著的.例如X1,X3是显著的,X和X2是不显著的.再问：不显著说明了什么？再答：不显著说明这个解释变量

不知阁下用的是哪个版本,第二个一般选level,第四个没规定具体是几阶滞后项,我用的使EVIEws5.0版本,滞后项是自动选择的；一般进行ADF检验要分3步：1对原始时间序列进行检验,此时第二项选le

估计值的标准差是衡量回归系数的稳定性和可靠性的,如果较小说明系数的稳定性较好；估计值的T值是检验系数是否为零,可查表得到相应的临界值,如果T值大于临界值则系数在对应的显著水平（1%.5%.10%）上是

ADF检验：先打开要检验的数据,打开后View菜单的Unitroottest就是单位根检验,默认时就是ADF检验协整检验：View菜单下的Cointegrationtest就是,默认情况下就是Joha

主菜单第一个下有INVERTEDROOT,点击.

你付费我帮你做怎么样.再问：qq154945025再答：哈哈。。。帮你搞定啦

X2的二次项存在异方差,可以用1/X2做加权最小二乘,我试了试可以的,就是输入“lsy/x2cx1/x21/x2”自相关是看最后一行Durbin-Watsonstat1.900238,这个统计量接近2

格式：根据检验,nR^2为179.2259,自由度为21的、显著性为5%的临界值XX（你需要查表看下）（但是根据你的结果来看）nR^2大,拒绝原假设,所以存在异方差.用加权最小二乘法加权权重常用的是1

讲你要分析的变量打开asgroup,然后在打开的视图窗口中,view-CointegrationTest,选择参数,点击确定.