Eviews软件中的inverse variance

第一个是平均方差第二个是标准方差第三个是Akaike信息准则第四个是Schwarz准则后两个都是参数估计用的.但是一般大学本科阶段没有涉及到这两个.ESSTSS不能直接看出来需要利用公式计算

是二点七七乘以十的负零点六次方.那个E就是以十为底的多少次方的意思.

是E-views6.0版么?输入命令只要在最上面菜单栏下面的输入框里就哦了~~希望你能找得到!呵呵

第一列一阶截尾,q=1第二列二阶截尾,p=2平稳性：在序列中,view——unitroottest——可以检查原序列、一阶序列；貌似只有差分平稳后才可以建立ARIMA,就是你p,q中间的1表示1阶差分

我同意楼上的...这个应该是G-Q(戈德菲尔德-匡特)的异方差性检验...不过貌似你的步骤..有点问题..你的M(1)没有取值啊...步骤解释:1.对x按升序排列(默认升序..要降序请加d)2.定义M

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

1、我用watersupply代表你的供水总量,下面是我得出的供水总量的ADF结果：　　NullHypothesis:WATERSUPLLYhasaunitroot　　Exogenous:Consta

1、R-squared与AdjustedR-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了；2、Akaikeinfocriterion和Schwarzcriterion等位信息量值,用来比较

没有错误,是本来的结果

搜索“DW检验表”即可.任一本《计量经济学》书后都有附表.再问：能够具体给我一个表格吗？？这个好像在网络上都没有找到，有没有一个word表格形式的，这样更是好查找

1、建立workfile,将你要的数据录入进去（或者从excel中导入进去）2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1x2,因变量y3、在命令窗口中输入：lsycx1x2然后回车,得

预测点forecast即可我替别人做这类的数据分析很多的

先做VAR模型然后做VAR滞后阶数判断根据likehood、BIC、AIC综合选择最优滞后期

里面是让你填写内生变量的滞后阶数.在VAR中通常一个方程的被解释变量（及其滞后项）在另一个方程中是解释变量,这就涉及到一个滞后阶数的问题.因为滞后阶数越多,需要估计的参数就越多,这就影响到自由度.滞后

看t检验后面的prob值,prob越小说明越能拒绝原假设.给定一个置信水平,当prob小于这个值时就拒绝原假设.

随机干扰项含有自回归成分.通常的经典假设,干扰项独立同分布.但实践中,特别是时间序列建模出来的干扰项往往有自相关,于是对干扰下项引入自相关结构.它的意思是：y=c(1)+c(2)*x+E(t)E(t)

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

其实做单变量拟合用EXCEL2003就可以实现.操作如下：选中两列数据,插入图表"XY散点图",在出现的散点图中右键任意一个散点,“添加趋势线”,选“多项式”或者“对数”“指数”等,可以在选项里勾选“

计量一点不会是挺难办的,弄本计量书看看吧或者看看有没有中文教程Eviews还得靠熟练

对数模型,即在一般模型的基础上,对自变量或因变量其一取对数,然后做回归；双对数模型,即对自变量和因变量均取对数,然后做回归；除了需要对数据取对数之外,它们与一般回归无差别.直接取对数：log(x)