eviews建立回归方程步骤
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/01 06:29:19
举例说明:能量方程,E=M*C^2对等号两侧同时去log:lgE=lgM+2*lgC此时Y(lgE)和X(lgM,lgC)之间就是线性的.
当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话(这里都以数据为准),那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的
点击菜单 quick——>estimate equation,弹出估计方程对话框 在大片空白的区域输入方程,就像普通回归一样点击方法method下拉菜单,选择二值B
以下是使用“深南雁”牌子计算机的歩骤如果有说明书的话可以看说明书线性回归里有两个变量X和Y输入时,先按MODEMODE3(貌似是这个英文,总之开头有M)之后按X1,Y1(即是你要输入的数字,记得按逗号
标准化的回归方程即:每月生活费=0.575*伙食费用+0.419*娱乐费用再问:我知道了,应该回归方程应该是y=-0.942+0.915x1+0.432x2,R₂是多少?表示什么?再答:回
1模型滞后阶数的选择2VAR模型估计3VAR模型稳定性检验4VAR模型残差序列自相关、正态性检验5脉冲响应6方差分解7格兰杰因果检验再问:1、2、3、5我都做过。可不可以说明一下,4、6、7的EVie
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
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
根据AIC、SIC之类的准则确定滞后阶数再问:这个我知道,就是想问在eviews里利用准则判断滞后阶数时,一开始生成的VAR应该选择滞后多少阶数?因为我发现如果变动最初生成的VAR的滞后阶数,用准则判
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
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
t当然是时间啦很简单的用eviews做
ls因变量自变量假如含有常数项,则加入c.比如你方程是:Y=c+aX+e,则为:lsYcX希望有所帮助!
利用最小二乘法原理求出回归预测方程啊.
实际上,你做协整检验,发现变量之间有协整关系,即存在长期均衡关系.那么直接进行模型回归,得到的方程就是协整方程.再问:非常感谢~那么16个样本容量是不是太少了,我找不到DF的临界值呢?再答:16个确实
首先:观察它们的时序图,如果它们之间具有稳定的相关关系,可能存在协整关系.其次:建立回归模型(回归模型不会差分序列,用原始序列的对数),然后对回归残差进行单位根检验,如果残差平稳说明具有协整关系,表明
1)设单位成本为y,产量为x,回归方程为y=-2.3221x+79.101;y(x+2)-y(x)=-2.3221*2=-4.6442(元);2)y(8)=79.101--2.3221*8=60.52
假设你的多个变量分别为yx1x2x3其中y为因变量,其余为自变量在命令窗口输入lsycx1x2x3回车得到结果.
LSLOG(Y)CLOG(X),在程序上面的一行空白处.回车也可以点击group数据,进去后点击object_>newobject_>equation在弹出的对话框内输入:LOG(Y)CLOG(X)