面板数据dw检验

样本量是99,看第7行的：Totalpool（balanced）observations：99就知道了.一般来说样本量=时间×个体.另外,楼上那位兄台是在拉生意,不要搭理他

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验D-W检验：德宾—沃森统计量(D-W统计量)是检验模型是否存在自相关的一种简单有效的方法,其公式为：D-W=∑(Et-Et-

在spss中打开要处理的数据,然后点击菜单栏中的“分析”,下拉菜单中点“回归分析”,在回归分析的下拉菜单中点击“线性”,出现“线性回归”窗口,然后将要分析的变量和自变量拉入指定位置.点击统计.出现“线

我只会简单的你试试我这个方法.首先你的样本容量是多少,最后模型的回归结果中解释变量有几个,然后翻书后的表查一下德宾奥森d统计量.比如样本容量为17,解释变量为3个,即n=17,k=3,在a=0.05显

DW检验也是就自相关检验,一般多适用于变量间相互独立且样本容量较小的分析.0

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可以的,自相关本身就是检验一个序列自身（不同时期间）的相关程度.建模后所做的自相关检验,主要是针对残差序列进行DW检验,从原理上说用直接用来检验原序列也是可以的.但其实这样式错的,这涉及到非参的问题,

面板数据回归分析还是面板数据聚类?面板数据聚类倒是很少听说再问：就是面板数据的聚类，网上只有理论方法，没有具体的操作方法，能不能帮帮忙啊再答：把理论方法的链接发来看看

按照正规程序,面板数据模型在回归前需检验数据的平稳性.一些非平稳的经济时间序列往往表现出共同的变化趋势,而这些序列间本身不一定有直接的关联,此时,对这些数据进行回归,尽管有较高的R平方,但其结果是没有

DW检验用于检验随机误差项具有一阶自回归形式的序列相关问题,也是就自相关检验0

Durbin-Watsonstat

DW在1附近说明你的数据序列样本还是有一定的相关性,如果数据本身是这样的,那没有办法提高的,除非你改数据了再问：关键是改数据怎么改合适呢？再答：改数据没有便捷的固定的方法，你就不停的尝试吧再问：增加自

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

DW在模型汇总里面,不是这个表格再问：那怎么做模型汇总呢？？

高铁梅的计量经济学有具体操作方法不会的话我可以帮你操作再问：我用eviews做的，我看了好多试验，应用教程之类的，书里差不多都说到面板数据要用Hausman检验来判断选择固定效应模型或随机效应模型，然

创建一般的数据,楼主应该很熟练了对于面板数据,在创建工作表中要选择balancepanel输入相应的数据类型和年份起止日子,和面板数量.最后点击ok就可以了其他操作,你应该很熟练了就不多说了怎么转换排

不是不行,而是应该在通过poolgenr来生成,新变量后面要加个问好才行,例如,打开面板数据变量y,进入Pool窗口界面,点击poolgenr,在窗口中输入dy?=d(y?),其他转换类似的

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

ysortday:egena=mean(code)应该如此.

面板数据貌似不容易造成自相关,但异方差还是经常存在的啊.做了回归以后再检验,不记得有什么问题啊,你再试试吧异方差是在回归后结果窗口上,view-residualtest里面怀特检验自相关就看dw统计量