eviews中inverse std.dev
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/19 06:22:09
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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
做差分,操作是d(x)x是待平稳化的序列,或者对数差分dlog(x)
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
假定你的EXCEL表中对数在E列复制E列在F列上右键-》选择性粘贴出来的对话框只选“数值”一项确定删除E列留下F列现在的数据你就可以复制到EVIEWS中不会出错了至于EVIEWS时间太久了忘了是怎么使
是不是可以将其中一个做因变量一个做自变量做线性回归然后输出结果里就能看到F检验值了
t表示序数做不来.
先到对数吧,要不不是线性的.输入命令genrlk=log(k)genrll=log(l)seriesdlk=d(lk)seriesdll=d(ll)然后用dlk和dll做自变量做回归方程
1数据有问题2软件版本盗版没盗好,重新找一个版本,或者把软件重新启动我替别人做这类的数据分析蛮多的
在工作文件窗口中选取Genr打开生成序列对话框.在打开的生成新序列对话框中,输入生成新序列的方程,然后点OK.此时生成的ly是y的自然对数.用同样的方法生成lnx.然后进行最小二乘估计.
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
再输入一列为0或1的列.比如,给了1980-2001的城乡居民储蓄(Y)以及当年GNP(X)的数据,要研究1991年以前,和1991年后的两个时期居民储蓄-收入关系是否发生变化.这时,你除了输入数据Y
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
有数据吗
选择目标序列openasgroupview>covarianceanalysis>勾选correlation,得出结果
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)
AC确定MA的阶数,PAC确定AR的阶数.看拖尾与结尾.这个图很明显是一个AR(1)的过程.再问:怎么确定的AR1,再答:PAC一阶结尾,AC拖尾,典型的AR(1)模型
quick-seriesstatistics-unitroottest输入seriesname,出现Unitroottest对话框testtype选择AugmentedDickey-Fullertes
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
IonlyfoundtheEnglishversionanswer~Correlations,CovariancesCorrelationsandCovariancesdisplaythecorrel
ln在Eviews中表示为log,如数学中的ln(Q)在Eviews中表示为log(Q)直接定义啊y=log(x)在软件中log,论文模型中ln不用取对数直接在估计的时候用log()就好了如果真要取的