eviews预测了GDP取对数再差分后的值,怎么还原

紫煞2022-10-04 11:39:542条回答

eviews预测了GDP取对数再差分后的值,怎么还原
预测出来的还是对数再差分的值,怎么还原,做模型预测的准确性检验怎么检验?

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harari 共回答了17个问题 | 采纳率82.4%: 因为此序列为原序列取对数二阶差分后的结果,所以选取ARIMA(2,2,2)来进行估计模型取对数后的时间序列,然后再进行指数还原.下面对其取对数后的序列进行模型; 1年前

lianxue1985 共回答了31个问题 | 采纳率: 用变换的逆变换，结合前一期观察值，就能算出来。; 1年前

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可以做的
广义差分可以
我经常帮别人做这类的数据分析

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谁能帮我分析一下这个eviews的结果! 谁能帮我分析一下这个eviews的结果! 一个回归,一个相关性!两个分别分析一下! 村地1年前1: tttbbb20000 共回答了20个问题 | 采纳率90%

回归分析：
四个自变量中,前三个的P值小于0.1,通过了显著性检验,即前三个变量对因变量有显著影响
调整后的判定系数为0.709,拟合优度不错.
DW值为2.04,表明不存在一阶自相关.
相关分析表明：CPI和四个变量都有显著的相关关系,因为P值都小于0.05,通过了0.05水平的显著性检验.而且,三个是正相关,一个是负相关,看符号就行了.
有困惑,可以加我QQ.

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楼主为什么一定要AR(2)呢?...
AR(1)用广义差分就可以了...
经济意义一般AR(1)...楼主改AR(1)试试...
如果还不行...看看是不是有别的问题...改模型设定看看...或者改成大样本看看...
还有...
如果模型只是为了预测目的..系数不显著也勉强可以接受

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Eviews做面板数据回归,什么时候需要进行单位根检验和协整检验呢?数据是2007-2011年,样本量很大 Eviews做面板数据回归,什么时候需要进行单位根检验和协整检验呢?数据是2007-2011年,样本量很大 我是研究股权结构和绩效的关系,数据是2007-2011五年的,样本量很大有82个公司,是否需要做单位根检验呢?我的R平方很小,DW统计量接近2,应该不是伪回归的特征吧? asdwjkli1年前1: 哦是的共回答了27个问题 | 采纳率81.5%

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,但其结果是没有任何实际意义的.平稳的真正含义是：一个时间序列剔除了不变的均值（可视为截距）和时间趋势以后,剩余的序列为零均值,同方差,即白噪声.因此单位根检验时有三种检验模式：既有趋势又有截距、只有截距、以上都无.
因此为了避免伪回归,确保估计结果的有效性,我们必须对各面板序列的平稳性进行检验.而检验数据平稳性最常用的办法就是单位根检验.
如果基于单位根检验的结果发现变量之间是同阶单整的,那么我们可以进行协整检验.

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在eviews中的Ln计算我有4个变量,然后在最小二乘里输入log(y) c log(x1) log(x2) log(x 在eviews中的Ln计算 我有4个变量,然后在最小二乘里输入log(y) c log(x1) log(x2) log(x3) log(x4) 然后他就提醒我什么No index provided for group y 不明白是哪里出错了..记得以前也是这样输的啊 魔幻玻璃瓶1年前3: zilingbbi 共回答了19个问题 | 采纳率84.2%

可以输入命令行
ls log(y)=c(1)+c(2)*log(x1)+c(3)*log(x2)+c(4)*log(x3)+c(5)*log(x4)

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EViews回归结果计算,R-squared和sum都怎么求 skyfish20081年前1: xiaohui495 共回答了13个问题 | 采纳率92.3%

quick ,estimate equation,输入回归方程,回车,得到的回归估计结果中就有R-squared
quick,group statistics,descriptive statistics,common sample,输入变量名,回车,得到的结果中有sum

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用eviews对多元非平稳时间序列进行分析! 用eviews对多元非平稳时间序列进行分析! 样本容量很小,只有98-12年的数据 这个幸运的机会1年前1: loved1999 共回答了13个问题 | 采纳率100%

没有办法.时间序列要求较大样本的.
当然,如果要求不是太高,比如不做协整检验,只用普通的回归,可以做一下.
但总的来说,样本太小,影响结论的可靠性.
统计人刘得意

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根据eviews写white检验辅助回归的表达式 根据eviews写white检验辅助回归的表达式 表里边不是有一个C 一个X 一个X~2 但是不是有5个解释变量吗?那个是哪个的系数阿 gbiea11年前1: 胖苍蝇共回答了20个问题 | 采纳率80%

不清楚楼主的问题,可否详细说来,或者贴个图之类的

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用EViews做granger检验的时候选项的 lags填多少? 用EViews做granger检验的时候选项的 lags填多少? 做两个序列之间的格兰杰检验（20年年度数据） view-granger causality 然后弹出一个对话框 lags to include：___ 系统好像默认是2 我发现填1,2,3,4,5,6的结果会差很多,数字再大就开始报错了 这个地方的lags到底应该是多少? 谢谢了! 中原早有孜然啦1年前1: hanlufeihua 共回答了17个问题 | 采纳率94.1%

默认2,计算VAR后：view-->lag structure-->lag lengh criteria
结果出来按多种标准,选出来的最佳滞后阶数,你可从中选一个适合你预期的滞后阶数,重新计算VAR,再granger causality .
这个地方随意性比较大,也是现在大家都说时间序列模型不靠谱的主要原因之一.

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EVIEWS做ADF检验得出时间序列是1阶单整,那么如何对该序列做1阶拆分? EVIEWS做ADF检验得出时间序列是1阶单整,那么如何对该序列做1阶拆分? 下一步做协整时,用的是拆分后的序列还是拆分前的?如何做X和Y的最小二乘法,结果怎么看,如何判断?如何构建误差修正模型? dsgdfhjgfj1年前1: 忘却的音符共回答了16个问题 | 采纳率87.5%

1.用差分前的序列数据（x,y）;
2.最小二乘：quick——estimate equation中输入：y c x 运行即可
3.结果分析：把回归的残差序列命名为e 命令窗口：series e=resid
对生成的序列e 进行单位根检验,若平稳,即有协整关系；
4.误差修正模型：quick——estimate equation中输入：d(y) c d(x) e(-1)
回归的结果即为误差修正模型.

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多元线性回归我有Y和X1.X2.X3.X4.现在用EVIEWS对Y,X1.X2.X3.X4作了协整检验,确定存在一个协 多元线性回归 我有Y和X1.X2.X3.X4.现在用EVIEWS对Y,X1.X2.X3.X4作了协整检验,确定存在一个协整向量.这说明了什么呢?要存在几个协整向量算是X1.X2.X3.X4都与Y有长期均衡关系呢? skysol1年前1: kqinglong 共回答了18个问题 | 采纳率88.9%

存在协整关系主要是为了做误差修正模型（ECM）用的,ECM可以看出长期均衡关系,只做协整是看不出来的,这方面的书可以参考张晓彤的《计量经济分析》

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请问用EVIEWS做多元回归后,F检验和T检验怎么做?其中自由度的n-1,n-k这些的n和k分别是指什么? dssdsdds1231年前2: halisen 共回答了13个问题 | 采纳率84.6%

多元回归分析会给出F检验和T检验结果的,其中F检验是针对整个模型的,如果检验显著那么说明自变量对因变量能够较好地解释；而T检验是针对单个变量的,如果显著说明单个自变量对因变量有较大影响否则就需要将其踢出模型之外.
自由度n一般是指样本总数,k是指自变量的个数.

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eviews模型用对数模型的好处 kaizo1年前1: 这忒狠共回答了29个问题 | 采纳率96.6%

1降低异方差的影响
2用对数进行回归后的系数就代表弹性啦

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用eviews进行1000名新生儿体重数据的描述统计.(利用均值3000,标准差300的服从正态分布的随机变量模拟) 用eviews进行1000名新生儿体重数据的描述统计.(利用均值3000,标准差300的服从正态分布的随机变量模拟) 这个用eviews怎么做啊? naiboad1年前1: 茶三共回答了26个问题 | 采纳率88.5%

这个需要编程完成的,描述统计是比较简单的
view里面直接就有
我替别人做这类的数据分析蛮多的

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eviews方程写入我需要研究,FOREX和CR对CPI的影响,利用最小二乘法,做估计,方程应该怎么写呀? wxplzbwxp1年前1: 进行干尸的温柔共回答了22个问题 | 采纳率90.9%

equation eq01.ls CPI FOREX CR

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求助!用Eviews对下列数据进行协整检验和误差修正模型!希望有好心人帮忙!小的感激不尽! 求助!用eviews对下列数据进行协整检验和误差修正模型!希望有好心人帮忙!小的感激不尽! 年份 gdp 用电量 1995 311.24 414842 1996 369.96 447127 1997 408.83 474477 1998 433.39 493008 1999 460.31 546460 2000 524.03 640720 2001 586.73 740499 2002 677.65 885406 2003 823.54 1085492 2004 1002.41 1268263 2005 1159.66 1509403 2006 1346.65 1810517 2007 1585.31 2128890 2008 1815.3 2317449 希望能把过程发到我的邮箱：xiaohua623@yeah.net，万分感激！！ 诠释视觉1年前1: 风移影动再动共回答了16个问题 | 采纳率75%

进行协整检验之前要先对数据进行单位根检验,只有是同阶单整的时间序列数据,才能进一步进行协整检验,协整检验一般用EG两步法,第一步是回归分析,第二步是对残差的单位根检验,如果残差不存在单位根,就是协整的.对于误差修正模型,需要先建立一个模型,然后进行回归分析,分析它的短期均衡关系.
如果你是在写毕业论文,最好还是自己动手整一下,因为万一答辩的时候老师问到了,也好回答,我是亲身经历,最近刚答辩完.

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如何从EViews里面的Johansen检验结果看出协整方程?
如何从EViews里面的Johansen检验结果看出协整方程?
Date:04/30/14 Time:11:21
Sample (adjusted):1983 2012
Included observations:30 after adjustments
Trend assumption:Linear deterministic trend
Series:M N P
Lags interval (in first differences):1 to 1
Unrestricted Cointegration Rank Test (Trace)
Hypothesized Trace 0.05
No.of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None * 0.467116 30.53590 29.79707 0.0410
At most 1 0.314106 11.65237 15.49471 0.1744
At most 2 0.011316 0.341410 3.841466 0.5590
Trace test indicates 1 cointegrating eqn(s) at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegration Rank Test (Maximum Eigenvalue)
Hypothesized Max-Eigen 0.05
No.of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob.**
None 0.467116 18.88352 21.13162 0.1003
At most 1 0.314106 11.31096 14.26460 0.1393
At most 2 0.011316 0.341410 3.841466 0.5590
Max-eigenvalue test indicates no cointegration at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis (1999) p-values
Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*S11*b=I):
M N P
1.912314 7.897272 7.298349
0.892072 0.329896 -10.51537
4.812426 -4.492027 -26.96774
Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha):
D(M) -0.045222 -0.019310 0.008725
D(N) -0.054281 -0.028006 0.001551
D(P) -0.008705 0.010221 0.001037
1 Cointegrating Equation(s):Log likelihood 147.6442
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
M N P
1.000000 4.129693 3.816501
(1.00692) (2.00876)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(M) -0.086479
(0.03872)
D(N) -0.103802
(0.02980)
D(P) -0.016647
(0.00867)
2 Cointegrating Equation(s):Log likelihood 153.2997
Normalized cointegrating coefficients (standard error in parentheses)
M N P
1.000000 0.000000 -13.32235
(2.75020)
0.000000 1.000000 4.150150
(0.70247)
Adjustment coefficients (standard error in parentheses)
D(M) -0.103704 -0.363500
(0.04194) (0.15708)
D(N) -0.128786 -0.437911
(0.03069) (0.11494)
D(P) -0.007529 -0.065374
(0.00854) (0.03200)

jrkia1年前1: 水狼共回答了20个问题 | 采纳率85%

关键看这几行：
None * 0.467116 30.53590 29.79707 0.0410
At most 1 0.314106 11.65237 15.49471 0.1744
At most 2 0.011316 0.341410 3.841466 0.5590

尤其是最后的P值,None后的P是0.04,小于0.05,拒绝原假设,而原假设是None,就是没有一个协整方程,拒绝以了,就表明有.但要知道几个,往下看.
第二行后面的P是0.17,大于0.05,接受原假设,而原假设是最多一个协整方程,因此,分析结束.结果是：存在一个协整方程.
若有帮助,请及时采纳,谢谢!
统计人刘得意

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估计值显著性概率值表示在t分布下,t统计量的概率值.在5%显著水平下,如果该概率值低于0.05则说明系数值在统计上是显著的.
R方表示回归的拟合成都.取值范围在0-1之间,越接近1则拟合程度越好；
调整的R方：随着解释变量的增加,R方只会增加不会减少.为了对增加的解释变量进行惩罚,要对R方调整
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一般序列都是非平稳的,你应该先给他们取个LN吧.这个做可能会对你接下来的建模型有帮助

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你回归后要保存为新的残差序列,然后在做正态检验,不能直接用原始的”resid"序列直接正态检验,这样当然和在回归页面上做不一样

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看ADF检验的伴随概率,如果小于0.05,就拒绝原假设,说明序列是平稳的.否则,无法拒绝原假设,序列非平稳.
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先说单位根检验：打开需要检验的序列,在窗口左上角,依次view-unit root test,然后设定检验的参数,确定.
误差修正模型：理论上讲它是VAR模型的特例,在主菜单中quick-estimate var在弹出的对话框中选择vecter error correct设定参数,确定.
蒙特卡罗模拟试验的话,使用交互式操作很难完成,最好使用编程方法,现将我前段时间和朋友交流的一个程序写在下面,它用以模拟线性回归系数的分布：
'Simulation of OLS estimators using MC method

'Objective equation is y=0.3+12*x
'Disturbance N(0,2)
'Repeat 100 times
'(c)2012 by sinxlg1,all rights reserved

wfcreate MC_OLSestimators u 100

scalar rp=1000
scalar c0=0.3
scalar b0=12
scalar dst_var=2
matrix(rp,2) coef_mtx
for !k0=1 to rp
series x_smlt=@runif(20,100)
series dst=dst_var*@rnorm
series y_smlt=c0+b0*x_smlt+dst
equation rg.ls y_smlt=c(1)+c(2)*x_smlt
coef_mtx(!k0,1)=@coefs(1)
coef_mtx(!k0,2)=@coefs(2)
next
freeze(coef_grph) coef_mtx.distplot
freeze(coef_stats) coef_mtx.stats
show coef_grph
show coef_stats

得到效果如下

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求eviews分析,用动态分布滞后模型检验两个序列是否存在协整关系并建立误差修正模型长期关系是什么? 求eviews分析,用动态分布滞后模型检验两个序列是否存在协整关系并建立误差修正模型长期关系是什么? 用动态分布滞后模型估计的如上图, ZC = 112.5857 + 0.2145ZC(-1) + 0.6706SR - 0.21SR(-1) +u 所以ZC与SR的长期关系为ZC = 143.33 + 0.85SR 是这个么? 如果是这个,继续对残差进行单位根检验,得出残差是平稳的,建立误差修正模型,如下结果 所以误差修正模型为：ΔZC = 0.63ΔSR - 0.04ee(-1) 是这样的么?这个里面ee的P值没有通过检验,这样可以么? 请说明一下其中的长期关系,和最终的误差修正模型 湮梦宁1年前1: anba010 共回答了14个问题 | 采纳率92.9%

这个可以做的,但是你需要提供数据
我经常帮别人做这类的数据分析的

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计量经济学用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? 计量经济学用Eviews软件进行回归分析输出结果的意思? Dependent Variable:Y Method:Least Squares Date:04/20/10 Time:21:59 Sample:2004 2008 Included observations:5 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. X 6.008856 1.913835 3.139695 0.0517 C -383.3042 408.1060 -0.939227 0.4169 R-squared 0.766676 Mean dependent var 888.3380 Adjusted R-squared 0.688902 S.D.dependent var 200.7918 S.E.of regression 111.9940 Akaike info criterion 12.56394 Sum squared resid 37627.95 Schwarz criterion 12.40772 Log likelihood -29.40985 Hannan-Quinn criter.12.14465 F-statistic 9.857682 Durbin-Watson stat 1.560963 Prob(F-statistic) 0.051676 房地产投资与GDP关系 X表示房 Y表示GDP 急用 不好意思我问的就是后面这些拟合度什么的含义和合理范围 db1891nihao1年前1: singing711 共回答了16个问题 | 采纳率81.3%

1、R-squared与Adjusted R-squared是方程拟合程度的度量,达到0.7已经可以了；
2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值,用来比较不同的模型,一般值越小越好；
3、Durbin-Watson stat是检验残差自相关的DW经验,一般值在2附件比较理想,你可以再查询具体的DW检验表,得到精确的检验结果；
4、F-statistic和Prob(F-statistic)用来判断你方程的整体显著性,由于是一元回归,和前面X系数的显著性检验是等价的,在10%的显著性水平下,可以认为你的方程是整体显著的.

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eviews最小二乘法有没有银知道,用eviews做最小二乘法,自变量有多个因素的话要怎么算,直接输入ls 因变量 c eviews最小二乘法 有没有银知道,用eviews做最小二乘法,自变量有多个因素的话要怎么算,直接输入ls 因变量 c 自变量1 自变量2 自变量3这样的格式么? 还有为啥做单个自变量的时候T统计量是正数,多个一起做了的话这个自变量的T统计量就负了…… 寻闲行1年前1: fwbpkt 共回答了23个问题 | 采纳率91.3%

是的,可以这样做的
各个因素之间有干扰啊
我替别人做这类的数据分析蛮多的

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图来自于eviews中的OLS回归结果,请问应该怎样分析 图来自于eviews中的OLS回归结果,请问应该怎样分析 Dependent Variable:GDP Method:Least Squares Date:07/05/13 Time:08:38 Sample:2004 2012 Included observations:9 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob. C 3.835394 130.9404 0.029291 0.9775 JINCHUKOU 14.94631 2.696153 5.543567 0.0009 R-squared 0.814477 Mean dependent var 687.6456 Adjusted R-squared 0.787974 S.D.dependent var 286.1984 S.E.of regression 131.7839 Akaike info criterion 12.79333 Sum squared resid 121568.9 Schwarz criterion 12.83716 Log likelihood -55.57000 F-statistic 30.73114 Durbin-Watson stat 1.190546 Prob(F-statistic) 0.000866 nn寒光1年前1: 楚梦泽共回答了14个问题 | 采纳率92.9%

R2=0.81,拟合优度不低,说明解释变量可以对被解释变量解释
系数的p值,进出口显著,但是常数项不显著
DW值显示,你这个可能存在一阶自相关

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eviews求助,garch模型的问题 eviews求助,garch模型的问题 我是要用garch来做股票收益率,但是garch（1.1）或者garch(1.2)得出来的结果P值都有一个大于0.05, AIC这些都是正数,请问是哪里出错了?要异方差检验吗? fl86231年前1: 郁闷的mm 共回答了22个问题 | 采纳率81.8%

ls r c
不用取对

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eviews结果就解释能否帮忙详细解释下这个结果还行么,t-statistic,F-statistic怎样才算好,好的再 eviews结果就解释 能否帮忙详细解释下这个结果还行么,t-statistic,F-statistic怎样才算好,好的再送50分 看图 jin苹果1年前1: 双差生共回答了17个问题 | 采纳率88.2%

结果在哪?T F 统计量只用测算值比理论值大就可以了.你把结果写出来才能帮你看呀用过你用eviews的话也可以直接观察prop值.这个值越小说明置信越好.一般小于0.05就可以了.超过0.15 就属于不显著了

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Eviews中的怀特检验.结果如图,x4,x5,x6,x7为虚拟变量.x1,x2为普通的解释变量.这个结果我需要做加权吗 Eviews中的怀特检验.结果如图,x4,x5,x6,x7为虚拟变量.x1,x2为普通的解释变量.这个结果我需要做加权吗 若做权数是什么怎么做,如果不需要为什么.希望前辈解答 加权最小二乘法 guanshan6151年前1: liufukang 共回答了17个问题 | 采纳率88.2%

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/e 1/X X^-1/2
加权重的时候就是一般的回归套路(后两个）,不过要在
在工作文件窗口中点QuickEstimate Equation,
选择Options
Weighted LS/TLS 复选框,在Weight 框中输
入分次输入权重
第一个要先输入以下内容,在进行上面的
直接在工作文件窗口中按Genr,在弹
出的窗口中, 在主窗口键入命令如下 e = resid

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eviews回归结果应该怎样详细分析啊 eviews回归结果应该怎样详细分析啊 y=760.0819+0.316395x+Ut R^2=0.95 T:(10.44) (12.41329) DW=1.233 F统计量约为154（Y表示租金,X表示房价）求大神搭救啊 feng29951年前1: 一曲新词共回答了25个问题 | 采纳率100%

变量是显著的
房价对rent有影响的
我替别人做这类的数据分析蛮多的

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如何在eviews中检验时间序列数据的平稳性 空中幻想1年前1: 1943echo 共回答了15个问题 | 采纳率93.3%

平稳
看PROB值,小于0.05就是平稳

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谁能帮我用Eviews做格兰杰因果检验? 谁能帮我用Eviews做格兰杰因果检验? A是以1993年为基期,而B是具体数值 数据如下：x05 年份 Bx05A 1993x05211.99x05100 1994x05516.2x05124.1 1995x05735.97x05145.32 1996x051050.29x05157.38 1997x051398.9x05170.44 1998x051449.59x05175.21 1999x051546.75x05173.81 2000x051655.74x05171.38 2001x052121.65x05172.07 2002x052864.07x05173.27 2003x054032.51x05171.88 2004x056099.32x05173.94 2005x058188.72x05180.7 2006x0510663.44x05183.95 2007x0515282.49x05186.71 2008x0519460.3x05195.67 2009x0523991.52x05207.21 2010x0528473.38x05205.76 aix20042121年前1: erttry544 共回答了14个问题 | 采纳率100%

单位根检验和协整检验要一起做不

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EVIEWS6.0自相关检验DW2.73,查DW分布表负相关该如何处理? EVIEWS6.0自相关检验DW2.73,查DW分布表负相关该如何处理? 我采用逐步回归法,有5个自变量,前4个自变量加入都是显著的,第五个自变量加入时前4个都不显著了,只有第五个显著,而第五个自变量加入后DW=2.73,查DW分布表是负相关,由于变量数比较多,使用ar(1)来消除自相关会提示Near singular matrix,用EVIEWS6.0该如何处理呢 洱海琥珀1年前1: 醉血共回答了22个问题 | 采纳率100%

共线性可以用逐步回归来消除

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利用Eviews回归分析，自变量有8个怎么处理，得到每个的系数、标准差，并进行T检验、F检验和拟合度检验？ 肖洒5111年前1: 心情Frank 共回答了17个问题 | 采纳率100%

自变量太多啦
控制在5个以内回归结果会比较理想

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帮忙分析下eviews中的自相关图 帮忙分析下eviews中的自相关图 请告之下序列自相关显著程度怎么看,序列平稳与否怎么看,Q统计量P值怎么看,是否白噪声怎么看.偏自相关、自相关拖尾、截尾怎么看,应该建立ARIMA（p,1,q）模型参数pq如何确定, Baby儿1年前1: 桃花眼共回答了20个问题 | 采纳率95%

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——unit root test——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阶差分吧
若你的图是一阶差分的,那么建立方程LS D(X) C AR(2) MA(1),试试
在方程窗口,view——residual test ——Q检验和LM自相关检验,至于P值判断可以搜一下检验的原假设,你设定一个显著性水平,如0.05,P

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eviews7.2如何做多元线性回归模型的区间预测? eviews7.2如何做多元线性回归模型的区间预测? RT,不知道如何算置信区间,求教~· janiffer1年前1: 青城布衣_小满共回答了17个问题 | 采纳率100%

任何一个模型的区间模型都是在单点预测的基础上加上（或减去）置信水平的分位数乘以估计方差,你明白这个思路的话,预测就不难了.eviews中,在得到的回归模型输出窗口上部有“forecast”,点击进去输入你要预测的时间段就能得到最后的结果.

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请高手用EViews做一下名义汇率(兑1美元) 8.2783 8.2784 8.277 8.277 8.277 8.27 请高手用EViews做一下 名义汇率(兑1美元) 8.2783 8.2784 8.277 8.277 8.277 8.2768 8.1917 7.9718 7.604 "1999年价格计算的出口值(亿美元) " 1949.3 2407.77 2498.297 3008.31 3957 5213.84 6468.7 7959.42 9718.44 "1999年价格计算的进口值(亿美元) " 1657 2174.82 2286.59 2727.16 3727.04 4931.84 5602.75 6501.53 7628.95 检验汇率和出口,汇率与进口的相关性,并说明理由 蛤蟆夯1年前1: 落妖精共回答了14个问题 | 采纳率92.9%

分别用 ER 表示名义汇率；EX 表示出口值；IM 表示进口值
下表为EVIEWS计算出的相关系数矩阵
ER ,EX ,IM
ER | 1.000000 ,-0.871707 ,-0.813919
EX | -0.871707 ,1.000000 ,0.992905
IM | -0.813919 ,0.992905 ,1.000000
汇率和出口的相关系数为 -0.871707,即汇率和出口有较强的负相关；
汇率和进口的相关系数为0.992905,即汇率和进口有很强的正相关.
下面是ER关于EX和IM的线性回归结果：
ER = 8.33467522 - 0.000379187592*EX + 0.0003972764046*IM
EX和IM 的t 值分别为 -5.753858（prob=0.0012）；4.671291（prob=0.0034）
括号内是小概率,说明出口和进口对汇率都很显著的影响,只不过影响的方向相反.

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eviews分析中,时间序列中有大量负数,在对这一时间序列做ADF平稳性检验的时候要对这些负数进行处理吗? ssx00321年前1: hdpagain 共回答了24个问题 | 采纳率91.7%

不需要做特殊的处理
我替别人做这类的数据分析蛮多的

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eviews 分析中各个变量间的计算关系 心只有你11251年前1: xinyu52115 共回答了14个问题 | 采纳率92.9%

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%）上是可靠的；
估计值显著性概率值表示在t分布下,t统计量的概率值.在5%显著水平下,如果该概率值低于0.05则说明系数值在统计上是显著的.
R方表示回归的拟合成都.取值范围在0-1之间,越接近1则拟合程度越好；
调整的R方：随着解释变量的增加,R方只会增加不会减少.为了对增加的解释变量进行惩罚,要对R方调整
D-W：衡量回归误差是不是序列相关,该统计量如果严重偏离2,则说明存在序列相关
F统计量用于衡量回归方程整体显著性的假设检验

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eviews预测了GDP取对数再差分后的值,怎么还原

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