如何用EVIEWS做假設檢驗,Eviews中如何作假設檢驗

2021-05-31 22:26:41 字數 3780 閱讀 4309

1樓:匿名使用者

這個方法有很多的,資料分析找我

2樓:匿名使用者

哪種假設檢驗

t檢驗?

eviews中如何作假設檢驗

3樓:匿名使用者

你估計出來引數後,它自動回給你輸出各種常見假設檢驗的結果。 在輸出結果中,係數c(2)後面跟著的t-statistic就是對應c2=0的檢驗t值,後面的prob就是對應的概率p值,如果,p小於2.5%就表示早95%的水平上拒絕原假設。

eviews怎麼做這個檢驗?

4樓:匿名使用者

從你的研究假設,可以說明你根本不懂計量經濟學

還是讓人幫你做吧

我經常幫別人做這類的資料分析的

eviews如何假設檢驗 比如說簡單的y=c(1)+c(2)*x的模型,原假設是c(2)=2的話怎麼求?

5樓:匿名使用者

你做實證分析的時候,是不可能有c(2)=2這個原假設的

6樓:匿名使用者

零均值化不就跟你理解的情況一樣了嗎,標準化

如何用eviews做adf檢驗?

7樓:匿名使用者

adf檢驗在views裡面做的

unit root這個就是了

階差分平穩很正常的

我替別人做這類的資料分析蠻多的

eviews6怎麼進行adf檢驗

8樓:匿名使用者

view\unit root test之後,在test type中選擇augmented dickey-fuller;include in tese equation中第一個

是指只包含截距項,第二個是包含截距項和時間趨勢,第三個是都不包含;lag length是指你選用哪個準則來判斷,預設的是sic準則,maximum lags可以根據你的樣本數來判斷,要是樣本數比較多填個10,要是不夠的話會顯示不能做的,你就填少一點了~~~~

怎樣用eviews實現相關係數顯著性檢驗

9樓:匿名使用者

用group形式開啟你的序列,然後即可檢視相關係數。

10樓:匿名使用者

相關分析用stata也好,spss也好,都更方便

11樓:我愛你壓呀

提到eviews

很多同學表示太頭痛了

無從下手,不想面對...

今天給大家分享一篇

eviews精彩問答20題

幫助大家快速上手

使用該軟體打怪升級

完成終極分析任務!

乾貨滿滿,記得收藏哦

問題1:計量經濟學是分析什麼的?包含哪些內容?

計量經濟學的主要用途或目的主要有兩個方面:

❶ 理論檢驗。這是計量經濟學用途最為主要的和可靠的方面。這也是計量經濟學本身的一個主要內容。

❷ **應用。從理論研究和方法的最終目的看,**(包括政策評價)當然是計量經濟學最終任務,必須注意學習和了解,但其**的可靠性或有效性是我們應十分注意的。

研究物件:計量經濟學的兩大研究物件:橫截面資料(cross-sectionaldata)和時間序列資料(time-series data)。

前者旨在歸納不同經濟行為者是否具有相似的行為關聯性,以模型引數估計結果顯現相關性;後者重點在分析同一經濟行為者不同時間的資料,以展現研究物件的動態行為。

新興計量經濟學研究開始切入同時具有橫截面及時間序列的資料,換言之,每個橫截面都同時具有時間序列的觀測值,這種資料稱為追蹤資料 (panel data,或稱面板資料分析)。追蹤資料研究多個不同經濟體動態行為之差異,可以獲得較單純橫截面或時間序列分析更豐富的實證結論。

涉及到的相關學科:計量經濟學是結合經濟理論與數理統計,並以實際經濟資料作定量分析的一門學科。計量經濟學以古典迴歸分析方法為出發點。

依據資料形態分為:橫截面資料迴歸分析、時間序列分析、面板資料分析等。依據模型假設的強弱分為:

參量計量經濟學、非參量計量經濟學、半參量計量經濟學等。常運用的軟體:eviews、gretl、matlab 、stata、r、sas、spss等。

問題2:eviews是用來幹嘛的?

準確點說 eviews是計量經濟學軟體。從分析層面上說計量經濟學更重視建立模型 也就是用資料來驗證模型。eviews在建立模型求解上有獨特的優勢。

你如果只做一些應用的計量經濟模型和經驗分析,用eviews就挺好,簡單易操作,全是選單和對話方塊,建議數學基礎不是很高,以經濟學研究為主的同學們學習eviews。

問題3:平衡面板和非平衡面板的區別是什麼?

「平衡的意思是,如果按截面成員堆積資料,每個截面成員應包括正好相同的時期;如果按日期堆積資料,每個日期應包含相同數量的截面成員觀測值,並按相同順序排列。特別要指出的是,基礎資料並不一定是平衡的,只要在輸入檔案中有表示即可。如果觀測值中有缺失資料,一定要保證檔案中給這些缺失值留有位置。

」 ——from 高鐵梅

根據這段話,可以理解為:有缺失的面板資料不一定就是非平衡資料。平衡資料實際只是一種轉換的比較規整的結構,用於更方便的表示成堆積資料。

問題4:標準差和標準誤的區別在哪?

❶ 概念不同;標準差是描述觀察值(個體值)之間的變異程度;標準誤是描述樣本均數的抽樣誤差;

❷ 用途不同;標準差與均數結合估計參考值範圍,計算變異係數,計算標準誤等.標準誤用於估計引數的可信區間,進行假設檢驗等.

❸ 它們與樣本含量的關係不同:當樣本含量 n 足夠大時,標準差趨向穩定;而標準誤隨n的增大而減小,甚至趨於0 。聯絡:

標準差,標準誤均為變異指標,當樣本含量不變時,標準誤與標準差成正比。

問題5:變異係數到底有什麼用?

標準差與平均數的比值稱為變異係數,記為c.v。變異係數可以消除單位和(或)平均數不同對兩個或多個資料變異程度比較的影響。

作用:反映單位均值上的離散程度,常用在兩個總體均值不等的離散程度的比較上。若兩個總體的均值相等,則比較標準差係數與比較標準差是等價的。

問題6:幾種相關係數的含義是什麼?

❶ 簡單相關係數:又叫相關係數或線性相關係數。它一般用字母r 表示,是用來度量定量變數間的線性相關關係。

❷ 復相關係數:又叫多重相關係數,複相關是指因變數與多個自變數之間的相關關係。例如,某種商品的需求量與其**水平、職工收入水平等現象之間呈現複相關關係。

❸ 偏相關係數:又叫部分相關係數,部分相關係數反映校正其它變數後某一變數與另一變數的相關關係,校正的意思可以理解為假定其它變數都取值為均數。偏相關係數的假設檢驗等同於偏回歸係數的t檢驗。

復相關係數的假設檢驗等同於迴歸方程的方差分析。

可決係數是相關係數的平方。意義:可決係數越大,自變數對因變數的解釋程度越高,自變數引起的變動佔總變動的百分比高。觀察點在迴歸直線附近越密集。

怎樣用eviews實現相關係數顯著性檢驗

12樓:

我也是第一次做,感覺可以,先將要做相關分析的時間序列設定成as group,然後點view——選cov.a——選correlation 和 pro,就可以做皮爾遜檢驗和顯著性檢驗。我是自己瞎琢磨的,如果有不對的地方

eviews t檢驗

13樓:匿名使用者

watching soberly as they loaded me in

14樓:荔菲騫澤

模型顯著,但是要考慮自相關

如何用eviews做序列自相關檢驗

主要是看dw值,或者用lm檢驗 我替別人做這類的資料分析蠻多的 怎麼用eviews做殘差序列檢驗 如何用eviews進行lm的自相關檢驗 用eviews做了序列相關性的lm檢驗,結果如下,該怎麼判斷是幾階序列相關呢?求解答 1階序列相關。lm檢驗 原假設 為諸係數為0 lm統計量 obs r squ...

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分別對不同的滯後期數做ols迴歸,試多幾次,找出aic和sic最小的 eviews中 如何使用aic或者sc準則確定滯後期?說的具體一些 3q 多取幾次滯後建立模型,比如分別建立一階 二階 模型,各模型都會有專一個aic和sc統計量屬,取最小的統計量所對應的階數。只需考慮aic和sc統計量之中的一個...

請問如何用eviews建立均值迴歸方程

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