如何用eviews进行协整检验

@荆卿5735:怎么样通过eviews软件做协整检验得到协整回归方程 -
干齐13250833419…… 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.

@荆卿5735:谁能帮我用eviews软件做一下单位根检验和协整检验啊 -
干齐13250833419…… 贸易额和GDP都是时间序列数据,要做协整检验.首先在EVIEWS中打开出口额的序列,在VIEW菜单下有一项ROOT TEST,点这个就可以检验单位根了.在选项中,一般用ADF检验,PP检验也可以.单位根的存在是强条件,也就是说,只要三个选项下(NONE,截距,....)有一个能表明不存在单位根,那么就可以认为这个序列是平稳.如果不平稳,再做一阶差分,看平稳不;还不平稳,做二阶差分,一般二介就平稳了.协整检验是要求出口额数据和GDP数据必须是同阶单整的,也就是说都服从~I(n),n=0,1,2.这样之后就可以回归了.

@荆卿5735:如何用eviews进行协整检验 -
干齐13250833419…… 讲你要分析的变量打开as group,然后在打开的视图窗口中,view-Cointegration Test,选择参数,点击确定.

@荆卿5735:求助:怎么用eviews3进行ADF检验、协整检验和格兰杰因果关系检验?? -
干齐13250833419…… 1.ADF检验 打开序列,View-unit root test,选择差分阶次以及模型,点击ok.若p小于alpha,则无单位根 2.协整检验 分两步走: 第一步:根据你的模型估计参数(这里可能用ols也可能用其他的模型估计方法) 第二步:对第一步估计得到模型的残差做单位根检验,若无单位根则说明满足协整关系 3.格兰杰因果检验 以group的形式打开两个序列,View-granger causality,选择差分阶次,点击ok.若p小于alpha,则是因果关系

@荆卿5735:如何做4变量的JJ协整检验 eviews具体步骤 -
干齐13250833419…… 单位根检验、协整检验和格兰杰因果关系检验三者之间的关系实证检验步骤:先做单位根检验,看变量序列是否平稳序列,若平稳,可构造回归模型等经典计量经济学模型;若非平稳,进行差分,当进行到第i次差分时序列平稳,则服从i阶单整...

@荆卿5735:eviews ADF检验和协整检验的命令是什么? -
干齐13250833419…… ADF检验:先打开要检验的数据,打开后View菜单的Unit root test就是单位根检验,默认时就是ADF检验 协整检验:View菜单下的Cointegration test就是,默认情况下就是Johansen 协整检验.

@荆卿5735:Eviews6.0怎么进行回归残差的协整检验?急求!!!高人帮忙!! -
干齐13250833419…… 先做单位根检验 然后做回归分析 基于回归分析生成残差序列 再看残差序列是否平稳来检验是否存在协整关系

@荆卿5735:eviews6.0怎么做ADF检验 协整检验和 格兰杰因果检验 -
干齐13250833419…… ADF检验,单个变量打开点窗口的view-unit root text.协整检验,将同阶单整的变量group打开,quick-estimate equation,输入被解释变量,c,解释变量,确定,再点proc-make residual series,出来残差序列,按ADF方法检验平稳性.格兰杰因果检验,在协整检验基础上,view-granger causality,选择滞后阶数,确定.

@荆卿5735:谁能帮我用eviews做下协整检验,自学学不会呀. -
干齐13250833419…… 先对每个变量做单位根检验 然后是同阶平稳的话可以做协整检验.协整检验之前先做协整回归,当R-square>DW统计值时,模型是虚假的,需要对这个回归的残差进行单位根检验again.残差平稳时(level)说明存在协整关系.然后ECM

@荆卿5735:如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
干齐13250833419…… 这个稍微有点麻烦,因为做granger因果,首先要注意序列是否平稳,一般要先做ADF检验,结果如果平稳可以继续G检验;若不平稳要对同阶单整进行协整检验,如果有协整关系同样可以G检验.否则做出来有可能会是伪回归,所以之前的准备工作有点麻烦. 如果仅仅说做Granger这一步的话: 1、假定你的工作文件已经建立,首先打开时间序列数据组窗口. 2、点击view键,选择Granger Causality...功能. 3、随即打开一个对话框,需要选择最大滞后长度,然后点击ok键,就得到检验结果. 4、比较下P和F值,判断下是否拒绝原假设,然后得出结论. 希望你的数据性质好,做的顺利:)

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