eviews怎么做vif分析

@漆弦5694:方差膨胀因子VIF是怎样计算的 在EVIEWS5.0里如何操作 - 作业帮
缪瑾15041548445…… [答案] if确实是一个变量一个vif,但如果没有其它变量,vif又怎么计算,它和其它变量是有关的.个人研究了eviews计算vif的方法比如一个数据有因变量y,自变量x1,x2我们通常计算的是x1,x2的vif值以计算x1的vif值为例做回归方程ls ...

@漆弦5694:怎么用eviews进行多重共线性检验 -
缪瑾15041548445…… eviews没有计算vif的命令 需要自己编写 也可以从易丹辉的教程中下载VIF的命令来计算

@漆弦5694:如何用eviews做var模型 -
缪瑾15041548445…… 1.数据做平稳性检验(单位根检验) 2.通检验再做JJ检验通做其协整检验 3.搞定EVIEWS做VAR模型 我版本旧主工作栏选择QUICK----estimate VAR 再内变量栏写内变量名字 滞阶数要填写1 1(阶),2 2(二阶), 试几阶VAR输结挑选AICSC(缩写)确定阶数

@漆弦5694:如何用eviews做回归分析 -
缪瑾15041548445…… 用eviews做回归分析的过程如下:首先下载eviews安装包,不用解压,首先点击一个reg文件,即成功注册;然后点击一个exe执行文件,即可以打开软件;然后,开始进行数据分析,首先建立一个时间序列文件,输入开始与截止时间;第二步,输入命令建立序列,data y c x,中间需要有间隔,按enter返回;第三步,导入数据;第四步,输入命令ls y x,得出结果;对数据进行分析,观察因变量与自变量的关系.回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法.

@漆弦5694:怎么用eviews做多元回归分析 -
缪瑾15041548445…… 建立workfile.打开软件,file---new---workfile建立. 填写相关起始日期和命名.点击“OK”,workfile建立. 主窗口写入“DATA Y X1 X2”回车. 出现数据录入表格.点击edit按钮可锁定或更改数据. 在主窗口点击“quick”---“estimate equation”,在出现的窗口中选择LS(最小二乘估计), 在estimate equation窗口输入'Y C X1 X2',点击确定,得出分析结果.

@漆弦5694:如何用eviews做adf检验 -
缪瑾15041548445…… 1、打开相关窗口,直接选择下一步.2、会弹出新的对话框,在里面输入consumption c income进行确定.3、这个时候,需要点击View→Residual Diagnostics→Heteroskedasticity Tests.4、如果没问题,就根据实际情况设置参数.5、这样一来等生成图示的结果以后,即可用eviews做adf检验了.

@漆弦5694:VAR模型怎么在Eviews中实现预测 -
缪瑾15041548445…… 先检验平稳性,若同阶平稳可进行协整检验和格兰杰因果关系检验,都通过后quick-estimate var,将各个变量名称输入进去就可以了

@漆弦5694:怎样用做Eviews主成分分析和因子分析 -
缪瑾15041548445…… 主成分分析就是将多项指标转化为少数几项综合指标,用综合指标来解释多变量的方差-协方差结构.综合指标即为主成分.所得出的少数几个主成分,要尽可能多地保留原始变量的信息,且彼此不相关.因子分析是研究如何以最少的信息丢失...

@漆弦5694:如何用EVIEWS做统计回归分?如何用EVIEWS做统计回归分析
缪瑾15041548445…… 新建一个new workfile 看你数据是不是没有时间的 没有时间的就选undated 然后在新的框右键 new object 命名然后导入数据 数据倒完就quick那里estimate equation 输入y c 你x命名的名字 确定就有结果了

@漆弦5694:如何用Eviews软件进行简单时间序列分析 -
缪瑾15041548445…… 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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