eviews+9+registration
@年满571：如何用Eviews检验生产函数模型 -
封欣19365923034…… 如果是道格拉斯形式的话,原式为Y=AL^(a)K^(β),因为道格拉斯形式是非线性的,需要用Ln转换成线性形式在输入命令时就是 Log(Y) c Log(K) Log(L) 如果方程本来就是线性的话,比如Y=A+aL+βK,在输入的时候就是 Y c L K. c是constant,常数.
@年满571：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
封欣19365923034…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@年满571：eviews如何做单位根检验,误差修正模型,蒙特卡洛模拟实验 -
封欣19365923034…… 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...
@年满571：用EVIEWS怎么建立脉冲响应函数 -
封欣19365923034…… 脉冲相应函数是用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响.比如在eviews中有gnp和m2+cd的数列,在命令窗口输入series by=log(gnp)-log(gnp(-1)) 可以得到名义gnp成长率dy,同样类似的命令可以得到名义货币需...
@年满571：如何利用Eviews生成一元线性回归模型 -
封欣19365923034…… 一元线性回归模型有很多实际用途.分为以下两大类:1.如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型.当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以...
@年满571：eviews怎么操作二次曲线拟合,指数曲线拟合 -
封欣19365923034…… 二次曲线,比如y=ax^2+bx+c 命令窗口输入 ls y=c(1)*x^2+c(2)*x+c(3) 指数曲线,比如y=ab^x可以进行对数变换,化为线性模型,命令窗口输入ls log(y)=c(1)+c(2)*x 也可以用非线性迭代方法,不用线性变换,命令窗口输入 nls y=c(1)*c(2)^x
@年满571：怎么用eviews软件消除序列相关性?最好详细点,被采用的给加分.
封欣19365923034…… 建立出模型来,然后点view》residual test》series correlation LM test 默认是做二阶差分,出来的结果如果obs和resid(-2)都显著了那重复上面步骤做三阶的,直到obs显著,resid(-p)不显著就停止,就是p阶自回归消除,此时DW量应该特别接近2 到这,模型就是y=c+B1*X+e(t) e(t)=b1*e(t-1)+b2*e(t-2)....+bp*e(t-p)+u 参数估计里面直接有
@年满571：请问如何用EVIEWS做误差修正模型? 具体例子就:LnCPI=0.952939+0.103738LnIOAP+0.680583LnRPI 是什么? -
封欣19365923034…… 误差修正一般是两个变量才能做的,你变量多就会出现问题. 如果你不介意的话也是可以做的,首先需要对你所有的变量cpi、loap、rpi做单位根检验,看这个三个变量是否是单位根过程,如果是的话就检验一阶差分的平稳性.如果三个变量的单整阶数相同就能做一下协整,然后利用协整模型做误差修正模型了. 如果你不太清楚怎么做,可以参考高铁梅的那本计量的书,有比较详细的Eviews软件的使用方法和建模步骤. 希望可以帮到你~~~~~~~~~~
@年满571：如何使用eviews3.1进行计量经济学OLS分析如y=β1+β2*x,分析出β1,β2和他们的方差等 -
封欣19365923034…… 导入数据,比如excel文本,可以看一下书本的具体操作 直接在命令栏中输入OLS Y A B 你在输入文件的时候就设定β1和β2为 A和B就可以了 命令框就是你进去后看到的那个可以输入的框就是了 你要了解每个工具栏的英文意思
@年满571：如何使用EViews软件对时间序列进行预测 -
封欣19365923034…… 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:)
封欣19365923034…… 如果是道格拉斯形式的话,原式为Y=AL^(a)K^(β),因为道格拉斯形式是非线性的,需要用Ln转换成线性形式在输入命令时就是 Log(Y) c Log(K) Log(L) 如果方程本来就是线性的话,比如Y=A+aL+βK,在输入的时候就是 Y c L K. c是constant,常数.
@年满571：如何用eviews来求解一阶自回归方程 -
封欣19365923034…… 导入数据到序列rt 回归方程如下 ls rt c r(-1) 回归参数 C的估计系数是a的 r(-1)的系数是 b 如果方程验证R方为1 则是精确解.若不为0.9以上则为估计解(若只是方程求解 则为无解)
@年满571：eviews如何做单位根检验,误差修正模型,蒙特卡洛模拟实验 -
封欣19365923034…… 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...
@年满571：用EVIEWS怎么建立脉冲响应函数 -
封欣19365923034…… 脉冲相应函数是用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响.比如在eviews中有gnp和m2+cd的数列,在命令窗口输入series by=log(gnp)-log(gnp(-1)) 可以得到名义gnp成长率dy,同样类似的命令可以得到名义货币需...
@年满571：如何利用Eviews生成一元线性回归模型 -
封欣19365923034…… 一元线性回归模型有很多实际用途.分为以下两大类:1.如果目标是预测或者映射,线性回归可以用来对观测数据集的和X的值拟合出一个预测模型.当完成这样一个模型以后,对于一个新增的X值,在没有给定与它相配对的y的情况下,可以...
@年满571：eviews怎么操作二次曲线拟合,指数曲线拟合 -
封欣19365923034…… 二次曲线,比如y=ax^2+bx+c 命令窗口输入 ls y=c(1)*x^2+c(2)*x+c(3) 指数曲线,比如y=ab^x可以进行对数变换,化为线性模型,命令窗口输入ls log(y)=c(1)+c(2)*x 也可以用非线性迭代方法,不用线性变换,命令窗口输入 nls y=c(1)*c(2)^x
@年满571：怎么用eviews软件消除序列相关性?最好详细点,被采用的给加分.
封欣19365923034…… 建立出模型来,然后点view》residual test》series correlation LM test 默认是做二阶差分,出来的结果如果obs和resid(-2)都显著了那重复上面步骤做三阶的,直到obs显著,resid(-p)不显著就停止,就是p阶自回归消除,此时DW量应该特别接近2 到这,模型就是y=c+B1*X+e(t) e(t)=b1*e(t-1)+b2*e(t-2)....+bp*e(t-p)+u 参数估计里面直接有
@年满571：请问如何用EVIEWS做误差修正模型? 具体例子就:LnCPI=0.952939+0.103738LnIOAP+0.680583LnRPI 是什么? -
封欣19365923034…… 误差修正一般是两个变量才能做的,你变量多就会出现问题. 如果你不介意的话也是可以做的,首先需要对你所有的变量cpi、loap、rpi做单位根检验,看这个三个变量是否是单位根过程,如果是的话就检验一阶差分的平稳性.如果三个变量的单整阶数相同就能做一下协整,然后利用协整模型做误差修正模型了. 如果你不太清楚怎么做,可以参考高铁梅的那本计量的书,有比较详细的Eviews软件的使用方法和建模步骤. 希望可以帮到你~~~~~~~~~~
@年满571：如何使用eviews3.1进行计量经济学OLS分析如y=β1+β2*x,分析出β1,β2和他们的方差等 -
封欣19365923034…… 导入数据,比如excel文本,可以看一下书本的具体操作 直接在命令栏中输入OLS Y A B 你在输入文件的时候就设定β1和β2为 A和B就可以了 命令框就是你进去后看到的那个可以输入的框就是了 你要了解每个工具栏的英文意思
@年满571：如何使用EViews软件对时间序列进行预测 -
封欣19365923034…… 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:)
