Eviews用逐步回归法去除多重共线性需要查看那几个数据

多元线行回归模型中对干扰项的方差的无偏估计样本容量问题.可化为线性模型的...工具变量选取的原则.虚拟变量.分布滞后模型.自回归模型.阿尔蒙多项式法.~如果你认可我的回答,请及时点击【采纳为满意回答】

打开你要检验的序列,然后在那个窗口的左上角的view中找到unitroottest就可以进行ADF检验了.

可以.用命令xtfm

单位根检验和协整检验要一起做不再问：要的，要的，万分感谢再答：需要文字分析不什么时候要再问：越快越好~~文字分析重点讲讲就好，万分万分感谢！！再答：好的你把数据和论文发到luguoda9you@sin

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,IMER|1.000000,-0.871707,-0.813919EX|-0.871707,1.

首先是需要导入数据,你可以把数据存在excel里面.然后另存为03版本的excel!打开eviews-->file-->new-->workfile设置好你需要的日期,也就是你数据的长度然后file-

enter是全部进入有的自变量可能不显著选stepwise逐步回归设置显著性OUT进出变量的SIG不变有的自变量因素相关性强方程的SIG会变做多重共线性诊断逐步回归删除变量等应该比较好了

强迫回归法是指将所有的自变量强制纳入进行分析,忽略缺失值的影响.逐步回归法又分为前向和后向逐步,前者是一个一个地添加自变量,后者是先将所有的自变量分析后再观察那个自变量对应sig值最大,就把那个自变量

在workfile里点击右键选newobject出来对话框选series然后命名y输入数据即可输入数据时用右键点击单元格选edit就能输入了

可以选择Analyze-Regression-Linear,在打开的对话框中输入相关变量,在Method下拉列表中选择回归方法,如可选Stepwise；再单击Statistics,在打开的对话框中依次

是否拒绝原假设关键看P值,一般原假设下发生小概率事件就可以认定原假设错误,应该拒绝原假设,实际应用中,0.010.050.1是常用的小概率事件判定标准,只要P值很小（譬如小于0.05）就应该拒绝原假设

检验结果与预期不同,这是非常正常的情况要考虑的是变量之间的关系,比如多重共线性等我替别人做这类的数据分析蛮多的

统计>回归>逐步出于识别预测变量的有用子集的目的,逐步回归删除变量和向回归模型中添加变量.Minitab提供三个常用过程：标准逐步回归（添加和删除变量）、向前选择（添加变量）和向后消元（删除变量）.·

EVIEWS的具体教程请Q我从来都是只知方法不知原理的路过

DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/03/09Time:17:46Sample:20002007Includedobservations:8Y=

你少了一个表,输出结果的第一张表就是“输入/移去的变量”,这张表里面就是保留和移除的变量.模型汇总：这个看R方,数值最大最接近1的就是拟合度最好的模型.Anova：这个看Sig,

用eviews估计出garch之后产生garch序列(sigma),然后利用VaR=mu-alpha*sigma得到VaR

你这模型拟合效果太差啦F的P值大于0.05各个自变量检验不显著调整的R方小于0.1让人情何以堪啊再问：请问高人我要怎么办。。再答：重新检查数据的来源研究模型设计的合理性。。。

额……我工作以后很久没用过Eviews了,引力模型我也没听说过……而且……我实在没时间做这个事~不好意思~

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