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文檔簡介

1、Eviews 運(yùn)用于計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的三個(gè)舉證一、異方差檢驗(yàn)：首先做出相應(yīng)的ls模型，White檢驗(yàn)：在HeteroskedasticityTest：White中檢驗(yàn)p值，如果p.f值小于0.05則表示有異方差，反之沒有異方差。GQ檢驗(yàn)20對數(shù)據(jù)中在上方輸入*排序*選出17*做回歸得出Sum squared resid同樣再輸入smpl 14 20/ls y c x 得出第二個(gè)rss用rss(1)/rss(2)做f檢驗(yàn)其他檢驗(yàn)方式中用genr 定義變量進(jìn)行回歸分析確定最大的r2等值來確定其異方差形式=修正方法加權(quán)最小2定義e1為相應(yīng)的resid (e)在ls規(guī)劃時(shí)將opion中的weight設(shè)為ab

2、s(e1)進(jìn)行來說規(guī)劃即可 這時(shí)會(huì)去掉其異方差性二、多重共線性對數(shù)據(jù)建模ls分析數(shù)據(jù)看哪個(gè)每個(gè)解釋變量的f值，檢驗(yàn)其是否有多重共線性求其相關(guān)系數(shù)矩陣“QuickGroup StatisticsCorrelations”得出后和0.8 比較，如果大于0.8 說明兩者之間有激情。修正方法：逐步回歸先對每一個(gè)進(jìn)行l(wèi)s分析建模然后取出對y影響最大的做為基礎(chǔ)然后更具其相關(guān)系數(shù)大小排序，用做出先關(guān)的檢驗(yàn)，選擇加入的元素如上圖就是加入了x3三、序列相關(guān)性同樣的ls對其d.w做出分析，如果接近2 則沒有一次相關(guān)，若出了范圍則有相應(yīng)的相關(guān)性其他次的相關(guān)性可以由lm檢驗(yàn)得到(小于0.05即有序列相關(guān)性)。自相關(guān)的檢驗(yàn)還有view/residual/con-Q-做出如圖所示的表修正方法杜賓兩步法：進(jìn)行如下的ls估計(jì)可得：將p 的值帶入查分模型如下輸入：結(jié)果如下：d.w含糊可以用lm檢驗(yàn)其是否任然具有相關(guān)性。用b(貝塔)0/（1-p）p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2最小二乘法輸入如下結(jié)果如下Lm檢驗(yàn)

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