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eviews模型估计结果怎么算
eviews怎么
进行参数
估计
?
答:
1、按下创建文件按钮, 创造一个新文件。2、在左上方选择,在右上方键入观察数量。3、在电子表格复制观察数据,在
EVIEWS
的空白处贴上。4、单击完成后出现如下图所示图样。5、在工具列表选择
模型
的参数
估计
。6、最上面空白处键入想要
估算
的模型 (如例:gdp c consumption), yi= β0+β1 * xi, ...
eviews怎么
预测?
答:
首先,用Eview作预测是要给定解释变量X的值,然后利用所建立的
模型
对Y 进行预测,也就是知道X求Y值;举例说明:有五年的人口数据,需要用
EVIEWS
去预测第六年的人口数 预测第六年的人口,只须对前面五年的数据算出平均增长率,然后用第五年的数据乘以1+平均增长率即可。平均增长率可以由4264(1+x)^...
《计量经济学》根据
eviews
回归
结果
,表格里的数据
怎么算
出来?
答:
计算
如下。1:Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。2:计量经济...
计量经济学根据
eviews
回归
结果
,表格里的数据
怎么算
出来
答:
计算
如下。1:Coefficient除以standard error 等于 t-statisticcost 的 t-statistic就等于 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常数C的standard error 就等于 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等于 0。063573x12。2:计量经济...
怎么
根据
eviews
回归
结果
什么样的数据应该剔除
答:
Prob(F-statistic):模型的显著性,小于0.05为显著。是由上面的F统计量的值
计算
出的概率。一般快速看
模型结果
学习以上几个就可以了,想要全部了解的可以往下细看。adjusted R-squared:调整的可决系数。当两个以上自变量时通常关注此值作为模型拟合度。S.
E
. of regression:回归的标准误差。这是一个对...
eviews怎么
做数据预测
答:
1、首先需要打开
eviews
软件建立工作文件,创建并编辑数据。2、然后需要在命令行输入lsycx回车。3、然后需要弹出equation窗口。观察t统计量、可决系数等,可知
模型
通过经济意义检验,查表与X的t统计量比较发现,t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年...
eviews
利用回归
模型
预测
答:
你应该是用最小二乘法
估计
的吧,假如你的变量分别为y和x,在命令窗口中输入ls y c x回车,在弹出来的方程的上面菜单栏有个Forcast,单击它,在出现的对话框中只用在series names与forcast sample中输入数据,其中有个forcast name和S.
E
.,你在forcast name中随便输入一个xf,也可以直接用默认的,但在S.E...
计量经济学
eviews
ls
估计
表
计算
可决系数及t F值等
模型
为yi=β0+β...
答:
x2和x3的t值算法相同,我就不在这儿算了 T值=系数/Std R-squared 首先残差的2次方和RSS=342.5486,ESS=31.4289 推出TSS=RSS+ESS R-squared=ESS/TSS=0.0839 可以看出回归的可信度较低 Adjusted R-squared=1-((1-R-squared)(n-1)/n-k)=1-(1-0.0839 )*1.285=-0.1771 S.E....
用
eviews
软件
计算
股票波动率,garch(1,1)
模型估计
出来的
结果
如下图,请问...
答:
c———欧米伽 RESID(-1)^2——阿尔法 GARCH(-1)——贝塔 带入下面方程式
EViews如何
进行自回归方程参数的最小二乘
估计
?
答:
计算
过程:从散点图(题目有给吧)看出x和y呈线性相关,题中给出的一组数据就是相关变量x、y的总体中的一个样本,我们根据这组数据算出回归方程的两个参数,便可以得到样本回归直线,即与散点图上各点最相配合的直线。下面是运用最小二乘法
估计
一元线性方程^y = a + bx的参数a和b:(a为样本...
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