eviews做协整方程

投入为序列x,收入为序列y,导入数据后并选xy,open as group做散点图可以观察到数据有向上的趋势,随x的增加y也增加,说明数据有趋势打开序列,选view,unit&nb

是的,可以这样做的各个因素之间有干扰啊我替别人做这类的数据分析蛮多的

协整方程：Eyt-1=3.7820EXt-1-10.5926两个VEC模型为：D(EYt)=-0.1818(Eyt-1-3.7820EXt-1+10.5926)+0.4219d(EYt-1)-0.11

预测的做法都差不多1、扩大样本期：expand起始时间终止时间（包括预测的时间段）2、在“Workfile”下,双击序列名,输入解释变量的值（预测的样本值）3、在估计的方程窗口,点“Forecast”

当然要同步了亲~~你想啊,如果这个变量在96年之后才有的话（这里都以数据为准）,那么80年-96年之间这个变量对模型是没有影响的,这个时候会产生很多偏差,不止是简单的加上补漏就行的,必须要把这17年的

以第一组结果为例原假设L2不是L1的格兰杰因时间上的先导性有效观察样本128组F检验的统计值是2.96显著值.0877也就是说10%的显著水平上你可以拒绝原假设即L2是L1的格兰杰因但是在5%的显著水

你这个问题很难,要简单的就找张晓峒的书看,要稍微深一点就找高铁梅的书看

12

你在用两种软件做多元线性回归时,有没有注意选择变量控制的概率值,有点默认是0.05,有点默认是0.1.如果这个概率值设置不同,选择出的自变量个数当然是不一样的.相关分析只考虑到两个变量之间的关系,而并

1模型滞后阶数的选择2VAR模型估计3VAR模型稳定性检验4VAR模型残差序列自相关、正态性检验5脉冲响应6方差分解7格兰杰因果检验再问：1、2、3、5我都做过。可不可以说明一下，4、6、7的EVie

1、建立workfile,将你要的数据录入进去（或者从excel中导入进去）2、确定你要估计参数的模型中的自变量和因变量,比如自变量x1x2,因变量y3、在命令窗口中输入：lsycx1x2然后回车,得

没有例子不好说明啊.附上一个图片,如下图所示：在1Cointegrating Equation(s)中,LNREER表示成LNEXP1,LNEXP2,LNEXP3,LNINV的函数.那么从图

每做完一次回归,resid序列里的值都会变,做完一次回归之后的那个resid序列的值就是这个回归方程相应的残差.如果你想保存的话,可以新生成一个序列,让其值等于这个残差序列值.再问：非常谢谢您！我还想

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

equationeq01.lsCPIFOREXCR再问：我打进去的数据，都找不到了……打开的时候说找不到……名字还在，但是打不开，这是怎么事啊~我又重现输入了一遍数据，说equation未被定义……求

ls因变量自变量假如含有常数项,则加入c.比如你方程是：Y=c+aX+e,则为：lsYcX希望有所帮助!

实际上,你做协整检验,发现变量之间有协整关系,即存在长期均衡关系.那么直接进行模型回归,得到的方程就是协整方程.再问：非常感谢~那么16个样本容量是不是太少了，我找不到DF的临界值呢？再答：16个确实

DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:01/23/10Time:23:13Sample:19952008Includedobservations:14V

在船上夜晚的静寂,一支忧伤的夜曲,你为什么让我浪费地躺在这儿?而且没有反抗时陷入绝望.陪你一起走在时光里,走在这暖暖的冬日里,可以桃一个桃花的馨香藏于心中哈哈

讲你要分析的变量打开asgroup,然后在打开的视图窗口中,view-CointegrationTest,选择参数,点击确定.