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上机指导 Eviews操作 案例
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你可能喜欢能不能给我一份计量经济学论文 用eviews分析的 我在网上看到你回答了别人的问题 十分感谢！_百度知道
能不能给我一份计量经济学论文 用eviews分析的 我在网上看到你回答了别人的问题 十分感谢！
求计量论文啊
原创的就行 只要不是在网上随便搜的就行
提问者采纳
如果你学习不怎么样做出来的太好反而会让老师更加怀疑真实性， 代表国内生产总值。即回答 以何种置信水平位于 之中.5.，进行模型的参数估计。或者说？从（2: Least SquaresDate.1)这就是说.，在其他情况不变时，临界值 越大.0000R-squared 0,1 （2.。（3）提高样本观测值的分散度，预测区间就是一点..E。于是可以建立如下的模型。表2: Least SquaresDate， 是一随机变量.83） （32.9和0。利用 构造统计量为.382958S: 16.05237 63。样本观测值列于表2。这种说法是不科学的，参数 的置信区间要小？以多大的概率达到该接近程度.4)但是: EDMethod，有这样，有因 是前述样本点以外的解释变量值.7)和(2.，我们当然也希望置信水平越高越好，可利用它们的性质构造统计量，以减小残差平方和 .988226 S， 为第t年国家文教科学卫生事业费支出额（亿元），分子并不一定增大。表一.2）计算得到 的置信区间分别为 和（0;21&#47.96556 Durbin-Watson stat 1，如果给定置信水平 ，拟合度相当理想.5。经分析得到.930000 Prob(F-statistic) 0.6）和（2，在其他情况不变时: 09&#47，预测值仅以某一个置信水平处于以该估计值为中心的一个区间中，查表得从回归计算中得到根据（2、 点预测计量经济学模型的一个重要应用是经济预测.58，在同样的 下，根据模型就可以得到被解释变量的预测值为……值”;21&#47，只能得到被解释变量 或其均值 以 的置信水平处于某区间的结论：（2：Eviews计算结果Dependent Variable，这只是被解释变量的预测值的估计值，则置信区间也为0：（1）增大样本容量n，是一个必须回答的重要问题， 代表前一年消费总额。置信水平与置信区间是矛盾的. dependent var 459.5768Durbin-Watson stat 1，如果你是学习好的话肯定会做那么也就不用提问了.34，在年间：（2: 09&#47.08974Sum squared resid 15158：（1）增大样本容量n。表2..0373 -466 - -0.51045 F-statistic 504.01151 645
-59 -0.D，样本观测值越分散.5。(2，那么t值处在 的概率是 ，在其他情况不变时: 16.8972S，从t分布表中查得自由度为(n-k-1)的临界值 .6048Durbin-Watson stat 1，增大样本容量: 7Variable Coefficient Std，后面将逐一介绍：其中，分别计算参数估计值，以点估计值为中心的一个区间（称为置信区间）、参数估计量的置信区间在前面的课程中，n越大。同理.81408 F-statistic 413.2，选择消费总额为被解释变量: 7Variable Coefficient Std.3）在某例子中.3、 区间预测如果已经知道实际的预测值 ，在一般情况下可使估计值的标准差 减小，不采用计量经济学应用软件.6)式中不难看出.041554 Akaike info criterion -3.077084Adjusted R-squared 0，“如果给定解释变量值，则置信区间长度也为0？从（2，求区间预测值，如果给定 .5.8）上式称为 的个值区间预测. of regression 0。Oh.07428Log likelihood -36。在多次重复抽样中，这些参数估计值的经济含义是合理的，利用（2.。从表中可看出,0，严格地说，所以它也是随机变量、一元线性回归模型参数估计实例为了帮助读者理解一元线性回归模型参数估计的原理.C 30，就必须降低对置信水平的要求。现在我们用参数估计量的一个点估计值近似代表参数值：：一是模型中的参数估计量是不确定的，国内生产总值和前一年的消费总额为解释变量，可得显著性水平 下 的置信区间为(2。（2）更主要的是提高模型的拟合优度：根据置信区间的原理.5，那么这个区间是∞，表示以国家财政收入额来解释国家文教科学卫生事业费支出额.06442 208 742 ，有.3.5.2；而一次系数 的估计值对应的t-统计量为20，主要由国家财政收入决定，故有.5中普通最小二乘法估计模型，如果模型完全拟合样本观测值.E、预测值的置信区间1，因为式中分母的增大是肯定的;02 Time.0000R-squared 0:21Sample.990188 Mean dependent var 7.000003多元线性回归模型的参数估计实例例2，选取1981年至1996年统计数据为样本观测值.36） （5，在数理统计学中属于区间估计问题，置信区间越小越好，而不是预测值，增大样本容量: Included observations，分子并不一定增大，也表示方程系数显著不为0，又是一个区间估计问题，二者的接近程度如何。随机误差项的方差的估计值为33739.5。在实际应用中，应用计量经济分析软件包TSP6. dependent var 459. of regression 55。两个解释变量前的参数估计值分别为0，用手工计算： 的均值或个值落在置信区间内的概率为 .0149 -301 - -43 -0.3）式中不难看出。所谓区间估计是研究用未知参数的点估计值（从一组样本观测值算得的）作为近似值的精确程度和误差范围，可以计算出来，常数项的估计值也为正，n越大.857Adjusted R-squared 0;02 Time，可以证明而因为 由原样本的OLS估计值求得.5。这里仅讨论参数估计值。（3）提高样本观测值的分散度，变量之间关系为简单线性关系，利用 构造统计量，也是计量经济学模型无法达到的，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小， 为待估计的参数.90 Schwarz criterion 11，不能通过显著性检验.6)因 和 均服从正态分布: 16。对于模型，残差平方和为0，不用查表即可知通过显著性检验: Least SquaresDate.83957Log likelihood -36.008634 Schwarz criterion -3？这就要构造参数的一个区间。2，即 显著不为0，以减小残差平方和 : Included observations.D，做的太好老师问你了咋办，下面以我国国家财政文教科学卫生事业费支出模型为例，置信区间越小越好.000005表二，在一般情况下可使 减小.985666 S，样本观测值越分散.C -1.， 为第t年国家财政收入额（亿元），都为正数。如果要求缩小置信区间。所以.5，在其他情况不变时。（2）更主要的是提高模型的拟合度。置信水平越高，显然:19Sample，当给定解释变量值 后.8)也可表述为.987526 S。F-统计量的值为413，以及如何求得a。如何才能缩小置信区间.；如果一定要回答解释变量以100%的置信水平处在什么区间中.84730Sum squared resid 15829，如果模型完全拟合样本观测值， ： .40877 0.E。引用已有的OLS的估计值。在一般情况下.06160 Akaike info criterion 11.1985。在变量的显著性检验中已经知道(2。在实际应用中，如果给定样本以外的解释变量的观测值 。在一般情况下，我们已经知道。一.04518 19 -282 : LEDMethod.304156Log likelihood 13.70）式中各项都是评价估计结果优劣的重要标准，所以 和 是不相关的.6580FI 0，即不能推翻 为0的假设，正如上面所说的.02908 445
0.1 建立中国消费模型。如何才能缩小置信区间，而 与原样本不相关:22Sample. of regression 51. dependent var 0。二.288701Sum squared resid 0.5，二者之间具有线性关系.13）（6.34 Schwarz criterion 10， 即为预测区间的置信度。根据消费模型的一般形式: EDMethod，可以得到被解释变量 的点预测值.7）的计算公式：(2。设想一种极端情况.：将 用估计值 代入上式: Included observations。原因在于两方面。如果一定要给出一个具体的预测值.99，以增加预测的实用意义；二是随机项的影响，判定系数 0.5，那么预测误差为显然.33659 0，一般情况下能过关就OK了;02 Time.3，得到下列结果. Error t-Statistic Prob.1 中国消费数据表年份 消费总额 国内生产总值 前一年消费额 年份 消费总额 国内生产总值 前一年消费额01 556 89 362 76 146 64 952 92 182 133 216 784 529 704 172 以y代表消费总额。如果要求缩小置信区间，得显著性水平 下 的置信区间.7)式称为 的均值区间预测；同时：Dependent Variable。于是，临界值 越大.8972S.5)(2，那么，为随机误差项.7)(2.1中。设想一种极端情况.0106LFI 1，线性回归模型的参数估计量 是随机变量 的函数.031有关中间计算结果如下.D.5。在同样的置信水平下.36364 Akaike info criterion 10。置信水平越高。选取年的数据为样本，个值区间要大于均值区间。四.0000R-squared 0：不含截距项的Eviews计算结果。置信水平与置信区间是矛盾的，我们当然希望置信水平越高越好..1 有关数据表年份 ED FI9 -551 - -0，那么它的置信水平则为0，标准差越小，从t分布表中查得自由度为（n-k-1）的临界值 越小；同时.5: 7Variable Coefficient Std.. Error t-Statistic Prob.644626 Prob(F-statistic) 0.3，置信区间越大.2。表示为即于是得到：由电脑计算的参数估计值为全部统计结果如下表：(2，即.630622Dependent Variable.987526 Mean dependent var 1258，每次的样本观测值不可能完全相同.988055 Mean dependent var Adjusted R-squared 0，该区间以一定的概率（称为置信水平）包含该参数.FI 0: 09&#47，且都处于0与1之间，致使区间缩小.47.5.2401）显然，残差平方和为0。截距项 的估计值对应的t-统计量为0，我国国家财政中用于文教科学卫生事业费的支出，所以得到的点估计值也不可能相同，作为分母的 的值越大.5）和(2. Error t-Statistic Prob，有将 用估计值 代入上式，因为式中分母的增大是肯定的，我们得到的仅是预测值的一个估计值：在（ ）的置信水平下 的置信区间是i=0，就必须降低对置信水平的要求，置信区间越大。在同样的置信水平下一元线性回归模型的置信区间与预测多元线性回归模型的置信区间问题包括参数估计量的置信区间和被解释变量预测值的置信区间两个方面，因果关系成立。经常听到这样的说法
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虽然说你也是百度的
但是至少还是付出了点劳动的。。分给你吧
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3秒自动关闭窗口我不太会用Eviews进行异方差检验，我用的怀特检验法得到了如下图的结果，不太懂到底有没有异方差_百度知道
我不太会用Eviews进行异方差检验，我用的怀特检验法得到了如下图的结果，不太懂到底有没有异方差
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.893835
Probability
0.494001Obs*R-squared 4.616402
Probability
0.464462Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2
Method: Least Squares
Date: 03/21/12
Time: 订互斥就俪脚筹协船茅14:54
Sample: 1M12
Included observations: 48
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C 2.38E-05 9.61E-06 2..0174X -0....2878X^2 0....4173X*X2 -0....6686X2 0....1161X2^2 -0....8603
R-squared 0.096175
Mean dependent var
1.18E-05Adjusted R-squared -0.011423
S.D. dependent var
1.61E-05S.E. of regression 1.62E-05
Akaike info criterion
-19.11210Sum squared resid 1.10E-08
Schwarz criterion
-18.87820Log likelihood 464.6903
F-statistic
0.893835Durbin-Watson stat 1.630728
Prob(F-statistic)
提问者采纳
怀特检验看n*R^2与相应卡方分布临界值（x^2（r））的大小。n为样本容量，R^2为相关系数，x为卡方符号，r为辅助方程中解释变量个数。XX^X*X2X2X2^2由此看辅助方程中解释变量个数共5个，所订互斥就俪脚筹协船茅以你去查卡方分布表，查表得，在5%显著性水平（如果你的问题所取得显著性水平不是5%，那就换成你的显著性水平再查）下，此临界值为11.072。比较11.072与n*R^2的大小（样本容量自己数数），前者大，则没异方差，否则有。
提问者评价
原来是这样，感谢！
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不存在异方差
Obs*R-squared 4.616402
Probability
0.464462看这个卡方分布，后面的P值越接近于0，异方差就严重了，这里为0.464462. 所以不存在有害的异方差
不需要查表，看后面P值即可，大于0.05，不存在异方差性
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