養(yǎng)老發(fā)展現(xiàn)狀優(yōu)勢(shì)和制約因素？養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本穩(wěn)定，需要國(guó)家和愛(ài)心人士的大力支持。有幾個(gè)限制因素:第一，因?yàn)槲覀冇袀鹘y(tǒng)習(xí)慣，以前老人都是住在家里養(yǎng)老。似乎把老人送進(jìn)養(yǎng)老院就是不孝，傳統(tǒng)觀念信需要改變，可

養(yǎng)老發(fā)展現(xiàn)狀優(yōu)勢(shì)和制約因素？

養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)發(fā)展基本穩(wěn)定，需要國(guó)家和愛(ài)心人士的大力支持。有幾個(gè)限制因素:

第一，因?yàn)槲覀冇袀鹘y(tǒng)習(xí)慣，以前老人都是住在家里養(yǎng)老。似乎把老人送進(jìn)養(yǎng)老院就是不孝，傳統(tǒng)觀念信需要改變，可以通過(guò)加大宣傳來(lái)解決；

還有一個(gè)就是迫切需要醫(yī)養(yǎng)結(jié)合的養(yǎng)老院。希望大中型醫(yī)院和養(yǎng)老院合作，讓老人在醫(yī)院養(yǎng)老，在養(yǎng)老院看病。

虛擬變量在eviews中是什么數(shù)據(jù)？

在

eviews模型擬合圖怎么操作？

打開(kāi)計(jì)算機(jī)，打開(kāi)Excel，創(chuàng)建一個(gè)新的數(shù)據(jù)電子表格。

2.將電子表格數(shù)據(jù)導(dǎo)入eviews，然后單擊確定。

3.輸入 "cor？coilfuture？陶氏？辛德克斯？納加斯？歐佩克？歐羅巴？urmb .

4.打開(kāi)菜單-";圖形，輸入序列名稱 "coilfuture "在對(duì)話框中，單擊確定。

5.輸入 "測(cè)試類型 "點(diǎn)擊 "測(cè)試與測(cè)試- "攔截和監(jiān)視來(lái)設(shè)置參數(shù)。

6.單擊確定。

ARCH(自回歸條件異方差模型)的全稱是 "自回歸條件異方差模型及應(yīng)用，解決了傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中時(shí)間序列變量第二假設(shè)(方差不變)帶來(lái)的問(wèn)題。GARCH模型稱為廣義ARCH模型，是ARCH模型的擴(kuò)展，由Boll

用eviews進(jìn)行一元線性回歸，常數(shù)項(xiàng)t檢驗(yàn)為負(fù)，回歸還有意義沒(méi)？

這是有意義的，因?yàn)槌?shù)項(xiàng)在5%的水平上通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

回歸結(jié)果表明，模型的擬合效果較好，決定系數(shù)為R20.9635，表明96%的GDP變化可以用回歸方程來(lái)解釋。總體來(lái)看，f檢驗(yàn)值的伴隨概率遠(yuǎn)小于0.05的顯著性水平，說(shuō)明方程總體線性關(guān)系顯著。變量的顯著性檢驗(yàn)表明，T統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率也通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)。估計(jì)結(jié)果表明，各參數(shù)T值和F值的顯著性水平P均小于ι 0.05，擬合效果顯著。然而，多賓試驗(yàn)失敗了，出現(xiàn)了負(fù)序列相關(guān)。其他分析可以 不要只被這張桌子看到。以上都是基于估計(jì)的結(jié)果和參數(shù)，實(shí)際上是觀測(cè)值。只有五個(gè)，反正不靠譜，因?yàn)閚太小了。t值、f值等估計(jì)參數(shù)不可靠。