eviews方差分解含義？預(yù)測誤差方差分解（FEVD）要可以解決100元以內(nèi)問題：一個(gè)變量的變化在多大程度上是由自己誤差項(xiàng)的沖擊紊亂的（回憶脈沖波做出反應(yīng)函數(shù)IRF），在多大程度上是由其他變量誤差項(xiàng)沖

eviews方差分解含義？

預(yù)測誤差方差分解（FEVD）要可以解決100元以內(nèi)問題：一個(gè)變量的變化在多大程度上是由自己誤差項(xiàng)的沖擊紊亂的（回憶脈沖波做出反應(yīng)函數(shù)IRF），在多大程度上是由其他變量誤差項(xiàng)沖擊影響到的？即，我們要考慮每個(gè)變量K步前預(yù)測的方差在多大程度是由每個(gè)誤差項(xiàng)的沖擊紊亂的。

（K1,2……）具體看過程與MSE完全相同，此時(shí)換算的MSE最終是回歸系數(shù)結(jié)果。choleskdecomposition的方差化合主要是用于SVAR，SVAR的估計(jì)系數(shù)中choleskdecomposition將正定矩陣的上三角元素簡單假設(shè)為0，cholesk排序與格蘭杰因果關(guān)系有關(guān)，外生性越強(qiáng)的變量越裝在前面。

eviews工具變量提示未定義？

Eviews這個(gè)可以做面板VAR(VEC)分析，在操作上和時(shí)間序列全都沒有區(qū)別，具體如何操作是從面板工作文件剛剛進(jìn)入(別從對(duì)象pool剛剛進(jìn)入)。

步驟：剛建工作文件，工作文件類型你選擇Balanced Panel，定義,定義變量，數(shù)據(jù)的鍵入要在定義的變量里粘貼數(shù)據(jù)，而不應(yīng)在此工作文件下組建新的pool中數(shù)據(jù)錄入數(shù)據(jù)。

工作文件確立后自動(dòng)生成變量結(jié)構(gòu)具體解釋文件，并以1、2、3......另外截面成員標(biāo)識(shí)（是對(duì)初學(xué)者我建議你這等，熟練的掌握后用下字母代之）我試了，是可以用。

用pool對(duì)象建立的面板數(shù)據(jù)只有因?yàn)槊姘鍞?shù)據(jù)模型來不使用，所以才那種輸入的數(shù)據(jù)不能用EVIEWS進(jìn)行VAR。

關(guān)，但十分嚴(yán)重到?jīng)]能肯定，估計(jì)是重物共線性的問題。

重的力共線性，那就是你的變量“經(jīng)濟(jì)建設(shè)支出、科教文衛(wèi)支出、國防、行政管理，資本、勞動(dòng)”這六個(gè)變量肯定相互之間幾乎這個(gè)可以線性可以表示，這樣的就沒法求解答逆矩陣，其實(shí)就沒有辦法肯定啦。好的辦法我聽到幾種：

1.的話那就把這些變價(jià)格的變量都去下對(duì)數(shù)，研究它們變化率的關(guān)系，而不是只不過是水平數(shù)值上的關(guān)系，這樣會(huì)減少共線性和自相關(guān)性。

2.要么想把所有的解釋變量求高人自相關(guān)系數(shù)矩陣，看下那兩個(gè)變量相關(guān)性程度接近1，能去掉一個(gè)變量，應(yīng)該是為結(jié)果也會(huì)改善不少。

3.還有那就是工具變量法，這個(gè)還要找其他變量，做微觀的時(shí)候偏誤很有可能會(huì)比較比較大，也就不推薦了。我是學(xué)計(jì)量專業(yè)的，現(xiàn)在正為論文數(shù)據(jù)犯愁，可不可以提醒我這些數(shù)據(jù)1978年開始就有，是從哪來找來的。

我不能能找到GDP的，別的都就沒這樣細(xì)呃。。。啊,謝謝你啦。謝謝啊你的關(guān)注Eviews也可以做面板VAR(VEC)結(jié)論，在操作上和時(shí)間序列完全沒有區(qū)別，具體的操作是從面板工作文件進(jìn)入