eviews怎么做參數(shù)置信區(qū)間估計(jì)？可以打開(kāi)EVIEWS軟件，直接點(diǎn)擊工具欄，在工具欄中表選擇類(lèi)型異方差性測(cè)試。在不顯示欄中，選取Whitetest，這個(gè)測(cè)什么要注意檢定異方差性的存在，再點(diǎn)考慮按鍵。

eviews怎么做參數(shù)置信區(qū)間估計(jì)？

可以打開(kāi)EVIEWS軟件，直接點(diǎn)擊工具欄，在工具欄中表選擇類(lèi)型異方差性測(cè)試。

在不顯示欄中，選取Whitetest，這個(gè)測(cè)什么要注意檢定異方差性的存在，再點(diǎn)考慮按鍵。

在模型窗口直接出現(xiàn)Whitetest的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)用于測(cè)什么異方差性的存在.左邊的檢定統(tǒng)計(jì)量適用規(guī)定于手算,右邊的p-value少于10%(選取范圍90%置信區(qū)間),證明了異方差性的存在

eviews多元異方差檢驗(yàn)步驟？

任務(wù)回歸分析后，在方程對(duì)象（應(yīng)該是你能看到的輸出結(jié)果窗口）中，左上角的view-residualtests-histogramnormaltest,得到殘差的分布直方圖，左側(cè)是殘差的描述統(tǒng)計(jì)量，還有一個(gè)jarque-bera統(tǒng)計(jì)量，即能得到殘差的正太性檢驗(yàn)。

eviews做gq檢驗(yàn)步驟？

G-Q實(shí)驗(yàn)檢測(cè)法檢驗(yàn)異方差存在

原理：

一元線性回歸分析中，先對(duì)自變量x通過(guò)排序（系統(tǒng)默認(rèn)為從大到小排序ascending）

刪除掉中間的1/4個(gè)樣本，對(duì)前后兩個(gè)子樣本四個(gè)作多元線性回歸，我得到歸一化平方和sumwithsquaresresiduals

因?yàn)楫惙讲钅Ｐ椭?，ei無(wú)條件服從(0,σi2）的正態(tài)分布，而統(tǒng)合F統(tǒng)計(jì)量(∑e1^2/n1-1)/(∑e22/n2-1)。

原假設(shè)H0：不存在異方差

備擇假設(shè)不成立H1：未知異方差

若計(jì)算出我得到的FFα，則委婉地拒絕原假設(shè)，并且存在異方差

lm自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果怎么看？

在我得到模型后，檢驗(yàn)殘差序列的自相關(guān)時(shí)，是可以可以使用DW統(tǒng)計(jì)量和LM檢驗(yàn)，前者我就且不說(shuō)了，在回歸結(jié)果中會(huì)手動(dòng)輸出低DW值，是對(duì)后者，由前到后再點(diǎn)view

esidualtestserialcorrelationLMtest去設(shè)置大的滯后階數(shù)，再點(diǎn)擊ok，我得到結(jié)果。

結(jié)果是對(duì)不勝感激模型的顯著性檢驗(yàn)：e(t)a1*e(t-1)a2*e(t-2)...b1*x1b2*x2原打比方為諸系數(shù)a1a2...b1b2...0LM統(tǒng)計(jì)量Obs*R-squared它漸近聽(tīng)從于卡方分布的位置，如果不是太大，這回絕原假設(shè)不成立像是，在eviews中有p值，如果不是p值比較比較小，諸如大于00.005，則斷然拒絕原假設(shè)，認(rèn)為原模型存在自相關(guān)。

通過(guò)修改大的滯后階數(shù)，是可以區(qū)分模型中的作用效果與不比較顯著的反應(yīng)滯后項(xiàng)，實(shí)際對(duì)比，可以別除不比較顯著的項(xiàng)，再通過(guò)一次檢驗(yàn)。