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EviEws变系数模型

很简单,用EVIEWS先对回归方程做混合模bai型求解,在结果中有du一项Sum squared resid(在结果的下面,R平方值的旁边),这个就是残差平方和,这个值就是S3;然后在用变截距模zhi型求解,得出S3,最后是变系数dao模型,得出S1.有了这三个内值,F值自己手算就可以了.有不懂可以在问我,变截距和变系数一般是用固定效应容模拟.

面板相关理论不成熟,不建议做,或者直接用普通的pearson相关

sum of resid squrt就是残差平方和,也就是输出结果最下面的几行,有F值、R方值的那一团结果中.

很简单,用eviews先对回归方程做混合模型求解,在结果中有一项sum squared resid(在结果的下面,r平方值的旁边),这个就是残差平方和,这个值就是s3;然后在用变截距模型求解,得出s3,最后是变系数模型,得出s1.有了这三个值,f值自己手算就可以了.有不懂可以在问我,变截距和变系数一般是用固定效应模拟.

你的具体分析结果发出来,我告诉你

分给的太少了啊.面板数据比时间序列和截面数据复杂多了.首先你得对模型的设定和数据的选取有个大概的确定(多少年?多少个截面?多少个变量?),然后是建立POOL数据,首先做F检验,看看应该是用混合数据模型、变截距模型还是变系数模型,当然,根据你研究的目的,也可以变系数来研究不同截面之间是否在某个变量上存在一致性.采用固定效应还是随机效应要做豪斯曼检验,不过一般用固定效应就可以.模型选定就是回归了,可以用OLS也可以用GLS,DW值不好的,可以在模型中加AR(N)进行修正.模型是要不断的尝试和修改的,最后取一个最符合要求的.

一个变参数,一个是变截距,分别在不同的窗口下选入变量即可

Eviews做PROBIT模型方法是: 选中变量,确定你的被解释变量第一个选; 然后右键open, as equation, method 里选择binary; 然后会出现logit probit的选项,选择probit就可以了.probit model是解决0-1变量的问题的. 最简单的probit模型就是指被解释变量Y是一个0,1变量,事件发生的概率是依赖于解释变量,即P(Y=1)=f(X),也就是说,Y=1的概率是一个关于X的函数,其中f(.)服从标准正态分布.若f(.)是累积分布函数,则其为Logistic模型

直接输入命令 ls y c x1 x2 ar(1) 回车 即可 不需回代 一步到位

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