修正了多重共线性后怎么用eviews做自相关的检验和修正
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我用的是eviews 8。
1.
异方差检验:(怀特检验)
做完ols之后,在弹出的窗口view-residual diagnostics-heteroskedasticity(选择white,此时如果是一元就去掉交叉乘积项的勾,多元就勾选)
异方差修正,在quick-equation estimation 里面的options,选择选择type并输入所选择的权数。
2.
多重共线性检验(简单相关系数法)
选择并打开解释变量后,view-covarianceanalysis,然后看里面的相关系数即可。
修正(逐步回归法)
这个说来麻烦了,分别作被解释变量对各个解释变量的一元回归,然后保留修正后的可决系数最大的一个解释变量(而且t检验是通过的),然后上一步保留了一个解释变量的基础上,再次做回归,依次加入其他变量(我有录视频,说的话,题主给我邮箱我发给你。)
3.
自相关检验
在做最小二乘法参数估计的基础上,直接看dw值,然后查表比较dl和du的值就可以了,
如果要检验高阶自相关就要用lm检验法。
自相关修正(广义差分法)
这个也很麻烦,题主要的话,我直接吧视频给你吧,留个邮箱。
1.
异方差检验:(怀特检验)
做完ols之后,在弹出的窗口view-residual diagnostics-heteroskedasticity(选择white,此时如果是一元就去掉交叉乘积项的勾,多元就勾选)
异方差修正,在quick-equation estimation 里面的options,选择选择type并输入所选择的权数。
2.
多重共线性检验(简单相关系数法)
选择并打开解释变量后,view-covarianceanalysis,然后看里面的相关系数即可。
修正(逐步回归法)
这个说来麻烦了,分别作被解释变量对各个解释变量的一元回归,然后保留修正后的可决系数最大的一个解释变量(而且t检验是通过的),然后上一步保留了一个解释变量的基础上,再次做回归,依次加入其他变量(我有录视频,说的话,题主给我邮箱我发给你。)
3.
自相关检验
在做最小二乘法参数估计的基础上,直接看dw值,然后查表比较dl和du的值就可以了,
如果要检验高阶自相关就要用lm检验法。
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这个也很麻烦,题主要的话,我直接吧视频给你吧,留个邮箱。
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