Question

eviews输出结果如何判断显著性

求助，在eviews输出结果中，有标准差，t统计量，p值，R方，调整后R方，f统计量等几个结果数字，如何通过这些数字判断统计结果是否能通过显著性检验呢？我计量经济没学好，求助明白人，非常感谢。
是不是t值和哪个统计量进行比较就可以了？应该和哪个统计量比较啊？需要查表吗？我的样本数量非常大，查表查不到，求大家帮忙解答一下。

Answer 1

1、打开EViews8.0软件，点击左上角的“new”选项，然后选择“workfile”。

2、在“workfile create”界面中，选择“unstructured/undated”选项，然后在“observations”输入数据行数，然后点击“OK”按钮。

3、返回主界面后，点击上方的“Quick”选项，然后选择“Empty Group”。

4、粘贴需要进行怀特检验的数据。

5、.数据粘贴完成后，点击上方的“Proc”，然后选择“Make Equation”。

6、在新弹出的界面中，依次选择“View”→“Residual Diagnostics”→“Heteroskedasticity Tests”。

7、怀特检验结果就出来了。结果分析如下。

Answer 2

都不需要查表
标准差不用理会
t统计量是检验系数显著性的,一般要大于2；
P值是t统计量对应的概率值，所以t和p两者是等效的，看p就够了。P值要求小于给定的显著性水平，一般是0.05、0.01等，p越接近于0越好；
R方衡量方程拟合优度，R方越大越好，一般地，大于0.8说明方程对样本点的拟合效果很好，0.5～0.8之间也可以接受。时间序列的话，R方很容易达到很大，如果是截面数据，R方的要求没那么严格。但要注意的是R方统计量不是检验的统计量，只衡量显著性；
F是检验方程显著性的统计量，是平均的回归平方和与平均剩余平方和之比，越大越好！

Answer 3

补充一下，对于回归模型的显著性检验，根据可决系数R-square或者F统计量，这两个存在着等价的关系，不一定需要R-square非常大，只需要看F统计量的P值就可以了。有时F统计量P值非常小，但是是R-square也不大，比如只有0.2-0.3，这样也没有关系。对于AIC和SIC准则，这个需要逐步回归来看，或者手动删除添加变量，这两个越小说明变量越合理，模型越好。对于逐步回归在Eviews6.0中有，5.0版本中没有。祝好运

Answer 4