eviews结果做协整方程

你这个存在自相关哦DW值1.724096有点小c1c2c3c4对因变量都有显著的影响,p值为0.0000,能够构成回归方程,c1对因变量是负相影响,其他变量是正向影响再问：啊，这样啊。那R2太大的话会

变量是显著的房价对rent有影响的我替别人做这类的数据分析蛮多的

协整方程：Eyt-1=3.7820EXt-1-10.5926两个VEC模型为：D(EYt)=-0.1818(Eyt-1-3.7820EXt-1+10.5926)+0.4219d(EYt-1)-0.11

genrdx=d(x)原变量一阶差分后的值就存在新变量dx中

无论是什么假设检验,P值的含义都可以这样理它是指拒绝原假设所需要的最低置信水平.比如p=0.1,那么表示的就是至少要把置信水平定在0.1才能拒绝原假设,如果置信水平高于0.1,比如0.05,则只能接受

没有错误,是本来的结果

看几个值就行了,R在0.9以上,越接近1越好,DW值在2左右,T值>2最好把结果贴出来看一下.

p>0.1,表明至少在10%的显著性水平上ar(1)的系数不能拒绝为0的假设,所以得出的方程不能用.t检验和f检验都是要看它是否显著,是否通过检验要看原假设是什么.对于估计参数来讲,t检验都要显著,如

你在用两种软件做多元线性回归时,有没有注意选择变量控制的概率值,有点默认是0.05,有点默认是0.1.如果这个概率值设置不同,选择出的自变量个数当然是不一样的.相关分析只考虑到两个变量之间的关系,而并

没有例子不好说明啊.附上一个图片,如下图所示：在1Cointegrating Equation(s)中,LNREER表示成LNEXP1,LNEXP2,LNEXP3,LNINV的函数.那么从图

随机干扰项含有自回归成分.通常的经典假设,干扰项独立同分布.但实践中,特别是时间序列建模出来的干扰项往往有自相关,于是对干扰下项引入自相关结构.它的意思是：y=c(1)+c(2)*x+E(t)E(t)

DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:05/03/09Time:17:46Sample:20002007Includedobservations:8Y=

JOES2009年的“CurrencysubstitutioninselectedAfricancountries”?楼主哪所大学的（厦大?）?导师是谁,方便透露么?非常impressive啊,搞应用

这个情况很常见.序列E为单位根序列（AR(1)=0.999874）,没有明显的趋势项时,其常数项不能拒绝其=0的原假设,就会出现标准差这么大.再问：那么这个结果是正常的么，能说明F和E之间的关系么再答

内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可lslnt回车出结果

实际上,你做协整检验,发现变量之间有协整关系,即存在长期均衡关系.那么直接进行模型回归,得到的方程就是协整方程.再问：非常感谢~那么16个样本容量是不是太少了，我找不到DF的临界值呢？再答：16个确实

不会做的话让人帮你做我经常帮别人做这类的数据分析的

EYFA两个变量后面的P值分别为0.5001、0.1532,他们过大,在95%的水平上无法通过,这两个变量应该从模型中剔除,他们的影响是不显著的.EF的P值为0.0291,99%的水平上通过不了,这个

讲你要分析的变量打开asgroup,然后在打开的视图窗口中,view-CointegrationTest,选择参数,点击确定.