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1、eviews異方差、自相關(guān)檢驗(yàn)與解決辦法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)求出殘差序列求出殘差的平方序列對(duì)解釋變量X排序2 .戈德菲爾德一一匡特檢驗(yàn)已知樣本容量n=26,去掉中間6個(gè)樣本點(diǎn)(即約n/4),形成兩個(gè)樣本容將樣本數(shù)據(jù)關(guān)于X排序確定子樣本1求出子樣本1的回歸平方和RSS1確定子樣本2求出子樣本2的回歸平方和RSS2計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量并做出判斷解決辦法3 .加權(quán)最小二乘法一、異方差檢驗(yàn):1.相關(guān)圖檢驗(yàn)法LSYCXGENRE=RESIDGENRE2=EA2SORTXSCATXE2畫出殘差平方與解釋變量X的相關(guān)圖量均為10的子樣本。SORTXSMPL110LSYCXSMPL1726LSYCXGRNRE1=ABS
2、(RESID)生成殘差絕對(duì)值序列LS(W=1/E1)YCX以E1為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)最小二成估計(jì)、自相關(guān)1 .圖示法檢驗(yàn)2 .廣義差分法LSYCXAR(1)AR(2)首先,你要對(duì)廣義差分法熟悉,不是了解,如果你是外行,我奉勸你還是用eviews來做就行了,其實(shí)我想老師要你用spss無非是想看你是否掌握廣義差分,好了,廢話不多說了。接著,使用spss16來解決自相關(guān)。第一步,輸入變量,做線性回歸,注意在LinerRegression中的Statistics中勾上DVy在save中勾Standardized,查看結(jié)果,顯然肯定是有自相關(guān)的(看dw值)。第二步,做滯后一期的殘差,直接COPYt據(jù)(別告訴我不會(huì)啊), 然后將殘差和滯后一期的殘差做回歸, 記下它們之間的B指(就是斜率)。第三步,再做滯后一期的X1和Y1,即自變量和因變量的滯后一期的值,也是直接COPY第四步,最后定義兩個(gè)新變量,即X2=X-B*X1,Y2=Y-B*X2,最后做X2和Y2的回歸,這樣廣義差LSYCX最小二乘法估計(jì),得到殘差序列LSY最小二乘法估計(jì),得到殘差序列GENRE=RESID生成殘差序列SCATE(-1)Eet-et-1的散點(diǎn)圖PLOT還可繪制et的趨勢(shì)圖分就完成了。但是這僅僅只是一次廣義差分,觀察X2和Y2的回歸分析表,如果DW直
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