eviews各种检验
eviews-描述统计分析与参数假设检验
Eviews-描述统计分析与参数假设检验Eviews是一款广泛应用于经济学、金融学等领域的数据分析软件。
其中，描述统计分析和参数假设检验是Eviews中的基本功能之一。
以下将详细介绍Eviews 中如何进行描述统计分析和参数假设检验的具体操作方法。
描述统计分析描述统计分析是对数据集进行总体概括和分布情况的分析。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“Statistics”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.打开Eviews软件，并导入待分析的数据文件。
2.选择菜单栏中的“Statistics”选项，点击“Basic Statistics”。
3.在弹出的窗口中，选择需要分析的变量，并确定分析的统计量（如均值、中位数、标准差等），然后点击“OK”按钮即可得到分析结果。
例如，我们选择分析一个名为“GDP”的变量。
在选中该变量后，我们可以在“Basic Statistics”窗口中选择“Mean”、“Standard deviation”等统计量，以获得该变量的基本分布情况。
除了基本统计量之外，Eviews还提供了更复杂的统计分析方法，如离散化分析、分组统计、趋势分析等。
用户可以根据具体需求选择不同的统计方法。
参数假设检验参数假设检验是对总体参数进行检验的过程，常用于回归分析等应用领域。
在Eviews中，可以通过菜单栏中的“View”选项进行相关操作。
具体步骤如下：1.在Eviews中进行回归分析等操作后，选中待检验变量。
2.选择菜单栏中的“View”选项，点击“Residual Tests”。
3.在弹出的窗口中，选择需要进行的检验类型（如正态性检验、异方差性检验等），然后点击“OK”按钮即可得到检验结果。
例如，在进行回归分析后，我们需要检验“残差”序列是否满足正态性假设。
在选中该变量并打开“Residual Tests”的窗口后，我们可以选择“Normality Test”并点击“OK”按钮，即可得到该检验的结果。
VAR模型、Johansen协整检验在eviews中的具体操作步骤及结果解释
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利用Genr命令可算得用于检验原假设是否 成立的伴随概率 P：
p=1-@cchisq(42.4250,18) =0.000964
故 P=0.000964< =0.05，应拒绝原假设
，建立VAR(3)模型。
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三、约翰森（Jonhamson）协整检验
Jonhamson（1995）协整检验是基于VAR模 型的一种检验方法，但也可直接用于多变量间的协 整检验。
1.Johanson协整似然比（LR）检验 H0：有 0个协整关系; H1：有M个协整关系。 检验迹统计量：
N
LRM n
log(1 i )
i M 1
图11-1和图11-2，由图11-2可以看出，三个对数序列的
变化趋势基本一致，可能存在协整关系。
13
160000
120000
80000
40000
0 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
GDP
CT
IT
图11-1 GDPt、 Ct和 It
的时序图
12
11
10
9
8
7
6
5 55 60 65 70 75 80 85 90 95 00
LR 2(Lnl(1) Lnl(3)) 2(108.7551 129.9676) 42.4250
其中，Lnl(1)和Lnl(3)分别为P=1和P=3时VAR(P) 模型的对数似然函数值。在零假设下，该统计量 服从渐进的 2 ( f ) 分布，其自由度f为从VAR(3) 到VAR(1)对模型参数施加的零约束个数。对本 例：
这种方程组模型主要用于分析联合内生变量 间的动态关系。联合是指研究N个变量 y1t y2t yNt 间的相互影响关系，动态是指p期滞后。故称VAR 模型是分析联合内生变量间的动态关系的动态模 型，而不带有任何约束条件，故又称为无约束 VAR模型。建VAR模型的目的：
eviews中介效应检验步骤
在EViews中进行中介效应检验，可以遵循以下步骤：
1.检验自变量对中介变量的作用效应a是否显著。
如果a显著，
说明自变量对中介变量存在显著影响，可以继续进行中介效应
的检验；如果a不显著，则说明自变量对中介变量没有显著影
响，中介效应检验可以终止。
2.检验中介变量对因变量的作用效应b是否显著。
如果b显著，
说明中介变量对因变量存在显著影响，可以进行中介效应的检
验；如果b不显著，则说明中介变量对因变量没有显著影响，
中介效应检验可以终止。
3.检验总效应系数是否c显著。
如果c显著，说明自变量对因变
量存在显著的直接影响效应，可以进行中介效应的检验；如果
c不显著，则说明自变量对因变量没有显著的直接影响效应，
中介效应检验可以终止。
4.检验直接效应c'是否显著。
c'实际上是将中介效应b'从总效应c
中剥离之后X对Y的直接效应。
如果c'显著，说明自变量对因
变量存在显著的直接效应；如果c'不显著，说明自变量对因变
量的直接效应不显著，中介效应存在。
完成以上步骤后，根据检验结果进行分析。
如果a、b、c和c'都显著，说明中介效应存在；如果a、b和c显著，但c'不显著，说明中介效应存在；如果a、b和c'显著，但c不显著，说明中介效应不存在。
eviews检验相关方法(2)
我用的是Eviews3.1注册版（因为其他的版本没注册都不稳定容易自己关闭程序），但大抵操作应该是相同的。
首先建立新的workfile,在命令窗口输入series，弹出新建的数列窗口，把要检验的数据存进去。
然后再数列窗口下点击view，找到unit root test就是单位根检验，弹出来的窗口的左上角是选择检验方式，一般保持默认的DF那一项就好了，Eviews里面的这个DF选项是把DF与ADF检验都包括在一起了。
右边的intercept啦intercept and trend啦是针对ADF 检验的不同模型，如果搞不清楚干脆就按默认吧。
左下角的level,1st differential，2st什么的是问你是针对原始数据、还是一阶差分、二阶差分来做检验，默认是level,就是原始数据。
都选好之后点击OK就好了。
输出的结果主要是看上面的表，第一个表左边给出一个值，右边给了三个值，分别是置信度99%，95%，90%的ADF检验临界值。
左边的值如果小于右边的某个值，说明该数据落在右边那个对应值的置信区间里。
比如左边给出-3，右边对应95%置信度的值是-1，-3<-1所以数据不存在单位根，是平稳的，这一检验的置信度是95%。
大概是这样吧，具体的ADF模型选择等等最好看一看相关书籍。
Eviews不难学的~~嘿嘿我也就是三天恶补大概看完的。
ADF检验的原假设是存在单位根，一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值，只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。
注意，ADF值一般是负的，也有正的，但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设这样的话，如果你的变量是水平变量。
那么，你需要取对数，一般来说，取对数后的变量一般是平稳的，这样，你无需作协整；如果对数变量非平稳，再取一阶差分（绝大多数的水平变量取对数后再一阶差分是平稳的），你就可以作协整了了。
如果你的变量已是相对数，xt 与yt 并非I（1），那么，不能作协整，仅作一般的时间序列分析即可。
计量经济学经典eviews定义和诊断检验
计量经济学经典eviews 定义和诊断检验本章描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。
检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值（p 值）。
p 值说明在原假设为真的情况下，样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。
这样，低的p 值就拒绝原假设。
对每一检验都有不同假设和分布结果。
方程对象菜单的View 中给出三种检验类型选择来检验方程定义。
包括系数检验、残差检验和稳定性检验。
其他检验，如单位根检验（13章）、Granger 因果检验（8章）和Johansen 协整检验（19章）。
§15.1 系数检验一、Wald 检验——系数约束条件检验Wald 检验没有把原假设定义的系数限制加入回归，通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。
Wald 统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。
如果约束为真，无约束估计量应接近于满足约束条件。
考虑一个线性回归模型：εβ+=X y 和一个线性约束：0:0=-r R H β，R 是一个已知的k q ⨯阶矩阵，r 是q 维向量。
Wald 统计量在0H 下服从渐近分布)(2q χ，可简写为： )())(()(112r Rb R X X R s r Rb W -'''-=--进一步假设误差ε独立同时服从正态分布，我们就有一确定的、有限的样本F-统计量q W k T u u q u u u u F /)/(/)~~(=-''-'= u~是约束回归的残差向量。
F 统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。
如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F 统计量值也应很小。
EViews 显示2χ和F 统计量以及相应的p 值。
假设Cobb-Douglas 生产函数估计形式如下：εβα+++=K L A Q log log log （1）Q 为产出增加量，K 为资本投入，L 为劳动力投入。
系数假设检验时，加入约束1=+βα。
eviews单位根检验解读
中有一种模型旳检验成果拒绝了零假设，就可以为时间序列是平稳旳。
13
分析数据旳平稳性软 件 操 作
在Pool对象，View/Unit Root Test，输入相应旳Pool序列名
填写序列 名
选择检验 措施
填写秩序
右边 全部 栏目 软件
自动 填写 无需 更改
填写模式，先做 序列图再选择
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例10.4中I?旳水平变量旳全部措施旳单位根检验成果:
序图做出模式选择）。
秩序：水平（level）、一阶差分、二阶甚至高阶差分直至序列平稳为止。
备注：ADF检验是经过三个模型来完毕，首先从具有截距和趋势项旳模型开始，
再检验只含截距项旳模型，最终检验两者都不含旳模型。而且以为，只有三个模
型旳检验成果都不能拒绝原假设时，我们才以为时间序列是非平稳旳，而只要其
单位根检验
第一节 单序列单位根检验 第二节 面板数据单位根检验
1
第一节 单序列单位根检验
一 序列单位根检验在时间序列分析中旳地位 二 序列单位根检验软件有关操作
三 不同检验成果后续分析思绪
四 协整检验
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一 序列单位根检验在时间序列分析中旳地位
时间序列总体分析思绪
时间序列
平稳性检验 原：不平稳
若是平稳序列
非平稳序列
单序列 多序列
考虑差分平稳
ARMA 多元回归分析 差分平稳I（d） 不平稳
单序列 多序列（同阶） 无规律分析终止
ARIMA
协整检验 原：不协整
协整 不协整
长久关系模型 分析终止
进一步考虑ECM（误差修正模型） 3
二 序列单位根检验软件有关操作
阐明 操作 成果
4
Eviews检验小结
各种检验总结1、偏度：①序列的分布是对称的，S值为0；②正的S值意味着序列分布有长的右拖尾；③负的S值意味着序列分布有长的左拖尾。
2、峰度：①如果K 值大于3，分布的凸起程度大于正态分布；②如果K值小于3，序列分布相对于正态分布是平坦的。
3、正态性检验：Q-Q图：看QQ图上的点是否近似地在一条直线附近, 是的话近似于正态分布。
Jarque-Bera 检验：①如果P值很小，则拒绝原假设，X不服从正态分布；②如果P值大于0.05（0.1）接受原假设, X 服从正态分布。
输入数据用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Empty Group”，出现“Group”窗口。
在数据表的第一列中键入y的数据，并将该序列名取为y；在第二、第三列中分别键入x1 和x2的数据，并分别取名为x1和x2。
回归分析用鼠标单击“Quick”，出现下拉菜单，单击“Estimate Equation”，在弹出对话框中键入y c x1 x2；在“Estimation Settings”栏中选择“Least Squares”（最小二乘法)；点击“OK”，屏幕显示回归分析结果如表3-16所示。
回归检验1、拟合优度检验：R2 =0.864267说明，回归方程即上述样本需求函数的解释能力为86.4%，即所有解释变量能对该被解释变量变动的86.4%作出解释。
回归方程的拟合优度较好。
2、回归模型的总体显著性检验：从全部因素的总体影响看，α表示显著性水平(一般取5%，也可取10%根据题目而定)假设在5%显著性水平上，若F检验的P值小于0.05，说明所有解释变量对被解释变量的共同影响显著。
3、单个回归系数的显著性检验：从单个因素的影响看，在5%显著性水平上，查看各个解释变量的T检验值若大于2，一般表示该解释变量对被解释变量有显著影响。
但是，最主要是看解释变量的P检验值，若P值小于0.05则表示该解释变量对被解释变量有显著影响。
异方差检验：（1）判断1.图示法——残差的图示检验通过resid 与x的散布图判断，图形成喇叭状。
eviews异方差检验步骤
eviews异方差检验步骤Eviews异方差检验步骤异方差是指随着自变量的变化，因变量的方差也会发生变化。
在回归分析中，如果存在异方差，会导致回归系数的估计值不准确，从而影响模型的可靠性。
因此，进行异方差检验是非常重要的。
Eviews是一款常用的统计软件，它提供了多种方法来检验异方差。
下面我们将介绍Eviews中进行异方差检验的步骤。
步骤一：建立回归模型我们需要建立一个回归模型。
在Eviews中，可以通过“Quick”菜单中的“Estimate Equation”来建立回归模型。
在弹出的对话框中，选择因变量和自变量，并设置其他参数，如拟合方法、截距项等。
步骤二：检验异方差建立好回归模型后，我们需要进行异方差检验。
在Eviews中，可以通过“View”菜单中的“Residual Diagnostics”来进行检验。
在弹出的对话框中，选择“Heteroskedasticity Tests”选项卡，然后选择需要进行的异方差检验方法。
Eviews提供了多种异方差检验方法，包括Breusch-Pagan-Godfrey 检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验等。
这些方法的原理和适用条件不同，需要根据具体情况选择合适的方法。
步骤三：解释检验结果进行异方差检验后，Eviews会输出检验结果。
通常包括检验统计量、p值等信息。
如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设，认为存在异方差。
如果检验结果显示存在异方差，我们需要对模型进行修正。
常用的方法包括使用异方差稳健标准误、进行加权最小二乘回归等。
总结Eviews提供了多种方法来检验异方差，包括Breusch-Pagan-Godfrey检验、White检验、Goldfeld-Quandt检验等。
进行异方差检验后，需要根据检验结果对模型进行修正，以提高模型的可靠性。
单位根检验的EViews操作
序列存在单位根，是非平稳序列。
继续讨论:
对GDP的一阶差验的临界值为 -3.2602，上述检验统计量值-3.62511小于相应DW临界值， 从而拒绝H0，表明我国1978——2003年D(GDP)序 列是平稳序列.
ˆ ˆ 或 . . . 0 . 7 8 6 0 1 1 ˆ ˆ ˆ ˆ
别为- 4.4167、-3.6219、-3.2474，显然，上述
相应DW临界值，从而接受 H
0
在1％、5％、10％三个显著性水平下，单位根检验的临界值分
检验统计量值大于
，表明我国1978——2003年度GDP
GDP序列，检验其是否为平稳序列。
方法1: 用时序图判断
由GDP的时序图初步判断序列是不平稳的(可以看出该序列可能 存在趋势项，若需用ADF检验则选择第三种模型进行检验)。
方法2: 用自相关系数图判断
中国GDP时间序列的自相关系数不是很快地（如滞后期K=2，3
趋于零，即缓慢下降，再次表明序列是非平稳的.
单位根检验的 EViews操作
利用EViews进行单位根检验
（ADF、DF检验的操作步骤基本相同）
在主菜单选择Quick / Series Statistics / Unit Root Test 输入待检验的序列名/单击OK / 出现单位根检验对话框 单位根检验对话框(由三部分构成) （1）检验类型（Test Type) (A)DF检验 PP检验 （2）检验对象 Level（水平序列） 1st difference（一阶差分序列）
方法3: 单位根检验
Quick
Series Statistics
Unit Root Test
输入变量名（本例：GDP）
eviews偏相关系数检验步骤
在EViews中进行偏相关系数检验的步骤如下：
1. 打开EViews软件，并导入数据集。
2. 确定要进行偏相关系数检验的变量。
偏相关系数用于研究两个变量之间的线性关系，排除其他变量的干扰。
3. 在EViews主菜单中选择"Quick"，然后选择"Correlation"。
4. 在弹出的对话框中，选择要进行偏相关系数检验的变量，并点击"OK"。
5. 在结果窗口中，可以看到变量之间的相关系数矩阵。
6. 在结果窗口中，选择"View"，然后选择"Correlation Tests"，再选择"Partial Correlations"。
7. 在弹出的对话框中，选择要进行偏相关系数检验的变量，并点击"OK"。
8. 在结果窗口中，可以看到偏相关系数检验的结果。
通常会显示每对变量的偏相关系数、假设检验的统计量和p值。
请注意，以上步骤仅供参考，具体步骤可能会因EViews软件的版本和用户需求而有所不同。
建议参考EViews软件的官方文档或教程以获取更详细和准确的步骤说明。
eviews回归分析结果解读
eviews回归分析结果解读EViews回归分析结果解读：一、模型验证1.残差检验：通过残差的自相关检验来评估模型拟合的效果。
EViews 提供的残差检验的指标主要有自相关系数（AC）、均值偏差（PD）和多元偏差（MD）等，通过综合这三个指标来验证模型的优度。
2.残差的正态性检验：通过对残差的正态检验，来判断模型是否拟合得合适。
EViews绘出的正态性检验图，其上四象限内的残差数据点簇应该尽可能集中在图中心。
3.异方差性检验：这是检验模型拟合优度的另一种用法，主要依靠残差曲线的图形显示。
异方差的判定参考指标主要有自相关（ACF）和偏度（SKEW），此外还可以看“逐步残差图”。
二、系数验证1.系数绝对值：通过检验系数，来确定模型中每个变量的解释力。
系数的绝对值越大，说明该变量对模型影响越大。
2.系数t检验：系数t检验主要用来检验回归分析模型中，系数中存在的显著性关系。
EViews通过给出系数的t值和概率值来做检验，如果概率值小于一定的显著性水平，则该系数的t值就具有统计学显著性，表明变量与目标变量有关系。
3.系数F检验：F检验用来检验模型均方根残差对应回归方程变量对解释能力的贡献程度。
F检验的结果反映了模型在拟合中的效果，当F值较大时，说明模型所用的变量都有较强的解释能力。
三、模型优度1.R平方：R平方指的是回归方程对于平均自变量的拟合程度。
它衡量的是样本内变量和预期值之间的相似程度，R平方越大，模型对数据的拟合度越高。
2.拟合误差：拟合误差指的是拟合出来的模型误差，它反映了独立变量与因变量之间存在的不确定性。
拟合误差越小，说明模型拟合效果越好。
3.解释力：这是一个衡量模型效果的比率，主要反映模型对数据集中变量对解释能力，一般要在0.7以上才有一定的参考价值。
四、回归方程概况回归方程概况意指模型中因变量的各种参数，如常数项a0、斜率a1以及误差项的统计量。
这些参数的准确性和完整度将影响到模型的拟合程度和预测能力。
eviews各种检验
eviews各种检验（⼀）、ADF是单位根检验，第⼀列数据y做ADF检验，结果如下Null Hypothesis: Y has a unit rootExogenous: Constant, Linear Trend 外因的Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.820038 0.0213Test critical values: 1% level -4.0987415% level -3.47727510% level -3.166190在1%⽔平上拒绝原假设，序列y存在单位根，为不平稳序列。
但在5%、10%⽔平上均接受原假设，认为y平稳。
对y进⾏⼀阶差分，差分后进⾏ADF检验：Null Hypothesis: Y has a unit rootExogenous: NoneLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.328245 0.0000Test critical values: 1% level -2.5999345% level -1.94574510% level -1.613633可见，在各⽔平上y都是平稳的。
因此，可以把原序列y看做⼀阶单整。
第⼆列xADF检验如下：Null Hypothesis: X has a unit rootExogenous: Constant, Linear TrendLag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.216737 0.0898Test critical values: 1% level -4.0987415% level -3.47727510% level -3.166190在1%、5%⽔平上拒绝原假设，序列x存在单位根，为不平稳序列。
eviews拟合优度检验步骤
EViews拟合优度检验步骤在统计分析领域中，拟合优度检验是评估一个模型拟合数据的程度的重要方法。
在EViews软件中，进行拟合优度检验是非常常见的操作。
下面，我将为你详细介绍EViews中拟合优度检验的步骤，并就此主题展开更深入的探讨。
1. 数据准备在进行拟合优度检验之前，首先需要准备好相关的数据。
在EViews中，你可以导入外部数据文件，也可以直接在软件中输入数据。
确保你的数据包含了自变量和因变量，并且数据的观测点数要一致。
2. 模型拟合接下来，你需要在EViews中选择合适的模型，并进行拟合操作。
EViews支持多种回归模型，例如线性回归、非线性回归等。
根据你的研究目的和数据特点，选择适合的模型进行拟合。
3. 残差计算拟合完成后，EViews会自动计算出模型的残差。
残差是指观测值与拟合值之间的差异，是评估模型拟合程度的重要指标。
在EViews中，你可以轻松地获取到模型的残差序列。
4. 拟合优度检验一般来说，我们可以使用多种统计量来检验模型拟合的好坏。
在EViews中，最常用的拟合优度检验包括R平方、调整R平方、残差平方和等。
这些统计量可以帮助你评估模型的解释能力和拟合程度。
总结与回顾通过以上步骤，你可以在EViews中进行拟合优度检验。
这一过程不仅仅是简单地计算统计量，更重要的是对模型的拟合程度进行全面评估。
在实际研究中，拟合优度检验可以帮助你验证模型的有效性，从而更好地理解数据和问题本身。
个人观点和理解在我的个人理解中，拟合优度检验是统计分析中非常重要的一环。
EViews作为专业的统计软件，为我们提供了便捷的拟合优度检验工具，在进行实证研究时非常有用。
通过对拟合优度的全面评估，我们可以更加准确地分析数据，从而得出科学的研究结论。
结语通过本文的介绍，相信你已经对EViews中拟合优度检验的步骤有了更深入的了解。
在实际应用中，你可以根据具体情况对模型拟合进行全面评估，从而得出更加可靠的研究结论。
eviews拉格朗日乘数检验步骤
eviews拉格朗日乘数检验步骤Eviews拉格朗日乘数检验步骤拉格朗日乘数检验是一种广泛应用于经济学中的统计检验方法，用于检验模型中的参数是否显著。
Eviews是一款常用的统计分析软件，提供了拉格朗日乘数检验的功能。
本文将逐步介绍Eviews中拉格朗日乘数检验的步骤，并以一个简单模型为例进行说明。
步骤一：导入数据和建立模型在Eviews中，首先需要导入所需的数据并建立模型。
假设我们想要检验一个线性回归模型中的参数是否显著。
我们可以通过Eviews的菜单或命令来导入数据，并使用内置的回归功能建立模型。
在本例中，我们将使用一个简单的回归模型来说明拉格朗日乘数检验的步骤。
步骤二：进行残差检验在进行拉格朗日乘数检验之前，我们需要检验模型的残差是否满足一些基本假设，比如正态分布、同方差性和无自相关性。
这可以通过Eviews提供的命令或图形界面来实现。
在Eviews中，可以使用残差项的散点图、自相关函数图、正态概率图等方法来进行检验。
步骤三：计算拉格朗日乘数统计量一旦我们确认了残差满足了一些基本假设，我们可以通过计算拉格朗日乘数统计量来进行检验。
在Eviews中，可以使用内置的LF函数来计算拉格朗日乘数统计量。
具体来说，我们需要指定一个“工具”变量，这个变量应该与模型的误差项之间有相关关系。
在本例中，我们可以选择一个与解释变量相关的额外变量作为工具变量。
使用LF函数时，我们需要确定工具变量、自变量和误差项的关系，并计算拉格朗日乘数统计量。
步骤四：进行显著性检验在计算出拉格朗日乘数统计量后，我们需要对其进行显著性检验。
在Eviews中，可以使用内置的CHI2分布函数来进行检验。
拉格朗日乘数统计量服从卡方分布，因此我们需要提供自由度和显著性水平作为输入参数。
Eviews将计算拉格朗日乘数统计量对应的p值，并与预先指定的显著性水平进行比较。
如果计算出的p值小于显著性水平，我们可以拒绝原假设，即模型中的参数是不显著的。
EVIEWS序列相关检验2介绍
EVIEWS序列相关检验2介绍
Eviews序列相关检验（Serial Correlation Test）使用EViews可
以快捷方便地进行序列相关检验。
该工具可以使用不同的统计检验来检验
序列数据中是否存在自相关性。
一、检验原理
序列相关检验，也称为自相关检验，用于检查序列数据中是否存在其
中一种自相关性。
假设序列数据由一个残差过程组成，其中残差经过自相
关过程。
自相关过程指的是延迟和移动残差之间的关系（即序列数据可能
存在其中一种趋势或周期性变化）。
序列相关检验的目的是检测残差序列
是否存在自相关性，以及其是否具有统计学意义。
二、序列相关检验方法
使用EViews可以实现以下几种序列相关检验方法：
1）Durbin-Watson法：该测试方法使用差分来计算系数，并计算残差。
如果系数的值落在特定的范围之内，则说明残差具有显著的自相关特性。
此外，Durbin-Watson法还可以用于检查残差是否具有趋势或移动性。
2）Dickey-Fuller测试：该测试法基于假设残差序列是一个时变趋
势的非周期性过程。
假如该假设成立，则可以拟合一个线性模型，用于描
述残差的趋势，然后通过相关指标来评估该模型的拟合程度。
3）Cum-Sum法：该测试法基于假设残差序列具有定常性质，即残差
中可能存在其中一种移动性。
eviews异方差、自相关检验与解决办法
eviews异方差、自相关检验与解决办法一、异方差检验：1．相关图检验法LS Y C X 对模型进行参数估计GENR E=RESID 求出残差序列GENR E2=E^2 求出残差的平方序列SORT X 对解释变量X排序SCAT X E2 画出残差平方与解释变量X的相关图2．戈德菲尔德——匡特检验已知样本容量n=26，去掉中间6个样本点（即约n/4），形成两个样本容量均为10的子样本。
SORT X 将样本数据关于X排序SMPL 1 10 确定子样本1LS Y C X 求出子样本1的回归平方和RSS1SMPL 17 26 确定子样本2LS Y C X 求出子样本2的回归平方和RSS2计算F统计量并做出判断。
解决办法3．加权最小二乘法LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GRNR E1=ABS(RESID) 生成残差绝对值序列LS(W=1/E1) Y C X 以E1为权数进行加权最小二成估计二、自相关1．图示法检验LS Y C X 最小二乘法估计，得到残差序列GENR E=RESID 生成残差序列SCAT E(-1) E et—et-1的散点图PLOT E 还可绘制et的趋势图2．广义差分法LS Y C X AR(1) AR(2)首先，你要对广义差分法熟悉，不是了解，如果你是外行，我奉劝你还是用eviews来做就行了，其实我想老师要你用spss无非是想看你是否掌握广义差分，好了，废话不多说了。
接着，使用spss16来解决自相关。
第一步，输入变量，做线性回归，注意在Liner Regression 中的Statistics中勾上DW，在save中勾Standardized，查看结果，显然肯定是有自相关的（看dw值）。
第二步，做滞后一期的残差，直接COPY数据（别告诉我不会啊），然后将残差和滞后一期的残差做回归，记下它们之间的B指（就是斜率）。
第三步，再做滞后一期的X1和Y1，即自变量和因变量的滞后一期的值，也是直接COPY。
EVIEWS序列相关检验2
⎧ Y = Yt − ρYt −1 ⎨ * X = X t − ρ X t −1 ⎩
*
广义差分变换
Y = A + b1 X
*
*
A = b0 (1 − ρ )
ˆ A ˆ b0
ˆ b1
满足古典假 + vt 设，可用OLS 估计 广义差分模型， 不存在序列相 关。可用OLS。
• 多元的广义差分 • 自相关为高阶的广义差分
偏相关系数:Partial correlation-----PAC
AC
PAC
• Correlograms and Q‐statistics • If you select View/Residual Tests/Correlogram‐Q‐ statistics on the equation toolbar, EViews will display the autocorrelation and partial autocorrelation functions of the residuals, together with the Ljung‐Box Q‐statistics for high‐ order serial correlation. If there is no serial correlation in the residuals, the autocorrelations and partial autocorrelations at all lags should be nearly zero, and all Q‐statistics should be insignificant with large p‐values. 有时间自己查HELP
% et = ρ1et −1 + ρ 2 et − 2 + L + ρ p et − p + vt
Eviews计量经济学三大检验
作业1我们有1978-2007年我国财政收入,国内生产总值,财政支出和商品零售价格指数的年度数据。
请用Eview 进展回归分析。
（1） 根据回归结果分析模型的经济意义〔包含模型的显著性，拟合优度，系数的显著性，系数的经济意义〕建立模型，做OLS 估计，得结果图一，列表如下：43283175.57898859.0003271.0558.6399X X X Y ++--=∧)0636.20)(065848.0)(012559.0)(836.2132(SE )882456.2)(65061.13)(260476.0-)(000492.3-(t =997046.02=R 996705.02=R 845.2924=F模型整体显著性较高〔F 检验十分显著〕，可决系数2R 和调整的可决系数较大，即样本回归方程对样本观测值拟合较好。
t 检验显示2X 的系数不显著〔p 值>0.05,不能拒绝β=0的原假设〕,3X 和4X 的系数显著〔p 值<0.05，拒绝β=0的原假设〕。
从模型的经济意义来看，财政支出、商品零售价格指数与财政收入成正相关，国内生产总值与财政收入成负相关,不符合客观经济规律，可能与模型变量的选取有关。
考虑对模型进展对数变换，结果为图二。
432ln 128427.1ln 631090.0ln 448496.0946444.6ln X X X Y +++-=∧)610249.0)(160929.0)(141418.0)(853146.2(SE)849127.1)(921549.3)(171412.3)(434662.2(t -=987673.02=R 986251.02=R 3969.694=F对数变换后模型整体显著性较高〔F 检验十分显著，p 值=0.00<<0.05〕，可决系数2R 和调整的可决系数略有下降，模型可解释98.63%的因变量变化。
t 检验显示4ln X 的系数不显著〔p 值=0.0758>0.05,不能拒绝β=0的原假设〕,2ln X 和3ln X 的系数显著〔p 值<0.05，拒绝β=0的原假设〕。
eviews的相关计量经济学操作
Eviews 运用于计量经济学的三个举证一、异方差检验：首先做出相应的ls模型，White检验：在HeteroskedasticityTest：White中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差。
G—Q检验20对数据中在上方输入*排序*选出1~7*做回归得出Sum squared resid同样再输入smpl 14 20/ls y c x得出第二个rss用rss(1)/rss(2)做f检验其他检验方式中用genr 定义变量进行回归分析确定最大的r2等值来确定其异方差形式?修正方法加权最小2定义e1为相应的resid (e)在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1)进行来说规划即可这时会去掉其异方差性二、多重共线性对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性求其相关系数矩阵“Quick\Group Statistics\Correlations”得出后和0.8 比较，如果大于0.8 说明两者之间有激情。
修正方法：逐步回归先对每一个进行ls分析建模然后取出对y影响最大的做为基础然后更具其相关系数大小排序，用做出先关的检验，选择加入的元素如上图就是加入了x3三、序列相关性同样的ls对其d.w做出分析，如果接近2 则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性其他次的相关性可以由lm检验得到(小于0.05即有序列相关性)。
自相关的检验还有view/residual/con-----Q----做出如图所示的表修正方法杜宾两步法：进行如下的ls估计可得：将p 的值带入查分模型如下输入：结果如下：d.w含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。
用b(贝塔)0/（1-p）p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2最小二乘法输入如下结果如下Lm检验：可用。
差分法直接输入：同样也可知取出了其序列相关性----made by M.J.。
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（一）、ADF是单位根检验，第一列数据y做ADF检验，结果如下
Null Hypothesis: Y has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend 外因的
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.820038 0.0213
Test critical values: 1% level -4.098741
5% level -3.477275
10% level -3.166190
在1%水平上拒绝原假设，序列y存在单位根，为不平稳序列。
但在5%、10%水平上均接受原假设，认为y平稳。
对y进行一阶差分，差分后进行ADF检验：
Null Hypothesis: Y has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic -9.328245 0.0000
Test critical values: 1% level -2.599934
5% level -1.945745
10% level -1.613633
可见，在各水平上y都是平稳的。
因此，可以把原序列y看做一阶单整。
第二列xADF检验如下：
Null Hypothesis: X has a unit root
Exogenous: Constant, Linear Trend
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.216737 0.0898
Test critical values: 1% level -4.098741
5% level -3.477275
10% level -3.166190
在1%、5%水平上拒绝原假设，序列x存在单位根，为不平稳序列。
但在10%水平上均接受原假设，认为x是平稳的。
对y进行一阶差分，差分后进行ADF检验：
Null Hypothesis: X has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.627041 0.0000
Test critical values: 1% level -2.599934
5% level -1.945745
10% level -1.613633
可见，在各水平上x都是平稳的。
因此，可以把原序列x看做一阶单整。
（二）、只有一阶单整的序列才可以进行协整检验：
利用engle和granger提出的两步检验法：
首先建立模型：y=ax+c+e，结果为Y = 0.720902361403*X + 788.046309221 再对方程的残差进行ADF检验：
Null Hypothesis: E has a unit root
Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10)
t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.093534 0.0001
Test critical values: 1% level -2.599413
5% level -1.945669
10% level -1.613677
从检验结果可以看出残差序列是平稳的，因此x和y之间存在协整关系。
（三）、granger因果检验：
Pairwise Granger Causality Tests
Date: 03/13/11 Time: 14:15
Sample: 1 69
Lags: 2
Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.
Y does not Granger Cause X 67 1.11304 0.3350
X does not Granger Cause Y 5.72061
0.0052
从结果可知拒绝y不能granger x的假设，即y granger引起x；但是不能拒绝x不能g引起y，即接受x不能granger引起y。