求助eviews分析的过程

1. 求助eviews分析的过程

（1）采用统一的方式管理数据，通过对象、视图和过程实现对数据的各种操作； 
　　（2）输入、扩展和修改时间序列数据或截面数据，依据已有序列按任意复杂的公式生成新的序列； 
　　（3）计算描述统计量：相关系数、协方差、自相关系数、互相关系数和直方图； 
　　（4）进行T 检验、方差分析、协整检验、Granger 因果检验； 
　　（5）执行普通最小二乘法、带有自回归校正的最小二乘法、两阶段最小二乘法和三阶段最小二乘法、非线性最小二乘法、广义矩估计法、ARCH 模型估计法等； 
　　（6）对二择一决策模型进行Probit、logit 和Gompit 估计； 
　　（7）对联立方程进行线性和非线性的估计； 
　　（8）估计和分析向量自回归系统； 
　　（9）多项式分布滞后模型的估计； 
　　（10）回归方程的预测； 
　　（11）模型的求解和模拟； 
　　（12）数据库管理；

2. eviews中两个系数之和的回归分析怎么做

有关统计学中的定义全是术语，其实根本用不着这么复杂。我就跟你简单说说怎么看回归结果吧！
首先，t值和p值反应了对应回归系数的显著水平，这两个指标是一一对应的，t值越大p值越小，一般来说你只用看p值就可以了。例如t=1.96时，p=0.05，这说明你的这个系数在5%的水平上是显著的，也就是说这个系数不准确的可能性是5%。一般来说，统计软件中我们将显著水平分为10%，5%，1%三个水平，只要显著水平低于10%，就说明系数的估计是可靠的。

其次，F值表示这个方程的整体显著水平，F值越大说明该方程拟合出现偏差的概率越小，prob（F-statistics）就是F值对应的概率，只要对应概率小于10%，就说明方程整体拟合水平显著的。
R^2表示方程的解释变量解释了多少被解释变量的变动，R^2越接近1，就说明该方程的拟合水平较高；而R^2越小，就说明拟合水平较低，很可能遗漏了其他解释变量。
D-W是检验自相关水平的统计量，自相关是解释变量与其滞后项之间有相关性的情况，D-W值越接近0，说明可能有正自相关性；D-W值越接近4，说明可能有负自相关性。

其实计量经济学根本没那么复杂，你不需要去搞明白其中的原理，事实上你也不可能完全弄清楚，只需要知道怎么看回归结果，然后照着教材的说明去解决问题就可以了。
祝你学习愉快！

3. Eviews相关系数计算过程？

打开Eviews软件，点击QUICK，选择GROUP STATISTICS，再选择CORRELATION，把你需要的自变量都输入对话框。
时间序列是市场预测中经常涉及的一类数据形式，本书第七章对它进行了比较详细的介绍。通过第七章的学习，读者了解了什么是时间序列，并接触到有关时间序列分析方法的原理和一些分析实例。本节的主要内容是说明如何使用Eviews软件进行分析。

缺点
需要指出的是，相关系数有一个明显的缺点，即它接近于1的程度与数据组数n相关，这容易给人一种假象。因为，当n较小时，相关系数的波动较大，对有些样本相关系数的绝对值易接近于1；当n较大时，相关系数的绝对值容易偏小。特别是当n=2时，相关系数的绝对值总为1。因此在样本容量n较小时，我们仅凭相关系数较大就判定变量x与y之间有密切的线性关系是不妥当的。
以上内容参考：百度百科-相关系数

4. 如何用eviews计算自变量之间的相关系数

1、首先打开EViews10软件，在首界面会弹出一个对话框，点击【Create a new EViews workfile】，创建一个新的文件。

2、然后在弹出的界面里，输入开始时间和结束时间，开始时间输入1979，结束时间输入为1997，其余保持默认不变，然后点击【OK】。

3、然后可以看到出现了一个空白界面，然后在命令输入框里“data x y”，按下回车，生成如图所示的X Y列表。

4、接着打开Excel，可以看到这里有1979年到1997年之前的中国GDP与消费总额的对比清单，选择复制这些数据。

5、接着选择刚才生成的空白的表格，在左上角右击鼠标，点击【Paste】，将刚才的数据粘贴到软件里面，如图所示就完成了。

5. eviews描述性统计的作用

亲，eviews描述性统计的作用是基础描述性统计可以方便的计算整个样本,该样本是基于一个或多个变量的分类,或通过在面板或pooled数据中的横截面或周期.可执行均值,中位数和方差的假设检验,包括对特定值的检验,序列间相等性的检验,或是在单个序列中的相等性检验,这时的序列是通过其它变量进行分类的(允许您执行单因子方差分析(ANOVA))。【摘要】
eviews描述性统计的作用【提问】
亲，您好！您的问题我这边已经看到了，正在努力整理答案，稍后五分钟内给您回复，请您稍等一下！  ^-^【回答】
亲，eviews描述性统计的作用是基础描述性统计可以方便的计算整个样本,该样本是基于一个或多个变量的分类,或通过在面板或pooled数据中的横截面或周期.可执行均值,中位数和方差的假设检验,包括对特定值的检验,序列间相等性的检验,或是在单个序列中的相等性检验,这时的序列是通过其它变量进行分类的(允许您执行单因子方差分析(ANOVA))。【回答】
您能够图形化的查看您数据的分布,通过使用直方图,或累计分布,残留值和分位数图.QQ图(分位数-分位数图)能够用来比较成对序列的分布,或者是单个序列对应多种理论分布时的分布.您甚至能够执行Kolmogorov-Smirnov, Liliefors, Cramer von Mises, 和 Anderson-Darling 检验来查看您序列是否是正态分布的,或者是否是来自其它的分布,比如指数,极值,logistic,卡方,韦布尔(Weibull),或伽马(gamma)分布.您可以自己提供分布的参数,或让EViews为您估计出参数.EViews同样可以计算核心密度估计,和产生带有基于普通(ordinary),转换,核心,和最近邻居(nearest neighbor)回归的拟合曲线的散点图.【回答】