eviews做GMM估计 如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测？

如何用Eviews软件建立时间序列模型和预测？

扩展采样周期：扩展开始时间和结束时间（包括预测时间段）

2。在“工作文件”下，双击序列名称并输入解释变量值（预测样本值）

3。在“估计公式”窗口中，单击“预测”设置参数

给出的参数太少。

面板数据比时间序列和横截面数据复杂得多。首先，您必须对模型设置和数据选择做出总体决定（多少年？有多少节？先做几个变量的F检验，看应该使用混合数据模型、变量截距模型还是变系数模型。当然，根据你的研究目的，你也可以用变量系数来研究一个变量在不同部分之间是否有一致性。无论是固定效应还是随机效应都应该用Hausmann检验来检验，但一般来说固定效应是足够的。模型选择是回归分析。可以使用OLS或GLS。如果DW值不好，可以在模型中加入AR（n）进行校正。模型应该不断地尝试和修改，最后选择最符合要求的模型。

eviews怎么做面板回归模型，详细点？

非常简单。先用Eviews求解混合模型的回归方程。在结果中，有一个残差平方和项（在结果下面，紧靠R的平方值），它是残差平方和，这个值是S3。然后利用变截距模型进行求解，得到S3。最后，利用变系数模型，得到S1。有了这三个值，f可以手工计算。

如果您有任何问题，请问我。一般情况下，变截距和变系数是用固定效应来模拟的。

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1. 从时间相关图来看，三个时间延迟的自相关在统计学上是显著的（棒形超过了两侧的置信区间）。

2. 返回Eviews的工作区，如图所示，并选择要估算的模型。

3. 在模型估计窗口中，输入上图中的公式，用户也可以自己将截距包含在模型中。这里，我们使用AR（3）模型，输入GDP AR（1）AR（2）AR（3），

4，如图所示，并生成自回归模型。

5. 例如，第四时间段的时间相关图的统计显著性不清楚。我们也可以尝试添加AR（4）。从p值的角度来看，每个p值都接近于0。这种自回归模型可以更好地解释数据。

如何在Eviews定义自回归模型？

如果在模型中检测到异方差，可以使用加权最小二乘法（WLS）进行估计。

如下图所示，“权重”可以有多种选择，通常使用1/| EI | Eviews或白色异方差一致性协方差矩阵此方法在大样本情况下提供回归标准偏差和回归系数的一致估计。参数估计结果与普通最小二乘估计结果一致，但能进行有效的t检验和F检验。

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