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2009-03-12


    

Eviews输出结果分析,给点意见

请各位帮帮忙啊

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2009-3-12 15:26:00

coefficients 代表估计参数的系数,std.error是标准差,t-statistic是t值,PROB.是T检验的概率,在5%显著性水平下,如果P值大于0.05,就拒绝原假设,从上面的结果看出,C,X2,X3均接受原假设,认为他们对模型的因变量(Y)没有影响。

R-squared是模型中所有自变量对因变量的整体拟合效果的度量,但是并不是越高越好,因为自变量越多,R2就越高,由此有了ADJUSTED R-squared,这个指标就剔除了自由度的影响。

S.E. OF REGRESSION是回归的标准差,SUM SQURARED REISD是残差平方和,越小越好。 LOG LIKELIHOOD是对数似然统计量,越大越好,实际上右边的AIC,SC就是根据它计算的,AIC和SC是越小越好,它们是为了选择最佳滞后期。

DW统计量是残差自相关的一个统计量,其值在2左右比较好,但是前提是模型中没有因变量的滞后期。一旦有因变量的滞后期了,就不能相信这个统计量了,应该看LM统计量。

F统计量越大模型整体越显著,根据上面提到的R2,残差平方和(SSR)计算得到。

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2009-3-12 15:57:00
系数好大啊,没做点处理吗?
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2009-3-12 16:02:00

x1的系数大是因为x1是公司总资产的倒数,所以x1的数值非常好小,基本上要设置显示十几位小数才不至于显示为零,所以系数这么大。

而且我也不懂怎么处理,请教楼上哦,有什么方法处理呢?

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2009-3-12 16:24:00

最简单的处理是自变量直接乘以量级了,对结果没什么影响,最后出来的公式好看点而已。

还有一些取对数、标准化之类的处理,不知道你的被解释变量是什么,不确定会造成什么影响。

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2009-3-12 16:28:00

仅从Eviews出来的结果看,只有X1与Y显著相关(X1的t检验通过,P值也通过检验;另两个不显著:t值和P值均表明不显著相关),可决系数和修正可决系数0.3多,说明所建模型整体上对样本数据拟合不很理想,F检验也勉强通过。初步判断,本回归很有可能存在较严重的多重共线性。可先做X1、X2、X3的相关系数检验,再通过逐步回归来消除,剔除不合理的变量……

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