Eviews运用于计量经济学的三个举证
、异方差 检验：首先做出相应的Is模型,
White检验：在
Heteroskedastici tyTest: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
其他次的相关性可以由Im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/conQ
做出如图所示的表
修正方法 杜宾两步法： 进行如下的Is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
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“
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
最小二乘法
输入如下
结果差分法
直接输入：
同样也可知取出了其序列相关性
made by M.J.
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)