如何在eviews中處理有節(jié)假日趨勢的數據？對于時間序列的ARIMA模型，使用R軟件，因為R軟件有一個叫forecast的包，有一個自動建模功能，可以自動建立最優(yōu)模型，不需要一系列繁瑣的程序。evie

如何在eviews中處理有節(jié)假日趨勢的數據？

對于時間序列的ARIMA模型，使用R軟件，因為R軟件有一個叫forecast的包，有一個自動建模功能，可以自動建立最優(yōu)模型，不需要一系列繁瑣的程序。

eviews怎么求變量的標準差？

樣本標準差方差的算術平方根sssqrt ((x1-x) 2 (x2-x) 2。(xn-x) 2)/(n-1))

總體標準差σ sqrt ((x1-x) 2 (x2-x) 2。(xn-x) 2)/n)

由于方差是數據的平方，與檢測值本身相差太大，人們很難直觀地測量出來，所以我們往往用方差的根號來換算回來，也就是標準差(SD)。

估計值的顯著性概率(prob)小于5%，表明系數顯著。

r平方是回歸的擬合度，越接近1，擬合越完美。

調整的右側是 "懲罰 "對于隨著變量的增加而增加的變量。

D-W值是回歸殘差是否為序列自相關的度量。如果嚴重偏離2，則認為存在串聯相關問題。...

eviews模型擬合圖怎么操作？

打開計算機，打開Excel，創(chuàng)建一個新的數據電子表格。

2.將電子表格數據導入eviews，然后單擊確定。

3.輸入 "cor？coilfuture？陶氏？辛德克斯？納加斯？歐佩克？歐羅巴？urmb .

4.打開菜單-";圖形，輸入序列名稱 "coilfuture "在對話框中，單擊確定。

5.輸入 "測試類型 "點擊 "測試與測試- "攔截和監(jiān)視來設置參數。

6.單擊確定。

ARCH(自回歸條件異方差模型)的全稱是 "自回歸條件異方差模型及應用，解決了傳統(tǒng)計量經濟學中時間序列變量第二假設(方差不變)帶來的問題。GARCH模型稱為廣義ARCH模型，是ARCH模型的擴展，由Bollerslev(1986)發(fā)展而來。