A. 計量經濟學根據eviews回歸結果，怎麼進行分析求大佬們的對下圖的分析結果
看顯著性，回歸系數等
B. 計量經濟學中利用Eviews得到的回歸結果的那張表裡的那些數字是什麼意思
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
變數 系數 標准差 T統計量 P值
一般在5%顯著水平下，選擇 ABS(T統計量)>2的 P<0.05的 變數才能留下
R-squared 判決系數 表示變數可以解釋被解釋變數多少的因素 都是小於1的 越大越好
Adjusted R-squared 剔除變數個數的解釋變數對被解釋變數的貢獻
S.E. of regression 回歸的標准差
Sum squared resid 殘差平方和
Log likelihood 似然值
Durbin-Watson stat DW統計量 一般在2附近表明模型好
Akaike info criterion Schwarz criterion 兩個也是判決系數在確定滯後項的時候用 越小越好
F-statistic 做聯合檢驗的f值
Prob(F-statistic) 越小越好
C. 請評價一下計量經濟學回歸結果~
x每增加1單位，保持其他條件不變，y亦增加6.2366單位
並且在1%顯著性水平是，x對y的影響是顯著的
D. 計量經濟學，求各位高手做一下這道題. 問題：（1)根據以上回歸結果，寫出回歸分析結果報告。
如果沒猜錯的話，你的模型應該是Y=AK^aL^b，然後取得對數形式做的線性回歸，是宏觀經濟回學裡面一個很簡單的模型。答
根據參數估計結果，資本對產出的彈性為0.609，勞動對產出的彈性為0.36，這個結果非常好，兩者加起來幾乎等於1，符合理論預期。k和l在10%的顯著性下通過t檢驗，但常數項沒有通過t檢驗。調整的可決系數比較高，模型擬合較好。但你的f統計值貌似非常小，通不過f檢驗，模型設定估計有問題，你去掉常數項再做一次試試。
E. 求高手分析stata回歸分析結果
上面左側的表是用來計算下面數據的，分析過程中基本不用提到
右側從上往下
1.Number of obs 是樣本容量
2.F是模型的F檢驗值，用來計算下面的P>F
3.P>F是模型F檢驗落在小概率事件區間的概率，你的模型置信水平是0.05，也就是說P>F值如果大於0.05，那麼模型就有足夠高的概率落在F函數的小概率區間，簡單的說，如果這個值大於0.05你這個模型設定有就問題，要重新設定模型
4.R-squard也就是模型的R²值，擬合優度，這個數越大你的模型和實際值的擬合度就越高，模型越好
5.Adj .R-squard 這個是調整過的R²，跟上面R²差不多，關注一個就行了
6.Root mse 是殘差標准差，值越大殘差波動越大，模型越不穩定（這個值我分析的時候一般不太關注）
下側表格
coef.是估計得到的系數值
std.err是標准差，這個數有重要意義，一般論文里都要求把標准差表示出來，這個數越大模型越不精確，越小越好
t是t檢驗值，t檢驗是用來檢驗某個系數是否顯著區別於0的，在分析中這個值一般沒什麼意義，主要用來計算P>t
P>t,這個值是觀察某個解釋變數是否有效的主要參數，還是對於你設置的0.05的置信水平，如果這個值大於0.05說明對應的解釋變數不能通過t檢驗，在模型中是不合格的，就需要作調整
後面兩個就是置信區間了，95%的置信區間，一般在論文中意義也不大
然後分析就選取你有用的參數做了，我學經濟的，一般最有用的參數就是P>F,coef，P>t，se等等，還有BIC,VIF這些，在簡單回歸里這些是不會計算的，需要其他命令
F. 計量經濟學 用Eviews軟體進行回歸分析輸出結果的意思
1、R-squared與Adjusted R-squared是方程擬合程度的度量，達到0.7已經可以了；
2、Akaike info criterion和Schwarz criterion等位信息量值，回用來比較不同的模型，一般答值越小越好；
3、Durbin-Watson stat是檢驗殘差自相關的DW經驗，一般值在2附件比較理想，你可以再查詢具體的DW檢驗表，得到精確的檢驗結果；
4、F-statistic和Prob(F-statistic)用來判斷你方程的整體顯著性，由於是一元回歸，和前面X系數的顯著性檢驗是等價的，在10%的顯著性水平下，可以認為你的方程是整體顯著的。
G. 計量經濟學根據eviews回歸結果，表格里的數據怎麼算出來
計算如下。
1：Coefficient除以standard error 等於 t-statisticcost 的 t-statistic就等於 -56。43329/31。45720Adjusted R-quared= [1-(n-1)(1-R^2)/(n-k)]eg: 常數C的standard error 就等於 155。6083/0。269042=578.379212167617Income 的 coefficiengt 就等於 0。063573x12。
2：計量經濟學是結合經濟理論與數理統計，並以實際經濟數據作定量分析的一門學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。
理論計量經濟學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法，使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。
計量經濟學研究的核心是設計模型、收集資料、估計模型、檢驗模型、應用模型（結構分析、經濟預測、政策評價）。
EViews是完成上述任務比較得力的必不可少的工具。正是由於EViews等計量經濟學軟體包的出現，使計量經濟學取得了長足的進步，發展成為一門較為實用與嚴謹的經濟學科。
(7)經濟學角度分析回歸結果擴展閱讀
Eviews是專門為大型機構開發的、用以處理時間序列數據的時間序列軟體包的新版本。Eviews的前身是1981年第1版的Micro TSP。
雖然Eviews是經濟學家開發的，而且主要用於經濟學領域，但是從軟體包的設計來看，Eviews的運用領域並不局限於處理經濟時間序列。即使是跨部門的大型項目，也可以採用Eviews進行處理。
Eviews處理的基本數據對象是時間序列，每個序列有一個名稱，只要提及序列的名稱就可以對序列中所有的觀察值進行操作，Eviews允許用戶以簡便的可視化的方式從鍵盤或磁碟文件中輸入數據，根據已有的序列生成新的序列。
在屏幕上顯示序列或列印機上列印輸出序列，對序列之間存在的關系進行統計分析。Eviews具有操作簡便且可視化的操作風格，體現在從鍵盤或從鍵盤輸入數據序列、依據已有序列生成新序列、顯示和列印序列以及對序列之間存在的關系進行統計分析等方面。
Eviews具有現代Windows軟體可視化操作的優良性。可以使用滑鼠對標準的Windows菜單和對話框進行操作。
操作結果出現在窗口中並能採用標準的Windows技術對操作結果進行處理。此外，Eviews還擁有強大的命令功能和批處理語言功能。在Eviews的命令行中輸入、編輯和執行命令。在程序文件中建立和存儲命令，以便在後續的研究項目中使用這些程序。
H. 經濟的回歸分析是什麼回歸分析方法是計量經濟學的
回歸分析是研究一個變數（因變數）關於另一個變數（自變數）的具體依賴關系的計版算方法和理論權。回歸分析主要內容包括： 1、根據樣本觀察值對經濟計量模型參數進行估計，求得回歸方程 2、對回歸方程、參數估計值進行顯著性檢驗 3、利用回歸方程進行分析、評價即預測
I. 計量經濟學回歸分析結果怎麼分析
這兩天就學回歸分析，結果讓我們更加了解經濟學的合理性，合規性，讓我們更加懂得經濟的是有規律可行的
