⑴ 計量經濟學軟體:Eviews操作簡明教程 求PDF！！！做多元線性回歸模型
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⑵ 求一份計量經濟學大作業 多元線性回歸模型，多元線性回歸模型，有數據來源，用eviews分析的過程
始盜龍是目前知道的最早的恐龍,出現在2.3億年前.
在目前已發現的諸多恐龍內中，始盜龍是最原始容的一種。1993年，始盜龍發現於南美洲阿根廷西北部一處極其荒蕪不毛之地——伊斯巨拉斯托盆地，該地屬於三疊紀地層。
⑶ 計量經濟學多元線性回歸模型F統計推斷，整體顯著性檢驗R ² 越接近於1，是不是F統計量趨近無窮
你這和書上寫點到了第二個公式兄弟，看清楚寫。不要亂截圖
⑷ 求一份計量經濟學論文，多元線性回歸模型，有數據來源，用eviews分析的過程，謝謝 ！！！
最好有以下幾塊東西
1、選定研究對象
（確定被解釋變數，說明選題的意義和原因等專。）屬
2、確定解釋變數，盡量完備地考慮到可能的相關變數供選擇，並初步判定個變數對被解釋變數的影響方向。
（ 作出相應的說明 ）
3、確定理論模型或函數式
（根據相應的理論和經濟關系設立模型形式，並提出假設，系數是正的還是負的等。）
（二）數據的收集和整理
（三）數據處理和回歸分析
（先觀察數據的特點，觀看和輸出散點圖，最後選擇相應的變數關系式進行OLS回歸，並輸出會歸結果。）
（四）回歸結果分析和檢驗
（寫出模型估計的結果）
1、回歸結果的經濟理論檢驗，方向正確否？理論一致否？
2、統計檢驗，t檢驗 F 檢驗 R2— 擬合優度檢驗
3、模型設定形式正確否？可試試其他形式。
4、模型的穩定性檢驗。
（五）模型的修正
（對所發現的模型變數選擇問題、設定偏誤、模型不穩定等，進行修正。）
（六）確定模型
（七）預測
⑸ 計量經濟學 求一份 EViews軟體做的多元線性回歸模型 要有數據和表格結果分析
應用計量經濟學綜合實驗報告
一、觀察序列特徵
（一）變數的描述統計
變數的描述統計表
X
Y
Mean
24.19133
38.51823
Median
24.60819
35.06598
Maximum
31.51318
59.66837
Minimum
12.28087
24.88616
Std. Dev.
4.378617
9.715057
Skewness
-0.857323
0.890026
Kurtosis
3.169629
2.605577
Jarque-Bera
17.81273
19.94491
Probability
0.000136
0.000047
Sum
3483.552
5546.625
Sum Sq. Dev.
2741.637
13496.67
Observations
144
144
（二）變數的趨勢分析
1、各變數的時間序列圖
2、根據時序圖大致判斷變數的平穩性
答：不平穩
（三）雙變數分析
1、畫出XY散點圖
2、計算變數X和Y間的相關系數
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 10/19/12 Time: 16:31
Sample (adjusted): 1 144
Included observations: 144 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X
1.531880
0.042949
35.66763
0.0000
R-squared
-0.700579
Mean dependent var
38.51823
Adjusted R-squared
-0.700579
S.D. dependent var
9.715057
S.E. of regression
12.66904
Akaike info criterion
7.923120
Sum squared resid
22952.15
Schwarz criterion
7.943743
Log likelihood
-569.4646
Durbin-Watson stat
0.028629
二、計量經濟學分析
（一）X和Y的單整階數檢驗（選擇適當的檢驗模型並說明理由，報告結果及結論）
X的一階單整檢驗：
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(X(-1))
-1.097771
0.071696
-15.31146
0.0000
C
0.161673
0.153431
1.053718
0.2933
@TREND(1)
-0.001153
0.001339
-0.861117
0.3902
趨勢項不顯著，改選模型二；
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(X(-1))
-1.094074
0.071520
-15.29752
0.0000
C
0.046755
0.075656
0.617991
0.5373
截距項不顯著，改選模型一；
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-15.30936
0.0000
Test critical values:
1% level
-2.576814
5% level
-1.942456
10% level
-1.615622
根據ADF檢驗值可知，ADF值小於各個顯著水平下的臨界值，故應拒絕原假設，認為沒有單位根，是平穩序列。故X是一階單整序列；
Y的一階單整檢驗：
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(Y(-1))
-0.934141
0.072131
-12.95060
0.0000
C
-0.055176
0.193160
-0.285650
0.7755
@TREND(1)
0.001979
0.001693
1.169003
0.2438
趨勢項不顯著，改選模型二；
Included observations: 196 after adjustments
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
D(Y(-1))
-0.927506
0.071975
-12.88644
0.0000
C
0.140769
0.096086
1.465030
0.1445
截距項不顯著，改選模型一；
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=14)
t-Statistic
Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
-12.76596
0.0000
Test critical values:
1% level
-2.576814
5% level
-1.942456
10% level
-1.615622
根據ADF檢驗值可知，ADF值小於各個顯著水平下的臨界值，故應拒絕原假設，認為沒有單位根，是平穩序列。故Y是一階單整序列；
綜上所述，X與Y都是一階單整序列
（二）用Y,X,常數項，以及Y的滯後一期值建立二元回歸模型
1、用OLS估計模型Y=b0+b1X+b2Y-1+m，回歸結果如下：
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
X
0.013866
0.015102
0.918190
0.3597
C
-0.190932
0.521862
-0.365867
0.7149
Y(-1)
1.001264
0.011224
89.20662
0.0000
2、檢驗和改進
（1）統計檢驗和結論（t檢驗，F檢驗）
用t檢驗: P（x）>α，不顯著
P（C）>α，不顯著
PY(-1)> α，顯著
用f檢驗：P（f）<α,顯著
（2）計量經濟學檢驗和結論（異方差檢驗，序列相關性檢驗）
F-statistic
0.689788
Probability
0.599846
Obs*R-squared
2.790897
Probability
0.593405
不顯著，接受原假設，故無異方差性
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
0.471125
Probability
0.625019
Obs*R-squared
0.962067
Probability
0.618144
不顯著，接受原假設，故無序列相關性
（3）對模型估計方法的改進（若存在有異方差或序列相關性時，採用WLS或GLS估計的結果）
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-0.196548
0.090185
-2.179381
0.0305
X
0.012001
0.002178
5.509368
0.0000
Y(-1)
1.002499
0.001697
590.6897
0.0000
Weighted Statistics
R-squared
0.999990
Mean dependent var
37.17069
Adjusted R-squared
0.999990
S.D. dependent var
96.28015
S.E. of regression
0.307135
Akaike info criterion
0.492055
Sum squared resid
18.30044
Schwarz criterion
0.542053
Log likelihood
-45.46742
F-statistic
179795.0
Durbin-Watson stat
2.017946
Prob(F-statistic)
0.000000
Unweighted Statistics
R-squared
0.976307
Mean dependent var
37.63027
Adjusted R-squared
0.976062
S.D. dependent var
8.651587
S.E. of regression
1.338552
Sum squared resid
347.5940
Durbin-Watson stat
1.858016
（4）最終的模型
1、Y=-0.196548+0.012001X+1.002499Y(-1)
2、R^2=0.999990
3、調整後的R=0.999990
4、D.W=1.858016
⑹ 計量經濟學多元線性回歸模型屬於什麼研究方法
模擬法（模型方法）
模擬法是先依照原型的主要特徵，創設一個相似的模型，然後通過模型來間接研究原型的一種形容方法。根據模型和原型之間的相似關系，模擬法可分為物理模擬和數學模擬兩種。