Ⅰ 關於計量經濟學eviews散點圖問題！
這種明顯的轉折，應該是參數變化導致的。。 建議設一個D值，在300之前D值為0 400以後D值為1，模型改為Y=α+βX+CD+殘差項.這樣把變化因素歸到固定常數項裡面去。結果應該會好很多。
當然更規范的做法是，分指數段進行回歸，然後用鄒檢驗來檢驗模型的穩定性。
希望對你有幫助
p.s.如果設了D值 ，在分析裡面要指出變化因素是什麼。可以查閱相關文獻，指出當指數在300-400之間時為何稅收收入的變化會呈現那種模式。個人覺得，超過300以後擬合的散點呈垂直狀，是一種極端狀態。感覺是經濟概念上的彈性無窮大。。。 如果確實是這個的話，建議指數300以後做單獨的彈性無窮大的分析。
Ⅱ GDP和CPI的散點圖。。求大神幫我看看分析下啊
造成這樣的原因：
樣本空間太少。長期也許能看出趨勢來。
時間跨度中，有太多的政策改變。宏觀的說法叫，政策沖擊，時間序列的說法叫跳躍。
GDP和CPI不是線性的關系。宏觀理論都證明了。而且如此少的樣本空間，估計你用非線性的模型也分析不出什麼來。
我建議的做法如下：
首先，設法擴大樣本空間。如果時間跨度擴大不了，那麼就將年數據改成月數據，相當於原來的數據量直接乘個12，會大很多。
要做數據清理啊。你看看你左上角那個點，明顯是high leverage point。甚至粗暴的直接剔除掉都會好一些。
試圖用非參數模型（nonparametric model）來做做吧。線性的參數模型不可能做出好結果來。
以上的建議是純粹的計量角度考慮。從宏觀經濟學角度看，試圖分析CPI和GDP的關系，這么一個簡簡單單的二維小模型是絕對不可能成功的。你要加入大量其它的變數，並用宏觀的模型來分析，也許效果會更好的。
Ⅲ 跪求一份計量經濟學論文，要有EVIEWS軟體檢驗的截圖，至少要包括多重共線性檢驗和散點圖之類的。
數據你要提供
我沒發任何東西給你
我經常幫別人做這類的數據分析的
Ⅳ 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
Ⅳ 一道計量經濟學的題目 圖片中的第四題另外還想問一下如何根據散點圖和擬合線寫出一元線性模型的表達形
換單位的話 斜率不變 截距要相應變小
u就是其他可能影響到產量的因素
Ⅵ 計量經濟學異方差檢驗圖像法散點圖怎麼沒顯示
異方差使用加權最小二乘或廣義最小二乘自相關使用廣義差分方法一般來說，時間序列中自相關比較突出，截面數據中異方差比較突出。你根據你的數據來源，先處理主要矛盾，然後再處理次要矛盾。
Ⅶ 求一計量經濟學報告 要求用Eviews分析 回歸模型 散點圖等·要求有近三年的數據
沒有最近幾年的，如果還需要的話說下
那還真沒有
Ⅷ 這個計量經濟學的散點圖怎麼看
每個點都代表你一組data吧？你最好是能把regression line 算出來，一個散點圖你怎麼精確到1%啊
Ⅸ 計量經濟學的論文怎麼寫呀！要有，散點圖，多重共線性，立方差，自相關
沒怎麼學計量，給個郵箱吧，只能是提供一些參考資料吧。。