A. 計量經濟學中計算DW統計量的目的是什麼
用以檢驗模型是否存在干擾項自相關。
B. 計量經濟學的一道題 與eviews有關 DW有關
D－W值＝2（1－\rho），這里\rho是殘差項u_t與U_t-1的相關系數，根據這張圖，是無法求解出DW值的。這張圖的中R2可求F，R2可求調整的R2，其它的就是似然值，均值，方差，AIC值這類，就是沒協方差的數據，所以，無解。
C. 計量經濟學自相關LM檢驗和DW檢驗的問題
德賓-沃森（Durbin-Watson）檢驗簡稱D-W檢驗，是目前檢驗自相關性最常用的方法，但它只適用於檢驗一階自相關性。 先通過公式計算出DW值，再根據樣本容量n和解釋變數數目k查分布表，得到臨界值dl和，然後判斷是否自相關。 因為DW=2(1-ρ),而自相關系數ρ（利用殘差構造的）的值介於-1和1之間，所以 0≤DW≤4 ，而且判定區間【0, dl ，，(4-)，(4-dl), 4】關於2對稱。
0<DW<dl存在正自相關，dl<DW<時，不確定，<DW<4－時，無自相關，4－<DW<4－dl時，則不確定，4－dl<DW<4時，存在負自相關。這也是DW檢驗的缺點之一：會有判定盲區dl<DW<和4－<DW<4－dl。
如果DW統計量表明殘差序列有一階自相關，說明原模型沒有擬合好，應為沒有捕捉到足夠信息所以導致殘差自相關；或者說明模型中的解釋變數至少不是嚴格外生的。
改善方法：添加解釋變數或者對模型進行准差分。設原模型為Yt=beta0+beta1*Xt+Ut,准差分得到[Yt-rouY(t-1)]=[beta0(1-rou)]+[Xt-rouX(t-1)]+[Ut-rouU(t-1)],rou就是殘差Ut的一階自相關系數，t是下標，我敲的不太好看。
D. 計量經濟學中DW統計量是什麼意思在N多模型檢驗中，DW統計量的結果反映什麼問題，求簡單明了的解釋
Durbin Watson 統計量用來檢驗殘差一階自相關 只能檢驗一階不能檢驗高階自相關
DW = sum (eps_t - eps_{t-1})^ / sum (eps_t)^2 約= 2(1 - r)
r表示相鄰殘差之間的相關系數
如果r = 0 也就是說近似於2的DW值表示殘差不存在相關性
如果r > 0 也就是說接近0的DW值表示正相關
如果r < 0 也就是說接近4的DW值表示負相關
一般DW統計量的表提供d_l和d_u
DW < d_l 正相關
d_l <DW < d_u 該檢驗不確定
d_u < DW < 4 - d_u 不存在自相關
4 - d_u < DW < 4 - d_l 該檢驗不確定
DW > 4 - d_l 負相關
(4)計量經濟學DW擴展閱讀：
自相關性產生的原因：
線性回歸模型中隨機誤差項存在序列相關的原因很多，但主要是經濟變數自身特點、數據特點、變數選擇及模型函數形式選擇引起的。
1.經濟變數慣性的作用引起隨機誤差項自相關
2.經濟行為的滯後性引起隨機誤差項自相關
3.一些隨機因素的干擾或影響引起隨機誤差項自相關
4.模型設定誤差引起隨機誤差項自相關
5.觀測數據處理引起隨機誤差項序列相關
自相關的後果：
線性相關模型的隨機誤差項存在自相關的情況下，用OLS（普通最小二乘法）進行參數估計，會造成以下幾個方面的影響。
從高斯-馬爾可夫定理的證明過程中可以看出，只有在同方差和非自相關性的條件下，OLS估計才具有最小方差性。當模型存在自相關性時，OLS估計仍然是無偏估計，但不再具有有效性。
這與存在異方差性時的情況一樣，說明存在其他的參數估計方法，其估計誤差小於OLS估計的誤差；也就是說，對於存在自相關性的模型，應該改用其他方法估計模型中的參數。
1.自相關不影響OLS估計量的線性和無偏性，但使之失去有效性
2.自相關的系數估計量將有相當大的方差
3.自相關系數的T檢驗不顯著
4.模型的預測功能失效
E. 計量經濟學中，杜賓瓦森檢驗DW值，誰知道k=8,n=80時dl 分別是多少啊
1.425 1.861
這個是在文庫里的表裡查的，你自己去搜一搜吧
望採納哦~
F. 計量經濟學由dw統計量怎麼計算廣義差分的系數p
DW我是不知道，但是首先要看你是幾階自回歸吧？如果是隨機誤差項一階自回歸的話，用EVIEWS很方便，運行普通OLS以後，得出殘差e,輸入命令，ls e(t) e(t-1).
恩，沒記錯的話 應該是這樣
G. 哪位大神給我講解一下，計量經濟學eviews中，這些字母什麼的都代表什麼。感激不盡！！！
計量經濟學中，「eviews」這些字母的意思如下：
R-SQUARED 判定系數，越近1越好。版
ADJUSTED R-SQUARED 調整的判定系數，大多情況下略權小於判定系數。
S.E. OF REGRESSION 回歸標准差，越小越好。
LOG LIKELIHOOD 似然估計值，暫可不考慮。
DURBIN-WATSON STAT 杜賓-瓦特森統計量，檢驗是否存在一階自相關的指標。
MEAN DEPENDENT VAR 被解釋變數的均值。
S.D. DEPENDENT VAR 被解釋變數的標准差。
AKAIKE INFO CRITERION 赤遲信息准則。
SCHWARZ CRITERION施瓦茨准則，以上兩者都是用來確定最優滯後期的指標，（AIC常用）。
F-STATISTIC 為F統計量，檢驗方程整體顯著性的指標。
PROB(F-STATISTIC)是F統計量的伴隨概率，如果小於0.05表明所有的待估參數不全為零。