Ⅰ 关于计量经济学eviews散点图问题！
这种明显的转折，应该是参数变化导致的。。 建议设一个D值，在300之前D值为0 400以后D值为1，模型改为Y=α+βX+CD+残差项.这样把变化因素归到固定常数项里面去。结果应该会好很多。
当然更规范的做法是，分指数段进行回归，然后用邹检验来检验模型的稳定性。
希望对你有帮助
p.s.如果设了D值 ，在分析里面要指出变化因素是什么。可以查阅相关文献，指出当指数在300-400之间时为何税收收入的变化会呈现那种模式。个人觉得，超过300以后拟合的散点呈垂直状，是一种极端状态。感觉是经济概念上的弹性无穷大。。。 如果确实是这个的话，建议指数300以后做单独的弹性无穷大的分析。
Ⅱ GDP和CPI的散点图。。求大神帮我看看分析下啊
造成这样的原因：
样本空间太少。长期也许能看出趋势来。
时间跨度中，有太多的政策改变。宏观的说法叫，政策冲击，时间序列的说法叫跳跃。
GDP和CPI不是线性的关系。宏观理论都证明了。而且如此少的样本空间，估计你用非线性的模型也分析不出什么来。
我建议的做法如下：
首先，设法扩大样本空间。如果时间跨度扩大不了，那么就将年数据改成月数据，相当于原来的数据量直接乘个12，会大很多。
要做数据清理啊。你看看你左上角那个点，明显是high leverage point。甚至粗暴的直接剔除掉都会好一些。
试图用非参数模型（nonparametric model）来做做吧。线性的参数模型不可能做出好结果来。
以上的建议是纯粹的计量角度考虑。从宏观经济学角度看，试图分析CPI和GDP的关系，这么一个简简单单的二维小模型是绝对不可能成功的。你要加入大量其它的变量，并用宏观的模型来分析，也许效果会更好的。
Ⅲ 跪求一份计量经济学论文，要有EVIEWS软件检验的截图，至少要包括多重共线性检验和散点图之类的。
数据你要提供
我没发任何东西给你
我经常帮别人做这类的数据分析的
Ⅳ 计量经济学 求一份 EViews软件做的多元线性回归模型 要有数据和表格结果分析
应用计量经济学综合实验报告
一、观察序列特征
（一）变量的描述统计
变量的描述统计表
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）变量的趋势分析
1、各变量的时间序列图
2、根据时序图大致判断变量的平稳性
答：不平稳
（三）双变量分析
1、画出XY散点图
2、计算变量X和Y间的相关系数
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、计量经济学分析
（一）X和Y的单整阶数检验（选择适当的检验模型并说明理由，报告结果及结论）
X的一阶单整检验：
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
趋势项不显著，改选模型二；
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
截距项不显著，改选模型一；
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
根据ADF检验值可知，ADF值小于各个显著水平下的临界值，故应拒绝原假设，认为没有单位根，是平稳序列。故X是一阶单整序列；
Y的一阶单整检验：
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
趋势项不显著，改选模型二；
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
截距项不显著，改选模型一；
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
根据ADF检验值可知，ADF值小于各个显著水平下的临界值，故应拒绝原假设，认为没有单位根，是平稳序列。故Y是一阶单整序列；
综上所述，X与Y都是一阶单整序列
（二）用Y,X,常数项，以及Y的滞后一期值建立二元回归模型
1、用OLS估计模型Y=b0+b1X+b2Y-1+m，回归结果如下：
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、检验和改进
（1）统计检验和结论（t检验，F检验）
用t检验: P（x）>α，不显著
P（C）>α，不显著
PY(-1)> α，显著
用f检验：P（f）<α,显著
（2）计量经济学检验和结论（异方差检验，序列相关性检验）
F-statistic
0.689788
Probability
0.599846
Obs*R-squared
2.790897
Probability
0.593405
不显著，接受原假设，故无异方差性
Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:
F-statistic
0.471125
Probability
0.625019
Obs*R-squared
0.962067
Probability
0.618144
不显著，接受原假设，故无序列相关性
（3）对模型估计方法的改进（若存在有异方差或序列相关性时，采用WLS或GLS估计的结果）
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）最终的模型
1、Y=-0.196548+0.012001X+1.002499Y(-1)
2、R^2=0.999990
3、调整后的R=0.999990
4、D.W=1.858016
Ⅳ 一道计量经济学的题目 图片中的第四题另外还想问一下如何根据散点图和拟合线写出一元线性模型的表达形
换单位的话 斜率不变 截距要相应变小
u就是其他可能影响到产量的因素
Ⅵ 计量经济学异方差检验图像法散点图怎么没显示
异方差使用加权最小二乘或广义最小二乘自相关使用广义差分方法一般来说，时间序列中自相关比较突出，截面数据中异方差比较突出。你根据你的数据来源，先处理主要矛盾，然后再处理次要矛盾。
Ⅶ 求一计量经济学报告 要求用Eviews分析 回归模型 散点图等·要求有近三年的数据
没有最近几年的，如果还需要的话说下
那还真没有
Ⅷ 这个计量经济学的散点图怎么看
每个点都代表你一组data吧？你最好是能把regression line 算出来，一个散点图你怎么精确到1%啊
Ⅸ 计量经济学的论文怎么写呀！要有，散点图，多重共线性，立方差，自相关
没怎么学计量，给个邮箱吧，只能是提供一些参考资料吧。。