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EVIEWS加权最小二乘法怎么操作_eviews加权最小二乘法

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EVIEWS加权最小二乘法怎么操作

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论文完稿在即,现在需要用EVIEWS处理数据,要用加权最小二乘法来做

请问,朋友们谁知道具体操作方法啊?主要是那个权数设置成多少啊?


设置成残差绝对值的倒数,在等式窗口的option选项下有关于权数的设置。

将用普通最小二乘法得到的残差重命名,e=resid。然后另w=1/|e|,或另w=1/e^2。w是权术


似乎有点明白,十分感谢两位的热心回复

对 残差命名,e=resid  是如何做到的?具体操作?


在eviews里找到genr这个选项,在里面输入e=resid,这样就得到了一个新的时间序列e,该序列的值是就你用OLS估计出来的模型的不同时期参差的值。然后继续点genr这个选项,令w=1/resid,或w=1/resid^2,这样就产生了一个新的序列w,w就是你要设置的权数。


不好意思来说说其中一个地方,就是关于怎么设置resid的绝对值的问题:e=abe(resid)——指的就是e=resid的绝对值


本人强烈反对楼上所说的吧残差序列的倒数作为权重 这个是高铁梅 李子奈的作法 这个方法是严重有问题的 我曾经用这个方法做权重 可是还是检验有异方差 而且用这个方法以后模型的拟合优度特别高 可以接近一 高铁梅那本书上出来的可决系数还就是一 这个是不可能出现的结果 如果想用加权最小二乘法消除异方差 可以去看武德里奇的现代观点 他介绍了一种方法 虽然也是基于残差 但是绝不是像高 李那样简单的直接提取残差序列做权重


可是书上写的是w1=1/x , w2=1/x^2 , w3=1/sqr(x). 这和残差怎么没有关系啊?

可供选择的三种不同权数序列而已


似乎有点明白,十分感谢两位的热心回复对 残差命名,e=resid  是如何做到的?具体操作?

用OLS将模型估计完之后直接用命令生成新序列即可。


1.data#y#x
2.genr#w1=1/x
3.genr#w2=1/x^2
4.genr#w3=1/sqr(x)
5.quick/estimate equation/specification(y#c#x)/options/weighted LS
在weight里依次输入w1.w2.w3选出最佳权重。

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