高铁梅，您好我正在做季节调整但是不知道怎么下手准备用EVIEWS做

来源：整理时间：2024-02-06 01:37:19 编辑：律生活手机版

本文目录一览

1，您好我正在做季节调整但是不知道怎么下手准备用EVIEWS做
2，高铁梅的获奖情况
3，高铁梅计量经济分析方法与建模怎么样
4，高铁梅的工作经历
5，使用eviews怎么剔除节假日数据
6，vec模型能做脉冲响应方差分解吗
7，时间序列模型中随机变量就是残差吗
8，eviews怎么用极大似然法ML处理logit模型

1，您好我正在做季节调整但是不知道怎么下手准备用EVIEWS做

月降雨数据,如果季节调整后，就平滑了，没有任何季节规律了。这个时间序列数据就没有信息含量了，貌似没有必要季节调整。

你好！可以看看高铁梅的计量经济学教材里面对季节调整有详细介绍操作不会可以联系我哈仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

您好我正在做季节调整但是不知道怎么下手准备用EVIEWS做

2，高铁梅的获奖情况

1986年获国家教委科技进步二等奖（第二完成人）；1987年获国家科技进步三等奖（第二完成人）；1990年7月，获国家教委科技进步奖二等奖(主要完成人)；1991年11月，获国家科技进步奖三等奖(主要完成人)；1998年12月，获教育部第二届人文社会科学研究成果（论文类，第二作者）三等奖；2001年12月，获吉林省哲学社会科学成果三等奖；2003年7月，获教育部第三届人文社会科学研究成果（著作类，合著）一等奖；2005年8月，获辽宁省自然科学学术成果二等奖；2006年3月，获辽宁省哲学社会科学成果三等奖；2007年6月，获辽宁省自然科学学术成果二等奖。

高铁梅的获奖情况

3，高铁梅计量经济分析方法与建模怎么样

建议你参考高铁梅的计量经济分析方法与建模：eviews应用及实例你要的操作都能学到，网上有这个电子版的下载！

http://ishare.iask.sina.com.cn在里面搜索就能找到，版本太多，文件太大，不好传..谢谢...

高铁梅计量经济分析方法与建模怎么样

4，高铁梅的工作经历

1977年1月毕业于吉林大学数学系计算数学专业，留校任教；1985年9月在职攻读吉林大学数量经济学专业硕士研究生，1988年获硕士学位；1990年被聘为副教授，1998年被聘为教授，2001年4月被聘为博士生导师，1994年4月―1995年4月以访问学者的身份赴日本关西学院大学经济学部从事一年的研究工作。1999年任吉林大学商学院经济数量分析研究所所长，2000年任教育部人文社会科学重点研究基地吉林大学数量经济研究中心副主任。2002年9月调入东北财经大学工作，数学与数量经济学院教授、博士生导师、现任东北财经大学数量经济所所长、教育部人文社会科学重点研究基地吉林大学数量经济研究中心兼职研究员。2007年4月任“经济计量分析与预测研究中心”（中科院预测科学研究中心东北分中心）副主任。自1998年以来与他人合作发表论文50多篇、专著1部、主编教材1部，作为项目负责人主持9项国家级或省部级项目。

5，使用eviews怎么剔除节假日数据

你用截面数据，然后复制贴粘就行了，我们以前做的时候就是这么做的，不用那个时间的，选择undated,然后输入有多少个数据~

高铁梅的那本书不是有相关章节吗？

在你开始导入数据的时候，选择5天的那个数据，EVIEWS有这个功能的

6，vec模型能做脉冲响应方差分解吗

可以的啊，去找个教材看看。。。建议去看看高铁梅的《计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例》

1，原始数据不平稳，不能建立var模型，只能建立vec模型。2，运用var模型或者vec模型，一般都要做格兰杰检验，不然得不出有效的实证分析信息。3，顺序：单位根-平稳-var-格兰杰；单位根-不平稳-协整-vec-格兰杰4，二阶差分协整应该还是用原始数据做吧，我个人认为是这样的，改天去问问老师去。

7，时间序列模型中随机变量就是残差吗

第一个问题：协方差平稳是指时间序列(xt)的平稳，不是残差值(e)的平稳。中间的一块问题：你的问题很混乱，在此，首先你需要了解一个概念，协整与非协整。1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳序列的建模提供了另一种途径。虽然一些变量的本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序列。残差值e的自相关，指的是残差序列不平稳，残差序列的不平稳会造成因变量与自变量之间的非协整。（注意是非协整，不是非平稳，协整本身就是一种非平稳。）最后一个问题：非平稳包括三种模型，a、随机游走模型；b、带漂移项随机游走模型；c、带趋势项随机游走模型（1还可以带零随机游走模型）这三种模型都是非平稳。

在知网关注几篇论文吧，这些都是计量经济学的东西，要从基础开始看起。eviews往往是用于分析经济现象的。另外一个问题，时间序列数据主要是分析经济现象依时间变动的现象，比如我国gdp增长，在不同年份的变动原因，比如看看其是否与cpi有关或是前几期变量有明显的线性关系。若是感兴趣的话推荐高铁梅老师的eviews应用书，可以当工具书使用，但是基本的计量经济理论还是要懂得。关于协整检验你可以在追问里发张截图，我可以帮你解释下，与概率论与数理统计的想法类似。祝您生活愉快！

8，eviews怎么用极大似然法ML处理logit模型

logit模型和简单的线性模型不同，自变量的边际效应并不是简单等于其系数。 x_j对于y的边际效应一般来讲计算方法如下 EViews本身并没有直接求边际效应的程序。不过，可以通过EViews的预测功能求得边际效应。如果简单的样本内预测值是XB，那么@dlogistic(-xb)乘以x的系数就是边际效应了。下面是一个实例。首先，估计我们需要的logit模型。被解释变量是foreign，解释变量是price和mpg。我们一会儿来求mpg的边际效应。

eviews很简单的 file-new-workfile-看你是什么数据了，年度数据就选annual,计数数据就选integate data 然后object-new object-series(建立一个新序列），把你的数据输进去 object-new object-equation(建立一个方程），你要用logit模型，就在method里选择计数模型ordered，空白框(equation specification)中输入你的模型，z c x1 x2 ……（有几个解释变量变量输入几个），error的地方选择logistic ,点确定就可以看到结果了。如果你知道方程怎么写，在估计结果的窗口点view-representation，eviews会把方程给你显示出来的如果你不是很清楚，可以看看高铁梅的《计量经济分析方法与建模》这本书，很详细