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1，在cross correlogrm of a and b中，a和b之间的相关系数，如果没有超过2倍的标准差的话，表示a和b之间还不是显著的相关对吗？

2，对于参数中的t检验，一般是看对应的p值，该值越小越好，对吗？

3，能否帮我在估计模型时，在factor specification中，选择generalized least squares方法，而后number of factors 选什么呢？再后是initial  communalities怎么选，还有右边的option 选项。

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关键词：leewinjing EVIEWS班 EVIEWS Views Eview EVIEWS leewinjing

1，在cross correlogrm of a and b中，a和b之间的相关系数，如果没有超过2倍的标准差的话，表示a和b之间还不是显著的相关对吗？

  问法不准确。cross correlogrm of a and b称作a和b的交叉相关系数。超不超过2倍的标准差和你的滞后阶数I有关系，如果滞后阶数越大，也可能不会超过2倍的标准差，不能用来证明是否显著相关。如果要证明两个变量是否相关，直接计算相关系数即可。

2对于参数中的t检验，一般是看对应的p值，该值越小越好，对吗？

T检验说明回归参数是否具有统计上的显著性程度的，P值如果在5%（也可放宽到10%）之内，可认为比较显著。

3能否帮我在估计模型时，在factor specification中，选择generalized least squares方法，而后number of factors 选什么呢？再后是initial  communalities怎么选，还有右边的option 选项。

这个问题不理解你在做什么。是回归吗？是什么模型的回归，为什么非要用GLS方法，说清楚再解决吧。

第三个问题，我看到广义最小二回归的一些优点，但是没有详细的操作办法，我在eview 6中看到把一个group打开后，在proc按钮中有make as factor,找到了GLS。希望能够在做模型时，使用一些新的方法，而不是老样子。

我正在做香港与安徽之间的贸易对安徽服务业影响的实证研究。

以下是引用nlm0402在2009-4-24 6:35:00的发言：

第三个问题，我看到广义最小二回归的一些优点，但是没有详细的操作办法，我在eview 6中看到把一个group打开后，在proc按钮中有make as factor,找到了GLS。希望能够在做模型时，使用一些新的方法，而不是老样子。

我正在做香港与安徽之间的贸易对安徽服务业影响的实证研究。

那是群的操作过程才会出现，普通回归GLS在EVIEWS中无法使用。

另外，提醒一下，做实证重要的是思路和IDEA而不是讲究华丽的回归技巧。

做单整检验时候是否要把被单整的序列，消除波动项，取它的趋势项，谢谢！

做单位根检验从来没有理论说要消除波动项后再做的，不清楚你是从哪看的。

以下是引用leewinjing在2009-4-27 9:10:00的发言：
做单位根检验从来没有理论说要消除波动项后再做的，不清楚你是从哪看的。

我没有看到。但是我消除波动项后，发现拟合优度提高了。感觉如果这样做没有什么不对的话，为什么不这样做呢？？

还有一个问题：即在VAR模型种，作出VAR模型后，稳定性检验中的点都在单位圆内，？可以不进行格兰杰因果检验吗？

如果检验的那些点有一个刚好在单位圆的边上，可以认为勉强通过稳定性检验了吗？？

对于一个VAR模型，您认为主要应该进行哪些检验？或者说如果要尽量减少检验的话，哪些检验不可减少？？谢谢！

消除波动项后拟合优度提高了，是因为波动项没有了，只有趋势项了，相比较原序列，当然拟合优度提高了。你这样做当然可以，问题是没有任何理论依据，而且你如何解释呢？

进不进行因果关系检验不是必须的，只是可选择项。

刚好位于单位圆边上，可以勉强认为稳定，没问题。

单位根检验、协整检验要做，其他检验看情况。

谢谢您对上述问题的回答。还有一个问题：即当一个VAR模型不稳定的时候，处理办法有：首先进行格兰杰检验，之后剔除为通过检验的变量吗？怎样剔除呢？

第二，使用make system的按钮，作出一个SYS02，据说这样可以使得原来不稳定的VAR变成稳定的VAR。但是这样作出结果后，如何解释其中的经济意义呢？？谢谢，如下：

System: SYS02    
Estimation Method: Least Squares    
Date: 05/02/09   Time: 13:44    
Sample: 1997 2007    
Included observations: 11    
Total system (balanced) observations 22    
    
 Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. 
    
C(1) 1.128704 0.416635 2.709099 0.0190
C(2) 0.198297 0.607129 0.326613 0.7496
C(3) 2.168515 1.587419 1.366064 0.1970
C(4) 0.941625 1.593233 0.591015 0.5655
C(5) -84879.29 43500.73 -1.951215 0.0748
C(6) 0.093461 0.108455 0.861753 0.4057
C(7) -0.016915 0.158043 -0.107027 0.9165
C(8) -0.079806 0.413223 -0.193130 0.8501
C(9) -0.252371 0.414736 -0.608509 0.5542
C(10) 7336.501 11323.72 0.647888 0.5293
    
Determinant residual covariance  2.85E+16  
    
    
Equation: XINMAOYI = C(1)*XINMAOYI(-1) + C(2)*XINMAOYI(-2) + C(3)    
        *WANGANG(-1) + C(4)*WANGANG(-2) + C(5)    
Observations: 11    
R-squared 0.985613              Mean dependent var  344602.4
Adjusted R-squared 0.976022     S.D. dependent var  222668.0
S.E. of regression 34479.48     Sum squared resid  7.13E+09
Prob(F-statistic) 2.131221   
    
Equation: WANGANG = C(6)*XINMAOYI(-1) + C(7)*XINMAOYI(-2) + C(8)    
        *WANGANG(-1) + C(9)*WANGANG(-2) + C(10)    
Observations: 11    
R-squared 0.712299              Mean dependent var  23147.91
Adjusted R-squared 0.520498     S.D. dependent var  12961.59
S.E. of regression 8975.391     Sum squared resid  4.83E+08
Prob(F-statistic) 2.146404   
    

计量只是计量，只是统计上的作用，经济意义需要根据你研究问题的需要来解释

至于使用system把VAR变稳定的办法，我没看到过，也不清楚

课程也只是给大家提供EVIEWS的具体操作步骤，一些复杂的理论的东西需要自己学习