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年份	Y	X1	X2	X3	X4	X5
2004	4747.14	41099.00	100.00	1493	2343.95	775.99
2005	6162.13	45443.70	101.50	1538	2841.42	779.53
2006	7375.41	49505.00	102.41	1601	2193.32	863.62
2007	10661.24	60096.00	104.87	1676	1853.95	991.66
2008	11648.00	64491.00	110.22	1771	1399.3	940.56
2009	13224.00	66940.00	108.57	1860	1613.23	906.62
2010	17151.00	73856.00	111.17	1962	1498.5	1508.95
2011	15517.90	81658.00	117.40	2019	1316.13	1778.31
2012	16553.48	87475.00	121.27	2069	1522.72	1627.99
2013	17854.00	94647.90	125.27	2115	1692.04	1724.56
2014	18499.00	99995.00	127.28	2152	1804.34	2056.74

这是数据。

Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 04/22/16   Time: 16:51
Sample: 2004 2014
Included observations:  11
Variable	Coefficient	Std. Error	t-Statistic	Prob.
C	18634.67	17253.52	1.080050	0.3294
X1	0.282197	0.134230	2.102349	0.0895
X2	-491.4107	172.0774	-2.855753	0.0356
X3	16.18275	7.482912	2.162627	0.0829
X4	-0.153340	0.889128	-0.172461	0.8698
X5	-0.131188	1.509628	-0.086901	0.9341
R-squared	0.988813	Mean dependent var		12672.12
Adjusted R-squared	0.977625	S.D. dependent var		4926.110
S.E. of regression	736.8592	Akaike info criterion		16.34512
Sum squared resid	2714807.	Schwarz criterion		16.56216
Log likelihood	-83.89817	Hannan-Quinn criter.		16.20831
F-statistic	88.38596	Durbin-Watson stat		3.385200
Prob(F-statistic)	0.000071

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关键词：EVIEWS Eview Views 毕业论文 view 毕业论文 Eviews模型 T检验

你看看自变量几个是不是有共线性 （简单的可以根据相关系数来判断，也可VIF来看）
因为你的变量比较多但样本比较少 所以系数检验不太好 删减掉一些共线严重的再试试。

胖胖小龟宝 发表于 2016-4-25 18:52
你看看自变量几个是不是有共线性 （简单的可以根据相关系数来判断，也可VIF来看）
因为你的变量比较多但样 ...

但是我删掉一些变量做出来的还是不符合，还有就是消除多重共线性的方法不会，以前都没怎么接触过，毕业论文要用才开始学，现在还不是太明白。

手写的从前 发表于 2016-4-25 19:03
但是我删掉一些变量做出来的还是不符合，还有就是消除多重共线性的方法不会，以前都没怎么接触过，毕业论 ...

可以考虑用逐步回归法
假设因变量是Y，常量C，解释变量X1，X2，X3，X4
详细的操作为：
1.Quick-Estimate Equation中先选择Method：STEPLS；
2.在Dependent Variable中输入Y，在List of search regressors中输入C X1 X2 X3 X4
3.特别要注意在Options中设置迭代中止条件Stopping Criteria，选择以显著性水平p值作为判别依据，假设检验水平为5%，设置两个值0.05和0.051。
4.Stepwise中选择向前还是向后根据你自己的需要。
OK！执行！

胖胖小龟宝 发表于 2016-4-25 20:39
可以考虑用逐步回归法
假设因变量是Y，常量C，解释变量X1，X2，X3，X4
详细的操作为：

谢谢！