请教eviews9中SIGMASQ的含义

刚也遇到了这个问题，或者说之前在进行回归或者检验的时候，也出现过SIGMASQ。刚试了下在回归时，options中（1）ARMA method选择CLS，（2）optimization中选择 Eviews legacy。这样，就没有SIGMASQ了，且结果与教程中结果一致。

发现这一点是在其他教程(使用更早版本的Eviews)所给的材料中，进行ARMA模型的式子用Eviews10打开后，抬头是“Method: ARMA Conditional Least Squares (Marquardt - EViews legacy)”。则说明，更早版本的结果是通过CLS 和 Eviews legacy得到的

在EViews 9中，当你添加AR(1)或MA(1)项到你的模型时，`SIGMASQ`通常表示残差（即模型预测值与实际观察值之差）的方差估计。更具体地说，在时间序列分析和计量经济学建模中，`SIGMASQ`是扰动项（误差项）的方差或标准误的平方，它是自回归（AR）、移动平均（MA）或自回归移动平均（ARMA）模型中的一个重要参数。

在这些模型中，扰动项通常假设为独立同分布的随机变量，并具有零均值和常数方差。`SIGMASQ`估计了这个扰动项的方差大小，因此，它反映了模型未解释变异性的量度。`SIGMASQ`的值越小，表示模型对数据拟合得越好；反之，则说明模型还有较多未能捕捉到的信息。

如果不对此参数进行解释，在某些情况下可能是可以的，比如你只需要关心模型的主要系数估计和其显著性检验结果。然而，在更深入的分析或报告中，讨论`SIGMASQ`及其含义可以帮助理解模型的残差结构、评估模型的适配度以及识别可能的数据问题（如异方差）。因此，解释`SIGMASQ`通常能提供对模型性能更加全面的认识。

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