弱弱地问时间序列的回归分析与普通的回归分析是不是有区别的?

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SPSS能实现时间序列的回归分析吗?eviews在这方面是不是要强一些?

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关键词：回归分析 时间序列 EVIEWS Views Eview 时间 序列 回归分析

时间序列的回归分析与普通的回归分析当然有区别了，但前者以后者为基础。SPSS能实现时间序列的回归分析,但EVIEWS在图形功能上要强一些。

那请问在SPSS或STATA如何做时间序列的回归分析?

stata不熟悉。spss在analyze菜单中有time series选项，能够作ARiMA、季节趋势分解等。协整。granger等计量方法可能没有，也可能我使用的版本低。

自回归与一般回归模型在形式上没有什么区别，但在内容上的区别表现为

1、 一般回归模型的右边为确定性的解释变量，而自回归模型右边为随机的变量。

2、 一般回归模型考察静态下情况，而自回归考察的是动态下的回归情况。

3、 一般回归中有几个变量，就需要几组观测值，而自回归模型只需要一组观测值。

4、一般回归模型中，扰动项与解释变量是不相关的，而自回归模型中，扰动项与解释变量在同期上具有一定的相关性。

继续琢磨,谢谢jinyuguo和harlon1976!

琢磨中

关键在于协整，还有就是一般都没有标准的极限分布，都是维纳过程的泛函。

时间序列分析以一般回归分析理论为基础，一般用SAS和SPSS以及Eviews软件都可以做时间序列分析，SAS要调用模块功能，SPSS和Eviews可以通过菜单式操作实现时间序列的建模与分析

好难,啥叫协整