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Eviews运用于计量经济学的三个举证一、异方差检验：首先做出相应的ls模型，White检验：在HeteroskedasticityTest：White中检验p值，如果p.f值小于0.05则表示有异方差，反之没有异方差。G—Q检验20对数据中在上方输入*排序*选出1~7*做回归得出Sumsquaredresid同样再输入smpl1420/lsycx得出第二个rss用rss(1)/rss(2)做f检验其他检验方式中用genr定义变量进行回归分析确定最大的r2等值来确定其异方差形式修正方法加权最小2定义e1为相应的resid(e)在ls规划时将opion中的weight设为abs(e1)进行来说规划即可这时会去掉其异方差性二、多重共线性对数据建模ls分析数据看哪个每个解释变量的f值，检验其是否有多重共线性求其相关系数矩阵“Quick\GroupStatistics\Correlations”得出后和0.8比较，如果大于0.8说明两者之间有激情。修正方法：逐步回归先对每一个进行ls分析建模然后取出对y影响最大的做为基础然后更具其相关系数大小排序，用做出先关的检验，选择加入的元素如上图就是加入了x3三、序列相关性同样的ls对其d.w做出分析，如果接近2则没有一次相关，若出了范围则有相应的相关性其他次的相关性可以由lm检验得到(小于0.05即有序列相关性)。自相关的检验还有view/residual/con-----Q----做出如图所示的表修正方法杜宾两步法：进行如下的ls估计可得：0111(1)()tttttYXXYv将p的值带入查分模型如下输入：结果如下：d.w含糊可以用lm检验其是否任然具有相关性。用b(贝塔)0/（1-p）p=之前的0.6278或者是第一次的1-d.w/2最小二乘法输入如下结果如下Lm检验：可用。差分法直接输入：同样也可知取出了其序列相关性----madebyM.J.