4.可以進一步畫出二階散點圖滯后，wowaysscatter1l2.E1||lfite1l2.E1的觀測線幾乎是水平的，初步判斷不存在二階自相關滯后,協整檢驗對于多個序列，以組的形式打開，在組窗口左上角依次查看-cointegeationtest，設置參數，點擊確定,這真的不可能協整,格蘭杰因果關系檢驗類似于協整-3/。
statarity檢驗使用ADF方法，該方法針對單個序列。在工作文件中雙擊要成為檢驗的序列，在彈出的序列查看窗口左上角的視圖/unitroottest中設置參數，點擊確定。協整 檢驗對于多個序列，以組的形式打開，在組窗口左上角依次查看-cointegeationtest，設置參數，點擊確定。格蘭杰因果關系檢驗類似于協整-3/。點擊查看-GrangerCausalityTest，set 滯后，點擊確定。
這真的不可能協整。GDP的增長并不是主要由RI決定的，所以你的方程本身沒有太大意義。你可以看看1998年到7月這10年里，RI的數據是否存在“斷層”——比如由于國家政策的變化，2001年前后，RI的情況發(fā)生了根本性的變化。如果是這樣，那就分段分析。用工具變量的思路調整數據真的不行。
1。首先打開作者準備的數據集，然后初步觀察數據集。通過觀察，我們可以知道t是一個時間變量，第一步應該是將變量t設置為時間表示。2.regyx1x2x3回歸到現有數據。3.如果實際應用中的數據是時間序列，那么自相關的可能性很大，所以我畫殘差和殘差的散點圖滯后看看是否存在自相關。4.可以進一步畫出二階散點圖滯后，wowaysscatter 1 l 2 . E1 | | lfite 1 l 2 . E1的觀測線幾乎是水平的，初步判斷不存在二階自相關滯后。5.進一步，可以用stata畫出殘差的自相關圖ace1。說明:1.ac代表自相關，如下圖所示。
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