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我现在正在写我的硕士论文，我对 eviews 的输出有些挣扎。在我的论文中，我研究了信用评级变化对公司盈利能力的影响，在这个例子中是用股本回报率 (ROE) 衡量的。我为每个季度制作了虚拟变量，为升级后的公司制作了虚拟变量 1，否则为 0。

首先，我做了一个汇总的 OLS 回归。这会在事件日期之后的季度产生重大影响。结果合乎逻辑，与相关文献相符。查看评论输出。

现在，我还对时间 FE 和实体 FE 使用了冗余固定效应检验，两者都很重要。建议我需要在面板回归中同时使用 FE。如果我这样做，评级变化期间的所有结果都是微不足道的。见输出图。旁注：时间 FE 给出显着结果，其中实体 FE 非常不显着。我无法添加这些图像。

我的问题是：我该怎么办？使用合并的 OLS 输出，还是使用结果奇怪且微不足道的 FE 回归？还是我应该只给我们一次 FE？

图片：

eViews 输出：池化 OLS：

eViews 输出：FE 测试：

我经常使用 Eviews 进行计量经济分析，并且想继续使用 Python 进行一些自动化工作。现在我想知道如何使用 statsmodels 中的回归器实现 Tramo/Seats 季节性分析？

具体来说，我有一个月度系列的经济数据 (Y)，但它会受到一些已知的季节性影响，例如春季节日效应，我已经将它们量化并总结为另一个系列 (X)。在 Eviews 中，我单击 Y serie，然后单击 proc -> Seasonal Adjustment -> Tramo/Seats...，在弹出窗口中，除了 Tramo/Seats 选项卡，您还有 Regressors 选项卡，您可以将 X serie 添加为季节性组件或单独的附加组件，然后确定，您可以获得完美的季节性调整值。

在 statsmodels 中，我使用了 sm.tsa.x13_arima_analysis 函数：sm.tsa.x13_arima_analysis(Y, exog = X, forecast_years = 0, prefer_x13 = True) 但结果远不能令人满意。似乎 exog = X 选项根本没有效果。带有或不带有 exog = X 选项的结果与 Eviews Tramo/Seats 分析中的结果相似，但没有将 X 表示为作为回归量的季节性分量。

谁能告诉我为什么？

PS 我检查了 gretl tramo/seats 分析。它也没有添加回归器功能。

我在 E-views 中对 314 家公司样本的横截面数据进行回归，以检查影响并购交易中异常回报的因素。

回归是

CAR ROE_ACQUIRER ROE_TARGET TARGET_DISTRESS PAYMENT_METHOD

其中 CAR 是通过事件研究方法计算的累积异常收益。而目标遇险、支付方式都是虚拟变量

问题是我有自相关和异方差问题以及我无法使用日志的负面数据，并且我的所有变量都不显着，除了目标痛苦

我的问题是，除了对数和一阶差分之外，如何使用其他方法处理自相关和异方差。

非常感谢，布多尔

我有 8 个因行业而异的财务变量（见附件）。我总共有 30 个观察结果。我想按两个分数运行 PCA 分析（一个分数用于盈利能力，另一个分数用于负债）。在我的财务变量中，我有收入、资本支出、Ebitda.... 代表行业的盈利能力，而 Gearing 和 CFO 系数代表行业的负债。

我首先运行相关矩阵。然后，查看==> 主成分。现在，我想保留前三个主要成分。所以，如果我理解得很好，为了运行因子规范，我必须保存组件。所以，我去 proc->make 主成分。然而，从那一刻起，我就迷失了。eviews 怎么知道我只想保留三个主要组件。它在“分数系列”下吗？

我正在使用 EViews 中构建的一些模型并将它们放入 R。我无法复制 EViews 的MA功能。

我尝试使用回归残差的滞后，但这并不完全相同。我已经看到有人提到这是一个ARIMA回归.. 有没有办法MA在回归中从 EViews复制lm？

例如在 R 中：

输出：

在 EViews 中的位置：

如何MA(1)在 R 中复制变量？

我正在尝试将我将在 EViews 中使用的速记“for loop”技术翻译/复制到 R 中。我正在尝试复制一个“for循环”，在其中我将一个时间序列变量除以另一个（向量）并将其保存为一个新序列。

由于我使用通用命名约定（例如 GDP（真实）、GDPn（名义）和 GDP_P（价格），请参见下面的 EViews 示例），我可以声明一次变量列表并使用后缀（“n”或"_P") 创建动态系列名称并循环执行我需要的计算。我的输入数据是国民账户支出系列。

到目前为止，我已经尝试使用 R for 循环（我读过这不是 R 中的首选方式），方法是创建系列名称的向量并使用“assign（paste”）进行计算。下面是一个示例，但它不起作用从我所读到的关于“for”命令的内容中，“i”的声明系列只能是一个值向量或一个没有进一步上下文的名称向量：

我还对“应用”函数和派生函数做了很多阅读，但我看不出它在上述场景中是如何工作的。有关如何在 R 中执行此操作的任何建议都是有帮助的。

如果我从 Eviews 中的滞后长度标准函数中选择 VAR 的最佳滞后。当我进行 Johansen 协整检验时，正如 Eviews 所说，Johansen 中的滞后是针对不同项的，所以我需要指定的滞后是 VAR 减去 1 的最佳滞后。

这是正确的吗？

Youtube 上发布了一些视频，说要执行 Johansen 测试，我们可以使用 VAR 的最佳延迟。但是，有人说它应该是最佳滞后减一。

哪一个是对的？

我无法理解如何为 ARIMA 模型选择 AR 和 MA 的顺序。我正在使用 E-views 的自动 ARIMA 预测工具，它给出了 ARMA(2,4)，但输出表显示这些大于 0.05 的 p 值。

我是使用 Eviews 的新手。我想将我的数据拟合成指数曲线：y = a*e^(bx)。我正在使用这两个方程进行回归：

1. MICE_1= COEF(1)*(EXP(COEF(2)*OBSERVATION))

2. LOG(MICE_1) = COEF(3) + COEF(4)*OBSERVATION

因为，两个方程相同，所以 coef(2)=coef(4) 和 coef(1)= exp(coef(3))

但是，我使用这两个方程得到了不同的系数。有人可以解释为什么会这样吗？

我是 R 的初学者。我需要将一些 Eviews 代码转移到 R。有一些循环代码可以在 Eviews 的数据中添加 10 个或更多列\具有某些功能的变量。

这里是 eviews 示例代码来估计 deflator：

我使用了 dplyr 包并使用了 mutate 函数。但是很难添加很多变量。

请在 R 中循环帮助我。