EViews统计分析在计量经济学中的应用--第4章 放宽基本假定的单方程模型.ppt

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1、第第 章章 放宽基本假定的单方程模型放宽基本假定的单方程模型4.14.1异方差问题的解决实验异方差问题的解决实验4.24.2序列相关性问题的解决实验序列相关性问题的解决实验4.34.3多重共线性问题的解决实验多重共线性问题的解决实验4.44.4习题（略）习题（略）2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用14.1：异方差问题的解决实验o实验目的：掌握异方差、Goldfeld-Quandt检验、White检验、加权最小二乘法等基本概念及异方差产生的原因和后果；进一步掌握异方差的检验与修正方法以及如何运用Eviews软件在实证中实现相关检验与修正。o实验数据：人均收入X、人均储蓄Y，

2、样本容量：21。o实验原理：G-Q检验、White检验，加权最小二乘法异方差修正方法。o实验知识预习：OLS估计；异方差问题后果；异方差检验方法；WLS异方差修正程序。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用2实验步骤一：建立工作文件和数据录入o运行Eviews，建立名为“4-1.wlf”工作文件，里面包括序列X、Y。o录入数据。操作步骤与前面实验所述，样本点21个。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用3导入的数据序列X、Y2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用4X序列导入图表Y序列导入图表实验步骤二：构建估计模型o结合1991-2011年

3、国内生产总值X（亿元）与出口总额Y（亿元）的数据资料，分析国内生产总值与出口总额之间的线性关系。o多元线性模型如下：2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用5实验步骤三：模型的初步估计o估计方法采用OLS方法。o估计的程序类似前面实验。o估计的结果（见后）2/2/2023哈尔滨工程大学 版权所有6参数估计结果表2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用7实验步骤四：异方差检验(G-Q检验)o在Workfile窗口中，点击Sample按钮，弹出Sample窗口，建立样本范围为1991-1998的人均收入与人均储蓄的回归结果，记录该残差的平方和。o用同样的方法得出20

4、04-2011的人均收入与人均储蓄的回归结果，记录该样本的残差的平方和。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用81991-1998年样本回归结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用91991-1998年样本回归结果，其中残差平方和RSS1=59953432004-2011样本回归结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用102004-2011年样本回归结果，其中残差平方和RSS1=6.58E+08异方差检验结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用11检验结论:在显著水平为0.1的条件下，检验结果显示：本模型具有异方差性

5、。基于以上两个样本的残差平方和RSS的数据，得到RSS1=5995343、RSS2=6.58E+08 根据G-Q检验，F的统计量为：F=RSS2/RSS1=109.75；F0.1(6,6)=4.28，得F=109.75F0.1(6,6)=4.28实验步骤四:异方差检验(White检验)o在Equation窗口中，点击View/Residual Diagnostics/Heteroskedasticity Test，在Test type中选择White，进行White检验。o检验结果如后面所示。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用12异方差检验结果2/2/2023EViews

6、统计分析在计量经济学中的应用13异方差检验结果o由White检验结果可知R2=0.56433，怀特统计量nR2=21*0.56433=11.85092，由于o可得出以下结论2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用14检验结论：在显著水平为0.05的条件下，检验结果显示：本模型具有异方差性。实验步骤五:异方差修正(1)o采用的方法为WLS、o创建权重序列w，操作方式 (1)在workfile窗口，点击Object/Generate Series，弹出Generate Series by Equation对话框。(2)在Enter equation输入框中输入w=1/x，将权重序列

7、设置为自变量(x)的倒数，最后点击OK，生成权重序列w。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用15实验步骤五:异方差修正(2)o求出异方差修正的回归结果.具体操作步骤是：(1)在主窗口中点击Quick/Estimate Equation，在弹出的对话框中输入Y、C、X；(2)点击对话框右侧的Option，弹出新的对话框，在Coefficient covariance选中White，在Weights的Type选择Inverse std.dev，在Weight series中输入w，点击确定，得到加权最小二乘法的输出结果。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用1

8、6异方差修正后的回归结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用17对加权的模型进行异方差检验2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用18操作过程如前面White检验所述，检验结果如下图所示：结果比较2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用19修正前White检验结果加权修正后White检验结果结论：通过上述比较，可知经过加权修正后，原数据的异方差已经被消除了。实验总结o对比加权前后的估计结果，进行讨论。o本实验的其他可能问题的讨论。o可以同时采用图形法、戈里瑟检验。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用20ready?Lets

9、 go to the next!2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用214.2:序列相关性问题的解决实验o实验目的：掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理；进一步熟悉Eviews7方面的相关操作。o实验数据：1991-2011年的出口总额(y亿元)和国内生产总值(x亿元)。o实验原理：图形检验，杜宾-沃森DW检验，LM检验。o预备知识：序列相关及其检验知识。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用22实验步骤一：建立工作文件并估计方程o依据前述实验知识，建立4-2.wfl工作文件。o构建如下估计模型：o依据以前的基本操作程序，估计上述模型。结果

10、见后。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用23初步估计结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用24实验步骤二：异方差图形检验（1）创建残差序列。在方程窗口点击Proc/Make Residual Series，打开序列对话框，将序列命名为e。（2）单击确定，得到残差序列e。（3）在主窗口中点击Quick/Graph，在弹出的对话框中输入e e(-1),点击OK。（4）在弹出的新对话框中在图表类型中选择散点图Scatter，点击OK，可得到残差与残差滞后一期的散点图。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用25图形检验2/2/2023EVi

11、ews统计分析在计量经济学中的应用26由上图可以初步判断:模型存在正的序列相关.实验步骤三：DW检验o通过对模型的OLS估计，得到其DW估计为：o通过查表，可以发现，对样本量为21、一个解释变量的模型、5%显著水平，查DW统计表可知，dL=1.22，dU=1.42，模型中DWdL，显然消费模型中有正的自相关。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用27实验步骤四：LM检验（1）在估计方程选择eview-residual test-serial correlation LM test，在弹出窗口，选择滞后1项（即可能存在1阶序列相关）得到LM检验结果如后。2/2/2023EVie

12、ws统计分析在计量经济学中的应用28LM检验结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用29由结果可知：存在一阶正的序列相关。实验步骤五：CO修正o注意：在Eviews的估计中，序列相关性修正并不复杂。o在主窗口中，点击Quick/Estimate Equation，在新的对话框的输入框中输入Y C X AR(1)，点击确定，选择最小二乘估计，单击确定，即可得到修正的估计方程。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用30序列相关修正的模型设置2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用31模型修正结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中

13、的应用32实验步骤六：对修正模型的再检验p修正后模型的DW1.34，通过查表，dL=1.20,dU=1.41，由于dL=1.20D.W.=1.341.41=dU因此其相关性无法确定。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用33实验步骤七：CO再修正o根据前面CO修正的操作步骤，在Equation specification输入框中输入Y C X AR(1)AR(2)，点击确定，即可得到再次修正的估计方程。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用34模型再次修正结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用35实验步骤八：对修正模型的再检验o修正后模

14、型的DW2.29，若给定a=0.05，n=19，k=2，通过查表，dL=1.18，dU=1.40，由于dU=1.40DW=2.292.60=4-dU因此其不再存在相关性。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用36Ready?Lets go to the next!2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用374.3：多元共线性问题的解决实验o实验目的：掌握多重共线性问题的来源、后果、检验及修正的原理；掌握多重共线性相关操作，进一步加深对Eviews7的熟悉度。o实验数据：被解释变量Y及解释变量X1,X2,X3,X4的时间序列观察值。o实验原理：t、R平方与F检验

15、；逐步回归法。o实验预备知识：多重共线的矩阵知识；逐步回归方法。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用38实验步骤一：建立工作文件并构建模型o依据前述相关实验的知识，在Eviews中构建4-3.wfl工作文件，并建立相应的序列对象，其中包括被解释变量(Y)，解释变量X1、X2、X3、X4。o构建如下研究模型：2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用39实验步骤二：初步估计方程o方程估计的Eviews估计结果如下：2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用40实验步骤三：多重共线性诊断多重共线性诊断有多种方法：（1）t、F、R平方诊断。注意到前述模

16、型OLS估计的F60.19；调整后的R平方0.96；但是，常数项、X1、X3、X4的系数都通不过显著性检验。（2）计算解释变量间的相关系数。操作模式：将YX4同组打开，选择View/Covariance Analysis，在Statistics中选择Correlation，点击OK，得到相关系数矩阵。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用41解释变量相关系数矩阵2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用42由表可以看出，Y与X1、X2、X4的相关系数都在0.9以上，但输出结果中，解释变量X1、X4的回归系数却无法通过显著性检验，因此可以认为解释变量之间存在多重共

17、线性。实验步骤四：多重共线性的消除o采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题。o分别作Y对X1、X2、X3、X4的一元回归。o按R2的大小对X进行排序。o以R2对应最大的X为基础，顺次加入其他变量逐步回归。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用43Y分别对X1、X2、X3、X4的一元回归2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用44Y C X1的线性回归结果Y C X2的线性回归结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用45Y分别对X1、X2、X3、X4的一元回归Y C X3的线性回归结果Y C X4的线性回归结果按R2的大小对X进行排序2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用46因为 所以对X的排列顺序为 X1、X2、X4、X3以X1为基础顺次加入其他变量的多重逐步回归结果2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用47实验步骤五：结论与讨论o经过逐步迭代以及显著性检验之后，最后的拟合模型为：可知解释变量X3与X4是多余的，它们是导致多重共线性的主要原因。2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用48The end.Thank you!2/2/2023EViews统计分析在计量经济学中的应用49