计量经济学实验报告(三-)汇总.doc

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1、2012201220132013 第第 1 1 学期学期计量经济学实验报告计量经济学实验报告实验（三）：计量经济检验与修正实验实验（三）：计量经济检验与修正实验学号：学号： 01017020101702 姓名：姓名： 宋蕾宋蕾 专业：专业： 财务管理财务管理 选课班级：选课班级： 2 2 实验日期：实验日期： 1212实验地点：实验地点：南区综南区综合楼经济管理与创业模拟实验中心实验室合楼经济管理与创业模拟实验中心实验室 实验名称：计量经济检验与修正实验【实验目标、要求实验目标、要求】使学生掌握用 Eviews 做 1. 异方差性检验和修正方法； 2. 自相关性检验和修正方法； 3. 【实验内

2、容实验内容】实验内容以课后练习：以 114 页第 6 题、130 页应用题第 2 题为例进行操作。【实验步骤实验步骤】一、第一、第 114114 页第页第 6 6 题题（一）创建工作文件（一）创建工作文件在主菜单上依次单击 FileNewWorkfile， 选择数据类型和起止日期。时间序列提 供起止日期（年、季度、月度、周、日） ，非时间序列提供最大观察个数。本题中在 workfile structure type 中选 Unstructured/Undated,在 Data range Observation 中填。单击 OK 后屏幕出现 Workfile 工作框，如图所示。（二）输入和编辑

3、数据（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：Data Y X .屏幕出现数据编辑框，如下图所示。点击上图中对话框的“Edit +/- ”，将数据进行输入，如下图所示。数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的 Save 或单击菜单兰的 FileSave 将数据 存入磁盘。 （三）（三）LSLS 估计参数估计参数利用 2008 年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（X）与消费性支出（Y） 的相关数据表，作散点图。 Eviews 命令:scat X Y ； 如图所示可看出年中国部分省市城镇居民家庭平均全年可支配收入（）与消费性支 出（）的关系近似直线关系可建立线性回归模型。 在主菜单命令行键入

4、：“LS Y C X” ，然后回车。即可直接出现如下图所示的计算结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/12/12 Time: 20:15Sample: 1 28Included observations: 28VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C735.1080477.11231.5407440.1355X0.6662220.03055821.802130.0000R-squared0.948138 Mean dependent var10780.65Adjusted

5、R-squared0.946144 S.D. dependent var2823.752S.E. of regression655.3079 Akaike info criterion15.87684Sum squared resid11165139 Schwarz criterion15.97199Log likelihood-220.2757 F-statistic475.3327Durbin-Watson stat1.778976 Prob(F-statistic)0.000000点击“objectstore to DB”,将估计式以“eq01”为名保存。参数估计所建立的回归方程为： 7

6、3510800666222xiY（4771123） (0030558)t=（1540744) (2180213)R =0948138 =0946144 F=47533272 2r（四）检验异方差性（四）检验异方差性 1、残差分析 首先将数据排序，然后建立回归方程。在方程窗口中点击“Resids”按钮就可以得到模型 的残差分布图。由图可知回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。 2、White 检验 在方程窗口上点击“ViewResidual TestWhite Heteroskedastcity” ，检验结果如图所示：其中，F 值为辅助回归模型的 F 统计量值。取显著水平 =0

7、.05，由于=5.99nR =8.315098,所以存在异方差性。）（222故本题数据不符合 OLS 经典假设中同方差性的假设，即存在异方差性。（五）异方差的修正（五）异方差的修正 确定权数变量根据 Park 检验，可以得出的一般形式为：2 ieiiXeln2670. 36578.19ln2生成权数变量：GENR W1=1/X3.2670根据 Gleiser 检验，可以取以下三种形式作为权数变量：2 432111iiieWeWXW生成权数变量：GENR W2=1/X0.5GENR W3=1/ABS(RESID）GENR W4=1/ RESID 2 利用加权最小二乘法估计模型在 Eviews 命

8、令窗口中依次键入命令：LS(W=) Y C XiW经估计检验发现用权数 W3 的效果最好。下面仅给出用权数 W3 的结果。Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/12/12 Time: 20:46Sample: 1 28Included observations: 28Weighting series: W3VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C970.6104254.53623.8132500.0008X0.6493550.01841835.255760.0000Weight

9、ed StatisticsR-squared1.000000 Mean dependent var9942.842Adjusted R-squared1.000000 S.D. dependent var46660.83S.E. of regression27.34564 Akaike info criterion9.523740Sum squared resid19442.39 Schwarz criterion9.618898Log likelihood-131.3324 F-statistic1242.969Durbin-Watson stat1.481595 Prob(F-statis

10、tic)0.000000Unweighted StatisticsR-squared0.947484 Mean dependent var10780.65Adjusted R-squared0.945465 S.D. dependent var2823.752S.E. of regression659.4257 Sum squared resid11305899Durbin-Watson stat1.893691 对所估计的模型再进行 White 检验，观察异方差的调整情况对所估计的模型再进行 White 检验，其结果对应图所示。所对应的 White 检验显示，P 值较大，所以接受不存在异方差

11、的原假设，即认为已经消除了回归模型的异方差性。二、30 页应用题第 2 题二、第二、第 130130 页第页第 2 2 题题（一）创建工作文件（一）创建工作文件在主菜单上依次单击 FileNewWorkfile， 选择数据类型和起止日期。时间序列提 供起止日期（年、季度、月度、周、日） ，非时间序列提供最大观察个数。本题中在 Start Data 里输入 1989，在 End data 里输入 2004。单击 OK 后屏幕出现 Workfile 工作框，如图 所示。（二）输入和编辑数据（二）输入和编辑数据在命令窗口直接输入：Data Y X .屏幕出现数据编辑框，如下图所示。点击上图中对话框的

12、“Edit +/- ”，将数据进行输入，如下图所示。数据输入完毕，单击工作文件窗口工具条的 Save 或单击菜单兰的 FileSave 将数据 存入磁盘。（三）（三）LSLS 估计参数估计参数利用 19892004 年中国国内生产总值 X 与进出口总额 Y 的相关数据表，作散点图。 Eviews 命令:scat X Y ； 如图所示可看出 19892004 年中国国内生产总值 X 与进出口总额 Y 的关系近似直线关系可建立 线性回归模型。 在主菜单命令行键入：“LS Y C X” ，然后回车。即可直接出现如下图所示的计算结果点击“objectstore to DB”,将估计式以“eq01”为名

13、保存。参数估计所建立的回归方程为： -11935.440632955xiY（4575.009） (0060108)t=（-2.608834) (10.53021)R =0887897 =0879890 F=110.8854 df=16 DW=0.3835002 2r（四）模型经济意义、（四）模型经济意义、拟合度和统计拟合度和统计检验检验 1、 经济意义检验这里所估计的参数 =0.632955 表示国内生产总值每增加 1 亿元，将会导致进出口1总额增加 0.632955 亿元。这符合经济学中的常理。 2、 拟合度和统计检验由回归结果可知，本题中德可决定系数R0887897 =0879890 ，说

14、明模2 2r型对数据拟在整体上合较好。解释变量“国内生产总值”对被解释变量“进出口总额”的 88.7897%的变化做出了解释。 针对 H ： =0 以及 H ： 0，由图-回归方程窗口可以看出，回归系数 的标准01111误差和 t 值分别为 0.060108 和 10.53021；回归系数 的标准误差和 t 值分别为04575.009 和-2.608834。在给定显著水平 =0.05 时，t（14）=2.145， t（n-2）, 21t 2这说明解释变量国内生产总值在 95%的置信度下对进出口总额的影响是显著的，即通过了变量的显著性检验。同理， t（n-2） ，说明截距项在 95%的置信度下对

15、进出口总额的0t 2影响是显著的。 （五）自相关性的检验（五）自相关性的检验 1、图示法 在窗口中点击“View/Actual，Fitted ResidualGraph” ，得到残差图，如图所示：由残差图可知，残差的序列图是循环的，e 不是频繁改变符号，而是连续几个正值后t再连续几个负值，表明存在正相关。 3、 DW 检验 根据回归结果可知，DW=0.383500，给定显著水平 =0.05，查 DW 表，因为 T=16，解释变量的个数 k 为 1 ，得下限临界值 d =1.10，上限临界值 d =1.37。因为统计量lu00.383500= DWd =1.10，表明存在正相关l4、 BG 检验

16、 在方程窗口上点击“View/Residual Test/Serial Correlation LM Test”,选择滞后 期 为“2” ，输出结果如图所示：可得 TR =12.69191，相伴概率为 0.001754，因此只要取显著性水平 =0.001754，就可以2拒绝无自相关性的原假设，即随机干扰项存在自相关。又 e的回归系数都显著不为 0，1t表明存在一阶自相关。（六）自相关的修正（六）自相关的修正 1、广义差分法由 OLS 估计得到DW=0.383500，根据=1-DW/2,可得=0.80825。利用命令：Genr X1=X-0.80825*X(-1),Genr Y1=Y-0.808

17、25*Y(-1),分别对 X 和 Y 作广义差分法。然后对 Y1 和 X1 进行 OLS 估计，在命令行输入：LS Y1 C X1，得到结果如图所示：其中，DW=0.725518，和以前的 DW=0.383500 比起来有很大提高，但给定显著水平=0.05，DW=0.725518d =1.10，这表明随机干扰项仍存在自相关。l2、科克伦奥克特（迭代法） 命令：LS Y C X AR(1),则可得到结果如图所示：自相关修正的一次迭代结果图可见 R =0.973553，说明拟合度很高，在显著水平 =0.05，T=15，解释变量的个数 k 为21，下限临界值 d =1.08，上限临界值 d =1.3

18、6。lu因为 DW=0.879755d =1.08，表明存在正相关。l继续迭代，再用命令：LS Y C X AR(1) AR(2),可得结果如图所示：自相关修正的二次迭代结果图可见 R =0.983855，说明拟合度很高，在显著水平 =0.05，T=14，解释变量的个数 k 为21，由于 T=1415，DW 检验上下界表中最小样本数为 15，故不能直接用 DW 检验上下界表。而随着样本数的增加，d 和 d 均是递增的。当 T=15 时下限临界值 d =1.08，上限临lul界值 d =1.36。因为 d DW=2.2452784- d ，根据判定区域知，表明随机扰动项的自uuu相关已经被消除。由自相关修正的一次迭代结果图知 DW=0.879755，而=1-DW/2，所以=0.5601225。 =-165121.380381 118.72633 4398775. 018.72633由两次迭代结果可知：=1.2171582由此，我们得到最终的 19892004 年中国国内生产总值 X 与进出口总额 Y 的模型为：-165121.380381.217158xiY由上式可知，中国国内生产总值每增加 1 亿元，将会导致进出口总额增加 1.217158 亿元