古典回归模型上机操作.ppt

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1、 【例例1 1】我国税收预测模型。表2-3列出了我国19851998年期间税收收入Y和国内生产总值X的统计资料（时间序列数据），试利用EViews软件建立一元线性回归模型。回归模型的参数估计回归模型的参数估计 表表2-3 2-3 我国税收与我国税收与GDPGDP统计资料统计资料 单位：亿元 年份年份税收税收Y YGDPGDP年份年份税收税收Y YGDPGDP198519852041896419921992329726638198619862091102021993199342553463419871987214011963199419945127467591988198823911492819

2、951995603858478198919892727169091996199669106788519901990282218548199719978234744631991199129902161819981998926379396（1 1）建立工作文件：）建立工作文件：启动EViews,点击FileNewWorkfile，弹出工作文件对话框（图2-3），选择数据的时间频率、起始期和终止期。时间频率时间频率年度年度半年半年季度季度月度月度周周日日非时序数据非时序数据起始期起始期终止期终止期 命令方式：在EViews命令窗口中键入 CREATE时间频率类型 起始期终止期例如：CREATE A

3、85 98 （2 2）输入统计资料：）输入统计资料：在命令窗口键入数据输入/编辑命令 DATA Y X 将显示数组窗口（图2-4），此时可以按全屏幕编辑方式输入每个变量的统计资料。图图2-42-4 数组窗口数组窗口（3 3）估计回归模型：）估计回归模型：数组窗口中点击ProcsMake equation，定义方程，点击OK，则弹出有关估计结果（右图）。我国税收模型的估计式为：常数和解常数和解释变量释变量参数标参数标准差准差T统计统计量值量值双侧双侧概率概率判定系数判定系数调整的判定系数调整的判定系数回归方程的标准差回归方程的标准差残差平方和残差平方和似然函数的对数似然函数的对数德宾德宾-瓦森统

4、计量瓦森统计量被解释变量均值被解释变量均值被解释变量标准差被解释变量标准差赤池信息准则赤池信息准则施瓦兹信息准则施瓦兹信息准则F统计量统计量F统计量的概率统计量的概率参数估参数估计值计值 命令方式，键入：LS 被解释变量 C 解释变量 例如：LS Y C X 【例例2 2】中国城镇居民消费函数。表2-5列出了我国城镇居民家庭1998年平均每人全年消费性支出Y和可支配收入X的统计资料（横截面数据，单位：元/年），试利用EViews软件，通过在命令窗口中直接键入命令的方式建立城镇居民消费函数。常数常数表表2-52-5我国城镇居民家庭我国城镇居民家庭19981998年收支情况年收支情况 收入等级收入

5、等级人均消费支出人均消费支出Y Y人均可支配收入人均可支配收入X X困难户困难户2214.472198.88最低收入户最低收入户2397.62476.75低收入户低收入户2979.273303.17中等偏下户中等偏下户3503.244107.26中等收入户中等收入户4179.645118.99中等偏上户中等偏上户4980.886370.59高收入户高收入户6003.217877.69最高收入户最高收入户7593.9510962.16依次键入：建立工作文件：CREATE U 8 输入统计资料：DATA Y X估计回归模型：LS Y C X右图是输出结果，我国城镇居民的消费函数为：【例例3 3】我

6、国国有独立核算工业企业生产函数。根据生产函数理论，生产函数的基本形式为：Y=（t，L，K，）。其中，L、K分别为生产过程中投入的劳动与资金，时间变量t反映了技术进步的影响。具体统计资料见教材P37。试利用EViews软件建立线性生产函数：Y=b0+b1t+b2L+b3K+在Eviews的命令窗口中输入以下命令:（1）建立工作文件：CREATE A 78 94（2）输入统计资料：DATA Y L K（3）生成时间变量t：GENR T=TREND(77)（4）建立回归模型：LS Y C T L 操作演示 回归方程窗口如下图所示：我国国有独立工业企业的生产函数为：【例1】为了分析某行业的生产成本情况

7、，从该行业中选取了10家企业，表2-10中列出了这些企业总产量Y（吨）和总成本X（万元）的有关资料，试建立该行业的总成本函数和边际成本函数。表表2-10 2-10 某行业产量与总成本统计资料某行业产量与总成本统计资料 总成本Y19.3 22.6 24.0 24.2 25.7 26.0 27.4 29.7 35.0 42.0总产量X 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100非线性回归模型非线性回归模型 根据边际成本的U型曲线理论，总成本函数可以用产量的三次多项式近似表示，即：设:EViews的命令操作：GENR X1=XGENR X2=X2GENR X3=X3LS Y C X

8、1 X2 X3 变换即可 对总成本函数求导数，得到边际成本函数的估计式为：得到总成本函数估计式：如，对于非线性回归模型y=a(x-b)/(x-c)+，则 NLS Y=C(1)*(X-C(2)/(X-C(3)【菜单方式】（1）在数组窗口中点击ProcsMake Equation；（2）在弹出的方程描述对话框中输入模型具体形式：Y=C(1)*(X-C(2)/(X-C(3)；（3）选择估计方法为最小二乘法后点击OK。注：可设置最大迭代次数和误差精度，初始值和精度得设定会影响估计结果。【例【例2 2】我国国有工业企业生产函数（例4续）。例4中曾估计出我国国有独立核算工业企业的线性生产函数，现建立C-D

9、（Cobb-Dauglas）生产函数：（1）转化成线性模型进行估计 lny=lnA+lnL+lnK+键入以下命令：GENR LNY=log(Y)GENR LNL=log(L)GENR LNK=log(K)LS LNY C LNL LNK 得到C-D生产函数的估计式为：即:（2）利用迭代法直接估计非线性模型：输入命令：Param 1 1 2 1 3 1 在主窗口中点击ObjectsNew Object，并选择Equation；输入非线性模型的方程表达式：Y=C(1)*LC(2)*KC(3)如果要修改迭代次数或收敛的误差精度,可点击Options按钮进行设置。点击OK后，系统将自动进行迭代运算并输

10、出估计结果：报告迭代了报告迭代了1313次后收敛次后收敛对应对应A A，2模型估计结果观察分析（1）回归系数的符号、值的大小。（2）改变模型形式之后是否使判定系数的值明显提高。（3）各个解释变量t检验的显著性。（4）系数的估计误差较小。（5）自相关检验第四节第四节 非线性回归模型非线性回归模型【例【例7 7】我国税收预测模型的比较分析（例1续）。（1）相关图分析：键入 SCAT X Y(3.1版)，结果如图（2）估计模型：GENR LNY=Log(Y)GENR LNX=Log(X)GENR X2=X2 LS LNY C X （指数函数模型）LS Y C X X2 （二次函数模型）LS LNY

11、C LNX （双对数模型）指数模型的估计结果如下：R2值值调整的调整的R2值值F统计量的值统计量的值二次函数模型的估计结果如下：R2值值调整的调整的R2值值F统计量的值统计量的值双对数模型的估计结果如下：R2值值调整的调整的R2值值F统计量的值统计量的值（3）残差分布分析 指数函数指数函数二次函数二次函数第四节第四节 非线性回归模型非线性回归模型（4）拟合预测分析 对于二次函数模型，在方程窗口中直接点击Forcast按纽，就可以得到其在样本期的拟合预测值，设命名为Y2。而对于指数函数模型，需要先在方程窗口中由Forcast按纽得到lnY的预测值，设命名为LNYF，然后再计算Y的预测值Y1，即：GENR Y1=EXP（LNYF）然后打入命令：PLOT Y Y1 PLOT Y Y2 即可得到模型1、2的拟合预测图（见下图）：指数函数拟合预测图二次函数拟合预测图