計量經(jīng)濟學上機實驗

1、計量經(jīng)濟學上機實驗第一部分 預備知識一、Eviews安裝Eviews文件大小約11MB，可在網(wǎng)上下載。下載完畢后，點擊SETUP安裝，安裝過程與其他軟件安裝類似。安裝完畢后，將快捷鍵發(fā)送的桌面，電腦桌面顯示有Eviews3.1圖標，整個安裝過程就結(jié)束了。雙擊Eviews按鈕即可啟動該軟件。（圖1.2.1）圖1.2.1二、Eviews工作特點初學者需牢記以下兩點。（一）、Eviews軟件的具體操作是在Workfile中進行。如果想用Eviews進行某項具體的操作，必須先新建一個Workfile或打開一個已經(jīng)存在硬盤（或軟盤）上的Workfile，然后才能夠定義變量、輸入數(shù)據(jù)、建造模型等操作；（二

2、）、Eviews處理的對象及運行結(jié)果都稱之為objects，如序列（series）、方程(equations)、表1.1 Eviews功能框架Histogram and Statistics View of a Single Series Multiple Series一個變量或多個變量的統(tǒng)計與圖形主要有：圖形包括線型圖、條形圖、多種散點圖等；指標有均值、方差、偏度（Skewness）、峰度(Kurtosis)、Jarque-Bera Statistic（雅克-貝拉統(tǒng)計量）Descriptive statistics描述統(tǒng)計Correlogram View（相關分析）主要有：Autocorre

3、lations（自相關）、Partial Autocorrelations（偏自相關）、Cross Correlation（交叉相關）、Q-Statistics（Q統(tǒng)計量）等Standard Regression Output標準回歸輸出Regression Coefficients（回歸系數(shù)）t-Statistics（T統(tǒng)計量）（判定系數(shù)）等Regression回歸Actual and Fitted Values and Residuals實際值、擬合值、殘差Actual Values（實際值）、Fitted Values（擬合值）、Residuals（殘差）Collinearity（共線性

4、）、Heteroskedasticity（異方差性）、Weighted Least Squares（加權(quán)最小二乘法）、Two-Stage Least Squares（二段最小二乘法）、 Polynomial Distributed Lags（多項式分布滯后）、Nonlinear Least Squares（非線性最小二乘法）、Logit and Probit Models（對數(shù)概率單位模型）、Granger Causality（葛蘭杰因果檢驗）、Forecast Variances（預測方差）、Exponential Smoothing（指數(shù)平滑）等Durbin-Watson Statisti

5、c（德賓-沃森統(tǒng)計量）Serial Correlation序列相關ARIMA Models（自回歸求積移動平均模型）Unit Root Tests（單位根檢驗）Estimation of Difference Models（差分模型的估計）Two-Stage Least Squares With Serial Correlation（有自相關的二段最小二乘法）System Estimation（系統(tǒng)估計法）Systems 系統(tǒng)方法Vector Autoregression（VAR向量自回歸）Vector Error Correction Models and Cointegration Tes

6、ts（向量誤差校正模型與協(xié)積檢驗）等Test on Coefficient （對系數(shù)的檢驗）Wald Test of Coefficient Restriction（Wald檢驗） Omitted Variable（省略變量的檢驗） Redundant Variable（富裕變量的檢驗）等Specification and Diagnostic Tests模型設定與診斷檢驗Tests on Residuals (對殘差的檢驗)Histogram and Normality Test(相關圖與正態(tài)性檢驗)、Series Correlation LM Test（拉格朗日乘數(shù)檢驗）、White He

7、reoskedasticity Test（懷特檢驗）等Specification and Stability Tests （模型設定與穩(wěn)定性檢驗）如Chows Breakpoint Test（鄒氏檢驗） Ramseys RESET Test（拉姆齊RESETJ檢驗）Recursive Least Squares（遞歸最小二乘）模型（models）、系數(shù)（coefficients）等objects。可以以不同形式瀏覽（views）objects，比如表格（spreadsheet）、圖（graph）、描述統(tǒng)計（descriptive statistics）等，但這些瀏覽（views）不是獨立的ob

8、jects，他們隨原變量序列（views）的改變而改變。如果想將某個瀏覽（views）轉(zhuǎn)換成一個獨立的objects，可使用freeze按鈕將該views“凍結(jié)”，從而形成一個獨立的objects，然后可對其進行編輯或存儲。上機實驗一實驗目的：EViews軟件的基本操作實驗內(nèi)容：對線性回歸模型進行參數(shù)估計并進行檢驗具體步驟（以實習1為例）：一建立工作文件： 1.在主菜單上點擊FileNewWorkfile； 2.選擇時間頻率，A 3.鍵入起始期和終止期，然后點擊OK； 或：鍵入 CREATEA78 97二輸入數(shù)據(jù): 1.鍵入命令：DATA Y X 2.輸入每個變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)； 3.關閉數(shù)組窗口

9、（回答Yes）；三圖形分析： 1.趨勢圖：鍵入命令PLOT Y X 2.相關圖：鍵入命令 SCAT Y X四估計回歸模型： 方式1：鍵入命令LS Y C X 方式2： 1.點擊ObjectsNew Object,并在列表框中選擇Equation； 2.在彈出的方程設定框內(nèi)輸入模型：Y C X 或 Y=C(1)+C(2)*X 2)指定估計方法：LS 3.確定樣本區(qū)間；然后點擊OK。五存貯/調(diào)用文件 1.保存：點擊工作文件窗口上的Save按鈕，并指定文件的存貯目標位置； 2.讀取：從主菜單上點擊FileOpenWokefile，選定文件后打開；六在當前工作文件中保存/打開對象 1. 保存：點擊對象

10、窗口上的Name按鈕，可以將當前對象保存到當前工作文件之中。 2. 讀?。涸诠ぷ魑募翱谥须p擊對象圖標，將打開該對象窗口。上機實驗二實驗目的：多元回歸模型的建立、比較與篩選，掌握基本的操作要求并能根據(jù)理論對分析結(jié)果進行解釋實驗內(nèi)容：一. 我國稅收預測模型1.相關圖分析：SCAT Y X2.將樣本區(qū)間調(diào)整為1985-1998年：SMPL 85 983. 根據(jù)已有序列生成新序列： GENRlny=log(y) GENRlnx=log(x) GENR x2=x24. 估計模型，分別建立以下模型： 線性模型LS Y C X 雙對數(shù)模型LS LNY C LNX 對數(shù)模型LS Y C LNX 指數(shù)模型LS

11、 LNY C X 二次多項式模型 LS Y C X X2（注：估計時可以采用兩種方式：線性化、迭代估計）5.模型比較: 根據(jù)判定系數(shù)、T檢驗值、殘差圖等進行綜合分析二. 我國國有獨立核算工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)1. 建立多元線性回歸模型；2. 建立非線性回歸模型；3. 比較、選擇最佳模型；上機實驗三實驗目的：掌握異方差的檢驗與調(diào)整方法的上機實現(xiàn)實驗內(nèi)容：我國制造工業(yè)利潤函數(shù)實驗步驟：一檢驗異方差性1圖形分析檢驗： 1) 觀察Y、X相關圖：SCAT Y X 2) 殘差分析:觀察回歸方程的殘差圖 LS Y C X 在方程窗口上點擊Residual按鈕；2 Goldfeld-Quant檢驗： SORT X

12、SMPL 1 10 LS Y C X（計算第一組殘差平方和） SMPL 19 28 LS Y C X（計算第二組殘差平方和） 計算F統(tǒng)計量，判斷異方差性3White檢驗： SMPL 1 28 LS Y C X 在方程窗口上點擊： ViewResidualTestWhite Heteroskedastcity 由概率值判斷異方差性。4 Park檢驗 LS Y C X GENR LNE2=log(resid2) GENR LNX=log(X) LS LNE2 C LNX5Gleiser檢驗： LS Y C X GENRE1=ABS(resid) LSE1 C X再在方程窗口中點擊Estimete按

13、鈕，并在方程描述框中依次輸入其它方程： E1 C X2 E1 C X(1/2) E1 C X(-1) E1 C X(-2) E1 C X(-1/2)二調(diào)整異方差性（WLS估計）：1計算權(quán)數(shù)變量： GENRW1=1/X(1.6743) GENRW2=1/X(0.5) GENRW3=1/X2 GENR W4=1/E1 GENR W5=1/E22依次進行WLS估計： LS Y C X在方程窗口中點擊EstimeteOptions,然后在權(quán)數(shù)變量欄依次輸入W1、W2.W5,并選擇WLS估計，從中篩選出最佳的異方差調(diào)整模型。上機實驗四實驗目的：掌握自相關性的檢驗與調(diào)整方法實驗內(nèi)容： 我國城鄉(xiāng)居民儲蓄函數(shù)

14、（教材P94）實驗步驟：一、 回歸模型的篩選 1.相關圖分析：SCAT Y X 2.根據(jù)已有序列生成新序列： GENRlny=log(y) GENRlnx=log(x) GENRx2=X2 3.估計模型，分別建立以下模型： 線性模型LS Y C X 雙對數(shù)模型LS LNY C LNX 對數(shù)模型LS Y C LNX 指數(shù)模型LS LNY C X 二次多項式模型 LS Y C X X2 4. 利用判定系數(shù)、殘差圖等比較模型，初步選定回歸模型為雙對數(shù)模型和二次多項式模型。二自相關性的檢驗： 1、DW檢驗； 2、偏相關系數(shù)檢驗 3、BG檢驗三自相關性的調(diào)整 ：加入AR項 1.關于雙對數(shù)模型的調(diào)整 2.

15、關于二次多項式模型的調(diào)整四從雙對數(shù)模型和二次多項式模型中選擇最佳模型： 1判定系數(shù)分析； 2殘差分析五重新設定雙對數(shù)模型中的解釋變量，并解釋其經(jīng)濟含義，檢驗自相關性： 模型1加入上期儲蓄LNY(-1)； 模型2解釋變量取成：上期儲蓄LNY（-1）、本期X增長LNX-LNX(-1)。上機實驗五實驗目的：掌握多重共線性的檢驗與處理方法實驗內(nèi)容：服裝需求函數(shù)實驗步驟：一檢驗多重共線性 1 相關系數(shù)檢驗：COR X K P0 P1 2 輔助回歸方程檢驗： LS X C K P0 P1 LS K C X P0 P1 LS P0 C X K P1 LS P1 C X K P0分析每個方程的F檢驗值和t檢驗

16、值，了解解釋變量之間的相關關系；二利用逐步回歸方法處理多重共線性： 1建立基本的一元回歸方程； 2逐個引入變量，確定基本的二元回歸方程； 3分別引入其余變量，確定最合適的三元回歸方程' 4引入最后一個變量，確定其是否合適；三. 案例實習 案例：香港股市分析模型 分析：1.如何消除多重共線性的影響？ 2.如何消除自相關性的影響？上機實驗六實驗目的：掌握虛擬變量的設置方法實驗內(nèi)容： 1我國城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù)； 2我國稅收預測模型； 3我國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)；實驗步驟：一我國城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù) 1相關圖形分析： 2構(gòu)造虛擬變量： 方式1：使用DATA命令直接輸入； 方式2：使用SMPL和G

17、ENR命令直接定義； 3估計虛擬變量模型 LS Y C X D1 XD 再由t檢驗值判斷虛擬變量的引入方式。二我國稅收預測模型 要求：設置虛擬變量反映1996年稅收政策的影響。三我國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù) 要求： 1利用虛擬變量分析兩年的消費函數(shù)是否有顯著差異； 2利用混合樣本建立我國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)。上機實驗七實驗目的：掌握分布滯后模型的估計方法實驗內(nèi)容：建立庫存函數(shù)實驗步驟：一ALMON估計 1分析滯后期長度： CROSS Y 2利用ALMON方法估計模型 LS Y C PDL(X,3,2) 二ALMON估計的模擬 1ALMON變換 GENRZ0=X+X(-1)+X(-2)+X(-3) GENRZ1= X(-1)+2*X(-2)+3*X(-3) GENRZ2= X(-1)+4*X(-2)+9*X(-3) 2估計變換后模型： LS Y C Z0 Z1 Z2 3.計算原模型中的系數(shù)估計值。上機實驗八實驗目的：練習聯(lián)立方程模型的估計、檢驗方法實驗內(nèi)容：宏觀經(jīng)濟模型的估計與總體擬合優(yōu)度檢驗 實驗步驟：一打開數(shù)據(jù)文件二建立系統(tǒng) 1在主窗口中點擊ObjectsN