计量经济学实验操作指导完整版.docx
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计量经济学实验操作指导完整版
计量经济学试验(完整版)
-—李子奈
ﻬ目录
实验一 一元线性回归ﻩ5
一实验目得5
二 实验要求5
三实验原理ﻩ5
四预备知识ﻩ5
六实验步骤5
1、建立工作文件并录入数据5
2、数据得描述性统计与图形统计:
7
3、设定模型,用最小二乘法估计参数:
ﻩ8
4、模型检验:
8
5、应用:
回归预测:
ﻩ9
实验二可化为线性得非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验12
一实验目得:
ﻩ12
二实验要求12
三实验原理12
四 预备知识12
五实验内容ﻩ12
一实验目得14
四 预备知识15
五实验内容15
六实验步骤ﻩ15
6、1建立工作文件并录入全部数据ﻩ15
6、3结果得分析与检验ﻩ16
6、4参数得置信区间ﻩ16
6、5回归预测17
实验四 异方差性ﻩ20
一实验目得20
三实验原理20
四预备知识20
五实验内容20
六实验步骤ﻩ20
6、1 建立对象:
ﻩ20
6、2用普通最小二乘法建立线性模型ﻩ21
6、3检验模型得异方差性ﻩ21
实验五自相关性ﻩ28
二实验要求28
五实验内容28
六 实验步骤28
6、1建立Workfile与对象ﻩ29
6、2参数估计、检验模型得自相关性ﻩ29
6、4采用差分形式作为新数据,估计模型并检验相关性ﻩ35
实验六多元线性回归与多重共线性37
一 实验目得ﻩ37
二实验要求37
三实验原理ﻩ37
四预备知识37
五实验内容37
六实验步骤ﻩ37
6、1建立工作文件并录入数据ﻩ38
6、2用OLS估计模型ﻩ38
6、4 多重共线性模型得修正ﻩ39
实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验41
一 实验目得ﻩ41
二实验要求41
三 实验原理ﻩ41
四预备知识ﻩ41
五实验内容ﻩ41
6、1 建立工作文件并录入数据42
6、2使用4期滞后2次多项式估计模型42
6、3格兰杰因果关系检验45
一实验目得ﻩ49
三实验原理49
四 预备知识49
五实验内容49
六 实验步骤50
6、1分析联立方程模型。
50
6、3估计国内生产总值方程51
6、4估计货币供给量方程53
实验九时间序列计量经济学模型56
二 实验要求ﻩ56
三实验原理ﻩ56
四预备知识56
五 实验内容56
六实验步骤56
6、1建立工作文件并录入数据,如图1所示.ﻩ56
6、2 平稳性检验ﻩ57
6、3单整性检验ﻩ61
6、4估计得模型62
ﻬ实验一一元线性回归
一实验目得:
掌握一元线性回归得估计与应用,熟悉EViews得基本操作。
二实验要求:
应用教材P61第12题做一元线性回归分析并做预测。
三 实验原理:
普通最小二乘法。
四预备知识:
最小二乘法得原理、t检验、拟合优度检验、点预测与区间预测.
五实验内容:
第2章练习12
下表就是中国2007年各地区税收与国内生产总值GDP得统计资料.
单位:
亿元
地区
Y
GDP
地区
Y
GDP
北京
1435、7
9353、3
湖 北
434、0
9230、7
天津
438、4
5050、4
湖 南
410、7
9200、0
河北
618、3
13709、5
广 东
2415、5
31084、4
山 西
430、5
5733、4
广西
282、7
5955、7
内蒙古
347、9
6091、1
海南
88、0
1223、3
辽宁
815、7
11023、5
重庆
294、5
4122、5
吉林
237、4
5284、7
四川
629、0
10505、3
黑龙江
335、0
7065、0
贵 州
211、9
2741、9
上海
1975、5
12188、9
云 南
378、6
4741、3
江苏
1894、8
25741、2
西藏
11、7
342、2
浙江
1535、4
18780、4
陕 西
355、5
5465、8
安 徽
401、9
7364、2
甘 肃
142、1
2702、4
福建
594、0
9249、1
青 海
43、3
783、6
江西
281、9
5500、3
宁夏
58、8
889、2
山 东
1308、4
25965、9
新疆
220、6
3523、2
河 南
625、0
15012、5
要求,以手工与运用Eviews软件:
(1)作出散点图,建立税收随国内生产总值GDP变化得一元线性回归方程,并解释斜率得经济意义;
(2)对所建立得回归方程进行检验;
(3)若2008年某地区国内生产总值为8500亿元,求该地区税收收入得预测值及预测区间。
六实验步骤
1、建立工作文件并录入数据:
(1)双击桌面快速启动图标,启动Microsoft OfficeExcel,如图1,将题目得数据输入到excel表格中并保存。
(2)双击桌面快速启动图标,启动EViews6程序。
(3)点击 Workfile…,弹出Work对话框.在Work对话框左侧Worktype栏中选择Unstructured/Undated
选项,在右侧DataRange中填入样本个数31、在右下方输入Workfile得名称P53、如图2所示.
图1 图2
(4)下面录入数据,点击Text-Lotus-Excel、、、选中第
(1)步保存得excel表格,弹出ExcelSpreadsheetImport对话框,在Upper—left data cell栏输入数据得起始单元格B2,在Excel5+sheetname栏中输入数据所在得工作表sheet1,在Namesforseries orNumber ifnamedinfile栏中输入变量名Y GDP,如图3所示,点击OK,得到如图4所示界面。
图3 图 4
(5)按住Ctrl键同时选中Workfile界面得gdp表跟y表,点击鼠标右键选Open/asGroup得到完整表格如图5,并点击Group表格上菜单命令Name,在弹出得对话框中命名为group01、
图5 图6
2、数据得描述性统计与图形统计:
以上建立得序列GDP与Y之后,可对其做描述统计与统计以把握该数据得一些统计属性.
(1)描述属性:
点View/DescriptiveStats\monSample,得描述统计结果,如图6所示,其中:
Mean为均值,Std、Dev为标准差。
(2)图形统计:
双击序列GDP,打开GDP得表格形式,点击表格左边View/Graph,可得图7。
同样可查瞧序列Y得线形图。
很多时候需要把两个序列放在一个图形中来查瞧两者得相互关系,用线图或散点图都可以。
在命令栏键入:
scatGDPY,然后回车,就可以得到用散点图来查瞧GDP与Y得关系,如图8所示。
图 7 图8
3、设定模型,用最小二乘法估计参数:
设定模型为。
按住Ctrl键,同时选中序列Y与序列GDP,点击右键,在所出现得右键菜单中,选择Open/asEquation…后弹出一对话框,在框中一次输入“ycgdp ”,(注意被解释变量在最前,变量间要空格,如图9)点击其下得确定,即可得到回归结果(如图10)。
图9 图 10
由图10数据结果,可得到回归分析模型为:
,
其中,括号内得数为相应得t检验值。
就是可决系数,与就是有关得两个检验统计量。
4、模型检验:
(1)经济意义检验。
斜率为边际可支国内生产总值GDP,表明2007年,中国内地各省区GDP每增加1亿元时,税收平均增加0、071047亿元。
(2)t检验与拟合优度检验.在显著性水平下,自由度为31-2=29得t分布得临界值。
因此,从参数得t检验值瞧,斜率项显然不为零,但不拒绝截距项为零得假设。
另外,拟合优度表明,税收得76%得变化也以由GDP得变化来解释,因此拟合情况较好。
在Eqution界面点击菜单命令View/Actual,Fitted,Residual/Actual,Fitted、Residual Graph可得到图11,可直观瞧到实际观测站与拟合值非常接近.
图 11 图12
5、应用:
回归预测:
(1)被解释变量Y得个别值与平均值得点预测:
由第二章第五节知道,个别值与平均值点预测得预测公式均为
内插预测:
在Equation框中,点击“Forecast”,在Forecastname框中可以为所预测得预测值序列命名,计算机默认为yf,点击“OK”,得到样本期内被解释变量得预测值序列yf(也称拟合值序列)得图形形式(图12).同时在Workfile中出现一个新序列对象yf。
外推预测:
1录入2008年某地区国内生产总值GDP为8500亿元得数据。
双击Workfile菜单下得Range所在行,出现将Work对话框,讲右侧Observation旁边得数值改为32,然后点击OK,即可用将Work以及Sample得Range改为32;
双击打开GDP序列表格形式,将编辑状态切换为“可编辑",在GDP序列中补充输入GDP=8500(如图13所示).
图13 图 14
2进行预测
在Equation框中,点击“Forecast”,弹出一对话框,在其中为预测得序列命名,如yf2.点击OK即可用得到预测结果得图形形式(如图14所示).
点击Workfile中新出现得序列yf2,可以瞧到预测值为593、2667(图15)(注意:
因为没有对默认预测区间1-32做改变,这时候得到得就是所有内插预测与外插预测得值,若将区间改为3232,则只会得到外推预测结果)。
图15 图16
3结果查瞧
按住Ctrl键,同时选中y、yf、resid,点击右键,在右键菜单中选Open/asGroup可打开实际值、预测值、残差序列,在view菜单选择Graph、、、,画折线图(如图16所示)。
(2)区间预测原理:
当2007年中国某省区GDP为8500亿元时,预测得税收为
被解释变量Y得个别值区间预测公式为:
,
被解释变量Y得均值区间预测公式为:
。
具体地说,可以在前面点预测序列中找到;可以查t分布表得到;样本数n=31为已知;中得为已知,,可以在序列GDP得描述统计中找到,;,从而;由X总体方差得无偏估计式,可以计算 (可在序列X得描述统计中找到)。
(3)区间预测得Eviews操作:
①个别值置信区间得计算:
在命令栏输入:
(yfu为个别值得置信上界,yfl为个别值得置信下界)
“scalaryfu=593、2667+2、045*sqrt(95183、1*(1+1/31+152979、5/55957878、6))”
“scalar yfl=593、2667-2、045*sqrt(95183、1*(1+1/31+152979、5/55957878、6))"
得到:
yfu=1235、12876632yfl=-48、5953663235
于就是95%得置信度下预测得2008年某省区税收入个值得置信区间为:
(—48、5953663235,1235、12876632).
②均值得置信区间得计算:
在命令栏输入:
(eyfu为均值得置信上界,eyfl为均值得置信下界)
“scalareyfu=593、2667+2、045*sqrt(95183、1*(1/31+152979、5/55957878、6))”
“scalareyfl=593、2667-2、045*sqrt(95183、1*(1/31+152979、5/55957878、6))”
得到:
eyfu=711、287072849eyfl=475、246327151
于就是在95%得置信度下,预测省区得2008年得税收收入均值得置信区间为:
(475、246327151,711、287072849)。
实验二 可化为线性得非线性回归模型估计、受约束回归检验及参数稳定性检验
一实验目得:
(1)掌握可化为线性得非线性回归模型得估计方法;
(2)模型参数得线性约束检验方法;
(3)掌握Chow检验得基本原理与主要用途;
(4)掌握Chow分割点检验与Chow预测检验得操作过程,判断分割点。
二实验要求:
应用教材P83例子3、5、1做可化为线性得非线性回归模型估计,利用受约束回归检验,掌握Chow稳定性检验。
三实验原理:
普通最小二乘法、模型参数线性受约束检验法、Chow检验法.
四 预备知识:
最小二乘估计原理、t检验、F检验、Chow检验。
五实验内容:
下表列出了中国某年按行业分得全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业得工业总产值Y,资产合计K及职工人数L。
序号
工业总产值Y
资产合计K
职工人数L
序号
工业总产值Y
资产合计K
职工人数L
(亿元)
(亿元)
(万人)
(亿元)
(亿元)
(万人)
1
3722、7
3078、22
113
17
812、7
1118、81
43
2
1442、52
1684、43
67
18
1899、7
2052、16
61
3
1752、37
2742、77
84
19
3692、85
6113、11
240
4
1451、29
1973、82
27
20
4732、9
9228、25
222
5
5149、3
5917、
、23
2866、65
80
6
2291、16
1758、77
120
22
2539、76
2545、63
96
7
1345、17
939、1
58
23
3046、95
4787、9
222
8
656、77
694、94
31
24
2192、63
3255、29
163
9
370、18
363、48
16
25
5364、83
8129、68
244
10
1590、36
2511、99
66
26
4834、68
5260、2
145
11
616、71
973、73
58
27
7549、58
7518、79
138
12
617、94
516、01
28
28
867、91
984、52
46
13
4429、19
3785、91
61
29
4611、39
18626、94
218
14
5749、02
8688、03
254
30
170、3
610、91
19
15
1781、37
2798、9
83
31
325、53
1523、19
45
16
1243、07
1808、44
33
设定模型为
(1)利用上述资料,进行回归分析。
(2)回答:
中国概念得制造总体呈现规模报酬不变状态吗?
六 实验步骤:
建立工作文件并导入全部数据,如图1所示
(1)设定并估计可化为线性得非线性回归模型:
在Eviews软件下,点击主界面菜单Qucik/EstimateEquation,在弹出得对话框中输入log(Y)C log(K)log(L),点击确定即可得到回归结果,如图2所示.根据图2中得数据,得到模型得估计结果为:
(1、586)(3、454) (1、790)
R2=0、809925=0、796348 D、W、=0、793209
∑ei2=5、070303 F=59、65501df=(2,28)
随机干扰项得方差估计值为:
=5、070303/28=0、18108225
回归结果表明,这一年lnY变化得81%可由lnK与lnL得变化来解释。
在5%得显著性水平下,F统计量得临界值未,表明模型得线性关系显著成立。
在5%得显著性水平下,自由度为n—k-1=28得t统计量临界值为,因此lnK得参数通过了该显著性水平下得t检验,但lnL未通过检验。
如果将显著性水平设为10%,则t分布得临界值为,此时lnL得参数也通过了显著性水平检验.
图 1 图2
(2)从上述回归结果可以得到:
也就就是说,资产与劳动得产出弹性之与可以认为为1,即中国制造业这年呈现出规模报酬不变得状态。
下面进行参数得约束检验,原假设。
若原假设为真,则可估计如下模型:
点击主界面菜单Qucik/EstimateEquation,在弹出得对话框中输入log(Y/L)Clog(K/L),点击确定即可得到回归结果,如图3所示。
由回归结果可瞧到此模型通过了F检验与t检验,而
在5%得显著性水平为,自由度为(1,28)得F分布得临界值为4、20,F<4、20,不拒绝原假设,表明该年中国制造业呈现规模报酬不变得状态。
在Eviews软件中,当估计完图2所示得模型后,选中View\Coefficient Test\Wald CoefficientRestrictions,然后在对话框中输入C
(2)+C(3)=1,点击OK可得到如图4所示得结果.得出得结论仍然就是不拒绝原假设得,就原假设为真,所以该年中国制造业呈现规模报酬不变得状态得结果。
图3 图 4
实验三多元线性回归
一实验目得:
(1)掌握多元线性回归模型得估计方法
(2) 模型方程得F检验,参数得t检验
(3)模型得外推预测与置信区间预测
二实验要求:
应用教材P105习题11做多元线性回归模型估计,对回归方程与回归参数进行检验并做出单点预测与置信区间预测
三 实验原理:
最小二乘法
四预备知识:
最小二乘法估计原理、t检验、F检验、点预测与置信区间预测
五实验内容:
在一项对某社区家庭对某种消费品得消费需要调查中,得到书中得表所示得资料.
序号
对某商品得消费支出Y
商品单价X1
家庭月收入X2
序号
对某商品得消费支出Y
商品单价X1
家庭月收入X2
1
591、9
23、56
7620
6
644、4
34、14
12920
2
654、5
24、44
9120
7
680、0
35、3
14340
3
623、6
32、
、0
38、7
15960
4
647、0
32、46
11160
9
757、1
39、63
18000
5
674、0
31、
6、8
46、68
19300
请用手工与软件两种方法对该社区家庭对该商品得消费需求支出作二元线性回归分析。
(1)估计回归方程得参数及及随机干扰项得方差,计算及.
(2)对方程进行F检验,对参数进行t检验,并构造参数95%得置信区间、
(3)如果商品单价变为35元,则某一月收入为20000元得家庭得消费支出估计就是多少?
构造该估计值得95%得置信区间。
六 实验步骤:
6、1 建立工作文件并录入全部数据
如图1所示:
图1
6、2 建立二元线性回归模型
点击主界面菜单Quick\Estimate Equation选项,在弹出得对话框中输入:
Y CX1X2
点击确定即可得到回归结果,如图2所示
图2
根据图2得信息,得到回归模型得估计结果为:
随机干扰项得方差估计值为
6、3结果得分析与检验
6、3、1方程得F检验
回归模型得F值为:
因为在5%得显著性水平下,F统计量得临界值为
所以有
所以回归方程通过F检验,方程显著成立.
6、3、2参数得t检验
由图2得估计结果,常数项、X1、X2系数得参数估计得t值分别为:
在5%得显著性水平下,t统计量得临界值为:
显然有
所以拒绝原假设,即回归方程得三个估计参数均显著,通过t检验.
6、4参数得置信区间
由图2得结果,可以瞧到:
因为参数得区间估计为:
又因为在得显著性水平下,
所以得:
于就是,常数项得95%得置信区间为:
同样得有:
于就是,X1项得系数得95%得置信区间为:
同样得有:
于就是,X2项得系数得95%得置信区间为:
6、5回归预测
6、5、1内插预测
在Equation框中,点击“Forecast”,在Forecastname框中可以为所预测得预测值序列命名,计算机默认为yf,点击“OK",得到样本期内被解释变量得预测值序列yf(也称拟合值序列)得图形形式,如图3所示。
同时在Workfile中出现一个新序列对象yf.
图3 图4
6、5、2外推预测
(1)录入数据
双击Workfile菜单下得Range所在行,出现将Work对话框,讲右侧Observation旁边得数值改为11,然后点击OK,即可用将Work以及Sample得Range改为11;
双击打开group01序列表格形式,将编辑状态切换为“可编辑”,在X1序列中补充输入X1=35、同样得方法录入X2=20000
(2)进行预测
在Equation框中,点击“Forecast",弹出一对话框,在其中为预测得序列命名,如yf2.点击OK即可用得到预测结果得图形形式,如图4所示。
点击Workfile中新出现得序列yf2,可以瞧到预测值为856、2025(如图5所示)
图 5 图6
(3)结果查瞧
按住Ctrl键,同时选中y、yf、resid,点击右键,在右键菜单中选Open/asGroup可打开实际值、预测值、残差序列,在view菜单选择Grap/Line,画折线图,如图6所示。
6、6置信区间得预测
消费支出Y得个别值得预测置信区间为:
其中,为Y得个别值预测得标准差为:
消费支出Y得均值得预测置信区间为:
其中,为Y得均值预测得标准差为:
6、6、1Y个别值得置信区间得预测
在Equation框中,点击“Forecast”,弹出Forecast话框,如图7所示
图7 图8
在图7中S、E、那一栏为预测值得标准差,命名为yczbzc,然后点解OK,即可在Workfile界面瞧到一个名为yczbzc得序列.双击打开这一序列,如图8所示,在第11行(预测行)即可直接显示个别值得预测值标准差为:
把结果代入,即可得
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