能源消费EViews计量经济学实验.docx
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能源消费EViews计量经济学实验
年份
能源消费标准煤总量Y/万吨
国内生产总值X2/亿元
工业增加值X3/亿元
建筑业增加值X4/亿元
交通运输邮电业增加值X5/亿元
人均电力消费X6/千瓦时
能源加工转换效率X7/%
1985
76682
9016
3448.7
417.9
406.9
21.3
68.29
1986
80850
10275.2
3967
525.7
475.6
23.2
68.32
1987
86632
12058.6
4585.8
665.8
544.9
26.4
67.48
1988
92997
15042.8
5777.2
810
661
31.2
66.54
1989
96934
16092.3
6484
794
786
35.3
66.51
1990
98703
18667.8
6858
859.4
1147.5
42.4
67.2
1991
103783
21781.5
8087.1
1015.1
1409.7
46.9
65.9
1992
109170
26923.5
10284.5
1415
1681.8
54.6
66
1993
115993
35333.9
14188
2266.5
2205.6
61.2
67.32
1994
122737
48197.9
19480.7
2964.7
2898.3
72.7
65.2
1995
131176
60793.7
24950.6
3728.8
3424.1
83.5
71.05
1996
138948
71176.6
29447.6
4387.4
4068.5
93.1
71.5
1997
137798
78973
32921.4
4621.6
4593
101.8
69.23
1998
132214
84402.3
34018.4
4985.8
5278.4
106.6
69.44
1999
133831
89677.1
35861.5
5172.1
5821.8
118.2
69.19
2000
138553
99214.6
4003.6
5522.3
7333.4
132.4
69.04
2001
143199
109655.2
43580.6
5931.7
8406.1
144.6
69.03
2002
151797
120332.7
47431.3
6465.5
93930.4
156.3
69.04
2003
174990
135822.8
54945.5
7490.8
10098.4
173.7
69.4
2004
203227
159878.3
65210
8694.3
12147.6
190.2
70.71
2005
223319
183084.8
76912.9
10133.8
10526.1
216.7
71.08
2006
246270
211923.5
91310.9
11851.1
12481.1
249.4
71.24
2007
265583
249529.9
107367.2
14014.1
14604.1
274.9
71.25
一、模型的估计与调整
(一)参数估计
1、双击“Eviews”,进入主页。
输入数据:
点击主菜单中的File/Open/EVWorkfile—Excel—多重共线性的数据.xls;
2、在EV主页界面的窗口,输入“lsycx2x3x4x5x6x7”,按“Enter”.出现OLS回归结果,图2:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/10Time:
11:
34
Sample:
19852007
Includedobservations:
23
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
168326.2
108641.0
1.549381
0.1408
X2
-0.142290
0.763550
-0.186353
0.8545
X3
0.503108
0.248552
2.024157
0.0600
X4
8.294237
10.43112
0.795143
0.4382
X5
-0.203037
0.111019
-1.828841
0.0861
X6
233.9125
388.5188
0.602062
0.5556
X7
-1373.376
1588.868
-0.864373
0.4002
R-squared
0.980436
Meandependentvar
139364.6
AdjustedR-squared
0.973099
S.D.dependentvar
51705.05
S.E.ofregression
8480.388
Akaikeinfocriterion
21.17469
Sumsquaredresid
1.15E+09
Schwarzcriterion
21.52028
Loglikelihood
-236.5089
F-statistic
133.6365
Durbin-Watsonstat
1.380303
Prob(F-statistic)
0.000000
由此可见,该模型的可决系数为0.995,修正的可决系数为0.993,模型拟和很好,F统计量为701.47,模型拟和很好,回归方程整体上显著。
但是当
=0.05时,
=
=2.069,不仅X4、X5、X6、X7的系数t检验不显著,而且X2、X4、X6系数的符号与预期相反,这表明很可能存在严重的多重共线性。
(即除了农业增加值
、工业增加值
外,其他因素对财政收入的影响都不显著,且农业增加值
、建筑业增加值
、最终消费
的回归系数还是负数,这说明很可能存在严重的多重共线性。
)
(二)多重共线性的诊断与修正
3、计算各解释变量的相关系数:
在Workfile窗口,选择X2、X3、X4、X5、X6、X7数据,点击“Quick”—GroupStatistics—Correlations—OK,出现相关系数矩阵,如图3:
图3:
相关系数矩阵
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X2
1
0.965732083886627
0.998685789855332
0.34534502625441
0.997257888523411
0.743816435340805
X3
0.965732083886627
1
0.965592401981592
0.323944152440546
0.956595167202685
0.719495371382113
X4
0.998685789855332
0.965592401981592
1
0.329854652973121
0.994885346715234
0.755788639731427
X5
0.34534502625441
0.323944152440546
0.329854652973121
1
0.366321*********
0.205555717546146
X6
0.997257888523411
0.956595167202685
0.994885346715234
0.366321*********
1
0.72634236114161
X7
0.743816435340805
0.719495371382113
0.755788639731427
0.205555717546146
0.72634236114161
1
由相关系数矩阵可以看出,各解释变量相互之间的相关系数较高,特别是农业增加值
、工业增加值
、建筑业增加值
、最终消费之间
,相关系数都在0.8以上。
这表明模型存在着多重共线性。
1、采用逐步回归法,去检验和解决多重共线性问题。
分别作Y对X2、X3、X4、X5、X6、X7的一元回归,结果如下图4:
在EV主页界面的窗口,输入“lsycx2”,“回车键”。
依次如上推出X3、X4、X5、X6、X7的一元回归。
综上所述,结果如下图4:
图4.一元回归估计结果
变量
参数估计值
0.734835
1.665481
13.19088
0.737886
678.0058
19332.30
t统计量
25.31517
18.02565
25.96363
1.294529
22.42294
4.702427
0.968271
0.939293
0.969789
0.073903
0.959907
0.512906
0.966760
0.936402
0.968350
0.029803
0.957998
0.489711
2、其中,加入的
最大,以为基础,顺次加入其他变量逐步回归。
结果如下图5:
图5.加入新变量的回归结果
(一)
变量
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X2,X3
0.532664
0.481737
0.970921
(5.092034)
(2.001247)
X2,X4
0.148765
10.52602
0.966883
(0.263146)
(1.038045)
X2,X5
0.754738
-0.20948
0.970869
(26.06504)
(-1.99037)
X2,X6
0.947069
-197.2125
0.965588
(2.373029)
(-0.533247)
X2,X7
0.754414
-951.478
0.965709
(17.10268)
(-0.596733)
(三)异方差的诊断与修正
该模型样本回归估计式的书写形式为:
Y=11.44213599+0.6267829962*X
(3.629253)(0.019872)
t=3.15275231.54097
S.E.=9.158900DW=1.597946F=994.8326
※
(一)图形法
1、在“Workfile”页面:
选中x,y序列,点击鼠标右键,点击Open—asGroup—Yes
2、在“Group”页面:
点击View-Graph—Scatter—SimpleScatter,得到X,Y的散点图(图3所示):
2、Goldfeld-Quandt法进行检验。
a.将样本X按递增顺序排序,去掉中间1/4的样本,再分为两个部分的样本,即n1=n2=9。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/10Time:
11:
07
Sample:
19
Includedobservations:
9
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-15.15272
0.772901
-19.60500
0.0000
X
0.000210
8.01E-06
26.28514
0.0000
R-squared
0.989970
Meandependentvar
5.000000
AdjustedR-squared
0.988537
S.D.dependentvar
2.738613
S.E.ofregression
0.293208
Akaikeinfocriterion
0.577264
Sumsquaredresid
0.601798
Schwarzcriterion
0.621092
Loglikelihood
-0.597687
F-statistic
690.9084
Durbin-Watsonstat
1.352108
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/10Time:
11:
08
Sample:
19
Includedobservations:
9
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
8.851030
0.991996
8.922445
0.0000
X
5.42E-05
5.14E-06
10.53771
0.0000
R-squared
0.940700
Meandependentvar
19.00000
AdjustedR-squared
0.932228
S.D.dependentvar
2.738613
S.E.ofregression
0.712943
Akaikeinfocriterion
2.354299
Sumsquaredresid
3.558014
Schwarzcriterion
2.398127
Loglikelihood
-8.594347
F-statistic
111.0434
Durbin-Watsonstat
0.632734
Prob(F-statistic)
0.000015
b.分别对两个部分的样本求最小二乘估计,得到两个部分的残差平方和,即
=0.601798,
=3.558014
求F统计量为F=
=5.912306
给定
,查F分布表,得临界值为
=3.79
c.比较临界值与F统计量值,有F=5.912306﹥
=3.79,说明该模型的随机误差项存在异方差。
修正异方差
在运用加权最小二乘法估计过程中,分别选用了权数
=1/
,
=1/
,
=1/
。
1、在“Workfile”页面:
点击“Generate”,输入“w1=1/x”—OK;同样的输入“w2=1/x^2”
“w3=1/sqr(x)”;
2、在“Equation”页面:
点击“EstimateEquation”,输入“ycx”,点击“weighted”,输入“w1”,出现如图6:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/10Time:
12:
31
Sample:
19852007
Includedobservations:
23
Weightingseries:
W1
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
75342.48
1955.930
38.52002
0.0000
X2
0.861496
0.087308
9.867306
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.986045
Meandependentvar
102600.2
AdjustedR-squared
0.985380
S.D.dependentvar
77372.86
S.E.ofregression
9355.386
Akaikeinfocriterion
21.20823
Sumsquaredresid
1.84E+09
Schwarzcriterion
21.30697
Loglikelihood
-241.8947
F-statistic
97.36373
Durbin-Watsonstat
0.269103
Prob(F-statistic)
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
0.925702
Meandependentvar
139364.6
AdjustedR-squared
0.922164
S.D.dependentvar
51705.05
S.E.ofregression
14425.26
Sumsquaredresid
4.37E+09
Durbin-Watsonstat
0.141803
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/10Time:
12:
33
Sample:
19852007
Includedobservations:
23
Weightingseries:
W2
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
61583.22
2022.139
30.45449
0.0000
X2
1.867721
0.173762
10.74873
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.998194
Meandependentvar
89007.62
AdjustedR-squared
0.998108
S.D.dependentvar
134618.1
S.E.ofregression
5855.843
Akaikeinfocriterion
20.27121
Sumsquaredresid
7.20E+08
Schwarzcriterion
20.36995
Loglikelihood
-231.1189
F-statistic
115.5353
Durbin-Watsonstat
0.389451
Prob(F-statistic)
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
-3.468653
Meandependentvar
139364.6
AdjustedR-squared
-3.681446
S.D.dependentvar
51705.05
S.E.ofregression
111872.4
Sumsquaredresid
2.63E+11
Durbin-Watsonstat
0.023839
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/10Time:
12:
34
Sample:
19852007
Includedobservations:
23
Weightingseries:
W3
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
79134.39
2101.452
37.65700
0.0000
X2
0.741651
0.041457
17.88981
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.892994
Meandependentvar
117941.4
AdjustedR-squared
0.887898
S.D.dependentvar
26545.81
S.E.ofregression
8887.964
Akaikeinfocriterion
21.10572
Sumsquaredresid
1.66E+09
Schwarzcriterion
21.20446
Loglikelihood
-240.7158
F-statistic
320.0453
Durbin-Watsonstat
0.251182
Prob(F-statistic)
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
0.968188
Meandependentvar
139364.6
Adjust
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