计量经济学上机报告HEU.docx
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计量经济学上机报告HEU
实验1:
单方程线性计量经济学模型参数
估计与统计检验
1.实验目的
掌握单方程计量经济学模型的估计与应用,熟悉Eview的基本操作。
2.实验内容与实验步骤
上机时间:
2012.10.11;2012.10.18
实验内容:
对计量经济学一组相应的数据作一元回归并进行预测
实验原理:
普通最小二乘法
原理分析:
最小二乘估计的原理,拟合优度的检验
实验步骤:
1)打开Eview图标,启动程序;
2)在程序对话框中建立Workfile后,录入数据;
3)建立序列,对其做描述性统计,以把握该数据的一些统计属性;
4)设定模型,用普通最小二乘法估计参数
5)模型检验
3.实验环境
计量经济学专用软件Eview7
4.实验过程与分析
1.实验数据
1980-2006年我国GDP总量与进出口总额
年份
GDP总量
出口额
进口额
1980
4545.623973
181.19
200.17
1981
4889.461062
220.07
220.15
1982
5330.450965
223.21
192.85
1983
5985.551568
222.26
213.9
1984
7243.751718
261.39
274.1
1985
9040.736581
273.5
422.52
1986
10274.37922
309.42
429.04
1987
12050.61513
394.37
432.16
1988
15036.82301
475.16
552.75
1989
17000.91911
525.38
591.4
1990
18718.32238
620.91
533.45
1991
21826.19941
718.43
637.91
1992
26937.27645
849.4
805.85
1993
35260.02471
917.44
1039.59
1994
48108.45644
1210.06
1156.14
1995
59810.52921
1487.8
1320.84
1996
70142.49165
1510.48
1388.33
1997
78060.835
1827.92
1423.7
1998
83024.27977
1837.09
1402.37
1999
88479.15475
1949.31
1656.99
2000
98000.45431
2492.03
2250.94
2001
108068.2206
2661.55
2436.13
2002
119095.6893
3255.96
2951.7
2003
135173.9761
4382.28
4127.6
2004
159586.7479
5933.26
5612.29
2005
184739.0727
7619.53
6599.53
2006
211808.0487
9689.36
7914.60868
2.实验过程
1)在Eviews界面中建立Workfile文件,录入数据如下:
1980-1999年GDP与进(SER01)出(SER02)口的关系
obs
Y
SER01
SER02
1980
4545.623973
181.19
200.17
1981
4889.461062
220.07
220.15
1982
5330.450965
223.21
192.85
1983
5985.551568
222.26
213.9
1984
7243.751718
261.39
274.1
1985
9040.736581
273.5
422.52
1986
10274.37922
309.42
429.04
1987
12050.61513
394.37
432.16
1988
15036.82301
475.16
552.75
1989
17000.91911
525.38
591.4
1990
18718.32238
620.91
533.45
1991
21826.19941
718.43
637.91
1992
26937.27645
849.4
805.85
1993
35260.02471
917.44
1039.59
1994
48108.45644
1210.06
1156.14
1995
59810.52921
1487.8
1320.84
1996
70142.49165
1510.48
1388.33
1997
78060.835
1827.92
1423.7
1998
83024.27977
1837.09
1402.37
1999
88479.15475
1949.31
1656.99
2)对以上数据进行线性回归模拟,结果为:
EstimationCommand:
=====================
LSYSER01SER02C
EstimationEquation:
=====================
Y=C
(1)*SER01+C
(2)*SER02+C(3)
SubstitutedCoefficients:
=====================
Y=48.82288822*SER01-2.300060921*SER02-6293.241
3)模型检验结果:
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
01/01/03Time:
06:
59
Sample:
19801999
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
SER01
48.82289
6.804644
7.174936
0.0000
SER02
-2.300061
8.575672
-0.268208
0.7918
C
-6293.241
1621.677
-3.880699
0.0012
R-squared
0.988104
Meandependentvar
31088.29
AdjustedR-squared
0.986705
S.D.dependentvar
29111.15
S.E.ofregression
3356.675
Akaikeinfocriterion
19.21277
Sumsquaredresid
1.92E+08
Schwarzcriterion
19.36213
Loglikelihood
-189.1277
F-statistic
706.0351
Durbin-Watsonstat
1.164278
Prob(F-statistic)
0.000000
并得到如下图示:
4)实验分析见下
(1)从回归估计的结果看,模型拟合较好。
可决系数为0.988104,表明模型在整体上拟合的非常好。
(2)而且从常数项和解释变量系数的
检验值看,比给定5%显著性水平下自由度为n-2=18的临界值大的多,说明参数值是比较显著的。
(3)而从F=706.0351可以看出,远远大于模型的整体的线性关系也是非常显著的。
(4)D.W.=1.164278在(0,d
=1.2)之间,则应该存在一阶相关关系。
综合以上观点,我们认为本次模拟是比较成功的,模拟结果较可靠。
如果继续增大样本容量,其可靠性程度将继续增大。
5.实验结果总结
经过讨论,我们小组认为:
从经济学角度来讲,近年在经济发展的过程中,我国在经济贸易方面不断对外开放,同时,我国的经济的发展状态呈效好的趋势。
对外贸易的适度增长是经济发展的重要影响因素之一,因为对外贸易的增长,为我国带来了大量的外汇的收入,从而促进了我国GDP的增长,促进我国经济的发展。
近年来,我国对外贸易进出口总额在不断的增长中,对外贸易与GDP的关系到底是怎样,其中关系又是怎样变化的,对外贸易进出口总额的增长是否真的促进了GDP的增长,从上数据便可得到印证:
1980——1999年间外贸进出口总额与GDP的增长线性回归方程拟合优度值都比较高,从而解释了X在很大程度上解释了被解释变量Y的变异,即外贸进出口总额的变动在很大程度上影响了GDP的变动,外贸进出口总额的增长促进GDP的增长,有利于推动我国经济的发展。
另一方面,鉴于样本容量较小,我们据此认为:
如果继续增大样本容量,其可靠性程度将继续增大。
第一次接触到了Eviews软件,便体会到了其强大的计量功能与统计应用。
实验2:
计量经济学检验
1.实验目的
掌握多元线性回归模型的估计方法,掌握多重共线性模型,异方差等模型的检验方法与处理方法。
2.实验内容与实验步骤
上机时间:
2012.10.25;2012.11.01
实验内容:
对著名的朗利数据及GDP与进口额的数据运用计量经济学方法进行相关的案例分析
实验原理:
普通最小二乘法、简单相关系数检验法、逐步回归法、White检验与加权最小二乘法等
原理分析:
最小二乘法估计的原理、t检验、F检验、拟合优度检验、White检验原理、加权最小二乘法等
实验步骤:
1)在Eviews中建立工作文件并录入数据
2)对数据做OLS估计参数
3)检验模型的多重共线性和异方差性
4)对模型进行相关修正。
(具体步骤见过程分析)
3.实验环境
计量经济学专用软件Eview7
4.实验过程与分析
1)多重共线性的检验(朗利数据)
首先录入数据,如图所示:
用所有解释变量对Y做回归,结果如图
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/12Time:
17:
18
Sample:
19471962
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
77270.12
22506.71
3.433204
0.0075
X1
1.506187
8.491493
0.177376
0.8631
X2
-0.035819
0.033491
-1.069516
0.3127
X3
-2.020230
0.488400
-4.136427
0.0025
X4
-1.033227
0.214274
-4.821985
0.0009
X5
-0.051104
0.226073
-0.226051
0.8262
X6
1829.151
455.4785
4.015890
0.0030
R-squared
0.995479
Meandependentvar
65317.00
AdjustedR-squared
0.992465
S.D.dependentvar
3511.968
S.E.ofregression
304.8541
Akaikeinfocriterion
14.57718
Sumsquaredresid
836424.1
Schwarzcriterion
14.91519
Loglikelihood
-109.6174
F-statistic
330.2853
Durbin-Watsonstat
2.559488
Prob(F-statistic)
0.000000
根据综合判断法回归方程拟合优度很高,但解释变量X1X2X5在统计上不显著,解释变量之间存在严重的多重共线性。
解释变量矩阵如图,可能存在严重的多重共线性。
(Y X1X2X3X4X5X6分别表示被雇佣人数,价格缩减指数,GNP,失业人数,军队人数,14岁以上的非编制人口数以及年份)
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X1
1
0.991589178024782
0.6206333925590965
0.4647441876006746
0.979163432977498
0.9911491900672049
X2
0.991589178024782
1
0.6042609398895579
0.4464367918926264
0.9910900694584776
0.9952734837647848
X3
0.6206333925590965
0.6042609398895579
1
-0.177********18783
0.6865515163653121
0.6682566045621746
X4
0.4647441876006746
0.4464367918926264
-0.177********18783
1
0.364416267189032
0.4172451498349454
X5
0.979163432977498
0.9910900694584776
0.6865515163653121
0.364416267189032
1
0.9939528462329256
X6
0.9911491900672049
0.9952734837647848
0.6682566045621746
0.4172451498349454
0.9939528462329256
1
通过诊断其可决系数分别为0.9926,0.9994,0.9702,0.7213,0.9974,0.9986,表明变量间确实存在严重的多重共线性。
为补救多重共线性,我们采用逐步回归法,分别作Y对X1X2X3X4X5X6的一元回归
如图所示
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/12Time:
14:
52
Sample:
19471962
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X1
31.59661
2.083014
15.16870
0.0000
C
33189.17
2129.189
15.58771
0.0000
R-squared
0.942644
Meandependentvar
65317.00
AdjustedR-squared
0.938547
S.D.dependentvar
3511.968
S.E.ofregression
870.6064
Akaikeinfocriterion
16.49273
Sumsquaredresid
10611376
Schwarzcriterion
16.58930
Loglikelihood
-129.9418
F-statistic
230.0893
Durbin-Watsonstat
1.895796
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/12Time:
14:
53
Sample:
19471962
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X2
0.034752
0.001706
20.37407
0.0000
C
51843.59
681.3716
76.08710
0.0000
R-squared
0.967374
Meandependentvar
65317.00
AdjustedR-squared
0.965043
S.D.dependentvar
3511.968
S.E.ofregression
656.6223
Akaikeinfocriterion
15.92856
Sumsquaredresid
6036140.
Schwarzcriterion
16.02514
Loglikelihood
-125.4285
F-statistic
415.1026
Durbin-Watsonstat
1.618839
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/12Time:
14:
53
Sample:
19471962
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X3
1.888523
0.868417
2.174674
0.0473
C
59286.36
2882.293
20.56917
0.0000
R-squared
0.252504
Meandependentvar
65317.00
AdjustedR-squared
0.199112
S.D.dependentvar
3511.968
S.E.ofregression
3142.943
Akaikeinfocriterion
19.06018
Sumsquaredresid
1.38E+08
Schwarzcriterion
19.15675
Loglikelihood
-150.4814
F-statistic
4.729205
Durbin-Watsonstat
0.899402
Prob(F-statistic)
0.047289
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/12Time:
14:
53
Sample:
19471962
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X4
2.307808
1.199444
1.924065
0.0749
C
59301.26
3229.347
18.36324
0.0000
R-squared
0.209130
Meandependentvar
65317.00
AdjustedR-squared
0.152639
S.D.dependentvar
3511.968
S.E.ofregression
3232.844
Akaikeinfocriterion
19.11658
Sumsquaredresid
1.46E+08
Schwarzcriterion
19.21315
Loglikelihood
-150.9326
F-statistic
3.702026
Durbin-Watsonstat
0.215868
Prob(F-statistic)
0.074918
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
11/01/12Time:
14:
54
Sample:
19471962
Includedobservations:
16
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
X5
0.484878
0.037600
12.89559
0.0000
C
8380.674
4422.434
1.895037
0.0789
R-squared
0.922350
Meandependentvar
65317.00
AdjustedR-squared
0.916804
S.D.dependentvar
3511.968
S.E.ofregression
1012.984
Akaikeinfocriterion
16.79566
Sumsquaredresid
14365926
Schwarzcriterion
16.89223
Loglikelihood
-132.3653
F-statistic
166.2963
Durbin-Watsonstat
1.570922
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