《计量经济学》李子奈第三版课后习题Eviews实验报告word精品文档30页.docx

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《计量经济学》李子奈第三版课后习题Eviews实验报告word精品文档30页

《计量经济学》实验报告

实验一：

EViews5.0软件安装及基本操作

1.Eviews5.0的安装过程男人看完这些文章还没过隐吗？

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解压安装包，双击“Setup.exe”，选择安装路径进行安装；安装完毕后，复制“eviews5.0破解文件夹”下的“eviews5.reg文件”和“eviews5.exe文件”到安装目录下；双击“Eviews5.reg”进行注册，安装完毕。

2.基本操作（数据来源于李子奈版课后习题P61.12）

运行Eviews,依次单击file→new→workfile→unstructed→observation31。

命令栏中输入“dataygdp”，打开“ygdp”表，接下来将数据输入其中。

做出“ygdp”的散点图，依次单击quick→graph→scatter→gdpy。

结果如下：

开始进行LS回归：

命令栏中输入“lsycgdp”回车，即得到回归结果如下：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

09:

38

Sample:

131

Includedobservations:

31

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-10.39341

86.05105

-0.120782

0.9047

GDP

0.071032

0.007406

9.591249

0.0000

R-squared

0.760315

    Meandependentvar

621.0548

AdjustedR-squared

0.752050

    S.D.dependentvar

619.5803

S.E.ofregression

308.5175

    Akaikeinfocriterion

14.36377

Sumsquaredresid

2760308.

    Schwarzcriterion

14.45629

Loglikelihood

-220.6385

    F-statistic

91.99205

Durbin-Watsonstat

1.570581

    Prob（F-statistic）

0.000000

回归方程为：

Y=-10.39340931+0.07103165248*GDP

对回归方程做检验：

斜率项t值9.59大于t在5%显著水平下的检验值2.045，拒绝零假设；截距项t值0.121小于2.045，接受零假设。

可决系数0.76，拟合较好，方程F检验值91.99通过F检验。

下面进行预测：

拓展工作空间：

打开workfile窗口，单击Proc→Structure，将Enddate的数据31→32；确定预测值的起止日期：

打开workfile窗口，点击Quick→Sample,填入“132”。

打开GDP数据表，在GDP的最下方填，按回车键。

在出现的Equation界面，点击Forecast出现相应界面如下：

双击YF，得到y32=593.3756，预测完毕。

实验二：

回归模型的建立与检验

（数据来源于李子奈版课后习题P105.11）

运行Eviews,依次单击file→new→workfile→unstructed→observation10。

命令栏中输入“datayx1x2”，打开“yx1x2”表，接下来将数据输入其中。

开始进行LS回归：

命令栏中输入“lsycx1x2”回车，即得到回归结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

10:

17

Sample:

110

Includedobservations:

10

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

626.5093

40.13010

15.61195

0.0000

X1

-9.790570

3.197843

-3.061617

0.0183

X2

0.028618

0.005838

4.902030

0.0017

R-squared

0.902218

    Meandependentvar

670.3300

AdjustedR-squared

0.874281

    S.D.dependentvar

49.04504

S.E.ofregression

17.38985

    Akaikeinfocriterion

8.792975

Sumsquaredresid

2116.847

    Schwarzcriterion

8.883751

Loglikelihood

-40.96488

    F-statistic

32.29408

Durbin-Watsonstat

1.650804

    Prob（F-statistic）

0.000292

估计方程：

依次单击view→representations，得到回归方程为:

Y=626.5092847-9.790570097*X1+0.02861815879*X2，参数估计完毕。

直接查看结果计算得到随机干扰项的方差值为2116.847/（10-2-1）=309.55，可决系数为0.902，修正后的可决系数为0.874。

F=32.294>5%显著水平下的F值4.74，即方程通过F检验；两个参数的t检验值均通过了5%显著水平下的t检验值2.365。

下面进行预测：

拓展工作空间：

打开workfile窗口，单击Proc→Structure，将Enddate的数据10→11；确定预测值的起止日期：

打开workfile窗口，点击Quick→Sample,填入“111”。

在x1的最下方填入35，在x2的最下方填入20000，按回车键。

在出现的Equation界面，点击Forecast出现相应界面如下：

双击YF,得到y11=856.2025，预测完毕。

实验三：

异方差、自相关、多重共线性的检验

1.异方差检验（数据来源于李子奈版课后习题P154.8）

运行Eviews,依次单击file→new→workfile→unstructed→observation20。

命令栏中输入“datayx”，打开“yx”表，接下来将数据输入其中。

开始进行LS回归，命令栏中输入“lsycx”回车，即得到回归结果如下：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

10:

38

Sample:

120

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

272.3635

159.6773

1.705713

0.1053

X

0.755125

0.023316

32.38690

0.0000

R-squared

0.983129

    Meandependentvar

5199.515

AdjustedR-squared

0.982192

    S.D.dependentvar

1625.275

S.E.ofregression

216.8900

    Akaikeinfocriterion

13.69130

Sumsquaredresid

846743.0

    Schwarzcriterion

13.79087

Loglikelihood

-134.9130

    F-statistic

1048.912

Durbin-Watsonstat

2.087986

    Prob（F-statistic）

0.000000

回归方程为：

Y=272.3635389+0.7551249391*X

开始检验异方差

图示法：

在工作文件窗口按Genr,在主窗口键入命令e2=resid^2，依次单击Quick→Graph→Scatter可得散点图：

显然，散点不在一条水平直线上，即说明存在异方差性。

White检验法:

依次单击View→ResidualTests→WhiteHeteroskedasticity因为本题为一元函数，故无交叉乘积项，选nocrossterms。

经估计出现white检验结果，如下图：

WhiteHeteroskedasticityTest:

F-statistic

14.63595

    Probability

0.000201

Obs*R-squared

12.65213

    Probability

0.001789

TestEquation:

DependentVariable:

RESID^2

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

11:

16

Sample:

120

Includedobservations:

20

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

-180998.9

103318.2

-1.751858

0.0978

X

49.42846

28.93929

1.708006

0.1058

X^2

-0.002115

0.001847

-1.144742

0.2682

R-squared

0.632606

    Meandependentvar

42337.15

AdjustedR-squared

0.589384

    S.D.dependentvar

45279.67

S.E.ofregression

29014.92

    Akaikeinfocriterion

23.52649

Sumsquaredresid

1.43E+10

    Schwarzcriterion

23.67585

Loglikelihood

-232.2649

    F-statistic

14.63595

Durbin-Watsonstat

2.081758

    Prob（F-statistic）

0.000201

所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。

Goldfeld-Quanadt检验法：

在命令栏中直接输入：

sortx，得到按照升序排列的x。

开始取样本，依次单击quick→sample，填入“18”，回归模型lsycx；

得到如下结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

11:

26

Sample:

18

Includedobservations:

8

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

1277.161

1540.604

0.829000

0.4388

X

0.554126

0.311432

1.779287

0.1255

R-squared

0.345397

    Meandependentvar

4016.814

AdjustedR-squared

0.236296

    S.D.dependentvar

166.1712

S.E.ofregression

145.2172

    Akaikeinfocriterion

13.00666

Sumsquaredresid

126528.3

    Schwarzcriterion

13.02652

Loglikelihood

-50.02663

    F-statistic

3.165861

Durbin-Watsonstat

3.004532

    Prob（F-statistic）

0.125501

继续取样本，依次单击quick→sample，填入“1320”，回归模型lsycx；

得到如下结果：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

11:

28

Sample:

1320

Includedobservations:

8

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

212.2118

530.8892

0.399729

0.7032

X

0.761893

0.060348

12.62505

0.0000

R-squared

0.963723

    Meandependentvar

6760.477

AdjustedR-squared

0.957676

    S.D.dependentvar

1556.814

S.E.ofregression

320.2790

    Akaikeinfocriterion

14.58858

Sumsquaredresid

615472.0

    Schwarzcriterion

14.60844

Loglikelihood

-56.35432

    F-statistic

159.3919

Durbin-Watsonstat

1.722960

    Prob（F-statistic）

0.000015

计算F统计量：

F=RSS2/RSS1=615472.0/126528.3=4.864；F=4.864>F0.05（6,6）=4.28，拒绝原假设，表明模型确实存在异方差性。

异方差的修正：

在对原模型进行OLS后，单击Quick→GenerateSeries,在弹出的对话框内输w1=1/e,w2=1/e^2。

再选择Quick→EstimateEquation,在弹出的对话框中选择Options按钮，在出现的画面中，选中WeightLs/TLS复选框，在Weight内分别输入“w1”，“w2”，分别得下图：

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

11:

33

Sample:

120

Includedobservations:

20

Weightingseries:

W1

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

415.6603

116.9791

3.553288

0.0023

X

0.729026

0.022429

32.50349

0.0000

WeightedStatistics

R-squared

0.999895

    Meandependentvar

4471.606

AdjustedR-squared

0.999889

    S.D.dependentvar

7313.160

S.E.ofregression

77.04831

    Akaikeinfocriterion

11.62138

Sumsquaredresid

106856.0

    Schwarzcriterion

11.72096

Loglikelihood

-114.2138

    F-statistic

1056.477

Durbin-Watsonstat

2.367808

    Prob（F-statistic）

0.000000

UnweightedStatistics

R-squared

0.981664

    Meandependentvar

5199.515

AdjustedR-squared

0.980645

    S.D.dependentvar

1625.275

S.E.ofregression

226.1101

    Sumsquaredresid

920263.9

Durbin-Watsonstat

1.886959

DependentVariable:

Y

Method:

LeastSquares

Date:

12/11/11Time:

11:

34

Sample:

120

Includedobservations:

20

Weightingseries:

W2

Variable

Coefficient

Std.Error

t-Statistic

Prob.  

C

117.0597

134.7186

0.868920

0.3963

X

0.786976

0.026058

30.20073

0.0000

WeightedStatistics

R-squared

0.999999

    Meandependentvar

4207.516

AdjustedR-squared

0.999999

    S.D.dependentvar

15774.21

S.E.ofregression

15.35992

    Akaikeinfocriterion

8.396039

Sumsquaredresid

4246.688

    Schwarzcriterion

8.495613

Loglikelihood

-81.96039

    F-statistic

912.0839

Durbin-Watsonstat

2.113659

    Prob（F-statistic）

0.000000

UnweightedStatistics

R-squared

0.980281

    Meandependentvar

5199.515

AdjustedR-squared

0.979185

    S.D.dependentvar

1625.275

S.E.ofregression

234.4844

    Sumsquaredresid

989692.9

Durbin-Watsonstat

1.836717

经估计发现用w2=1/e^2作为合适的权。

再检验：

单击Quick→GenerateSeries，分别输入x1=x*w2,y1=y*w2,按住ctrl,依次点击x1,y1，右键选择Openasgroup，依次单击Quick→Graph可得下图：

由该图可知，加权后X和Y的散点图在同一直线上，所以是同方差性。

2.自相关检验（数据来源于李子奈版课后习题P155.9）

运行Eviews,依次单击file→new→workfile→Annual→strat1980end2007。

命令栏中输入“datayx