计量经济学.docx
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计量经济学
实验报告
课程计量经济学
二级学院
专业
班级
学生姓名学号
指导教师
时间2011年5月
重庆理工大学经济管理实验教学中心
实验题目利用软件建立模型并分析
实验日期2011年5月19日
实验地点
小组成员
实验要求
1、步骤要详细:
不但要写出结果,还要有一定的分析,字数不得低于2000字。
2、模型的拟合优度要高。
3、小组成员自由组合,最多不超过3人。
实验内容
已知重庆市1978---2009年的人均GDP数据,请建立人均GDP的趋势模型,要求用计量经济学软件(EVIEWS)完成下列工作:
1、建立模型(模型自选)
2、参数估计
3、模型检验(检验方法自选)
4、模型应用:
预测将来(预测期为5年)
年份
人均GDP(元)
年份
人均GDP(元)
1978
1979
1980
1981
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
1993
287
321
357
379
419
461
542
624
694
766
958
1103
1181
1338
1641
2156
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2935
3931
4574
5253
5579
5804
6274
6963
7912
9098
10845
12404
13939
16629
20490
22920
实验步骤
一、Eviews的启动步骤:
进入Windows/双击Eviews快捷方式,进入EViews窗口;或点击开始/程序/EconometricViews/ Eviews,进入EViews窗口。
2、创建工作文件:
点击File/New/Workfile。
确定最大观察个数为32。
下面的图片说明了具体操作过程。
(1)、打开新建对象类型对话框,选择工作文件Workfile
(3)、点击OK确认,得新建工作文件窗口
二、输入和编辑数据
点击Quick\EmptyGroup(EditSeries),进入数据窗口编辑窗口,点击obs行没有数据的第一列(如图六中太阳标志处),然后输入序列名,并可以如此输入多个序列。
输入数据名后,输入数据。
由组的观察查看组内序列的数据特征
点击“确定”,如下图:
设定理论模型为Y=αEXP(X)+μ
(1)
1、对方程
(1)进行变型,左右同时取对数化简可得lnY=lnα+x
对于非线性的参数估计先进行线性化,引进新变量Y1使得Y1=lnY。
输入Y1=LOG(Y),回车得出新变量序列Y1.
作普通最小二乘法估计:
在主菜单选Quick\EstimateEquations,进入输入估计方程对话框,输入变量Y1CX,注意因变量在前,自变量在后C表示模型油截距,选择估计方法—普通最小二乘法,点击OK进行估计,得到估计方程
(2)Y1=-287.094+0.1479及其统计检验结果,如图所示。
估计方程模型,用OLS估计方程参数,如下图:
根据表,写出如下回归分析结果:
Y1=-287.0940+0.1497X
(-54.9466)(56.4339)
则:
R*R=0.9907F=3184.783D.W=0.2362
其中括号内的数为相应参数的T检验值,R*R为可决系数,F为方程整体线形显著性检验值,D.W为模型序列相关性检验值。
三、模型检验
1、经济意义检验
α>0,这表明随着年份的增加,人均GDP是逐年增多的,符合我国GDP逐年上升的事实,通过经济意义的检验。
2、t检验
根据上图结论数据
假设H0:
c=0;H1:
c≠0
取显著水平99.95%,自由度为1,查表得t=12.706< 显然接受H1,拒绝H0 由此可得方程 (2)通过t检验。 3、F检验 假设H0: 系数都为0,H1: 系数不都为0 根据图 (2)结论数据给定显著水平1%,分子自由度1,分母自由度30查F分布表得到临界值为F=4.17 方程F统计量3184.783>>F=4.17 显然接受H1,拒绝H0 利用图 (2)中给出的统计检验结果对模型的可靠性进行统计学检验,由检验结果可以看出该模型拟合优良。 4、计量检验 (1)、检验模型是否存在异方差: 利用怀特检验对模型是否存在异方差进行检验, 其中,NR*R=0.3923存在异方差性。 所以,用加权最小二乘法消除异方差性。 方法如下: 先算出GRNRE1=ABS(RESID)生成残差绝对值序列。 LS(W=1/E1)Y1CX以E1为权数进行加权最小二成估计. 结果,如下图: 所以,方程为: Y1=-287.0515+0.1497X (2)、序列相关检验;查表(n=32,k=2)可得Dl=1.37,Du=1.49显然0 序列相关修正,运用广义差分发对模型进行修正,加入P阶自变量AR(P),得出加入AR (1),AR (2)之后D.W=1.8343在Du与4-Du之间序列自相关消除。 得出最后方程: Y1=-289.9142+0.1439X+1.4786AR (1)-0.6888AR (2) (-30.1031)(30.9346)(10.5735)(-5.0965) F=7590.062D.W=1.8343R*R=0.9989 四、模型预测: 未来五年GDP的预测值分别为2560028712321603633841610 年份的增长和人均GDP的关系。 从式中可以看出β1>0可以看出人均GDP的增长是和年份成正相关的关系。 这表明随着年份的增长,重庆市的人均GDP在稳步上升,随着国家的各种宏观政策来看,重庆市的人均GDP增长空间还会逐步加大,未来5年内可能有较大的上涨空间。
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