Eviews分析行业规模报酬.docx

Eviews分析行业规模报酬.docx

《Eviews分析行业规模报酬.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《Eviews分析行业规模报酬.docx（12页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

Eviews分析行业规模报酬

利用Eviews进行行业规模报酬分析

案例：

分析中国2000年的制造业总体呈现规模报酬情况，软件：

Eviews6.0

2000年，中国按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非国有企业的工业总产值Y,资产合计K,职工人数L：

序号

工业总产值丫亿元

资产合计

K/亿元

职工人数

L/万人

序号

工业总产值Y/亿元

资产合计

K亿元

职工人数

L/万人

1.

3722.7

3078.22

113

17

812.70

1118.81

43

2.

1442.52

1684.43

67

18

1899.70

2052.16

61

3.

1752.37

2742.77

84

19

3692.85

6113.11

240

4.

1451.29

1973.82

27

20

4732.90

9228.25

222

5.

5149.3

5917.01

327

21

2180.23

2866.65

80

6.

2291.16

1758.77

120

22

2539.76

2545.63

96

7.

1345.17

939.10

58

23

3046.95

4787.90

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

5260.20

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

170.30

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：

丫二AK:

leu

一、根据上述所给材料，对我国制造业进行回购分析

（1）对所给模型丫二AK:

Leu进行线性化，两侧取对数，得到：

lnY=lnA亠：

:

£lnKI'lnLulnY=lnA亠：

:

・nKI'lnLu

（2）将上面的三组数据输入Eviews中，制作工作表，步骤如下：

1workfilecreate选择unstructured/undated,observations:

31WF:

hangye

（1）

2quick—emptygroup将数复制进去,（备注：

记得将ser01/sero2/ser03rename为y,k,l）

¥orkfile:

HAKG¥E一（d:

\»ydociiMents\lia....||□IX

（2）

3quick—estimatequestion,输入log（y）clog（k）log（l）

⑶

运行，得到结果：

Equation:

UWTITLEDlorkflle：

HAKGTE：

：

Un….二〔X

呢刑［p「d计［objxt］［p「int］［Nmrri亡［Fr亡亡z亡］［Estimat亡IForgwt］丽石）［只亡引出］

DependentVariable:

LOG{Y）

Method:

LeastSquares

Dale:

04f22/12Time:

14:

47

Sample:

131

includedobservations:

31

Coefficient

StdError（-Statistic

Prob

c

1.153994

0.7276111536004

01240

LOG（K）

0.609236

0.1763783454149

00018

LOG（L）

0.360796

0.2015&11789741

00S43

R-squared

0.809925

Meandependent\»ar

7.493997

AdjustedR-squared

0796348

S.D.dependentvar

0.942960

SE.ofregression

0425538

Akaikeinfocriterion

1220839

Sumsquaredresid

5.070303

Schwarzcriterion

1.359512

Loglikelihood

-1592300

Hannan-Quinncriter.

1.266075

F-statistic

5955601

Durbin-Watsonstat

0793209

Prt>b（F-statistic）

0.000000

（4）

根据所得结果，知道样本回归方程为:

In=1.15400.6092InK0.3608InL

（1.586）（3.454）（1.790）

2

R二0.8099,R0.7963,F二59.66

给定5%的显著性水平，查表可得Fo.05（1,28）=4.2F0.O5（2,28）=3.34,t0.025（28）=2.408。

（备注：

所给模型中解释变量个数为2,所以k=2,F口（k,n_k_1））。

我们所求得的结果

F=59.66.大于临界值，因此总体上看，InK与InL对InY的线性关系是成立的；由于lnK参数

对应的t统计量3.454大于临界t=2.408,因此该参数显著，但是InL对应的t统计量1.790小于临界t值，即该参数不显著。

但，当设定显著性水平10%，临界值为t=1.701,这时该参数

是显著的。

R2=0.7963表明，工业总产值对数值的79.6%的变化可以由资产的对数与职工人数的对数

的变化来解释。

0.6092和0.3608分别代表资产与职工人数对工业总产值的弹性，即当职工人数不变时，资产每增加1%，工业总产值将增加0.6092%;当资产不变时，职工人数每增

加1%，工业总产值将增加0.3608%。

规模报酬分析

方法一

根据上面的回归分析，：

••1=0.97，即资产和劳动投入的产出弹性近似为1，表明中国制

造业在2000年接近规模报酬不变状态。

对此检验过程如下：

原假设H。

：

「=1。

假设原假设的约束条件为真，原模型变化为：

YK

lnlnA亠：

；lnu

LL

（备注：

「•：

=1，

lnY=lnAWlnK，（1-二）lnLu

所以K）

=lnAlnl；二lnu

L

Eviews操作步骤：

quickestimatedequation输入log（y/l）,log（k/l）

⑸

运行结果如下（6）:

■Equation:

UHTITLEDVorkfile:

HANGYE:

:

Un・・.□问冈

（vifirxProc]（object|[PrintjHamell^reeieEstimate[Forecast][statsResids

Dependent/ariable:

LOG（Y/L]Method：

LeastSquaresDate04/22/12Time16:

25Sample:

131

Includedobservations:

31

Coefficient

StdErrort-Statistic

Prob.

C

1026048

0.5967691.719339

0.0962

LOG（K/L）

0.608141

0.1735903503324

0.0015

^squared

0.297366

Meandependentvar

3100040

AdjustedR-squared

0.273138

S.D.dependentvar

0.491331

SEofregression

0418891

Akaikeinfocriterion

1.159927

Sumsquaredresid

5.0B3613

Schwarzcriterion

1252443

Loglikelihood

-15.9783S

Hannan-Quinncriter.

1.佃0085

F-statistic

12.27328

Durbin'Watsonstat

D.B46460

Prob（F-statistic）

0.001511

⑹

根据运行结果，可知F=12.2733大于临界值3.34,t值也均大于显著性水平为5%下的t临界

值。

再对约束条件进行检验，根据所输出的两个结果，可得到无约束方程的残差平方和

RSSu=5.0703（查询图4）,受约束的回归方程的残差平方和RSSr=5.0886（查询图6）。

因此，在原假设成立的情况下，有:

在5%的显著性水平下，有临界值F0.05（1,28）=4.2,显然F=0.1011小于临界值，接受原假设,可以认为，2000年中国制造业呈现规模报酬不变的状态。

方法二:

根据第一个回归方程的eviews输出结果,

Equation:

UVTITLEDTorkfile:

HOGYE:

:

Un..・□叵凶

|■.ie11-iC"：

||zstr'c：

re-|

DependentVariable:

L0G{Y）

Method:

LeastSquares

Date:

04/22/12Time:

15:

47

Sample：

131

Includedobservations:

31

Coefficient3td.Errort-StatisticProb.

c

1.153994

0.7276111586004

01240

LOG（K）

0,609236

0,1763703454149

00018

LOG（L）

0.360796

02015911.789741

0.0343

R-squared

0.809925

Meandependent^ar

7.493997

AdjustedR-squared

0796348

SDdependentvar

0942960

SE.ofregression

0.42553S

Akaikeinfocriterion

1220339

Sumsquaredresid

5.070303

Schwancriterion

1.359612

Loglikelihood

-15.92300

Hannan-Quinnalter.

1.266075

F*statistic

5965501

Durbin-Watsonstat

0793209

Prob（F-statistic）

0000000

（7）

ViewCoefficientTestwaldrestrictions

（8）

输入”C

（2）+C（3）=1得到结果:

Equation:

UNTITLEDTorkflie:

HAUGYE:

:

Un-..I_|H|X

e".|j：

|LE-;ect|亠,_l|'-ire||-"±ezE化：

亡卜c?

r亡》匚：

|卜：

亡二I妊三二三

WaldTest

Equation:

Untitled

TestStatistic

Value

df

Probability

F-statlstic

0101118

07529

Chi-square

0.101118

1

07505

MullHypothesisSummary；

NormalizedRestriction{=0）

Value

StdErr.

-1+C

（2）+C（3}

-0.029960

0094242

Restrictionsarelinearincoefficients.

（9）

根据上述结果F=0.1011,小于临界值，所以接受原假设。

同时,

Probability对应的概率大于临界值水平5%,因此同样必须接受原假设即中国制造业2000年呈现规模报酬不变的状态。