单方程第6题误差修正模型ECM例510财政支出和财政收入的协整关系检验Word文档格式.docx

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Testcriticalvalues:

1%level

-3.462412

5%level

-2.875538

10%level

-2.574309

D（F_EX）hasaunitroot

Constant,LinearTrend

13（Automatic-basedonSIC,maxlag=14）

-4.595468

0.0014

-4.004365

-3.432339

-3.139924

F_INhasaunitroot

8.434406

-4.003675

-3.432005

-3.139728

D（F_IN）hasaunitroot

12（Automatic-basedonSIC,maxlag=14）

-4.682684

0.0010

-4.004132

-3.432226

-3.139858

把f_ex和f_in以一个group打开，点击view/contegrationtest/Johansensystem…..然后点击ok。

两者之间的协整关系检验如下表：

DataTrend:

None

Linear

Quadratic

TestType

NoIntercept

Intercept

NoTrend

Trend

Trace

2

1

Max-Eig

再次点击view/grangercausality

两者之间格兰杰因果关系检验如下表：

PairwiseGrangerCausalityTests

Date:

01/04/14Time:

19:

37

Sample:

1990M012007M12

Lags:

2

Obs

F-Statistic

Prob. 

F_EXdoesnotGrangerCauseF_IN

214

51.5493

6.E-19

F_INdoesnotGrangerCauseF_EX

63.3241

3.E-22

接下来要对f_ex和f_in进行差分。

把这两个变量作为一个组打开，点击Default选项下的log，把数据复制到excel中，重新命名ln（f_ex）和ln（f_in）,按照上面说的步骤把数据重新载入eviews，或者之前就在excel中对数据进行取对数，需要注意的是，上面的画图、协整关系、格兰杰因果关系检验也可以对ln（f_ex）和ln（f_in）进行。

建立方程：

点击proc/makeequation.得到下面的结果。

DependentVariable:

LNF_EX

Method:

LeastSquares

20:

02

1217

Includedobservations:

217

Variable

Coefficient

Std.Error

LNF_IN

0.956513

0.024890

38.43003

0.0000

C

0.334791

0.170276

1.966170

0.0506

R-squared

0.872921

Meandependentvar

6.818918

AdjustedR-squared

0.872330

S.D.dependentvar

0.945148

S.E.ofregression

0.337710

Akaikeinfocriterion

0.675914

Sumsquaredresid

24.52031

Schwarzcriterion

0.707066

Loglikelihood

-71.33672

Hannan-Quinncriter.

0.688498

F-statistic

1476.867

Durbin-Watsonstat

1.754325

Prob（F-statistic）

0.000000

估计结果：

第二步，令resid=

，即将上式的残差序列

作为误差修正项，点击鼠标右键复制resid，然后粘贴命名为ecm，建立下面的误差修正模型：

估计结果如下表：

复制lnf_ex、lnf_in，粘贴他们，重新命名ln（f_ex）_01、ln（f_in）_01，并对它们取differenced。

ln（f_ex）_01、ln（f_in）_01和ecm,作为一个组打开还是老样子点击proc/makeequation.，为防止过于繁琐，步骤省略如下：

估计方程。

30

Sample（adjusted）:

2217

216afteradjustments

ECM（-1）

0.090265

0.071246

1.266951

0.2066

0.953689

0.025173

37.88567

0.355097

0.172424

2.059444

0.0407

0.871564

6.827656

0.870358

0.938518

0.337921

0.681782

24.32259

0.728661

-70.63247

0.700721

722.7079

1.908519

一、残差检验：

1、正态性检验如下图：

view/residualdiagnostic/histogram….

2.序列相关LM检验如下表：

view/residualdiagnostic/serialcorrelation

Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:

45963.72

Prob.F（2,211）

Obs*R-squared

215.5045

Prob.Chi-Square

（2）

3.white异方差检验如下表：

view/residualdiagnostic/Heteroskedasticitytest/

HeteroskedasticityTest:

White

3326.580

Prob.F（5,210）

213.3069

Prob.Chi-Square（5）

ScaledexplainedSS

96.99202

二、模型稳定性检验

1、Chow分割点检验如下表：

view/stabilitydiagnostics/chowbreakpointtest

ChowBreakpointTest:

100 

Nobreaksatspecifiedbreakpoints

Varyingregressors:

Allequationvariables

EquationSample:

1216

30219.64

Prob.F（3,210）

WaldStatistic 

90658.92

Prob.Chi-Square（3）

2、Chou预测检验如下表：

view/stabilitydiagnostics/chowforecast.

ChowForecastTest

Equation:

UNTITLED

Specification:

LNF_EXECMLNF_INC

Testpredictionsforobservationsfrom200to216

Value

df

Probability

-10.25718

（17,196）

F-testsummary:

SumofSq.

MeanSquares

TestSSR

-4.70E-25

17

-2.76E-26

RestrictedSSR

5.83E-26

213

2.74E-28

UnrestrictedSSR

5.28E-25

196

2.70E-27

Unrestrictedloglikelihoodadjuststestequationresultstoaccountfor

observationsinforecastsample

三、预测如下图：

直接点击forecast

上式中，

表示的拟合优度到达了0.87，说明模型建立的比较合适。

表示的长期均衡方程中财政收入的系数为0.95，接近1，体现了我国财政收支的“量入为出”的原则。

上式的误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影响。

财政支出的短期变动可以分为两部分：

一部分是短期财政收入波动的影响；

一部分是财政收支偏离长期均衡的影响。

误差修正项

的系数的大小反映了对长期均衡的偏离力度。

从系数估计值（0.0903）来看，当短期波动偏离长期均衡时，将以（0.0903）的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。