计量经济学EVIEWS模型上机指导.docx
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计量经济学EVIEWS模型上机指导
练习
目的:
掌握线性回归模型的估计方法和检验方法。
要求:
选择方程进行线性回归,并进行经济、拟合优度、参数显著性和方程显著性等检验。
实验原理:
普通最小二乘法(OLS)、拟合优度的判定系数R2检验和参数显著性t检验等
实验数据:
东莞市经济部分数据、广东省宏观经济部分数据。
表exp1-1东莞市宏观经济数据
年份
国内生
产总值
第一产业增加值
第二产业增加值
第三产业增加值
财政
收入
财政
支出
GDP
GDP1
GDP2
GDP3
REV
EXB
1978
61122
27235
26781
7106
6604
1792
1979
65487
26680
28567
10240
6634
1908
1980
70440
26762
31766
11912
6710
2015
1981
87817
33595
40062
14160
6823
2139
1982
108405
38510
52935
16960
8103
2612
1983
121643
41529
61337
18777
8578
2804
1984
146340
47994
67848
30498
8469
3013
1985
203784
65138
98946
39700
11118
4999
1986
266474
86983
112531
66960
16053
9916
1987
341601
105825
143545
92231
20221
12521
1988
469864
129136
223697
117031
27076
17475
1989
506114
138619
216161
151334
31888
21623
1990
646150
146637
305940
193573
35139
22198
1991
748415
149788
371066
227561
42436
26788
1992
845409
161800
426925
256684
56204
38162
1993
1149478
162960
614341
372177
93828
72910
1994
1545383
199519
821302
524562
130532
88984
1995
2056273
246648
1121058
688567
179063
124173
续表exp1-1
年份
社会消费品零售额
/万元
城乡
储蓄
存款
/万元
工业品零售价格指数
/%
第二产业固定资产净值/万元
第二产业劳动者人数
/人
时间
变量
SLC
KS
PAS
NKF2
LT2
T
1978
21269
5409
100.0
10595
92601
1
1979
24588
7184
100.3
12809
130211
2
1980
30674
11718
101.7
13699
142273
3
1981
38455
20339
103.6
16332
139996
4
1982
45358
27651
105.8
18063
162932
5
1983
48526
38597
106.3
24132
204435
6
1984
67639
61823
108.4
28730
240330
7
1985
84416
91941
113.2
43773
232753
8
1986
108735
131352
118.2
55437
264289
9
1987
131723
189653
129.3
74197
281926
10
1988
212585
248395
162.8
106955
286785
11
1989
229697
325670
194.5
242696
291640
12
1990
267664
455140
189.1
303430
305190
13
1991
301052
614737
190.6
413600
323235
14
1992
360416
815404
195.0
541966
349959
15
1993
509971
1071713
225.2
833598
384219
16
1994
671843
1515445
256.1
1185901
380249
17
1995
878516
2329685
285.2
1461416
407923
18
表exp1-2广东省宏观经济数据
年份
消费
/亿元
投资
/亿元
净调出
/亿元
支出法
/亿元
劳动报酬/亿元
折旧
/亿元
XF
TZ
CK
GDP
LB
ZJ
1978
125.71
54.79
13.64
194.14
112.58
21.07
1979
144.37
53.89
17.17
215.43
126.64
23.67
1980
187.00
63.63
8.69
259.32
151.09
28.25
1981
206.27
90.03
8.92
305.22
175.16
33.28
1982
236.32
108.30
4.51
349.13
207.09
38.11
1983
254.89
110.25
2.22
367.36
222.02
41.82
1984
294.56
142.52
8.98
446.06
274.33
52.06
1985
372.95
214.97
-18.94
568.98
343.38
65.66
1986
440.60
234.43
-24.04
650.99
393.11
77.99
1987
542.27
287.70
-14.92
815.05
486.39
99.73
1988
722.87
406.20
0.57
1129.64
662.14
135.89
1989
849.19
477.01
22.34
1348.54
769.17
169.99
1990
916.14
511.35
114.5
1541.99
864.69
192.05
1991
1077.04
601.05
169.9
1847.99
1031.46
240.20
1992
1397.83
948.19
94.56
2440.58
1287.81
328.48
1993
1819.59
1548.93
59.41
3427.93
1784.31
444.42
1994
2444.70
1981.07
90.11
4515.88
2328.84
619.75
1995
3189.84
2381.31
162.82
5733.97
2876.49
871.25
1996
3621.80
2718.45
178.89
6519.14
3268.21
1020.08
1997
4109.34
2736.73
469.44
7315.51
3596.90
1126.64
1998
4375.41
3051.96
491.75
7919.12
4224.82
1251.72
1999
4724.08
3252.19
488.04
8464.31
4346.60
1436.78
2000
5336.22
3487.86
838.15
9662.23
4648.59
1641.14
续表exp1-2
年份
生产税
/亿元
盈余
/亿元
收入法
/亿元
居民消费/亿元
政府消费/亿元
固资投资/亿元
存货投资/亿元
SE
YY
GDP1
XFJ
XFZ
TZG
TZC
1978
25.13
27.06
185.85
107.15
18.56
37.93
16.86
1979
28.07
30.97
209.34
126.03
18.34
40.75
13.14
1980
32.62
37.70
249.65
164.44
22.56
51.77
11.86
1981
38.66
43.26
290.36
180.32
25.95
70.29
19.74
1982
43.58
51.15
339.92
204.97
31.35
93.48
14.82
1983
48.33
56.58
368.75
221.38
33.51
96.70
13.55
1984
59.74
72.62
458.74
255.97
38.59
129.59
12.93
1985
74.24
94.11
577.38
321.41
51.54
160.28
54.69
1986
84.86
111.58
667.53
369.15
71.45
181.19
53.24
1987
108.63
151.93
846.69
458.31
83.96
205.07
82.63
1988
149.93
207.41
1155.37
610.58
112.29
288.79
117.41
1989
176.84
265.39
1381.39
697.40
151.79
320.23
156.78
1990
197.92
304.38
1559.03
744.36
171.78
393.26
118.09
1991
248.47
373.16
1893.30
869.87
207.17
457.32
143.73
1992
352.00
479.25
2447.54
1091.21
306.62
759.16
189.03
1993
484.82
718.32
3431.86
1450.25
369.34
1275.44
273.49
1994
645.10
922.94
4516.63
2010.67
434.03
1639.83
341.24
1995
841.83
1144.40
5733.97
2586.46
603.38
2059.43
321.88
1996
1005.56
1225.29
6519.14
2902.09
719.71
2240.76
477.69
1997
1135.71
1456.26
7315.51
3172.80
936.54
2288.69
448.04
1998
1276.98
1165.60
7919.12
3330.07
1045.34
2651.24
400.72
1999
1372.69
1308.24
8464.31
3435.00
1289.08
2974.32
277.87
2000
1744.10
1628.40
9662.23
3754.80
1581.42
3175.93
311.93
续表exp1-2
年份
人口
/人
财政收入/亿元
财政支出/亿元
城乡储蓄/亿元
年利率/%
GDP
指数
GDP
核指
RK
CS
CZ
CX
LL
GDPZ
GDPH
1978
5064.15
39.46
27.03
17.56
3.240
100.0
1.000000
1979
5140.31
34.28
28.03
24.49
3.780
108.0
1.038150
1980
5227.67
36.10
24.93
31.89
5.040
126.5
1.061887
1981
5323.47
39.45
27.18
46.50
5.400
137.9
1.132948
1982
5415.35
40.53
30.75
60.76
5.670
154.4
1.184587
1983
5494.12
42.28
34.27
79.93
5.760
165.6
1.198144
1984
5576.62
45.17
42.65
117.58
5.760
191.4
1.289621
1985
5655.60
65.46
60.84
167.29
6.720
225.7
1.376473
1986
5740.70
79.82
82.91
234.67
7.200
254.5
1.411304
1987
5832.15
92.92
89.87
309.80
7.200
304.5
1.496148
1988
5928.31
107.57
115.20
403.70
7.680
352.6
1.763097
1989
6024.98
136.87
141.16
546.67
11.115
377.9
1.966875
1990
6246.32
131.02
150.69
752.78
8.640
421.6
1.989717
1991
6348.95
177.35
182.48
1029.40
8.010
496.1
2.053467
1992
6463.17
222.64
219.61
1460.01
7.560
605.8
2.173892
1993
6581.60
346.56
331.27
1874.30
9.540
741.1
2.491668
1994
6691.46
298.70
416.83
2540.54
10.980
882.5
2.753831
1995
6788.74
382.34
525.63
3457.98
10.980
1014.3
3.041770
1996
6896.77
479.45
601.23
5146.65
9.210
1122.4
3.125216
1997
7013.73
543.95
682.66
6320.46
7.130
1241.0
3.171833
1998
7115.65
640.75
825.61
7547.93
5.034
1367.2
3.116609
1999
7298.88
766.19
965.90
8191.60
2.926
1496.6
3.043149
2000
7498.54
910.56
1069.86
8667.29
2.250
1658.6
3.134535
已知东莞市宏观经济部分数据(见表exp1-1)和广东省宏观经济部分数据(表exp1-2),要根据这些数据分别研究和分析东莞市和广东省宏观经济,建立各自的宏观经济计量模型,从而进行经济预测、经济分析和政策评价。
实验内容:
1.根据东莞数据,选择国内生产总值(GDP)、财政收入(REV)、财政支出(EXB)和社会消费品零售额(SLC),分别进行如下处理:
(a)把REV作为应变量,把GDP作为解释变量;(b)把EXB作为应变量,把REV作为解释变量;(c)把SLC作为应变量,把GDP作为解释变量进行一元线性回归分析。
2.根据广东数据(gd01.wf1)选择收入法国内生成总值(GDP1)、劳动者报酬(LB)、固定资产折旧(ZJ)、生成税净额(SE)、营业盈余(YY)、财政收入(CS)和财政支出(CZ),分别把LB、ZJ、SE、YY作为应变量,GDP1作为解释变量;CS作为应变量,SE作为解释变量;CZ作为应变量,CS作为解释变量进行一元线性回归分析。
3.根据东莞数据选择第二产业增加值(GDP2)、固定资产净值(NKF2)和劳动者人数(LT2)的数据,把GDP2作为应变量,NKF2和LT2作为两个解释变量进行二元线性回归分析。
例:
把REV作为应变量,把GDP作为解释变量来分析东莞财政收入与国内生产总值之间的关系。
一、加载工作文件
首先将东莞市宏观经济数据和广东省宏观经济数据制成工作文件存在盘中,分别命名为dg1.wf1和gd01.wf1,
方法:
以东莞市宏观经济数据
(1)点击Eviews3.1进入主届面 点击File
New
Workfile进入
(2)选择Annual输入 1978 Enddate1995
ok 进入
(3)点击Objects
NewObject
在Typeofobject输入series
在Nameofobject输入 变量 GDP
ok
(4)重复(3)可建立所有变量
(5)输入数据 选择所要输入数据的序列
点击show
0k
这样便可录入数据了。
保存工作文件
save取名GD1.wf1存入你的磁盘
以表exp1-2建立工作文件并将数据录入 取名GD01.wf1存入你的磁盘
二、选择方程
做REV 与GDP的散点图
打开工作文件dg1.wf1
show输入 GDPREV
OK
View
Graph
scatter
SimpleScatter
从散点图可以看出,这对变量都呈现线性关系
三、一元线性回归
把REV作为应变量,把GDP作为解释变量进行一元回归
Procs→Makeequation
DependentVariable:
REV
Method:
LeastSquares
Date:
08/11/04Time:
21:
35
Sample:
19781995
Includedobservations:
18
VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.
GDP0.0847810.00331125.604530.0000
C-5826.1582517.475-2.3142860.0343
R-squared0.976176Meandependentvar38637.72
AdjustedR-squared0.974687S.D.dependentvar48603.38
S.E.ofregression7732.823Akaikeinfocriterion20.84877
Sumsquaredresid9.57E+08Schwarzcriterion20.94771
Loglikelihood-185.6390F-statistic655.5922
Durbin-Watsonstat0.335513Prob(F-statistic)0.000000
得到了估计方程:
REV=-5826.158+0.084781*GDP
(-2.314)(25.605)
R2=0.976176SE=7732.823
把方程命名保存起来制成文档保存。
四、检验
1.经济检验
经济检验主要涉及参数的符合和大小,即看估计的参数是否符合经济理论。
财政收人REV对国内生产总值GDP的回归系数为0.084781,无论从参数的符合和大小来说都符合经济理论。
说明国内生产总值GDP增加1个单位,财政收人REV增加0.085个单位。
在大多数情况下,截距没有什么明显的经济含义。
2.统计检验
从上面的回归结果可以看到,判定系数R2均接近1;参数显著性t检验值均大于2.3,在95%的置信度下通过t检验;方程显著性F检验值表明方程都显著。