具体步骤.docx

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具体步骤

一、新建一个workfile

二、在命令框输入datay,然后回车，如图

把数据复制进去，如图

三、单位根检验

1、Quick—seriesstatistics—unitroottest

2、在弹出的框里输入y

3、点击OK,之后，照下面图做

点击OK之后，结果如图

分析：

从y（-1）的参数值看，其t统计量的值大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。

同时，由于时间项T的t统计量也小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。

需进一步检验模型2。

4、点击上面结果图上的view—unitroottest再进行单位根检验，

结果如下图

分析：

从y（-1）的参数值看，其t统计量的值大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。

同时，由于常数项的t统计量也小于ADF分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。

需进一步检验模型1

5、再按上面的操作，点击上面结果图上的view—unitroottest再进行单位根检验

结果如图

分析：

从y（-1）的参数值看，其t统计量的值大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。

至此，可断定y时间序列是非平稳的。

6、继续点击上面结果图上的view—unitroottest再进行单位根检验

结果如下图

分析：

从△y（-1）的参数值看，其t统计量的值大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。

同时，由于时间项项T的t统计量也小于AFD分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。

需进一步检验模型2。

7、重复上面的操作点击上面结果图上的view—unitroottest再进行单位根检验

结果如下图

分析：

从△y（-1）的参数值看，其统计量的值大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。

同时，由于常数项的t统计量也小于AFD分布表中的临界值，因此不能拒绝不存在趋势项的零假设。

需进一步检验模型1。

8、继续以上操作

结果如下图

分析：

从△y（-1）的参数值看，其统计量的值大于临界值，不能拒绝存在单位根的零假设。

至此，可断定△y时间序列是非平稳的。

9、继续以上操作，直到出现平稳性为止

结果如下图

分析：

从△2y（-1）的参数值看，其统计量的值小于临界值，拒绝存在单位根的零假设。

至此，可断定△2y时间序列是平稳的。

四、时间相关分析图（画财政序列的图形）

（1）财政支出序列的时间变化图

1、Quick—graph

2、在弹出的框里输入y，如下图

点击OK，再点确定

结果如下

分析：

在1995年之后，由上图我们可以看出财政支出变化的幅度相对于之前的变化很大，中国在1996年软着陆，之后国家实施积极的财政政策，每年都加大财政支出力度，因此考虑以1996年为转折点，即转折点T=1996年。

3、虚拟变量的设置

D=

4、模型的检验分析

新增变量，时间t和d1,在数据框里直接增加这两个变量，在增加的时候，会出现下面这个框，直接点击OK，就得了

复制数据进去，结果如图

回归：

Quick—estimateequation

点确定，结果如下

Y=25.77+30.83T-26235.88*D1+572.78T*D1

在5%的显著性下，T、D1、D1*T的P值都小于5%，著性很明显；

拟合优度R2=0.99,拟合优度比较高，说明样本回归线能够拟合99%的样本数据，而其余的1%，则受到其他不可观测的因素影响，。

由上面模型方程我们可以看出，1996年前后，无论截距还是斜率都发生了变化。

1997年及以后的财政支出额的年平均增长量扩大了20倍。