《计量经济学》李子奈第三版课后习题Eviews实验报告30页精选文档.docx
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《计量经济学》李子奈第三版课后习题Eviews实验报告30页精选文档
《计量经济学》实验报告
实验一：
EViews5.0软件安装及基本操作
1.Eviews5.0的安装过程男人看完这些文章还没过隐吗？
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解压安装包，双击“Setup.exe”，选择安装路径进行安装；安装完毕后，复制“eviews5.0破解文件夹”下的“eviews5.reg文件”和“eviews5.exe文件”到安装目录下；双击“Eviews5.reg”进行注册，安装完毕。
2.基本操作（数据来源于李子奈版课后习题P61.12）
运行Eviews,依次单击file→new→workfile→unstructed→observation31。
命令栏中输入“dataygdp”，打开“ygdp”表，接下来将数据输入其中。
做出“ygdp”的散点图，依次单击quick→graph→scatter→gdpy。
结果如下：
开始进行LS回归：
命令栏中输入“lsycgdp”回车，即得到回归结果如下：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
09:
38
Sample:
131
Includedobservations:
31
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-10.39341
86.05105
-0.120782
0.9047
GDP
0.071032
0.007406
9.591249
0.0000
R-squared
0.760315
Meandependentvar
621.0548
AdjustedR-squared
0.752050
S.D.dependentvar
619.5803
S.E.ofregression
308.5175
Akaikeinfocriterion
14.36377
Sumsquaredresid
2760308.
Schwarzcriterion
14.45629
Loglikelihood
-220.6385
F-statistic
91.99205
Durbin-Watsonstat
1.570581
Prob（F-statistic）
0.000000
回归方程为：
Y=-10.39340931+0.07103165248*GDP
对回归方程做检验：
斜率项t值9.59大于t在5%显著水平下的检验值2.045，拒绝零假设；截距项t值0.121小于2.045，接受零假设。
可决系数0.76，拟合较好，方程F检验值91.99通过F检验。
下面进行预测：
拓展工作空间：
打开workfile窗口，单击Proc→Structure，将Enddate的数据31→32；确定预测值的起止日期：
打开workfile窗口，点击Quick→Sample,填入“132”。
打开GDP数据表，在GDP的最下方填，按回车键。
在出现的Equation界面，点击Forecast出现相应界面如下：
双击YF，得到y32=593.3756，预测完毕。
实验二：
回归模型的建立与检验
（数据来源于李子奈版课后习题P105.11）
运行Eviews,依次单击file→new→workfile→unstructed→observation10。
命令栏中输入“datayx1x2”，打开“yx1x2”表，接下来将数据输入其中。
开始进行LS回归：
命令栏中输入“lsycx1x2”回车，即得到回归结果：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
10:
17
Sample:
110
Includedobservations:
10
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
626.5093
40.13010
15.61195
0.0000
X1
-9.790570
3.197843
-3.061617
0.0183
X2
0.028618
0.005838
4.902030
0.0017
R-squared
0.902218
Meandependentvar
670.3300
AdjustedR-squared
0.874281
S.D.dependentvar
49.04504
S.E.ofregression
17.38985
Akaikeinfocriterion
8.792975
Sumsquaredresid
2116.847
Schwarzcriterion
8.883751
Loglikelihood
-40.96488
F-statistic
32.29408
Durbin-Watsonstat
1.650804
Prob（F-statistic）
0.000292
估计方程：
依次单击view→representations，得到回归方程为:
Y=626.5092847-9.790570097*X1+0.02861815879*X2，参数估计完毕。
直接查看结果计算得到随机干扰项的方差值为2116.847/（10-2-1）=309.55，可决系数为0.902，修正后的可决系数为0.874。
F=32.294>5%显著水平下的F值4.74，即方程通过F检验；两个参数的t检验值均通过了5%显著水平下的t检验值2.365。
下面进行预测：
拓展工作空间：
打开workfile窗口，单击Proc→Structure，将Enddate的数据10→11；确定预测值的起止日期：
打开workfile窗口，点击Quick→Sample,填入“111”。
在x1的最下方填入35，在x2的最下方填入20000，按回车键。
在出现的Equation界面，点击Forecast出现相应界面如下：
双击YF,得到y11=856.2025，预测完毕。
实验三：
异方差、自相关、多重共线性的检验
1.异方差检验（数据来源于李子奈版课后习题P154.8）
运行Eviews,依次单击file→new→workfile→unstructed→observation20。
命令栏中输入“datayx”，打开“yx”表，接下来将数据输入其中。
开始进行LS回归，命令栏中输入“lsycx”回车，即得到回归结果如下：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
10:
38
Sample:
120
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
272.3635
159.6773
1.705713
0.1053
X
0.755125
0.023316
32.38690
0.0000
R-squared
0.983129
Meandependentvar
5199.515
AdjustedR-squared
0.982192
S.D.dependentvar
1625.275
S.E.ofregression
216.8900
Akaikeinfocriterion
13.69130
Sumsquaredresid
846743.0
Schwarzcriterion
13.79087
Loglikelihood
-134.9130
F-statistic
1048.912
Durbin-Watsonstat
2.087986
Prob（F-statistic）
0.000000
回归方程为：
Y=272.3635389+0.7551249391*X
开始检验异方差
图示法：
在工作文件窗口按Genr,在主窗口键入命令e2=resid^2，依次单击Quick→Graph→Scatter可得散点图：
显然，散点不在一条水平直线上，即说明存在异方差性。
White检验法:
依次单击View→ResidualTests→WhiteHeteroskedasticity因为本题为一元函数，故无交叉乘积项，选nocrossterms。
经估计出现white检验结果，如下图：
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
14.63595
Probability
0.000201
Obs*R-squared
12.65213
Probability
0.001789
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
11:
16
Sample:
120
Includedobservations:
20
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-180998.9
103318.2
-1.751858
0.0978
X
49.42846
28.93929
1.708006
0.1058
X^2
-0.002115
0.001847
-1.144742
0.2682
R-squared
0.632606
Meandependentvar
42337.15
AdjustedR-squared
0.589384
S.D.dependentvar
45279.67
S.E.ofregression
29014.92
Akaikeinfocriterion
23.52649
Sumsquaredresid
1.43E+10
Schwarzcriterion
23.67585
Loglikelihood
-232.2649
F-statistic
14.63595
Durbin-Watsonstat
2.081758
Prob（F-statistic）
0.000201
所以拒绝原假设，表明模型存在异方差。
Goldfeld-Quanadt检验法：
在命令栏中直接输入：
sortx，得到按照升序排列的x。
开始取样本，依次单击quick→sample，填入“18”，回归模型lsycx；
得到如下结果：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
11:
26
Sample:
18
Includedobservations:
8
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
1277.161
1540.604
0.829000
0.4388
X
0.554126
0.311432
1.779287
0.1255
R-squared
0.345397
Meandependentvar
4016.814
AdjustedR-squared
0.236296
S.D.dependentvar
166.1712
S.E.ofregression
145.2172
Akaikeinfocriterion
13.00666
Sumsquaredresid
126528.3
Schwarzcriterion
13.02652
Loglikelihood
-50.02663
F-statistic
3.165861
Durbin-Watsonstat
3.004532
Prob（F-statistic）
0.125501
继续取样本，依次单击quick→sample，填入“1320”，回归模型lsycx；
得到如下结果：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
11:
28
Sample:
1320
Includedobservations:
8
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
212.2118
530.8892
0.399729
0.7032
X
0.761893
0.060348
12.62505
0.0000
R-squared
0.963723
Meandependentvar
6760.477
AdjustedR-squared
0.957676
S.D.dependentvar
1556.814
S.E.ofregression
320.2790
Akaikeinfocriterion
14.58858
Sumsquaredresid
615472.0
Schwarzcriterion
14.60844
Loglikelihood
-56.35432
F-statistic
159.3919
Durbin-Watsonstat
1.722960
Prob（F-statistic）
0.000015
计算F统计量：
F=RSS2/RSS1=615472.0/126528.3=4.864；F=4.864>F0.05（6,6）=4.28，拒绝原假设，表明模型确实存在异方差性。
异方差的修正：
在对原模型进行OLS后，单击Quick→GenerateSeries,在弹出的对话框内输w1=1/e,w2=1/e^2。
再选择Quick→EstimateEquation,在弹出的对话框中选择Options按钮，在出现的画面中，选中WeightLs/TLS复选框，在Weight内分别输入“w1”，“w2”，分别得下图：
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
11:
33
Sample:
120
Includedobservations:
20
Weightingseries:
W1
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
415.6603
116.9791
3.553288
0.0023
X
0.729026
0.022429
32.50349
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.999895
Meandependentvar
4471.606
AdjustedR-squared
0.999889
S.D.dependentvar
7313.160
S.E.ofregression
77.04831
Akaikeinfocriterion
11.62138
Sumsquaredresid
106856.0
Schwarzcriterion
11.72096
Loglikelihood
-114.2138
F-statistic
1056.477
Durbin-Watsonstat
2.367808
Prob（F-statistic）
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
0.981664
Meandependentvar
5199.515
AdjustedR-squared
0.980645
S.D.dependentvar
1625.275
S.E.ofregression
226.1101
Sumsquaredresid
920263.9
Durbin-Watsonstat
1.886959
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/11/11Time:
11:
34
Sample:
120
Includedobservations:
20
Weightingseries:
W2
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
117.0597
134.7186
0.868920
0.3963
X
0.786976
0.026058
30.20073
0.0000
WeightedStatistics
R-squared
0.999999
Meandependentvar
4207.516
AdjustedR-squared
0.999999
S.D.dependentvar
15774.21
S.E.ofregression
15.35992
Akaikeinfocriterion
8.396039
Sumsquaredresid
4246.688
Schwarzcriterion
8.495613
Loglikelihood
-81.96039
F-statistic
912.0839
Durbin-Watsonstat
2.113659
Prob（F-statistic）
0.000000
UnweightedStatistics
R-squared
0.980281
Meandependentvar
5199.515
AdjustedR-squared
0.979185
S.D.dependentvar
1625.275
S.E.ofregression
234.4844
Sumsquaredresid
989692.9
Durbin-Watsonstat
1.836717
经估计发现用w2=1/e^2作为合适的权。
再检验：
单击Quick→GenerateSeries，分别输入x1=x*w2,y1=y*w2,按住ctrl,依次点击x1,y1，右键选择Openasgroup，依次单击Quick→Graph可得下图：
由该图可知，加权后X和Y的散点图在同一直线上，所以是同方差性。
2.自相关检验（数据来源于李子奈版课后习题P155.9）
运行Eviews,依次单击file→new→workfile→Annual→strat1980end2007。
命令栏中输入“datayx”，打开
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