计量经济学作1.docx
《计量经济学作1.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《计量经济学作1.docx(10页珍藏版)》请在冰豆网上搜索。
计量经济学作1
计量经济学作业
实验目的:
掌握自相关,自相关检验及修正方法以Eviews软件实现。
实验需求:
①掌握自相关检验的三种方法
②掌握广义差分法
实验步骤:
①建立工作文件
②输入数据
③估计回归模型
④自相关检验
⑤广义差分法估计回归模型
实验内容:
习题6.3和6.5
习题6.3
1收入-消费函数
利用DW统计量,偏相关系数和BG检验,检测模型的自相关性
DW统计量:
一元线性回归模型估计
Y=93.12411785+0.7225307804*X
(17.00232)(0.005408)
T=(5.477143)(133.5980)
R^2=0.999048DW=0.790145F=17848.43
此模型的可决系数为0.999048,接近于1,表明模型对样本拟合优度高;F统计量为17848.43,其伴随概率为0.00000,接近于零,表明模型整体线性关系显著,且回归系数均显著;对样本数n为19,解释变量个数k为1,若给定的显著性水平
=0.05,查DW统计表得,dL=1.201,dU=1.411,而0偏相关系数检验:
方程窗口点击view\residualtest\correlogram-Q-statistics
从上图可知,所有滞后期的偏相关系数PAC的绝对值均小于0.5,表明回归模型不存在高阶自相关性
BG检验:
方程窗口点击view\residualtest\serialCorrelationLMTest
滞后期为1,得以下结果:
由上表可以看出,
=6.146273,prob(nR
)=0.013169,小于给定的显著性水平
=0.05,并且et-1回归系数的T统计量值绝对值大于2,表明模型存在一阶自相关性。
滞后期为2,得以下结果:
从上表可以看出,
=6.876003,prob(nR
)=0.032129,小于给定的显著性水平
=0.05,并且et-1和et-2回归系数的t统计量值绝对值均小于2,回归系数显著不为零,表明模型不存在一阶、二阶自相关性。
上述检验表明模型可能存在一阶自相关,OLS估计模型中的t统计量和F统计量的结论不可信,需应用广义差分法修正模型。
(1)通过在LS命令中直接加上AR
(1),AR
(2)项来检测模型的自相关性,并与
(1)中的检验结果进行比较
广义差分法估计模型
。
Y=C
(1)+C
(2)*X+[AR
(1)=C(3),AR
(2)=C(4)]
72.877080.0111540.4384540.431168
t=2.04623863.722150.5105631.119147
R
=0.999438,F=7707.254,prob(F)=0.000000DW=1.697899
输出结果显示AR
(1)为0.223858,AR
(2)为0.482540,且回归系数的t检验显著,表明模型确实存在一阶、二阶自相关;调整后模型DW为1.697899,样本容量n为17个,解释变量个数k为1,查5%显著水平DW统计表可得dL=1.133,dU=1.381,而dU=1.133偏相关系数检验广义差分法估计的模型:
从上图可知,所有滞后期的偏相关系数PAC的绝对值均小于0.5,表明广义差分法估计的回归模型不存在高阶自相关性
BG检验广义差分法估计的模型:
滞后期为1,得以下结果
滞后期为2,得以下结果
从上表可知,当滞后期为1时,
=0.164582,prob(nR
)=0.684973,当滞后期为2时,
=0.566508,prob(nR
)=0.753328,
伴随概率均大于给定的显著性水平
=0.05,并且残差滞后期的回归系数的t统计量值绝对值均小于2,这表明广义差分法估计的回归模型已消除高阶自相关性。
上述检验表明,广义差分法估计的回归模型已消除自相关性,并且,经济意义合理,可决系数R
提高,t和F检验均显著,我们得到理想模型:
Y=149.1238894+0.7107788946*X+[AR
(1)=0.2238582267,AR
(2)=0.4825401086]
72.877080.0111540.4384540.431168
t=2.04623863.722150.5105631.119147
R
=0.999438,F=7707.254,prob(F)=0.000000,DW=1.697899
模型表明全年人均收入x每增加一亿元,全年人均消费性支出增加0.7107788946亿元。
将其与OLS相比,OLS估计的常数项估计偏高,斜率估计偏低,且高估系数估计值的标准差。
2收入-消费-物价函数
利用DW统计量,偏相关系数和BG检验,检测模型的自相关性
DW统计量:
一元线性回归模型估计
Y=-33.3482296+0.6505267324*X+1.375582308*P
34.216390.0185730.346679
t=-0.97462735.024883.967887
R^2=0.999520F=16672.07S.E=37.26776DW=1.281238
此模型的可决系数为0.999520,接近于1,表明模型对样本拟合优度高;F统计量为16672.07,其伴随概率为0.00000,接近于零,表明模型整体线性关系显著,且回归系数均显著;对样本数n为19,解释变量个数k为2,若给定的显著性水平
=0.05,查DW统计表得,dL=1.074,dU=1.536,而dL=1.074偏相关系数检验
从上图可知,所有滞后期的偏相关系数PAC的绝对值均小于0.5,表明广义差分法估计的回归模型不存在高阶自相关性
BG检验广义差分法估计的模型:
滞后期为1,得以下结果
由上表可以看出,
=1.695518,prob(nR
)=0.192875大于给定的显著性水平
=0.05,并且et-1回归系数的T统计量值绝对值小于2,表明模型不存在一阶自相关性。
滞后期为2,得以下结果:
从上表可以看出,
=1.773798,prob(nR
)=0.411931大于给定的显著性水平
=0.05,并且et-1和et-2回归系数的t统计量值绝对值均小于2,回归系数显著不为零,表明模型存不存在一阶、二阶自相关性。
所以最终的经济模型为
Y=-33.3482296+0.6505267324*X+1.375582308*P
34.216390.0185730.346679
t=-0.97462735.024883.967887
R^2=0.999520F=16672.07S.E=37.26776DW=1.281238
该模型表明,当在其他解释变量不变的情况下,人均收入每增长一元,人均生活消费支出增长0.6505267324元,在其他解释变量不变的情况下,商品及零售物价指数每增长百分之一,人均生活消费支出增长1.375582308元。
3人均实际收入-人均实际支出模型
Y1=79.93003568+0.6904877139*X1
12.399190.012877
t=6.4463906.446390
R^2=0.994122F=2875.178DW=0.574633
此模型的可决系数为0.994122,接近于1,表明模型对样本拟合优度高;F统计量为2875.178,其伴随概率为0.00000,接近于零,表明模型整体线性关系显著,且回归系数均显著;对样本数n为19,解释变量个数k为1,若给定的显著性水平
=0.05,查DW统计表得,dL=1.180,dU=1.401,而0偏相关系数检验:
方程窗口点击view\residualtest\correlogram-Q-statistics
从上图可知,当滞后期为1时,其偏相关系数PAC的绝对值大于0.5,表明回归模型存在一阶自相关性
BG检验:
方程窗口点击view\residualtest\serialCorrelationLMTest
滞后期为1,得以下结果:
由上表可以看出,
=7.351356,prob(nR
)=0.006701小于给定的显著性水平
=0.05,并且et-1回归系数的T统计量值绝对值大于2,表明模型存在一阶自相关性。
滞后期为2,得以下结果:
从上表可以看出,
=7.425088,prob(nR
)=0.024415小于给定的显著性水平
=0.05,并且et-1回归系数t统计量值绝对值大于2,et-2回归系数的t统计量值绝对值小于2,回归系数显著不为零,表明模型存在一阶自相关性。
上述检验表明模型可能存在一阶自相关性,OLS估计模型中的t统计量和F统计量的结论不可信,需应用广义差分法修正模型。