EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用--第3章單方程的回歸模型

1、2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用1第第 章章 單方程的回歸模型單方程的回歸模型 3.1 一元線性回歸模型一元線性回歸模型3.2 多元線性回歸模型多元線性回歸模型3.3受約束回歸模型受約束回歸模型3.4 非線性回歸模型非線性回歸模型3.5 習題（略）習題（略）2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用23.1：一元線性回歸模型實驗o 實驗目的：熟悉和掌握Eviews在一元線性回歸模型中的應用。o 實驗數(shù)據(jù)：2011年中國各地區(qū)城市居民人均年消費支出（CS）和可支配收入（INC）（相關數(shù)據(jù)在文件夾“書中資料/第3章”） 。o 實驗原理：普通最小二乘法(OLS)

2、o 實驗預習知識：普通最小二乘法、t檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、F檢驗、預測2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用3實驗步驟一：變量之間的相關分析 運行Eviews，建立名為“3-1.wfl”的工作文件，里面包括序列CS和INC以及兩者構成的序列組G1，并導入相關數(shù)據(jù)；2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用4序列CS和INC的回歸散點圖存在高度相關性2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用5實驗步驟二：模型建立與參數(shù)估計（1）打開工作文件“3-1.wfl”，先建立一個方程對象（Equation）。兩種方法：u一是在主菜單中選擇QuickEstimat

3、e Equation命令；u二是先在主菜單中選擇ObjectNew Object命令，然后在新建對象對話框中選擇Equation。兩種方法均能建立方程對象，出現(xiàn)如下圖3.3所示的方程定義對話框。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用6方程定義對話框2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用7方程定義對話框2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用8實驗步驟二：模型建立與參數(shù)估計（2）在方程定義對話框的Equation specification編輯框中輸入“cs c inc”，在Method下拉列表中選擇“LS”，且不對Options選項卡做任何設

4、置，單擊“確定”按鈕，EViews會顯示如圖3.6所示的方程估計結果。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用9方程估計結果1104.87150.6438(1.7583)(21.7949)CSINC2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用10實驗步驟三：結果分析2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用11實驗步驟四：回歸方程顯示（1）單擊如圖3.6所示的回歸方程窗口工具欄中的View功能鍵，彈出如圖3.7所示的菜單。 2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用12實驗步驟四：回歸方程顯示（2）選擇窗口工具欄中的ViewReprese

5、ntations命令，會得到如圖3.8所示的輸出結果。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用13實驗步驟五：命令項操作 （1）選擇圖3.6所示的回歸方程窗口工具欄中的ViewActual，F(xiàn)itted，ResidualActual，F(xiàn)itted，Residual Table命令，將以表格的形式顯示因變量的實際值、擬合值和殘差值，如圖3.9所示。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用14cs序列的樣本觀測值 模型擬合值 殘差 實際值與擬合值的差 殘差序列圖 2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用15（2）選擇圖3.6所示的回歸方程窗口工具欄中

6、的ViewActual，F(xiàn)itted，ResidualActual，F(xiàn)itted，Residual Graph命令，將顯示因變量的實際值、擬合值和殘差的折線圖，如圖3.10所示。實驗步驟五：命令項操作 2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用16實際值、擬合值和殘差值的折線圖2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用17實驗步驟五：命令項操作(3)選擇圖3.6所示的回歸方程窗口工具欄中的ViewActual，F(xiàn)itted，ResidualStandardized Residual Graph命令，Eviews將只繪制經(jīng)過標準化的殘差的折線圖，如圖3.11所示。標準

7、化殘差值殘差除以其標準差，如果回歸模型中的隨機誤差項滿足基本假設，則標準化殘差應該服從標準正態(tài)分布。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用18標準化殘差的折線圖2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用19實驗步驟六：模型預測 （1）在圖3.6所示的方程對象窗口工具欄中單擊Proc功能鍵，會彈出如圖3.12所示的菜單。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用20實驗步驟六：模型預測 （2）選擇ProcForecast選項，屏幕會彈出如圖3.13所示的對話框。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用21實驗步驟六：模型預測 （3）本

8、實驗中，對圖3.13所示對話框中的各項不作任何更改，即使用EViews的默認設置、單擊OK按鈕后，得到如圖3.14所示的預測結果。MPTheil ICCP預測值非常接近真實值預測值非常接近真實值 2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用22Ready? Lets go to the next2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用233.2：多元線性回歸模型實驗o 實驗目的：熟悉和掌握Eviews在多元線性回歸模型中的應用。o 實驗數(shù)據(jù)：1970-1982年某國實際通貨膨脹率、失業(yè)率和預期通貨膨脹率 （相關數(shù)據(jù)在文件夾“書中資料/第3章”） 。o 實驗原理：普通

9、最小二乘法(OLS)o 實驗預習知識：普通最小二乘法、t檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、F檢驗、預測2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用24實驗步驟一：參數(shù)估計（1）打開工作文件“3-2.wfl”，在工作文件中執(zhí)行ObjectNew ObjectEquation，建立一個方程對象（Equation）。出現(xiàn)如下圖3.15所示的方程定義對話框。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用25實驗步驟一：參數(shù)估計（2）在方程定義對話框的Equation specification編輯框中輸入“Y C X2 X3”，在Method下拉列表中選擇“LS”，且不對Options選項卡做

10、任何設置，單擊“確定”按鈕，EViews會顯示如圖3.16所示的方程估計結果。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用26實驗步驟二：模型檢驗2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用27實驗步驟三：預測 在圖3.16所示的方程對象窗口工具欄中執(zhí)行ProcForcast，屏幕會彈出如圖3.17所示的對話框。 2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用28實驗步驟三：預測 本實驗中，對圖3.17所示對話框中的各項不作任何更改，即使用EViews的默認設置、單擊OK按鈕后，得到如圖3.18所示的預測結果。CP大BP、VP小預測理想2/6/2022EVie

11、ws統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用29Ready? Lets go to the next2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用303.3：受約束回歸模型o 實驗目的：熟練中掌握使用EViews進行Wald系數(shù)約束條件檢驗的操作過程 。o 實驗數(shù)據(jù)：美國25家主要金屬行業(yè)SIC33的觀測值（相關數(shù)據(jù)在文件夾“書中資料/第3章”） 。o 實驗原理：o 實驗預習知識：普通最小二乘法、t檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、F檢驗、預測() / ()(,1)/1RUURURUUURSSRSSkkFF kknkRSSnk2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用31實驗步驟一：設定模型o

12、柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的對數(shù)形式：LnYLnALnKLnL0:1H0.01檢驗水平為。 2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用32實驗步驟二：估計方程（1）在方程定義對話框的Equation specification編輯框中輸入“l(fā)og(y) c log(k) log(l)”,然后單擊OK按鈕，得到如圖3.19所示的方程估計結果。 圖3.19所示的估計結果顯示，方程所有系數(shù)估計值都是正數(shù)，滿足實際需求，而且參數(shù)估計值的t統(tǒng)計量相應的概率值P非常小，說明方程所有系數(shù)估計值都是顯著的。從方程的估計結果可以發(fā)現(xiàn)，log(K)和log（L）的系數(shù)估計值之和為0.9837，很接近1。

13、2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用33實驗步驟三：系數(shù)約束檢驗（2）在圖3.19所示的方程對象窗口工具欄中，單擊View功能鍵，選擇Coefficient Diagnostics(系數(shù)檢驗)命令，會彈出如圖3.20所示的下一級菜單。圖3.20 Coefficient Diagnostics子菜單2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用34實驗步驟三：系數(shù)約束檢驗（3）在圖3.20所示的Coefficient Diagnostics子菜單中，選擇Wald Test-Coefficient Restrictions命令，屏幕會彈出如圖3.21所示的對話框。圖3

14、.21 系數(shù)約束檢驗對話框C（2）+C(3)=1 （4）在此可輸入模型系數(shù)的約束條件，可以是線性的約束條件，也可以是非線性的，并且可以有多個約束條件，各約束條件之間用逗號隔開。本實驗中，在圖3.21所示的編輯框中輸入“C（2）+C(3)=1（即）”，然后單擊OK，得到如圖3.22所示的Wald檢驗結果。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用35實驗步驟三：系數(shù)約束檢驗Wald檢驗結果約束條件2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用36實驗步驟四：結論 由于統(tǒng)計量等于F統(tǒng)計量乘以檢驗約束條件的個數(shù)，本實驗中只有一個約束條件，因此這兩個檢驗統(tǒng)計量的值相等。檢驗結果

15、顯示，F(xiàn)-statistic-0.060909，相應的概率值p=0.8074，遠大于檢驗水平，因此不能拒絕原假設，即不能拒絕規(guī)模報酬不變的原假設。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用37Ready? Lets go to the next2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用383.4：非線性回歸模型o 實驗目的：學會線性化的方式估計非線性回歸模型并比較不同模型，并選擇最適合的模型。o 實驗數(shù)據(jù)：我國19852011年間稅收收入Y和國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）X的時間序列數(shù)據(jù)。（相關數(shù)據(jù)在文件夾“書中資料/第3章”） 。o 實驗原理：非線性模型的線性化；非線性最

16、小二乘法、高斯-牛頓迭代法和牛頓-拉弗森迭代法。本實驗采用非線性最小二乘法。o 實驗預習知識：對數(shù)函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、普通最小二乘法、t檢驗、擬合優(yōu)度檢驗、F檢驗2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用39實驗步驟一：圖形分析（1）本例中選擇時間頻率為Annual（年度數(shù)據(jù)），在起始欄和終止欄分別輸入相應的日期1985和2011，然后點擊OK，到此已經(jīng)建立了存放對象的主窗口。在此窗口建立x、y序列以及由兩者構成的序列組group01。相關數(shù)據(jù)可選擇由Excel文件導入的方法，最終得到工作文件窗口（如圖3.23所示）。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用40實驗步

17、驟一：圖形分析2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用41實驗步驟一：圖形分析（2）雙擊對象group01，打開group01的對象窗口，在此窗口中實施如下操作： ViewGraphLine&Symbol，我們得到了趨勢圖（如圖3.24所示）。通過趨勢圖我們可以分析經(jīng)濟變量的發(fā)展變化趨勢，觀察是否存在異常值。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用42實驗步驟一：圖形分析2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用43實驗步驟一：圖形分析（3）同樣在該group01組對象的窗口中，進行如下操作：ViewGraphScatter，我們可以得到相

18、關分析圖，即圖3.25。通過該圖可以觀察變量之間的相關程度和變量之間的相關類型（即為線性相關還是曲線相關，曲線相關時大致是哪種類型的曲線）。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用44實驗步驟一：圖形分析2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用45實驗步驟二：估計線性回歸模型 （1）在group01數(shù)組窗口中點擊ProcMake Equation，如果不需要重新確定方程中的變量或調(diào)整樣本區(qū)間，可以直接點擊OK進行估計。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用46實驗步驟二：估計線性回歸模型 （2）也可以在Eviews主窗口中點擊QuickEsti

19、mate Equation，在彈出的方程設定框（圖3.26）內(nèi)輸入模型： Y C X 或 Y=C(1)+C(2)*X 。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用47實驗步驟二：估計線性回歸模型 （3）系統(tǒng)將彈出一個窗口來顯示有關估計結果（如圖3.27所示）。因此，我國稅收模型的估計式為：3232.7890.1853yx 結果表明:GDP每增長1億元，我國稅收收入將增加0.1853億元。2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用48實驗步驟三：估計非線性回歸模型 （1）在group01數(shù)組窗口中點擊ProcMake Equation，彈出方程定義窗口后在Equation Specificaiton欄中依次輸入下列模型： 雙對數(shù)函數(shù)模型：LS log(Y) C log(X)對數(shù)函數(shù)模型：LS Y C log(X)指數(shù)函數(shù)模型：LS log(Y) C X二次函數(shù)模型：LS Y C X X22/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用49實驗步驟三：估計非線性回歸模型 雙對數(shù)模型2/6/2022EViews統(tǒng)計分析在計量經(jīng)濟學中的應用50實驗步驟三：估計非線性回歸