金融計(jì)量學(xué)實(shí)驗(yàn)報(bào)告

1、實(shí)驗(yàn)1：基金能否贏得市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)?zāi)康倪\(yùn)用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)來檢驗(yàn)金融理論-基金能否贏得市場(chǎng)實(shí)驗(yàn)軟件：Eviews實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：見附錄一實(shí)驗(yàn)過程在投資決策的過程中，我們需要知道某只基金（或股票）是否能夠贏得市場(chǎng)，即該只基金（相對(duì)于無風(fēng)險(xiǎn)利率）的超額收益要高于市場(chǎng)組合的超額收益。我們假設(shè)模型為：Ri-Rf=+×（Rm-Rf）+t（其中Ri表示該基金的收益率；Rf表示市場(chǎng)無風(fēng)險(xiǎn)收益率；Rm表示市場(chǎng)組合的收益率，在這里我們?nèi)∩献C綜合指數(shù)的收益率； 表示該基金收益率超過市場(chǎng)組合的收益率的大小。）1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理利用搜集到的數(shù)據(jù)運(yùn)用excle整理出Ri-Rf ，RM-Rf 如附錄一表1.1.1，表1.1.

2、2所示：1.2 Eviews數(shù)據(jù)導(dǎo)入1）打開eviews，選擇月度數(shù)據(jù)，在初始日期和結(jié)束日期欄輸入：2007：05 ， 2013:02，點(diǎn)擊OK。如下圖1.2.1所示：圖1.2.12）從excel中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，F(xiàn)ileimportread test-lotus-excel，在upper-left data cell欄輸入初始位置在excel里的編號(hào)（D3），在Excel5+sheet name 輸入sheet1，命名為x，成功導(dǎo)入RM-Rf，用同樣的方法導(dǎo)入剩余數(shù)據(jù)，過程如下圖1.2.2所示。我們以RM-Rf 為x，R1-Rf 為y1，R2-Rf 為y2，R3-Rf 為y3，R4-Rf 為y4，

3、R5-Rf 為y5，R6-Rf 為y6，R7-Rf 為y7，R8-Rf 為y8，R9-Rf 為y9。圖1.2.2 導(dǎo)入x 1.3擬合回歸模型 輸入ls y1 c x 做出第一只基金的CAPM模型的回歸方程，如下圖1.3所示圖1.3其他的回歸模型操作步驟與之類似，在此不再贅述。實(shí)驗(yàn)結(jié)果 一、單個(gè)結(jié)果分析2.1對(duì)于博時(shí)價(jià)值的分析 在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了第一只基金的回歸分析的表格如下表2.1所示：Dependent Variable: Y1Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 16:19Sample: 2007M05 2013M

4、02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1250660.010068-12.421730.0000X0.4851690.03566713.602640.0000R-squared0.731259    Mean dependent var-0.248914Adjusted R-squared0.727307    S.D. dependent var0.068864S.E. of

5、regression0.035961    Akaike info criterion-3.784617Sum squared resid0.087936    Schwarz criterion-3.720374Log likelihood134.4616    Hannan-Quinn criter.-3.759099F-statistic185.0317    Durbin-Watson stat1.129516Prob(F-st

6、atistic)0.000000表2.1從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.731259，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.125066，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即博時(shí)價(jià)值沒有打敗市場(chǎng)。2.2對(duì)于嘉實(shí)滬深的分析在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了嘉實(shí)滬深基金的回歸分析的表格如下表2.2所示：Dependent Variable: Y2Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 16:39Sample:

7、 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.0671340.014373-4.6708850.0000X0.7013100.05091613.773840.0000R-squared0.736146    Mean dependent var-0.246157Adjusted R-squared0.732266    S.D. dependent var0.

8、099212S.E. of regression0.051335    Akaike info criterion-3.072724Sum squared resid0.179201    Schwarz criterion-3.008482Log likelihood109.5454    Hannan-Quinn criter.-3.047206F-statistic189.7186    Durbin-Watson stat1.6

9、60885Prob(F-statistic)0.000000表2.2從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.73146，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.067134，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即嘉實(shí)滬深沒有打敗市場(chǎng)。2.3對(duì)于金鷹成份的分析在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了金鷹成份基金的回歸分析的表格如下表2.3所示：Dependent Variable: Y3Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time:

10、 16:42Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1147340.011175-10.267020.0000X0.5265020.03958813.299590.0000R-squared0.722312    Mean dependent var-0.249134Adjusted R-squared0.718228    S.D. de

11、pendent var0.075192S.E. of regression0.039914    Akaike info criterion-3.576037Sum squared resid0.108331    Schwarz criterion-3.511795Log likelihood127.1613    Hannan-Quinn criter.-3.550519F-statistic176.8790    Durbin-W

12、atson stat1.542766Prob(F-statistic)0.000000表2.3從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.722312，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.114734，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即金鷹成份沒有打敗市場(chǎng)。2.4對(duì)于廣發(fā)聚豐的分析 在上面步驟1.3中我們用Eviews得到了廣發(fā)聚豐基金的回歸分析的表格如下表2.4所示：Dependent Variable: Y4Method: Least SquaresDate: 05

13、/05/13 Time: 16:48Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1032630.012259-8.4233040.0000X0.5617610.04342912.935250.0000R-squared0.711033    Mean dependent var-0.246664Adjusted R-squared0.706783   &

14、#160;S.D. dependent var0.080862S.E. of regression0.043786    Akaike info criterion-3.390842Sum squared resid0.130372    Schwarz criterion-3.326599Log likelihood120.6795    Hannan-Quinn criter.-3.365324F-statistic167.3207   &#

15、160;Durbin-Watson stat1.003630Prob(F-statistic)0.000000表2.4從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.711033，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.103263，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即廣發(fā)聚豐沒有打敗市場(chǎng)。2.5對(duì)于光大量化的分析 在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了光大量化基金的回歸分析的表格如下表2.5所示：Dependent Variable: Y5Method: Least

16、SquaresDate: 05/05/13 Time: 16:52Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.0690290.013489-5.1172990.0000X0.6964160.04778614.573600.0000R-squared0.757481    Mean dependent var-0.246802Adjusted R-squared0.753914

17、0;   S.D. dependent var0.097122S.E. of regression0.048179    Akaike info criterion-3.199611Sum squared resid0.157846    Schwarz criterion-3.135368Log likelihood113.9864    Hannan-Quinn criter.-3.174093F-statistic212.3898 

18、;   Durbin-Watson stat1.262447Prob(F-statistic)0.000000表2.5從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.757481，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.069029，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即光大量化沒有打敗市場(chǎng)。2.6對(duì)于上投內(nèi)需的分析 在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了上投內(nèi)需基金的回歸分析的表格如下表2.6所示：Dependent Variable: Y

19、6Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 19:01Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1139770.012541-9.0883370.0000X0.5116480.04442711.516610.0000R-squared0.661072    Mean dependent var-0.244585Adjusted R-squa

20、red0.656087    S.D. dependent var0.076381S.E. of regression0.044793    Akaike info criterion-3.345389Sum squared resid0.136434    Schwarz criterion-3.281147Log likelihood119.0886    Hannan-Quinn criter.-3.319871F-statist

21、ic132.6324    Durbin-Watson stat1.640318Prob(F-statistic)0.000000表2.6從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.661072，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.113977，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即上投內(nèi)需沒有打敗市場(chǎng)。2.7對(duì)于工銀精選的分析 在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了工銀精選基金的回歸分析的表格如下表2.5所示：Depend

22、ent Variable: Y7Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 19:15Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1277420.011194-11.411250.0000X0.4790290.03965612.079480.0000R-squared0.682115    Mean dependent var-0.250023

23、Adjusted R-squared0.677440    S.D. dependent var0.070399S.E. of regression0.039983    Akaike info criterion-3.572579Sum squared resid0.108707    Schwarz criterion-3.508336Log likelihood127.0403    Hannan-Quinn criter.-3.

24、547061F-statistic145.9140    Durbin-Watson stat1.468375Prob(F-statistic)0.000000表2.7從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.682115，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.127742，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即工銀精選沒有打敗市場(chǎng)。2.8對(duì)于海富通精選的分析在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了海富通精選基金的回歸分析的表

25、格如下表2.8所示：Dependent Variable: Y8Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 19:18Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1379290.009284-14.856950.0000X0.4346050.03288813.214600.0000R-squared0.719733    Mean depend

26、ent var-0.248870Adjusted R-squared0.715611    S.D. dependent var0.062179S.E. of regression0.033159    Akaike info criterion-3.946854Sum squared resid0.074767    Schwarz criterion-3.882612Log likelihood140.1399    Hannan-

27、Quinn criter.-3.921336F-statistic174.6256    Durbin-Watson stat1.576381Prob(F-statistic)0.000000從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.719733，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.137929，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即海富通精選沒有打敗市場(chǎng)。2.9對(duì)于國(guó)泰金鼎的分析在上面實(shí)驗(yàn)步驟的1.3中我們用Eviews得到了國(guó)泰

28、金鼎基金的回歸分析的表格如下表2.9所示：Dependent Variable: Y9Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 19:23Sample: 2007M05 2013M02Included observations: 70VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C-0.1102530.010905-10.110770.0000X0.5379400.03863013.925570.0000R-squared0.740380    

29、Mean dependent var-0.247573Adjusted R-squared0.736562    S.D. dependent var0.075883S.E. of regression0.038948    Akaike info criterion-3.625041Sum squared resid0.103151    Schwarz criterion-3.560798Log likelihood128.8764   &#

30、160;Hannan-Quinn criter.-3.599523F-statistic193.9214    Durbin-Watson stat1.581985Prob(F-statistic)0.000000表2.9從上表中我們不難發(fā)現(xiàn)作為詹森指數(shù)的常數(shù)項(xiàng)C的t比率非常顯著，且方程的R2 達(dá)到了0.740380，擬合結(jié)果比較滿意，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量明顯通過檢驗(yàn)，方程總體的顯著性也比較滿意。以上種種均表明方程的回歸結(jié)果比較不錯(cuò)。截距項(xiàng)為-0.110253，說明基金的整體表現(xiàn)不如市場(chǎng)預(yù)期。也即國(guó)泰金鼎沒有打敗市場(chǎng)。二、整體結(jié)果分析 從上面部分我們可以知道九只基金

31、在選定的時(shí)間內(nèi)都沒有打敗市場(chǎng)，也即他們的表現(xiàn)都不如市場(chǎng)預(yù)期表現(xiàn)。但有一點(diǎn)需要說明，就是我們選定時(shí)間在2007年5月一直到2013年2月，在這段時(shí)間內(nèi)正好發(fā)生了全球性的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，也就是我們的結(jié)論換句話說就是：在全球性的金融危機(jī)面前我們選定的基金都沒能贏過市場(chǎng)。在此基礎(chǔ)上我們可以引申出一點(diǎn)就是，面對(duì)經(jīng)濟(jì)不景氣時(shí)把錢放入基金不是一個(gè)好主意。實(shí)驗(yàn)二：綜合性檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康膶?duì)某只股票得到的CAPM回歸模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)，統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)，計(jì)量經(jīng)濟(jì)檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)軟件：Eviews實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：見附錄二實(shí)驗(yàn)過程用CAPM模型觀測(cè)寶鋼股份的股票在2002.02到2008.12相對(duì)于上證綜合指數(shù)的收益情況進(jìn)行回歸。設(shè)定CAPM

32、模型為： Ri-Rf=+×（Rm-Rf）+t（其中Ri表示平安保險(xiǎn)的收益率；Rf表示市場(chǎng)無風(fēng)險(xiǎn)收益率；Rm表示市場(chǎng)組合的收益率，在這里我們?nèi)∩献C綜合指數(shù)的收益率； 表示平安保險(xiǎn)的股票收益率超過市場(chǎng)組合的收益率的大小。）1.1數(shù)據(jù)預(yù)處理利用搜集到的數(shù)據(jù)運(yùn)用excle整理出Ri-Rf ，RM-Rf 如附錄二表1所示：1.2 Eviews數(shù)據(jù)導(dǎo)入1）打開eviews，選擇月度數(shù)據(jù)，在初始日期和結(jié)束日期欄輸入：2002：03， 2008:12，點(diǎn)擊OK。如下圖1.2.1所示：圖1.2.12）從excel中導(dǎo)入數(shù)據(jù)，F(xiàn)ileimportread test-lotus-excel，在upper-

33、left data cell欄輸入初始位置在excel里的編號(hào)（G3和H 3），在Excel5+sheet name 輸入sheet1，命名為x和y，成功導(dǎo)入RM-Rf 和Ri-Rf，過程如下圖1.2.2和圖1.2.3所示。在這里我們用x代表RM-Rf ，用y代表Ri-Rf 表1.2.2表1.2.31.3擬合回歸模型輸入ls y c x 做出寶鋼股份的CAPM模型的回歸方程，如下圖1.3所示：圖1.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 20:19Sample: 2002M03 2008M12Inc

34、luded observations: 82VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C0.0125930.0168770.7461770.4577X1.0477790.07190614.571560.0000R-squared0.726337    Mean dependent var-0.200096Adjusted R-squared0.722916    S.D. dependent var0.145761S.E. of regress

35、ion0.076727    Akaike info criterion-2.273051Sum squared resid0.470957    Schwarz criterion-2.214350Log likelihood95.19508    Hannan-Quinn criter.-2.249483F-statistic212.3303    Durbin-Watson stat1.790250Prob(F-statistic

36、)0.000000表2.1所得回歸方程為： Y=0.012593 + 1.047779×X （0.746177） （14.57156）一、經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)這里所估計(jì)的參數(shù)=1.047779表示RM-Rf每增加1%，將會(huì)導(dǎo)致Ri-Rf增加1.047779%，也即Ri近似增加1.047779%，這符合經(jīng)濟(jì)學(xué)中的常理。二、統(tǒng)計(jì)學(xué)檢驗(yàn)1）t檢驗(yàn) 對(duì)于截距項(xiàng)t值為0.746177，伴隨概率為0.4577，這明顯是不通過檢驗(yàn)的。但是對(duì)于回歸模型來說，截距項(xiàng)是保證模型不僅過原點(diǎn)，并且對(duì)保持b的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義有至關(guān)重要的意義，所以即使t值不顯著我們也不能簡(jiǎn)單的去掉截距項(xiàng)。 對(duì)于b來說，他的t值為14.571

37、56，伴隨概率為0.0000，所以b通過了變量顯著性檢驗(yàn)。2）R2檢驗(yàn) 由表2.1可知，由回歸結(jié)果可知，本題中的可決定系數(shù)R20.726337，說明模型對(duì)數(shù)據(jù)擬在整體上合較好。解釋變量“RM-Rf”對(duì)被解釋變量“Ri-Rf”的72.6337%的變化做出了解釋。3）F檢驗(yàn)由表2.1可知F=212.3303，其伴隨概率為0.000000<0.05，所以我們可以得出結(jié)論方程整體顯著成立。三、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)檢驗(yàn)1)自相關(guān)性檢驗(yàn)3.1.1 DW檢驗(yàn) 由上表2.1可知DW=1.790250，查表得dL=1.48 ， dU =1.53，所以dU <DW<4- dU，也即回歸模型不存在一階自相關(guān)

38、。3.1.2 作圖法我們做出實(shí)際值，估計(jì)值和殘差的示意圖，如下圖所示：圖3.2.1其中，紅線代表實(shí)際值，綠線代表估計(jì)值，藍(lán)線代表殘差，可知隨機(jī)誤差項(xiàng)不存在明顯的自相關(guān)性。3.1.3 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)在方程窗口上點(diǎn)擊“View/Residual Test/Serial Correlation LM Test”,選擇滯后期為“7”，輸出結(jié)果如表3.1.3所示：Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:F-statistic0.545540    Prob. F(7,73)0.7971Obs*R-squared4.0

39、76345    Prob. Chi-Square(7)0.7709Test Equation:Dependent Variable: RESIDMethod: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 21:02Sample: 2002M03 2008M12Included observations: 82Presample missing value lagged residuals set to zero.VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C0

40、.0003550.0177110.0200300.9841X0.0017540.0765310.0229200.9818RESID(-1)0.0985370.1169460.8425860.4022RESID(-2)0.0147410.1181650.1247450.9011RESID(-3)-0.1194540.118932-1.0043910.3185RESID(-4)0.0885080.1239820.7138770.4776RESID(-5)-0.1371920.124052-1.1059260.2724RESID(-6)-0.0429850.127089-0.3382260.7362

41、RESID(-7)0.1161580.1265050.9182110.3615R-squared0.049712    Mean dependent var-8.80E-18Adjusted R-squared-0.054430    S.D. dependent var0.076251S.E. of regression0.078299    Akaike info criterion-2.153309Sum squared resid0.447545  

42、;  Schwarz criterion-1.889157Log likelihood97.28565    Hannan-Quinn criter.-2.047256F-statistic0.477347    Durbin-Watson stat1.973510Prob(F-statistic)0.868406可知RESID(-1) RESID(-7)均沒有通過t檢驗(yàn)，則接受零假設(shè)，即不存在自相關(guān)性。2）異方差性檢驗(yàn)3.2.1作圖法 由下圖可知，回歸模型存在明顯的異方差性。圖3.2.13.2

43、.2White檢驗(yàn) 運(yùn)用Eviews進(jìn)行懷特檢驗(yàn)得到如下表所示：Heteroskedasticity Test: WhiteF-statistic0.858695    Prob. F(2,79)0.4276Obs*R-squared1.744680    Prob. Chi-Square(2)0.4180Scaled explained SS2.446314    Prob. Chi-Square(2)0.2943Test Equation:Dependent Variab

44、le: RESID2Method: Least SquaresDate: 05/05/13 Time: 21:14Sample: 2002M03 2008M12Included observations: 82VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C0.0101930.0035742.8520950.0055X0.0376450.0293571.2823270.2035X20.0579410.0512581.1303840.2617R-squared0.021277    Mea

45、n dependent var0.005743Adjusted R-squared-0.003501    S.D. dependent var0.009919S.E. of regression0.009936    Akaike info criterion-6.349332Sum squared resid0.007800    Schwarz criterion-6.261281Log likelihood263.3226    

46、;Hannan-Quinn criter.-6.313981F-statistic0.858695    Durbin-Watson stat2.054841Prob(F-statistic)0.427631表3.2.2 檢驗(yàn)結(jié)果顯示T*R2=1.744680,且約束條件的個(gè)數(shù)m=2,經(jīng)查表可知0.0522=5.991,即T*R2<0.0522,落在接受區(qū)域，即原方程存在異方差性。3)正態(tài)性檢驗(yàn)圖3.3 由上圖可知我們J-B統(tǒng)計(jì)量為6.901773，p值為0.031718<0.05所以落在拒絕域內(nèi)，所以我們拒絕正態(tài)性原假設(shè)，認(rèn)為分布不為正態(tài)性

47、，并且我們可以看到偏度指標(biāo)為0.530232，存在一定程度的右偏，峰度指標(biāo)為3.946280，所以超峰度為0.946280。實(shí)驗(yàn)3：多重共線性檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)?zāi)康睦斫舛嘀毓簿€性的含義，運(yùn)用Eviews做到識(shí)別和修正。實(shí)驗(yàn)軟件：Eviews實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：見附錄三實(shí)驗(yàn)過程1多重共線性檢驗(yàn)第一步：運(yùn)用eviews的最小二乘估計(jì)對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行ols估計(jì)（ls y c x1 x2 x3 x4 x5）結(jié)果如下表1.1所示：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/19/13 Time: 11:24Sample: 1978 1997Included obser

48、vations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  C354.5884435.69680.8138420.4294X10.0260410.1200640.2168920.8314X20.9945360.1364747.2873800.0000X30.3926760.0864684.5412710.0005X4-0.0854360.016472-5.1866490.0001X5-0.0059980.006034-0.9940190.3371R-squared0.999098   &#

49、160;Mean dependent var5153.450Adjusted R-squared0.998776    S.D. dependent var2512.131S.E. of regression87.87969    Akaike info criterion12.03314Sum squared resid108119.8    Schwarz criterion12.33186Log likelihood-114.3314   

50、 Hannan-Quinn criter.12.09145F-statistic3102.411    Durbin-Watson stat1.919746Prob(F-statistic)0.000000表1.1第二步：求出Xi與Xj的協(xié)方差矩陣如下表1.2所示：X1X2X3X4X5X110.9951830.9696450.9731040.930383X20.99518310.9596160.9696370.945442X30.9696450.95961610.9961010.827643X40.9731040.9696370.9961011

51、0.847048X50.9303830.9454420.8276430.8470481表1.2分析：逐步回歸法含義簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法是利用解釋變量之間的線性相關(guān)程度去判斷是否存在嚴(yán)重多重共線性的一種簡(jiǎn)便方法。判斷規(guī)則一般而言如果每?jī)蓚€(gè)解釋變量的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)比較高例如大于0.8則可認(rèn)為存在著較嚴(yán)重的多重共線性。（較高的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)只是多重共線性存在的充分條件而不是必要條件。）并且，在置信水平是5%的情況下，經(jīng)濟(jì)意義上，x4和x5應(yīng)與Y成正相關(guān)，但回歸結(jié)果的值卻是負(fù)數(shù)。與此同時(shí)R-squared的值高達(dá)0.999。根據(jù)以上分析，我們判定Xi,Xj存在多重共線性，我們需要對(duì)其進(jìn)行調(diào)整。2多重共線性調(diào)

52、整第一步：我們用自變量Y分別與X1，X2，X3，X4，X5進(jìn)行回歸（ls y c x1;ls y c x2;ls y c x3;ls y c x4;ls y c x5）,提取各方程的可決系數(shù)R-squared列出下表2.1得：R-squaredX10.994453X20.995411X30.930148X40.939387X50.879348表2.1不難發(fā)現(xiàn)，此處X2的可決系數(shù)最大，所以首先選取X2進(jìn)行逐步回歸。第二步：我們首先引入X1，對(duì)第一步得到的結(jié)果進(jìn)行回歸分析（ls y c x2 x1）,結(jié)果如下表2.2所示：Dependent Variable: YMethod: Least Squ

53、aresDate: 04/19/13 Time: 11:30Sample: 1978 1997Included observations: 20VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C-287.687101.2341-2.84180.0113X20.4871850.1126874.3233520.0005X10.4158670.1174973.5393760.0025R-squared0.997358 Mean dependent var5153.45Adjusted R-squared0.997047 S.D. dependent var2512.131S.E. of regression136.5096Akaike info criterion12.80815Sum squared resid316792.9 Schwarz criterion12.95751Log likelihood-125.082Hannan-Quinn cr