計量經(jīng)濟學(xué) 案例分析 Eviews

1、研究課題：辦通過對鞍1984啊岸2003年某國罷GDP和出口的版分析，研究GD奧P和出口量的相捌關(guān)關(guān)系并對參數(shù)挨估計值進行檢驗扮。昂模型及數(shù)據(jù)來源班：拌GDP為因變量芭，出口量為自變哀量。柏選擇模型是一元愛線性回歸模型y艾=c艾0爸+c哀1半x+u（y代表半GDP，x代表八出口量，u表示按殘差項）伴數(shù)據(jù)來自計量骯經(jīng)濟學(xué)軟件八柏eviews的按使用135頁笆表12.1懊。提取其進口和霸國內(nèi)生產(chǎn)總值兩板列數(shù)據(jù)：懊annual敗export笆gdp拔1984氨580.5般7171霸1985巴808.9扒8964.4鞍1986盎1082.1翱10202.2藹1987爸1470柏11962.5阿1988

2、按1766.7按14928.3懊1989按1956擺16909.2背1990背2985.8百18547.9稗1991柏3827.1埃21617.8扮1992皚4676.3斑26638.1藹1993白5284.8佰34634.4邦1994澳10421.8吧46759.4絆1995矮12451.8盎58478.1罷1996艾12576.4阿67884.6霸1997叭15160.7胺74462.6熬1998疤15233.6挨78345.2盎1999靶16159.8愛82067.5邦2000辦20634.4板89468.1拌2001澳22024.4拜97314.8班2002斑26947.4搬10517

3、2.吧3敗2003捌36287.9唉117251.柏9作業(yè)癌根據(jù)表格得到曲耙線圖、散點圖、壩X-Y曲線圖：曲線圖散點圖X-Y曲線圖胺2、數(shù)據(jù)描述統(tǒng)絆計分析阿3、簡單的回歸擺估計俺Depende矮nt Vari霸able: G壩DP癌Method:挨 Least 隘Squares柏Date: 0癌6/14/09稗 Time伴: 16:38奧Sample:扒 1984 2凹003巴Include背d obser礙vations襖: 20把Variabl扒e擺Coeffic艾ient唉Std. Er板ror敗t-Stati啊stic礙Prob. 盎C頒11772.扳77疤2862.41翱9懊4.11

4、287半3霸0.0007擺EXPORT搬3.54779傲0疤0.19791礙9哎17.9254哎8隘0.0000氨R-squar敗ed胺0.94695癌3扳 Mea敖n depen翱dent va熬r邦49439.0鞍2拌Adjuste瓣d R-squ哀ared唉0.94400稗6稗 S.D扮. depen奧dent va安r瓣36735.1皚9襖S.E. of艾 regres擺sion稗8692.65哎6傲 Aka愛ike inf佰o crite爸rion巴21.0729瓣8藹Sum squ八ared re皚sid拌1.36E+0板9半 Sch稗warz cr捌iterion阿21.1725

5、捌6拔Log lik隘elihood吧-208.72板98凹 F-s辦tatisti佰c擺321.322跋9絆Durbin-胺Watson 罷stat埃0.60497暗1俺 Pro柏b(F-sta哎tistic)百0.00000靶0霸根據(jù)輸出結(jié)果，奧寫出OLS估計艾式，并進行分析班說明：矮y背t斑=捌-八11772.7叭7壩+安3.54779板0安x熬t懊 R熬2吧=昂0.94695壩3藹 df=18阿檢驗回歸系數(shù)顯絆著性的原假設(shè)和頒備擇假設(shè)是（給擺定按a阿 = 0.05板）凹H澳0搬：案c癌1皚= 0； H癌1案：班c奧1岸 傲搬 0。皚因為t = 吧17.9254壩8凹 t罷0.025俺

6、(18) =襖 2，所以檢驗八結(jié)果是拒絕藹c拔1傲=0，即認(rèn)為辦進礙口額和GDP辦之間存在回歸關(guān)柏系，二者正方向骯變化。爸上述模型的經(jīng)濟岸解釋是，對于伴出口量愛每增加1億元，藹GDP半將平均增加版3.54779佰億扒元。擬合優(yōu)度為扒0.94695拔3藹說明上式的擬合背情況較好。爸GDP跋變動的頒94.7盎%佰可以由稗出口量耙的變動解釋。 板4伴、自相關(guān)及其解胺決胺殘差：暗殘差序列圖把7171斑13832.2霸580652笆-6661.2挨5806521鞍| 罷 . * |敖 . 般 |昂8964.4癌14642.5辦733286耙-5678.1扳7332857八| 拔 . * |八 . 拌 |

7、疤10202.2擺15611.8埃295893跋-5409.6襖2958929矮| 胺 . * |岸 . 爸 |胺11962.5鞍16988搬.017376哀7隘-5025.5俺1737674襖| 熬 . * |頒 . 俺 |笆14928.3爸18040.6凹467053案-3112.3熬4670528巴| 稗 . * |暗 . 艾 |澳16909.2敖18712.2盎433749扒-1803.0叭4337495背| 巴 . *|白 . 愛 |安18547.9癌22365.7哎576403俺-3817.8稗5764028翱| 拔 . * |哀 . 柏 |矮21617.8瓣25350.5百134

8、68拜-3732.7靶1346804隘| 挨 . * |矮 . 八 |板26638.1懊28363.2罷968377盎-1725.1按9683774斑| 扳 . *|百 . 拌 |瓣34634.4昂30522.1跋271256疤4112.27阿287438骯| 耙 . |按 * . 把 |胺46759.4癌48747.1敗249708案-1987.7絆2497084哎| 矮 . *|敗 . 百 |耙58478.1巴55949.1頒38914敖2528.96扳108604拌| 搬 . |邦* . 懊 |疤67884.6擺56391.1邦935629唉11493.4氨064371背| 礙 . |伴

9、 .* 傲 |哎74462.6礙65559.7癌475694敖8902.85昂243061胺| 頒 . |安 * 矮 |哀78345.2熬65818.3拌814691扒12526.8百185309邦| 哀 . |頒 .* 鞍 |安82067.5安69104.3皚44678埃12963.1扮55322霸| 白 . |柏 . *佰 |拔89468.1白84979.2哀863479挨4488.81柏365206阿| 白 . |百 * . 矮 |扮97314.8叭89910.7骯146144靶7404.08懊538558拌| 拌 . |艾 *. 叭 |扳105172.八3笆107376.扒485374

10、邦-2204.1敖8537401拜| 哎 . *|柏 . 奧 |哀117251.愛9把140514.奧618988扒-23262.罷7189877翱|* 靶 . |稗 . 壩 |疤由圖看出殘差具翱有半較明顯的絆自相關(guān)趨勢愛，同時由簡單回傲歸估計的D-W哎值0.6049瓣71，遠(yuǎn)小于2稗，也可推出模型般存在自相關(guān)柏可能阿。挨AR（1）模型拜的估計搬消除自相關(guān)的回瓣歸分析斑Depende啊nt Vari俺able: G板DP拜Method:辦 Least 隘Squares百Date: 0叭6/14/09斑 Time扒: 15:46礙Sample(般adjuste矮d): 19佰85 2003哀In

11、clude盎d obser岸vations柏: 19 af百ter adj哎usting 愛endpoin頒ts扳Converg白ence ac捌hieved 瓣after 3吧0 itera辦tions辦Variabl半e疤Coeffic擺ient埃Std. Er笆ror扳t-Stati骯stic白Prob. 盎C安-80417.傲93伴87670.3半1挨-0.9172巴77懊0.3726辦EXPORT芭0.79691拔0昂0.34276搬4哎2.32495跋5扮0.0336癌AR(1)艾1.03613笆1岸0.02818挨4捌36.7636暗9哀0.0000般R-squar霸ed背0.9

12、9478八0般 Mea班n depen把dent va鞍r捌51663.6阿5扒Adjuste骯d R-squ百ared奧0.99412盎7邦 S.D哀. depen拌dent va笆r俺36331.3扮4熬S.E. of耙 regres阿sion霸2784.25爸9稗 Aka礙ike inf吧o crite傲rion哀18.8452奧9胺Sum squ矮ared re瓣sid阿1.24E+0唉8凹 Sch按warz cr哎iterion把18.9944稗1般Log lik斑elihood佰-176.03版03皚 F-s稗tatisti傲c艾1524.44耙9拔Durbin-岸Watson 鞍

13、stat壩0.56029頒4骯 Pro礙b(F-sta氨tistic)鞍0.00000八0按Inverte白d AR Ro案ots耙 哎1.04頒Estimat叭ed AR p凹rocess 挨is nons凹tationa翱ry矮經(jīng)過GLS處理扳以后，我們可以盎看出G-W的值擺由原來的澳0.60497巴1阿改進為0.56澳0294，基本熬上消除了自相關(guān)跋性。胺GDP = -襖80417.9啊3181 + 挨0.79691按04937*E般XPORT +頒 AR(1)熬=1.0361癌30591藹5、異方差性及啊其修正先看散點圖：巴由圖可以看出，半殘差隨著GDP礙的增大其分散程凹度也增大，這是

14、阿存在異方差性的熬初步經(jīng)驗證據(jù)。懷特檢驗：安White H把eterosk藹edastic壩ity Tes扳t:扒F-stati斑stic俺14.9753瓣2笆 Pro傲babilit耙y安0.00017壩8凹Obs*R-s班quared霸12.7583胺5佰 Pro頒babilit板y艾0.00169柏7疤Test瓣 Equati捌on:哎Depende敖nt Vari按able: R斑ESID2矮Method:敗 Least 擺Squares芭Date: 0壩6/14/09敖 Time案: 23:22奧Sample:傲 1984 2俺003巴Include案d obser翱vations罷

15、: 20礙Variabl扮e扳Coeffic靶ient埃Std. Er搬ror襖t-Stati哎stic扒Prob. 壩C藹4195547癌7霸3179760扒1爸1.31945爸4背0.2045按EXPORT隘-7517.7巴83罷5261.14扮5凹-1.4289襖25頒0.1711扮EXPORT愛2俺0.50613哎0隘0.16177懊5襖3.12861敖2拔0.0061拜R-squar跋ed絆0.63791半8盎 Mea背n depen盎dent va懊r扒6800603暗9艾Adjuste按d R-squ隘ared疤0.59532搬0扳 S.D奧. depen懊dent va佰r罷1

16、.23E+0藹8按S.E. of敗 regres俺sion霸7801347絆1挨 Aka愛ike inf啊o crite矮rion敗39.3201澳4唉Sum squ伴ared re百sid擺1.03E+1伴7俺 Sch班warz cr埃iterion巴39.4695隘0拌Log lik襖elihood把-390.20愛14叭 F-s哀tatisti阿c啊14.9753扒2胺Durbin-八Watson 拜stat凹1.73704拌4背 Pro柏b(F-sta啊tistic)鞍0.00017稗8八輔助回歸模型中盎，取顯著性水平白a=0.05，矮由于骯Obs*R-s挨quared辦=班12.75

17、83辦5叭絆X巴a擺/2按0.05（奧10疤）=柏18.31岸，所以函數(shù)不拔存在異方差性。靶由跋輸出結(jié)果的概率藹值（P值）可以頒看出，函數(shù)不存澳在異方差性。皚因為存在異方差凹性，OLS所估氨計出來的參數(shù)標(biāo)柏準(zhǔn)有誤，我們采瓣用懷特法重新估敗計參數(shù)解決這一熬問題。挨Depende氨nt Vari愛able: G背DP俺Method:笆 Least 奧Squares襖Date: 0阿6/14/09壩 Time敗: 20:08半Sample:跋 1984 2把003哀Include頒d obser扳vations癌: 20啊White H懊eterosk安edastic白ity-Con挨sistent

18、爸 Standa叭rd Erro哎rs & Co耙varianc敖e拌Variabl百e阿Coeffic埃i埃ent鞍Std. Er埃ror鞍t-Stati襖stic板Prob. 佰C斑11772.7皚7板2757.30盎4靶4.26966捌6艾0.0005半EXPORT班3.54779凹0礙0.34264吧1耙10.3542把6礙0.0000扒R-squar艾ed愛0.94695扒3安 Mea哀n depen氨dent va敖r佰49439.0埃2跋Adjuste敖d R-squ邦ared敗0.94400巴6凹 S.D背. depen壩dent va百r扳36735.1岸9氨S.E. of壩 regres擺sion疤8692.65懊6鞍 Aka氨ike inf皚o crite胺rion奧21.0729佰8扮Sum squ板ared re傲sid拌1.36E+0柏9笆 Sch叭warz cr