計量經(jīng)濟學(xué)實驗報告

1、 一、實驗?zāi)康恼莆兆韵嚓P(guān)性的檢驗與處理方法。二、試驗學(xué)時 2學(xué)時實驗環(huán)境 Eviews3軟件工作環(huán)境四、實驗內(nèi)容 利用下表資料，試建立我國城鄉(xiāng)居民儲蓄存款模型，并檢驗?zāi)Ｐ偷淖韵嚓P(guān)性。我國城鄉(xiāng)居民儲蓄存款與GDP統(tǒng)計資料年份存款余額YCDP指數(shù)X19919244.9100199211757.3123.6071199315203.5162.2199199421518.8221.2789199529662.3279.1072199638520.8326.7754199746279.8362.5693199853407.5387.4953199959621.8411.712200064332.4455

2、.4992200173762.4503.4326200286910.7552.45372003103617.7623.56942004119555.4734.00982005141051.0849.05712006161587.3993.11082007172534.21220.3492008217885.41441.7992009260771.71565.1032010303302.51843.3662011343635.92171.024五、實驗操作過程一、回歸模型的篩選相關(guān)圖分析SCAT X Y相關(guān)圖表明，GDP指數(shù)與居民儲蓄存款二者的曲線相關(guān)關(guān)系較為明顯。現(xiàn)將函數(shù)初步設(shè)定為線性、雙對數(shù)

3、、對數(shù)、指數(shù)、二次多項式等不同形式，進而加以比較分析。估計模型，利用LS命令分別建立以下模型線性模型： LS Y C X (-3.513365) (54.98401)0.993755 F3023.241 S.E8024.091雙對數(shù)模型：GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX (20.70371) (44.36015)0.990437 F1967.823 S.E0.106576對數(shù)模型：LS Y C LNX (-8.589290) (10.43717)0.851486 F108.9345 S.E39129.01指數(shù)模型：LS LNY C X (

4、57.64532) (8.544978)0.793516 F73.01665 S.E0.495229二次多項式模型：GENR X2=X2LS Y C X X2 (-2.798675) (14.84162) (-0.79449)0.993966 F1482.596 S.E8103.116選擇模型比較以上模型，可見各模型回歸系數(shù)的符號及數(shù)值較為合理。各解釋變量及常數(shù)項都通過了檢驗，模型都較為顯著。除了對數(shù)模型的擬合優(yōu)度較低外，其余模型都具有高擬合優(yōu)度，因此可以首先剔除對數(shù)模型和指數(shù)模型。比較各模型的殘差分布表。線性模型和二次多項式模型都具有很高的擬合優(yōu)度，因而初步選定回歸模型為這兩個模型。二、自相

5、關(guān)性檢驗DW檢驗；線性檢驗因為n21，k1，取顯著性水平0.05時，查表得1.22，1.42，而1.328749DW，所以通過DW檢驗并不能判斷是否存在自相關(guān)。二次多項式模型1.22，1.42，而1.33DW，所以通過DW檢驗并不能判斷是否存在自相關(guān)。偏相關(guān)系數(shù)檢驗在方程窗口中點擊View/Residual Test/Correlogram-Q-statistics，并輸入滯后期為10，則會得到殘差與的各期相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)線性模型的偏相關(guān)系數(shù)檢驗二次多項式模型的偏相關(guān)系數(shù)檢驗從圖中可以看出，線性模型和二次多項式模型的第2期偏相關(guān)系數(shù)的直方塊超過了虛線部分，存在著二階自相關(guān)。BG檢驗在方程窗

6、口中點擊View/Residual Test/Series Correlation LM Test，并選擇滯后期為2，則會得到如圖5-13所示的信息。 線性模型的BG檢驗圖中，=7.589160，臨界概率P=0.022492，因此輔助回歸模型是顯著的，即存在自相關(guān)性。二次多項式模型的BG檢驗圖中，=8.574738，臨界概率P=0.013741，因此輔助回歸模型是顯著的，即存在自相關(guān)性。三、自相關(guān)性的調(diào)整：加入AR項對線性模型進行調(diào)整；在LS命令中加上AR(1)和AR(2)，使用迭代估計法估計模型。鍵入命令：LS LNY C LNX AR(1) AR(2)則估計結(jié)果如圖所示。 加入AR項的線性

7、模型估計結(jié)果 如圖表明，估計過程經(jīng)過4次迭代后收斂；，的估計值分別為0.543402和-0.570665，并且檢驗顯著，說明線性模型確實存在二階自相關(guān)性。調(diào)整后模型的DW1.635908，n19，k1，取顯著性水平0.05時，查表得1.18，1.40，而1.635908DW4，說明模型不存在一階自相關(guān)性；再進行偏相關(guān)系數(shù)檢驗和BG檢驗，也表明不存在高階自相關(guān)性，因此，中國城鄉(xiāng)居民儲蓄存款的雙對數(shù)模型為： (-3.0625) (53.78)0.996 F1114.83 S.E7186.1 DW1.6359對二次多項式模型進行調(diào)整；鍵入命令：LS Y C X X2 AR(2)則估計結(jié)果如圖所示。六

8、、實驗結(jié)果及結(jié)論 如上心得體會 掌握了自相關(guān)性的檢驗與處理方法。八、指導(dǎo)教師評議成績： （百分制） 指導(dǎo)教師簽名： 信息與管理科學(xué)學(xué)院管理科學(xué)系實驗報告（五）課程名稱： 計量經(jīng)濟學(xué) 實驗名稱： 多重共線性 姓 名： 劉奇祥 班 級： 管理科學(xué)11-2班 實 驗 室： 信管實驗室 學(xué) 號： 1110105048 指導(dǎo)老師：劉芳 日 期： 2013、12、5 一、實驗?zāi)康恼莆斩嘀毓簿€性的檢驗及處理方法實驗學(xué)時：2學(xué)時三、實驗環(huán)境 Eviews3工作環(huán)境四、實驗內(nèi)容 建立并檢驗我國鋼材產(chǎn)量預(yù)測模型五、實驗操作過程 如表是19912011年我國鋼材產(chǎn)量（萬噸）、生鐵產(chǎn)量（萬噸）、發(fā)電量（億千瓦時）、固

9、定資產(chǎn)投資（億元）、國內(nèi)生產(chǎn)總值（億元）、鐵路運輸量（萬噸）的統(tǒng)計資料。表1 我國鋼材產(chǎn)量及其它相關(guān)經(jīng)濟變量統(tǒng)計資料年份鋼材產(chǎn)量Y生鐵產(chǎn)量X1發(fā)電量X2固定資產(chǎn)投資X3國內(nèi)生產(chǎn)總值X4鐵路運輸量X519915638.006765.006775.003139.0321781.515289319926697.007589.007539.004473.7626923.515762719937716.008739.008395.006811.3535333.916279419948428.009741.009281.009355.3548197.916321619958979.8010529.2710

10、070.3020019.360793.716598219969338.0210722.5010813.1022913.571176.617102419979978.9311511.4111355.5324941.178973.0172149199810737.8011863.6711670.0028406.284402.3164309199912109.7812539.2412393.0029854.789677.1167554200013146.0013101.4813556.0032917.799214.6178581200116067.6115554.2514808.0237213.51

11、09655.2193189200219251.5917084.6016540.0043499.9120332.7204956200324108.0121366.6819105.7555566.6135822.8224248200431975.7226830.9922033.0970477.4159878.3249017200537771.1434375.1925002.6088773.6184937.4269296200646893.3641245.1928657.26109998.2216314.4288224200756560.8747651.6332815.53137323.926581

12、0.3314237200860460.2947824.4234957.61172828.4314045.4330354200969405.4055283.4637146.51224598.8340902.8333348201080276.5859733.3442071.60251683.8401512.8364271201188619.5764050.8847130.19311485.1472881.6393263六、實驗結(jié)果及結(jié)論一、檢驗多重共線性相關(guān)系數(shù)檢驗利用相關(guān)系數(shù)可以分析解釋變量之間的兩兩相關(guān)情況。在Eviews軟件中可以直接計算相關(guān)系數(shù)矩陣。在Eviews軟件命令窗口中鍵入：COR

13、 X1 X2 X3 X4 X5或在包含所有解釋變量的數(shù)組窗口中點擊ViewCorrelations，其結(jié)果下圖所示。由相關(guān)系數(shù)矩陣可以看出，解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)均為0.95以上，即解釋變量之間時高度相關(guān)的。輔助回歸方程檢驗當解釋變量多余兩個且變量之間呈現(xiàn)出較復(fù)雜的相關(guān)關(guān)系時，可以通過建立輔助回歸模型來檢驗多重共線性。在Eviews軟件命令窗口中鍵入：LS X1 C X2 X3 X4 X5LS X2 C X1 X3 X4 X5LS X3 C X1 X2 X4 X5LS X4 C X1 X2 X3 X5LS X5 C X1 X2 X3 X4對應(yīng)的回歸結(jié)果如下圖所示。上述每個回歸方程的F檢驗值都非

14、常顯著，方程回歸系數(shù)的T檢驗值表明：X1與X5、X3與X5、X5與X1、X3的T檢驗值較小，這些變量之間可能不相關(guān)或相關(guān)程度較小。二、利用逐步回歸方法處理多重共線性建立基本的一元回歸方程根據(jù)相關(guān)系數(shù)和理論分析，鋼材產(chǎn)量與生鐵產(chǎn)量關(guān)聯(lián)程度最大。所以，設(shè)建立的一元回歸方程為：逐步引入其它變量，確定最適合的多元回歸方程（回歸結(jié)果所示）鋼材產(chǎn)量預(yù)測模型逐步回歸結(jié)果模型X1X2X3X4X5Y=f(X1)1.243015(44.9817)0.9774 0.9774 Y=f(X1,X2)1.890828 (8.997)-0.87881 (-3.1012)0.9850 0.9842 Y=f(X1,X3)0.7882 (19.3963)0.125086 (11.54976)0.9972 0.9970 Y=f(X1,X4)0.578859(3.1128)0.1041 (3.5965)0.98660.9859 Y=f(X1,X5)1.5418 (28.1423)-0.0411 (-5.741)0.9917 0.9913Y=f(X1,X3，x2)1.0311 (8.6556)-0.2736 (-2.1467)0.1128 (10.1191)0.99780.9975Y=f(X1,x3,X4)0.9093