經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)實(shí)訓(xùn)課

PAGEPAGE31專題一：經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析軟件包EViews基礎(chǔ)第一節(jié)EViews軟件使用初步一、EViews軟件包的啟動(dòng)（一）EViews的啟動(dòng)軟件安裝后，在Windows窗口雙擊EViews圖標(biāo)或在相應(yīng)目錄下雙擊EViews圖標(biāo)啟動(dòng)EViews程序，進(jìn)入EViews主窗口，見(jiàn)圖1。圖1EViews主窗口（二）主窗口簡(jiǎn)介主窗口最上方為標(biāo)題欄。左邊為EView標(biāo)題，右邊為窗口操作按鈕。標(biāo)題欄下方為菜單欄，排列著按功能劃分的9個(gè)主選菜單選項(xiàng)：File，Edit，Objects，View，Procs，Quick，Options，Windows，Help。用鼠標(biāo)左鍵單擊任意選項(xiàng)會(huì)彈出不同的下拉菜單，顯示該部分的具體功能。菜單欄下面空白區(qū)是命令輸入欄，允許用戶通過(guò)鍵盤輸入EViews命令，EViews命令與MacroTSP(DOS)版的命令相同。命令輸入欄下大面積空白區(qū)域?yàn)橹黠@示窗口，以后由操作產(chǎn)生的子窗口均在此窗口范圍之內(nèi)。主窗口最下方為狀態(tài)顯示欄。顯示程序路徑、數(shù)據(jù)庫(kù)和工作文件名稱等相關(guān)內(nèi)容。二、工作文件的建立與使用（一）工作文件的建立EViews要求數(shù)據(jù)的分析處理過(guò)程必須在特定的工作文件（Workfile）中進(jìn)行。所以，必須首先建立或打開(kāi)一個(gè)工作文件，用戶才能進(jìn)行EViews操作。用鼠標(biāo)左鍵單擊主菜單選項(xiàng)File，在打開(kāi)的下拉菜單中選擇New/workfile，如圖2所示。點(diǎn)擊Workfile后出現(xiàn)一個(gè)工作文件定義對(duì)話框，要求指定數(shù)據(jù)序列性質(zhì)和數(shù)據(jù)區(qū)間，如圖3所示。圖2File功能菜單圖3工作文件對(duì)話框在圖3所示對(duì)話框中，工作文件頻率項(xiàng)指研究數(shù)據(jù)性質(zhì)，可選擇年度、季度、月度及非時(shí)間序列數(shù)據(jù)。Annual選項(xiàng)，指年度數(shù)據(jù)。Startdate后輸入起始年份，Enddate后輸入終止年份，輸入格式為表示年份的4位數(shù)，如1989、2003等。Semi-annual選項(xiàng)：半年度數(shù)據(jù)。起始與終止輸入格式為1989:1，2003:2，年度后面只能跟1、2，分別代表上半年、下半年。Quarterly選項(xiàng)：季度數(shù)據(jù)。起始與終止輸入格式為1989:1，2003:4，年度后面只能跟1、2、3、4，分別代表第1、第2、第3、第4季度。Monthly選項(xiàng)：月度數(shù)據(jù)。起始與終止輸入格式為1989:09，2003:12，年度后為月份。Weekly選項(xiàng)：周數(shù)據(jù)。起始與終止輸入格式為10:01:1989，9:14:2003表示1989年10月1日起至2003年9月14日，每隔7日一個(gè)數(shù)據(jù)。Daily選項(xiàng)：日數(shù)據(jù)。起始與終止輸入格式為10:01:1989，9:14:2003表示1989年10月1日起至2003年9月14日，每日一個(gè)數(shù)據(jù)。如為每周5日的數(shù)據(jù)，則系統(tǒng)自動(dòng)取每周7日中的前5日。Undatedorirregular選項(xiàng)：非時(shí)序數(shù)據(jù)。起止項(xiàng)中分別輸入1和20，表示數(shù)據(jù)集個(gè)數(shù)為20個(gè)。（二）工作文件窗口簡(jiǎn)介工作文件窗口是數(shù)據(jù)序列與分析結(jié)果的集中顯示區(qū)域。如圖4所示。窗口最上方一欄顯示工作文件名稱，工作文件未命名時(shí)顯示為UNTITLED。工作文件名稱下面一欄為工具欄，提供了各種運(yùn)算功能。工具欄下面是數(shù)據(jù)狀況欄，顯示了數(shù)據(jù)區(qū)間（Range）、樣本期（Sample）等。下面的大塊區(qū)域?yàn)閿?shù)據(jù)序列及模型的顯示區(qū)域。一個(gè)新建的工作文件窗口中只有2個(gè)對(duì)象：系數(shù)向量C和殘差resid。圖4工作文件窗口（三）工作文件的存儲(chǔ)與調(diào)用保存新建立的工作文件有兩種方法。一種是在主窗口中選擇菜單File/Save或SaveAs，另一種方法是直接單擊工作文件窗口工具欄中的Save按鈕，保存文件時(shí)需要給出文件名。調(diào)用已有的工作文件。在主窗口菜單選項(xiàng)中依次選擇File/Open/Workfile，點(diǎn)擊Workfile后，選中要打開(kāi)的文件即可。（四）工作文件數(shù)據(jù)區(qū)間范圍的調(diào)整當(dāng)據(jù)實(shí)際問(wèn)題的要求，需要調(diào)整區(qū)間的范圍時(shí)，就要變更工作文件數(shù)據(jù)序列的起始點(diǎn)或終止點(diǎn)。在圖4所示工作文件窗口的工具欄中，選擇Procs/ChangeworkfileRange，然后在出現(xiàn)的對(duì)話框中輸入新的數(shù)據(jù)起止點(diǎn)即可。EViews默認(rèn)的樣本區(qū)間與工作文件的數(shù)據(jù)區(qū)間相同，如在實(shí)際分析中，需要不同于數(shù)據(jù)區(qū)間的樣本，可據(jù)實(shí)際需要設(shè)定樣本區(qū)間，樣本區(qū)間是數(shù)據(jù)區(qū)間的一個(gè)子區(qū)間。在圖4所示工作文件窗口的工具欄中選中Sample按鈕，在對(duì)話框中輸入樣本數(shù)據(jù)起止點(diǎn)即可。如圖5所示。圖5工作文件數(shù)據(jù)區(qū)間范圍調(diào)整菜單三、數(shù)據(jù)序列創(chuàng)建與數(shù)據(jù)編輯（一）序列創(chuàng)建在主窗口的菜單選項(xiàng)或工作文件窗口的工具欄中選擇Object/NewObject，出現(xiàn)如圖6所示的對(duì)話框。在對(duì)話框中選擇Series，并在對(duì)話框右上方空格處填寫(xiě)新序列名稱（默認(rèn)名是Untitled），如命名為X，操作完畢后點(diǎn)擊OK按鈕即可。圖6序列創(chuàng)建對(duì)話框EViews軟件不區(qū)分序列名稱字母的大小寫(xiě)，例如GDP、Gdp和gdp等都被視為同一序列名稱。同時(shí)生成多個(gè)序列時(shí)可使用命令data。如要生成序列X,Y,Z，則可在主窗口命令欄內(nèi)輸入：dataXYZdata與X,Y,Z之間要用空格分開(kāi)。打開(kāi)序列方法很多，最簡(jiǎn)便的方法是雙擊選定的序列。（二）數(shù)據(jù)的錄入、調(diào)用與編輯建立工作文件后，無(wú)論新生成還是打開(kāi)一個(gè)序列，都會(huì)出現(xiàn)如圖7所示的序列對(duì)象窗口。在工具欄上選擇Edit+/-按鈕進(jìn)入編輯狀態(tài)，可輸入或修改序列數(shù)據(jù)。如使用data命令，則直接進(jìn)入編輯狀態(tài)。點(diǎn)擊Smpl+/-銨鈕可在顯示工作文件數(shù)據(jù)區(qū)間內(nèi)全部數(shù)據(jù)和只顯示樣本數(shù)據(jù)之間切換；Label+/-按鈕在是否顯示數(shù)據(jù)序列標(biāo)簽兩種模式間進(jìn)行切換；Wide+/-按鈕在單列顯示和多列顯示數(shù)據(jù)序列之間切換。對(duì)于季度和月度數(shù)據(jù)，采用多列顯示模式會(huì)更清楚。錄入或修改數(shù)據(jù)完畢后點(diǎn)擊Edit+/-按鈕恢復(fù)只讀狀態(tài)。圖7序列對(duì)象窗口（三）序列排序當(dāng)需要對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行排序時(shí)，可在圖4所示工作文件窗口工具欄中選擇Procs/SortSeries，出現(xiàn)如圖8所示對(duì)話框。圖8序列排序?qū)υ捒蛟趯?duì)話框中SortKey(s)[oneormoreseries]下面填寫(xiě)排序的關(guān)鍵詞，即對(duì)哪個(gè)或哪幾個(gè)序列值進(jìn)行排序。如輸入X,Y則對(duì)X,Y序列進(jìn)行排序。在SortOrder選項(xiàng)中，要指定是按升序（Ascending）還是降序（Descending）排列。特別提醒：如果數(shù)據(jù)序列已經(jīng)按日期或?qū)?yīng)順序排列，排序會(huì)破壞觀測(cè)值與日期或特定對(duì)應(yīng)的關(guān)系。（四）新序列的建立在數(shù)據(jù)分析時(shí)，利用已知數(shù)據(jù)生成新序列是常用的操作。若新序列是工作文件中已有序列的函數(shù)，則可由已知序列經(jīng)函數(shù)運(yùn)算產(chǎn)生。在主菜單選擇Quick/GenerateSeries或點(diǎn)擊工作文件窗口工具欄中的Procs/GenerateSeries，出現(xiàn)序列建立對(duì)話框，如圖9所示。在上面的Enterequation編輯區(qū)中輸入賦值語(yǔ)句，在Sample下面輸入樣本期。圖9序列建立對(duì)話框例如，工作文件中已有序列X和Y，利用它們生成新的序列Z，可鍵入賦值語(yǔ)句：Z＝3*X－Y/2EViews軟件中常用計(jì)算符號(hào)為：自然對(duì)數(shù)log()，指數(shù)exp()，算術(shù)平方根sqr()，差分d()，倒數(shù)@inv()和絕對(duì)值abs()。如果目標(biāo)序列是工作文件中存在的序列，此時(shí)操作相當(dāng)于修改原數(shù)據(jù)。五、群序列的建立和群內(nèi)序列的數(shù)據(jù)特征（一）群序列的建立群是若干個(gè)序列的集合，通過(guò)群可研究序列之間的關(guān)系。在圖4所示工作文件窗口的工具欄中選擇Object/NewObject，然后在圖6所示的對(duì)話框左邊選擇Group項(xiàng)，并給它命名，點(diǎn)擊OK后出現(xiàn)群對(duì)象定義對(duì)話框，如圖10所示。輸入欲建立的群所包含的序列名稱后，點(diǎn)擊OK，即創(chuàng)建了包含了若干序列的群。圖10群對(duì)象定義對(duì)話框也可使用更簡(jiǎn)捷的命令方式創(chuàng)建群，格式為輸入命令： dataXY在回車后出現(xiàn)的群窗口中單擊Name，命名該群的名稱，即建立了以X,Y序列為內(nèi)容的群。（二）群內(nèi)序列的數(shù)據(jù)特征在群窗口中，單擊Views按鈕，可在下拉菜單中選擇不同的項(xiàng)目對(duì)群序列進(jìn)行數(shù)據(jù)特征分析。菜單項(xiàng)目如圖11所示。項(xiàng)目功能如下：GroupMembers：增加群中序列。Spreadsheet：以電子數(shù)據(jù)表的形式顯示數(shù)據(jù)。DatedDataTable：使時(shí)序數(shù)據(jù)以表的形式顯示。Graph：顯示序列的各種形式圖形。MultiGraph：在同一圖中顯示序列。DescriptiveStats：給出群中序列的描述統(tǒng)計(jì)量，如均值、方差、偏度、峰度等。Testsofequality…：給出檢驗(yàn)群中序列是否是同均值、同中位數(shù)或同方差的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果。N-WayTabulation…：給出群中序列數(shù)據(jù)在某一區(qū)間的頻數(shù)、頻率和某一序列是否與群中其它序列獨(dú)立的假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果。Correlations：給出群中序列的相關(guān)系數(shù)矩陣。Covariances：給出群中序列的協(xié)方差矩陣。圖11群內(nèi)序列操作菜單六、序列統(tǒng)計(jì)分析（一）序列的圖像要認(rèn)識(shí)序列數(shù)據(jù)的規(guī)律，最直觀的方法就是觀察序列的圖像。在主菜單中選擇Quick/Graph，在對(duì)話框中輸入要觀察的對(duì)象序列名稱，單擊OK進(jìn)入圖像定義對(duì)話框，如圖12所示。圖12圖像定義對(duì)話框在圖像定義對(duì)話框中，點(diǎn)擊GraphType右下方的箭頭，打開(kāi)下拉菜單，可選擇需要的圖像類型。共有9種類型可供選擇，分別為折線圖（LineGraph）堆棧折線圖（StackedLines）條形圖（BarGraph）堆棧條形圖（StackedBars）混合條形—折線圖（MixedBar&Line）散點(diǎn)圖（ScatterDiagram）X-Y折線圖（X-YLineGraph）高低圖（High-Low）餅圖（PieChart）其中后5種類型要求預(yù)先指定的對(duì)象中包含兩個(gè)以上的序列。對(duì)話框右側(cè)GraphScale為圖像尺度選項(xiàng)，對(duì)話框下方的ShowOption為圖像詳細(xì)定義選項(xiàng)，需要對(duì)圖像給予詳細(xì)的設(shè)計(jì)可在此選項(xiàng)內(nèi)完成。定義完畢后，點(diǎn)擊OK按鈕即出現(xiàn)圖像窗口。新繪制的圖像如需保留在工作文件中，就要點(diǎn)擊Name按鈕給圖像命名，將其作為一個(gè)對(duì)象保存在工作文件中。（二）序列的描述統(tǒng)計(jì)分析在序列窗口中，選中View按鈕的下拉菜單中的DescriptiveStatistics可對(duì)序列進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)分析。該項(xiàng)目中共有兩個(gè)子項(xiàng)：柱圖和統(tǒng)計(jì)量（HistogramandStats）分組統(tǒng)計(jì)量（StatsbyClassification）?！纠?.2】中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)（1985~2003年）下表給出中國(guó)1985~2003年城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入與人均消費(fèi)支出。中國(guó)城鎮(zhèn)居民家庭人均收入與支出單位：元年份人均可支配收入人均消費(fèi)支出年份人均可支配收入人均消費(fèi)支出1985198619871988198919901991199219931994739.10840.71861.05841.08842.24912.92978.231073.281175.691275.67673.20746.70759.84785.98741.41773.10836.26885.33962.851040.371995199619971998199920002001200220031337.941389.351437.051519.931661.611768.311918.232175.792370.061105.091125.371165.611213.571310.211407.331484.621703.281821.46注：表中數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（1986-2004），根據(jù)1985年可比價(jià)格計(jì)算。據(jù)表中的數(shù)據(jù)，使用普通最小二乘法，得到中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)。在View下拉菜單中選擇Histogramandstats，得到圖13。圖13人均可支配收入的柱圖和統(tǒng)計(jì)量柱圖反映序列值在各區(qū)間的分布頻率。圖右邊的框內(nèi)列出了序列的描述統(tǒng)計(jì)量：均值（Mean）、中位數(shù)（Media）、最大值（Maximum）、最小值（Minimum）、標(biāo)準(zhǔn)差（Std.Dev）、偏度（Skewness）和峰度（Kurtosis），其中偏度和峰度的計(jì)算公式為： 偏度 峰度 公式中的為標(biāo)準(zhǔn)差，n為序列樣本量。圖13中下面兩項(xiàng)是序列樣本是否服從正態(tài)分布的Jarque-Bera檢驗(yàn)結(jié)果。序列的分組描述統(tǒng)計(jì)分析是將樣本期分為若干子集后對(duì)各組觀測(cè)值分別進(jìn)行描述統(tǒng)計(jì)。選擇StatsbyClassification，出現(xiàn)分組描述統(tǒng)計(jì)定義對(duì)話框，據(jù)需要選擇相應(yīng)選項(xiàng)即可。第二節(jié)線性回歸分析一、線性回歸分析的基本操作以中國(guó)城鎮(zhèn)居民消費(fèi)函數(shù)（1985~2003年）為例說(shuō)明EViews的線性回歸分析應(yīng)用。（一）變量間的關(guān)系分析--繪制散點(diǎn)圖可通過(guò)散點(diǎn)圖觀察被解釋變量居民消費(fèi)與解釋變量居民收入之間是否有線性關(guān)系。在EViews主菜單中選擇Quick，在下拉菜單中選擇Graph。在對(duì)話框中輸入要處理的序列名X（人均可支配收入）和Y（人均消費(fèi)支出），點(diǎn)擊OK。在彈出的Graph對(duì)話框中，選擇要繪制的圖形類型為散點(diǎn)圖ScatterDiagram，點(diǎn)擊OK后，得到以收入X為橫軸，消費(fèi)Y為縱軸的散點(diǎn)圖。（二）建立回歸模型，使用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)消費(fèi)函數(shù)為線性回歸模型 EViews普通最小二乘法的操作步驟為：１．選擇Objects/NewObjects，在對(duì)話框中選擇對(duì)象為Equation，命名后點(diǎn)擊OK。２．選擇主菜單的Quick/EstimateEquation。１、２的操作都會(huì)出現(xiàn)如圖14的方程定義對(duì)話框。將要估計(jì)參數(shù)的回歸方程輸入到對(duì)話框中有兩種方法。１．直接輸入待估計(jì)的方程，如 Y＝C(1)＋C(2)*X２．直接輸入變量列表，如 YCX圖14方程定義對(duì)話框被解釋變量在前，解釋變量在后，如有多個(gè)解釋變量則需依次排列，中間用空格分開(kāi)。如回歸方程中有常數(shù)項(xiàng)，則需加入C；無(wú)常數(shù)項(xiàng)，則略去C。變量除直接用序列名外，還可以用序列的函數(shù)、計(jì)算表達(dá)式等。在方程定義對(duì)話框下面的EstimationSetting中，對(duì)于不同的模型，需要從Method一欄選擇不同的參數(shù)估計(jì)方法；Sample一欄用來(lái)指定參數(shù)估計(jì)時(shí)的樣本范圍。EViews默認(rèn)的方法為普通最小二乘法，默認(rèn)的樣本期為工作文件樣本期。對(duì)話框操作完畢后，點(diǎn)擊OK后得到方程輸出結(jié)果窗口，如圖15所示。DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/25/04Time:02:32Sample:19852003Includedobservations:19VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C149.205910.8588713.740470.0000X0.7049330.00774291.052450.0000R-squared0.997954Meandependentvar1081.136AdjustedR-squared0.997833S.D.dependentvar339.6804S.E.ofregression15.81140Akaikeinfocriterion8.458640Sumsquaredresid4250.005Schwarzcriterion8.558054Loglikelihood-78.35708F-statistic8290.549Durbin-Watsonstat2.016588Prob(F-statistic)0.000000圖15方程輸出結(jié)果窗口方程輸出結(jié)果窗口頂部顯示該次參數(shù)估計(jì)的一般信息。給出被解釋變量名稱、估計(jì)參數(shù)的方法、結(jié)果輸出的時(shí)間、序列數(shù)據(jù)的樣本范圍、序列數(shù)據(jù)的樣本容量。中間部分表格顯示的是回歸結(jié)果，包括各個(gè)參數(shù)的估計(jì)值、標(biāo)準(zhǔn)誤、t統(tǒng)計(jì)量和t統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率（P值）。最下面的是此次回歸的一些統(tǒng)計(jì)量，用以判斷回歸模型的優(yōu)劣。左邊的一列依次是：R-squared：判定系數(shù)AdjustedR-squared：調(diào)整的判定系數(shù)S.E.ofregression：回歸標(biāo)準(zhǔn)誤（）Sunsquaredresid：殘差平方和Loglikelihood：對(duì)數(shù)似然比Durbin-Watsonstat：DW統(tǒng)計(jì)量右邊一列依次是：Meandependentvar：被解釋變量的均值S.D.dependentvar：被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差A(yù)Kaikeinfocriterion：赤池信息量（AIC）Schwarzcriterion：施瓦茲信息量（SC）F-statistic：F檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量Prob(F-statistic)：F統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率從圖15中，可得消費(fèi)模型為Se=(10.859)(0.008)t=(13.741)(91.053)=0.998DW=2.017n=19上述回歸的操作還可使用更簡(jiǎn)便的命令輸入方式。在主窗口命令欄輸入：lsYCX即可得到如圖15的方程輸出窗口。點(diǎn)擊Name按鈕對(duì)方程命名并保存。EViews還提供了方程輸出窗口的很多操作，可進(jìn)一步分析回歸方程的優(yōu)劣。點(diǎn)擊View按鈕，可以顯示被解釋變量實(shí)際值、擬合值和殘差值的折線圖、數(shù)值表。點(diǎn)擊Resids按鈕可直接觀測(cè)殘差圖。（三）預(yù)測(cè)預(yù)測(cè)是經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析的目的之一。對(duì)于已經(jīng)建立的回歸模型，可得到樣本期內(nèi)的預(yù)測(cè)值（擬合值）。預(yù)測(cè)操作步驟如下：在回歸輸出結(jié)果窗口中，選中Forecast，產(chǎn)生一個(gè)預(yù)測(cè)對(duì)話框，如圖16所示。預(yù)測(cè)變量名可由用戶鍵入也可使用系統(tǒng)默認(rèn)名（被解釋變量名加F）。在S.E.欄命名標(biāo)準(zhǔn)誤名。在Samplerangeforforecast處給定預(yù)測(cè)區(qū)間，在Output處選擇輸出預(yù)測(cè)圖形和模型評(píng)估指標(biāo)。設(shè)定完畢后，點(diǎn)擊OK即可得到如圖17所示的預(yù)測(cè)圖。圖16預(yù)測(cè)對(duì)話框圖17人均消費(fèi)Ｙ的預(yù)測(cè)圖圖中的實(shí)線表示被解釋變量的預(yù)測(cè)值，上下兩條虛線給出的是近似95%的置信區(qū)間。右邊提供了一系列對(duì)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)。EViews不能直接計(jì)算出預(yù)測(cè)值的置信區(qū)間，需要通過(guò)置信區(qū)間上下限的公式來(lái)計(jì)算。二、異方差的檢驗(yàn)與處理（一）異方差的檢驗(yàn)在經(jīng)典線性回歸模型中，假定總體回歸模型的隨機(jī)干擾項(xiàng)ui的方差相同，均為，如果隨機(jī)干擾項(xiàng)的方差不全相等，即ui的方差為，則稱為異方差。檢驗(yàn)異方差的方法是先在同方差假定下估計(jì)回歸方程，然后再對(duì)得到的回歸方程的殘差進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，判斷是否存在異方差。EViews提供了懷特（White）的一般異方差檢驗(yàn)功能。原假設(shè)H0：回歸方程的干擾項(xiàng)同方差備擇假設(shè)H1：回歸方程的干擾項(xiàng)異方差懷特檢驗(yàn)的操作步驟為：在回歸方程輸出結(jié)果窗口中，點(diǎn)擊按鈕View，在下拉菜單中選擇ResidualTests/whiteHeteroskedasticity(crossterms)（若選nocrossterms則無(wú)交叉項(xiàng)）。可得到輔助回歸方程和懷特檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量--F統(tǒng)計(jì)量、χ2統(tǒng)計(jì)量的值及其伴隨概率（P值）。如圖18所示。通過(guò)伴隨概率（P值）可判別是否拒絕無(wú)異方差的原假設(shè)。圖18懷特檢驗(yàn)（二）異方差性的處理--加權(quán)最小二乘法處理異方差問(wèn)題最常用的方法是加權(quán)最小二乘法（WLS：WeightedLeastSquare），一般用于異方差形式已知的情況。加權(quán)最小二乘法使用加權(quán)最小二乘準(zhǔn)則，通過(guò)對(duì)不同觀測(cè)值賦予不同的權(quán)數(shù)變異方差為同方差。如異方差形式未知，可通過(guò)Glejser檢驗(yàn)找到影響方差的變量。例如， 如果與f(X)的關(guān)系是顯著的，則說(shuō)明與成正比，此時(shí)可取為權(quán)數(shù)。加權(quán)最小二乘法操作步驟為：選擇Quick/EstimateEquations，進(jìn)入方程定義對(duì)話框；輸入待估計(jì)方程，選擇估計(jì)方法--普通最小二乘法（LS）；點(diǎn)擊Option按鈕進(jìn)入方程估計(jì)選擇對(duì)話框；選擇WeightedLS/TSLS，在對(duì)話框內(nèi)輸入用作加權(quán)的序列名稱，點(diǎn)擊OK；回到方程定義對(duì)話框，點(diǎn)擊OK后得到加權(quán)最小二乘法回歸方程。加權(quán)最小二乘法也可通過(guò)對(duì)方程中的各個(gè)變量先進(jìn)行加權(quán)變換，然后直接使用普通最小二乘法，得到的回歸方程與上述方法相同。三、序列相關(guān)的檢驗(yàn)與處理如果總體回歸模型中的隨機(jī)干擾項(xiàng)彼此相關(guān)，即 ， 則稱隨機(jī)干擾項(xiàng)之間有序列相關(guān)或自相關(guān)。通常由于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中滯后效應(yīng)的存在，時(shí)間序列數(shù)據(jù)大多都存在序列相關(guān)現(xiàn)象。檢驗(yàn)序列相關(guān)的最簡(jiǎn)便方法是使用DW檢驗(yàn)，在EViews回歸方程結(jié)果輸出窗口中直接給出了DW統(tǒng)計(jì)量的值，用戶可據(jù)該統(tǒng)計(jì)量值判斷回歸模型干擾項(xiàng)是否有序列相關(guān)。通常假定序列相關(guān)的形式為一階自相關(guān)，即 在ρ未知的情況下，可通過(guò)殘差序列et估計(jì) et=et-1+vt得到后，可使用廣義差分法消除回歸模型中的自相關(guān)。廣義差分法操作步驟為：1．直接使用普遍最小二乘法估計(jì)回歸方程，命名為eq1。DW統(tǒng)計(jì)量判斷無(wú)序列相關(guān)，算法終止，如有序列相關(guān)，轉(zhuǎn)步驟2。2．通過(guò)殘差序列估計(jì)—階自相關(guān)系數(shù)，在主窗口命令欄輸入：lsee(-1) （此時(shí)不能有常數(shù)項(xiàng)）命名該方程為eq2。3．建立新方程eq3，在主窗口命令欄輸入： lsY-eq2.@coefs(1)*Y(-1)CX-eq2.@coefs(1)*X(-1)輸入式中eq2.@coefs(1)代表方程et=et-1+vt中的回歸系數(shù)，也可以直接輸入eq2中的系數(shù)的值。輸入完畢回車后，得到廣義差分后的回歸方程輸出結(jié)果。為了還原方程的常數(shù)項(xiàng)，還要輸入命令： Scalarbeta1=eq3.@coefs(1)/(1-eq2.@coefs(1))求得原方程的常數(shù)項(xiàng)。如果eq3中依然有序列相關(guān)，則可重復(fù)步驟2、步驟3再進(jìn)行一次廣義差分。由于使用差分?jǐn)?shù)據(jù)，第一個(gè)觀測(cè)值將失去，在小樣本情況下對(duì)估計(jì)精度有影響。為避免這一損失，可使用普萊斯—溫斯滕變換（Prais-WinstenTransformation）補(bǔ)充第一個(gè)觀測(cè)值，將Y和X的第一次觀測(cè)值轉(zhuǎn)換為和。此時(shí)，要使用廣義差分法消除序列相關(guān)，必須使用序列生成工具產(chǎn)生新的序列和。將第一個(gè)觀測(cè)值和補(bǔ)充到,序列中去，使,的序列長(zhǎng)度與Y,X相同。生成,序列后，就可使用普通最小二乘法估計(jì)參數(shù)，即：lsY’CX’則得到廣義差分法的最小二乘估計(jì)結(jié)果。調(diào)整常數(shù)項(xiàng)后，得到原回歸方程的估計(jì)結(jié)果。四、非線性模型的線性化非線性模型指的是參數(shù)或解釋變量是非線性的函數(shù)模型。在某些情形下，可將這些非線性模型，通過(guò)一定的變換，轉(zhuǎn)化為線性模型。線性變換函數(shù)表原模型變換函數(shù)線性模型Y=a+bLnX對(duì)變換模型估計(jì)參數(shù)在EViews中有兩種途徑。1．生成變換后的新序列，對(duì)線性模型使用普遍最小二乘法。例如，要估計(jì)Y＝aXb的參數(shù)，則選擇主菜單Quick/GenerateSeries，在出現(xiàn)序列建立對(duì)話框中輸入： LX＝Log(X)則得到X’=LX=Ln(X)，同樣操作可得到Y(jié)’=LY=Ln(Y)，生成新的序列LX,LY，利用LX,LY做線性回歸即可求得參數(shù)a,b。2．直接使EViews命令。在主窗口命令欄輸入 lslog(Y)clog(X)回車后得到回歸模型的估計(jì)結(jié)果。使用第二種方法可直接使用預(yù)測(cè)（Forecast）命令對(duì)原序列Y進(jìn)行預(yù)測(cè)。如使用第一種方法只能對(duì)LY進(jìn)行預(yù)測(cè)，要對(duì)Y進(jìn)行預(yù)測(cè)就必須進(jìn)行指數(shù)變換。因此，通常都使用第二種方法。對(duì)于其它非線性函數(shù)的操作方法相同。五、聯(lián)立方程模型的估計(jì)（一）工具變量法當(dāng)聯(lián)立方程模型中結(jié)構(gòu)方程為恰好識(shí)別時(shí)，我們可以使用工具變量法估計(jì)參數(shù)。以如下聯(lián)立方程模型為例。 （1） （2）模型中，Y1,Y2為內(nèi)生變量，X1,X2,X3為前定變量，據(jù)識(shí)別的階條件和秩條件可知，方程（1）為恰好識(shí)別，可使用工具變量法估計(jì)其參數(shù)。應(yīng)選擇式（2）中的X3為式（1）中Y2的工具變量。在EViews的主菜單中選擇Quick/EstimateEquation打開(kāi)方程定義對(duì)話框，點(diǎn)開(kāi)EstimationSetting中的Method下拉菜單，選擇TSLS，出現(xiàn)兩階段最小二乘方程定義對(duì)話框，如圖19所示。圖19兩階段最小二乘方程定義對(duì)話框首先在對(duì)話框上方EquationSpecification處的空白區(qū)域輸入待估計(jì)方程的變量名，本例輸入 Y1CY2X1X然后在InstrumentList（工具變量表）下的空白區(qū)域輸入用于估計(jì)方程的工具變量名。本例中Y2的工具變量為X3，X1和X2的工具變量為其本身X1,X2，則應(yīng)輸入 X3X1X2完成定義后，點(diǎn)擊OK得到估計(jì)結(jié)果。（二）二階段最小二乘法聯(lián)立方程模型中，方程（2）為過(guò)度識(shí)別方程，只能使用二階段最小二乘法估計(jì)參數(shù)。在圖19的二階段最小二乘方程定義對(duì)話框的上、下兩個(gè)空白區(qū)域分別輸入 Y2CY1XX1X2X3點(diǎn)擊OK得到二階段最小二乘估計(jì)結(jié)果?！纠?.10】美國(guó)收入－貨幣供給模型Y1，Y2分別表示收入和貨幣存量X1，X2分別表示投資支出和政府用于商品和勞務(wù)的支出，X1,X2為外生變量。第一個(gè)方程是收入方程，說(shuō)明收入是由貨幣供給、投資支出和政府支出所決定的。第二個(gè)方程是貨幣供給方程，說(shuō)明貨幣存量是根據(jù)收入水平?jīng)Q定的。模型中變量數(shù)據(jù)見(jiàn)下表。1970-1991年美國(guó)若干宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)單位：10億美元年份國(guó)內(nèi)總產(chǎn)值Y1M2貨幣供給Y2私人國(guó)內(nèi)總投資X1聯(lián)邦政府支出X219701010.7628.1150.3208.519711097.2717.2175.5224.319721207.0805.2205.6249.319731349.6861.0243.1270.319741458.6908.6245.8305.619751585.61023.3226.0364.219761768.41163.7286.4392.719771974.11286.6358.3426.419782232.71388.7434.0469.319792488.61496.7480.2520.319802708.01629.5467.6613.119813030.61792.9558.0697.819823149.61951.9503.4770.919833405.02186.1546.7840.019843777.22374.3718.9892.719854038.72569.4714.5969.919864268.62811.1717.61028.219874539.92910.8749.31065.619884900.03071.1793.61109.019895250.83227.3832.31181.619905522.23339.0799.51273.619915677.53439.8721.11332.7應(yīng)用識(shí)別的條件可知，貨幣供給方程是過(guò)度識(shí)別的。因此，可用二階段最小二乘法估計(jì)貨幣供給方程的參數(shù)。寫(xiě)出簡(jiǎn)化式方