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文档简介

计量经济学实训报告内容 *2 第一次实训内容：对截面数据进行 线性回归 基本步骤 建立数据文件 quick-estimate equation-输入计量模型 *3 如何防止多重共线性？ 相关性分析（view-covariance analysis） 解决方法：排除变量法、差分法（在时间序列 数据、在面板数据中使用） 这又有可能涉及到数据的生成问题 genr-输入生成新数据的公式 d(y)：对y取一阶差分，即y-y(-1) log(y)：对y取自然对数 *4 如何防止异方差？ 先拟合出结果来 view-residual tests-heteroskedasticity tests， 在test type中选择white，点击ok 倘若obs*r-squared的prob.小于0.05（自己设定，也 可以设定为0.1），则存在异方差 运用加权最小二乘法 object-generate series quick-generate series，输入生成新数据的公式： w=1/resid quick-equation estimation-输入计量模型，在option选项卡 中选择weighted ls/tsls 进一步检查是否存在异方差，倘若存在，更改权重（ 例如，残差项平方的倒数作为权重） *5 第二次实训内容：对时间序列数据 进行线性回归 基本步骤 建立数据文件 quick-equation estimation-输入计量模型 *6 如何防止多重共线性？ 相关性分析（view-covariance analysis） 解决方法：排除变量法、差分法（在时间序列 数据、面板数据中使用） *7 如何防止序列相关性？ 在回归方程中加入ar(1)、ar(2)，检验 d.w.值是否接近于2 *8 第三次实训内容：对面板数据进行 线性回归 基本步骤 建立数据文件 如何防止多重共线性？略。 一般不考虑异方差性和序列相关性。 *9 estimate，在specification中输入被解释变量 （加一个问号），在cross-section中选择 random；在common coefficents中各自变量（ 每个自变量后面加一个问号，并且用空格隔开 ），点击确定。 固定效应和随机效应的选择：view- fixed/random effect testing-correlated random effects-hausman test，
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