VAR模型的Eviews方法.doc

用EViews估计联立方程模型1.EViews提供的系统估计方法（1）跨方程加权法(Cross-equation weighting)（2）似不相关回归法(Seemingly Unrelated RegressionSUR )（3）两阶段最小二乘法（4）三阶段最小二乘法（5）广义矩法(GMM) （一共有8种方法）2.系统方程的建立与估计（1）建立系统方程工作文件或打开一个已存在的工作文件2. 系统模型的建立点击Objects-New-System，在打开的对话框中给系统方程命名点击OK出现如图所视的对话框，然后可以将系统方程直接键入窗口系统方程中的方程应当是行为方程式（需要估计参数的方程）例如包含两个方程的系统方程，可以在对话框中输入如下的方程 3. 估计方程 点击系统窗口工具栏中Estimate功能键，出现如下对话框 如果选择两阶段最小二乘法，应在方程对话框中在键入工具变量y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*zx=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1)INST Y Y(-1) X Z对话框提供了8种估计方法，选择两阶段最小二乘法，点击OK得到如下的输出结果System: UNTITLEDEstimation Method: Two-Stage Least SquaresDate: 11/23/05 Time: 19:47Sample: 2 248Included observations: 247Total system (balanced) observations 494Instruments: Y Y(-1) X Z CCoefficientStd. Errort-StatisticProb. C(1)-860.3344293.0996-2.9352970.0035C(2)0.1556810.0343744.5290440.0000C(3)0.8329250.02032940.973000.0000C(4)1941557.690610.12.8113650.0051C(5)7569.148219.123134.542900.0000C(6)0.5327770.0578139.2154620.0000C(7)-17478498565949.9-30.883470.0000Determinant residual covariance1960996.Equation: Y=C(1)+C(2)*X+C(3)*Y(-1)+C(4)*ZObservations: 247R-squared0.990558 Mean dependent var1942.944Adjusted R-squared0.990441 S.D. dependent var226.2892S.E. of regression22.12439 Sum squared resid118945.8Durbin-Watson stat1.525904Equation: X=C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1)Observations: 247R-squared0.981143 Mean dependent var5197.016Adjusted R-squared0.980989 S.D. dependent var523.0837S.E. of regression72.12362 Sum squared resid1269243.Durbin-Watson stat1.174580根据输出结果中的数据对模型进行检验联立模型系统的练习1 简述联立模型的识别条件；估计方法及方法所适用的条件。2 查统计年鉴，建立中国宏观经济联立模型并对模型进行识别和估计，利用模型对经济发展趋势进行预测。3复习单方程的检验和估计方法。4设宏观经济模型为其中c为消费，i为投资，g为政府支出，y为收入L为利润 利用经济学原理对经济变量进行分类。 确定模型的识别情况。 根据下列数据，选择适当的方法对模型进行估计和检验。编号yciLg123456789104845045205605916326857507948663113253353553754014334664925377575728387941081211