多元线性回归Wald检验

1、湖南商学院模拟实验报告实验地点：实验楼时间:课程名称计量经济学模拟实验实验项目名称多元线性回归模型的向量表述和Wald检验班级姓名学号学时小组成员实验目的：考察我国自1980-2001年的国债发行额度与相关因素之间的数量关系。实验数据文件夹sy5.WF1, 丫表示国债发行额(单位：亿元)，X1表示国内生产总值(单位：百亿元)， X2表示每年的财政赤字额(单位：亿元)，X3表示年还本付息额(单位：亿元)，t表示第t年的 观测数据。模型：Yt =卩0 + PlXit + ®2X2t + ®3X3t +Ut实验内容：1. 如何利用命令，建立X和Y矩阵；(1) 选择 X1,X2,X

2、3,Y as group name groupOl(2) 输入 matrix mat_ystom(y,mat_y) ，stom(group01,mat_x)2. 如何运用多元线性回归的估计公式进行回归的OLS估计；(1)输入 LS Y C X1 X2 X3name eq01Depe ndent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 03/30/15 Time: 21:22Sample: 1980 2001In eluded observatio ns: 22Coeffict-StatistiientStd. ErrorcProb.4.31399C90.34

3、52021.667250.1991020.8444X120.1544702.2347560.03840.99540X230.03161331.486990.00000.87975X390.04950817.770210.00000.998951216.39R-squared5Mean depe ndent var50.998781485.99Adjusted R-squared1S.D. dependent var351.887010.8989S.E. of regressi on5Akaike info criterion848460.711.0973Sum squared resid8Sc

4、hwarz criteri on5-115.8810.9457Log likelihood88Hannan-Quinn criter.15735.342.11683F-statistic7Durbin-Wats on stat40.00000Prob(F-statistic)03.利用命令计算随机干扰项的方差：?2，并计算?的方差-协方差矩阵和相应的t统 计量，并在5%勺显著性水平下做参数的显著性检验； 输入 scalar deltahat2=eq01.ssr/(22-4)(CXIlellelop)七 bs©Hlellelope_eos <緯u s ss H s e£

5、ewqp£aq 岳才巴mul肯 H ££ 135 H ESHamUJQ更名S N«lzSQ5Q答口 ISOE oemrMdE 閔 so Is定器ml- d旨住d 1 1 亡占巴標左9 卜 SAS _sssnrkulN- .f = u M s CTnffl- exsxsUAMJ cl-ttr工 MCJPU-弓 5 匸O-KO >p3crEararrqo七 plxl卫IT爾EVE= 向 滋Hie Edit Otject View Pro< Quick Options Window LSYCX1X2X3scalar deltahat2=eq01 ,

6、ssr/(22-4)scalar deltahat=sqrttdeItshat2；口 Workfile; SV5 ” (c;ps«rslenovodesktopF)££J« 口叵Ivie w Procoi3iect Print |Save Detais+/- son Fe tdi stDre >elEteGierT SampleRnge: 1980 200122ot)£Display Filter *Sample: 1990 200122ot)scra donah atdewgrorTlama:ra/y ttlmsIHEI 03000DB

7、 二 none WF 二 sy5 Scalar DELTAHAT - 5L8S7D470931 Path 二 c；Liserslenovodocijments/输入 matrix var cov B=eq01.coefcov Watris; VAR_CO<_E Workfi'e; SY5:y5口 H 話VAR COV BC1C2C3C4Last updated 03/30/15-21:33R14&SAS98-2 5013790.3051720597303R2-25013790.023861-0.003126-0.000774R3P 0 305172-0.0031260.0

8、009990.000448R4二 0597303-00057710.0004480.002451|_ii rI 1or 在回归方程中点击 view Covaria nee matrixQ Equation: EQO1 Workfile: SY5:：£y5| 口 |电S3 |ViewlProc Object |Pnnt |Name Freeze EstimateForecast StateResidsCoefficient Covariance MatnxcX1X2X3C469.4698-2.5013790.3051720.597303AX1-2.5013790 023861-0.00

9、31264).006774 JX20.305172-00031250.0009990 000443X310.597303-0.0067740.0004480.0024511THl(2) 输入 vector ttt=eqO1.tstatsO Vector TTT Woirkfile; SY5：；5y5| 口 © | £3/iew Proc Object Print Marne|Freeze| Edit十卜 Label+/- |sieet Stts|GraphC1ArLast updated: 03J30/15-21:40JR10.199102R22.234755R331486

10、99.R417.77021pIIIII 4.对如下的假设做Wald检验：H 0 : ：2 1 -3=0eq01 view coefficie nt testwald c=0,c(3)=0Wald Test:Equation: EQ01TestStatisticValuedfProbabilityF-statistic920.4449(2, 18)0.0000Chi-square1840.89020.0000Null Hypothesis Summary:Normalized Restrictio n (=ValueStd. Err.0)C(2)0.3452020.154470C(3)0.9954030.031613Restricti ons are lin ear in coeff