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文档简介
1、实验名称:计量经济检验与修正实验【实验目标、要求】使学生掌握用Eviews做1. 异方差性检验和修正方法;2. 自相关性检验和修正方法;3. 【实验内容】实验内容以课后练习:以114页第6题、130页应用题第2题为例进行操作。【实验步骤】114页第6题(一)参数估计进入Eviews软件包,确定时间范围;编辑输入数据;选择估计方程菜单,估计样本回归函数如图3-1所示:图3-1估计结果为:括号内为t统计量值。(二)检验异方差性1)图形分析检验A. 观察观察消费性支出(Y)与可支配收入(X)的相关图:SCAT X Y图3-2从图3-2中可以看出,随着可支配收入的增加,消费性支出的平均水平不断提高,但
2、离散程度也逐步扩大,这说明变量之间可能存在递增的异方差性。B. 残差分析首先将数据排序(命令格式为:SORT 解释变量),然后建立回归方程。在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分析图(或建立方程后在Eviews工作文件窗口点击resid对象来观察)。图3-3显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势,即表明存在异方差性。图3-32)White检验A. 建立回归模型:LS Y C X,回归结果如图3-4所示:图3-4B. 在方程窗口上点击ViewResidual TestWhite Heteroskedastcity,检验结果如图3-5所示:图3-5其中F值为辅助回归模型的F统计量值
3、。取显著性水平,由于,p值为0.0156小于显著性水平,所以存在异方差性。(三)调整异方差性1)确定权数变量在命令窗口键入:Genr w1=1/resid2 ; Genr w2=1/abs(resid)2)利用加权最小二乘法估计模型在Eviews命令窗口中依次键入命令:LS(W=) Y C X LS(W=) Y C X经估计检验发现用权数的效果最好,图3-6给出用权数的结果。图3-63)对所估计的模型再进行White检验,观察异方差的调整情况对所估计的模型再进行White检验,其结果如图3-7所示。该图所对应的White检验显示,F检验和卡方检验p值分别为0.469和0.4395,均大于显著性
4、水平0.05,所以不应拒绝原假设,即认为已经消除了回归模型的异方差性。图3-7130页应用题第2题建立工作文件:启动Eviews,点击FileNewWorkfile,弹出对话框Workfile Creat,如图所示,输入表3-8相应的数值。图3-8点击“OK”,出现数据编辑窗口。在Eviews命令窗口中输入命令“data x y”,按回车键,出现数据编辑窗口,在编辑状态下输入数据,结果如图3-9所示。图3-8(一)回归模型的筛选1)相关图分析输入命令“SCAT X Y”,运行该命令,得到如图3-9的输出结果。 图3-9相关图表明,进出口总额与国内生产总值二者的曲线相关关系较为明显。现将函数初步
5、设定为线性、双对数、对数、指数、二次多项式等不同形式,进而加以比较分析。2)估计模型,利用LS命令分别建立以下模型(1)线性模型:LS Y C X (2)双对数模型:GENR LNY=LOG(Y) GENR LNX=LOG(X) LS LNY C LNX(3)对数模型:LS Y C LNX(4)指数模型: LS LNY C X (5)二次多项式模型:GENR X2=X2 LS Y C X X23)选择模型比较以上模型,可见各模型回归系数的符号及数值较为合理。二次多项式模型中X没有通过t检验,其余各解释变量及常数项均通过了t检验,且模型都较为显著。除了对数模型的拟合优度较低外,其余模型都具有较高
6、的拟合优度,因此可以首先剔出对数模型。同时对二次项模型进行修正,舍去X项,输入命令LS Y C X2,运行,得如下结果:比较各模型的残差分布表,线性模型的残差在较长时期内呈连续递减趋势而后又转为连续递增趋势,指数模型则大体相反,残差先呈连续递增趋势而后又转为连续递减趋势,因此,可以初步判断这两种函数形式设置是不当的。而且,这两个模型的拟合优度也较双对数模型和二次多项式模型低,所以又可舍弃线性模型和指数模型。双对数模型和二次多项式模型都具有很高的拟合优度,因而初步选定回归模型为这两个模型。(二)自相关检验通过此残差图分析可知,首先左端残差一直为正,接着又一直为负,最后又一直为正,所以认为此模型中存在自相关性。1)DW检验根据图可以知道DW=0.3835,在显著性水平为0.05的条件下,查DW表,且知道T=16,解释变量的个数k为1,得到下限临界值dl=1.1,上限临界值du=1.37。则统计量0<0.3835< dl=1.1,表明存在正相关。(三)自相关的修正根据结果可知,说明拟合优度很高,在显著性水平,T=15,解释变量的个数为1,得到DW的下限值1.08和上限值1.36,而统计量1.36=,表明此模型已经不存在自相关性了。由上图DW=2.
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