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文档简介
1、第一讲、OLS估计和预测By Jimmyjimmy_傻瓜EViews系列安装 由于现在国内还没有汉化版的EViews,大家只能用破解版的英文软件。 具体的破解步骤,在安装软件中有详细的介绍。这里就不赘述了。 现在的版本有3.1 、 4.1和5.1 。由于5.1的比较不稳定,容易出现死机的情况,3.1的版本过于老,建议大家用4.1。它们具体的操作界面有些不太一样,希望大家一定要注意。至于区别本人现在还没发现,都挺好用的。下面的讲解也都是在4.1上进行的。 一、基本操作一、基本操作 二、最小二乘估计法二、最小二乘估计法(OLS) 三、预测三、预测一、基一、基 本本 操操 作作1、窗口介绍 2、工作
2、文档(workfile)的建立: 需要强调的是不论进行什么估计,都要在这个建立的工作文档中进行,打个比方,可以把这个文档比喻成一张桌子,任何任务都是在这个桌子上进行的。如果输入了数据,就存在了它里面,关闭整个程序之前把这个Workfile保存了,也就把所有的数据都保存了。 具体的建立方法是: 点击FILENEWWORKFILE (如下页图) 下面会出现一个对话框(如下页图) :点击确定之后,会建立一个workfile,或者说我们已经有了张桌子,下面就是具体操作了。值得注意的是在随后出现的小的workfile对话框也有一个标题栏,它也有自己的诸多用处,这在以后会具体讲解。二、二、 一元线性回归模
3、型的一元线性回归模型的ols估计估计 例:估计一元线性回归模型 【李子奈的计量经济学书中P34的例子】具体步骤: 第一步:数据输入数据输入 : 第二步:作散点图:作散点图: 第三步:OLS估计:估计: 第四步:参数分析:参数分析: 第五步:经济学意义分析:经济学意义分析:第一步:数据输入 : 有了上节建立的“桌子”(工作文档),下面就是准备要分析的材料数据。首先要把不同数据的不同的名字输入,在上面的命令栏里输入: Data 要分析的数据变量名称(多个变量之间加空格) 本题中的模型是 其中是第T年国家文教科学卫生事业费支出额(亿元),是第T年国家财政收入额(亿元) 因此变量是两个,在命令栏中输入
4、data ED FI 按回车会出现未经赋值的数值表格。 注意:命令行中不能把变量设成c,如消费(consumption)可以设成cu等,因为c在命令行中专指常数tttEDFI 下面把数据输入。具体的方法有两种: (1)可以在已有的excel表格中数据复制到里面。 (2)可以直接在这个对话框里输入数据。(比较麻烦 大家要有耐心)第二步:作散点图 作散点图的目的,就是看这两个变量之间是不是有显著的线性关系。 具体的步骤如下: 在数据对话框的窗口中选:View Graph Scatter Simple scatter得到散点图: 可以看到,它们的线性关系是十分明显的。点基本都处在一条直线上。第三步:
5、OLS估计 在确认了两个变量之间的线形关系后就可以运用,OLS法进行估计了。 在命令栏里输入最小二乘估计的命令:ls +因变量c(常数项)自变量 在这个例子中是:ls ed c fi对于这个估计结果我们一定要予以充分的关注,在以后的许多其他检验中,我们都会涉及到对它的分析和应用。第四步:参数分析: 具体的就是对其中的参数进行分析。 下面表中是所有的参数的意义,标记颜色的是比较重要和比较常用来检验的,其中的公式不必记忆,但是它的原理要明白,它们在什么情况下通过检验或未通过检验要清楚。参数说明1左边第一个指标为样本决定系数,它反映的是模型的拟合优度,可以看出这个拟合优度是相当高的,一般情况下,拟合
6、优度要在0.7以上,我们才说这个线形关系是成立的。左边第二个指标为调整后的样本决定系数,和前面可决系数一样,它的值越高,则模型的拟合效果越好。左边第三个指标为回归标准误差,这个值越小越好。K为待估系数的个数22121()()niiniiyySSRRSSTyy2211(1)nRRnk 2()yySEnK参数说明2第四个指标为残差平方和,这个值也是越小越好。第五个指标为对数似然比 ,这个值越大。说明模型越精确。第六个指标为DW统计量,其公式为这个值反映的是序列自相关问题,它的值位于区间0,4之间,一般情况下,越接近于2,越能说明不存在自相关问题。 2()iiSSEyy2log2log222nnnL
7、 21221()ntttntteeDWe参数说明3右边第一个指标为因变量的均值第二个指标为因变量标准差。 第三个指标为赤池信息准则(AIC),这个值越小越好。第四个指标为施瓦茨准则, 和赤池信息量一样,这个值越小越好。2()1iyySDVn22lkAICnn 2loglknSCnn 参数说明4 第五个统计量为F检验统计量,其中p为解释变量的元数,在本例中,p为1。 F统计量反映的是整个方程的显著性,值越大越好。 /(1)SSR pFSSEnp第五步:经济学意义分析: 作ols估计的方程是有现实经济背景的方程,它包含着丰富的经济学的意义,因此应对估计出的结果进行经济学分析。 首先它说明了自变量和
8、因变量的相关关系(如果关系存在且不为虚假关系的话) 其次它说明了各个自变量对因变量影响的力度是不同的 再次它为我们对未来经济运行状况提供了预测分析的可能。三、一元线性回归模型的预测三、一元线性回归模型的预测 模型经过估计后如果通过检验,则意味着它可以被付诸于应用,这里我们介绍它的一种最常见的应用预测。; 要对一元线性模型进行预测,需要在已知解释变量值的条件下进行。 本例中我们有1998年度的fi值为10000.00亿元。具体步骤:具体步骤:第一步:调整样本日期 样本的取值是在19911997年,我们要预测1998年的ED值,因此我们先把样本取值的时间范围调整一下: 同样地也把Sample的年份改成19911998出现对话框:第二步:输入自变量值: 1、双击workfile中的fi,会出现fi的序列,注意此时它的时间下限已经变成了1998年。 2、1998年fi的数据不存在,这需要你进行输入(输入前要右键选择edit,使其由只读变成编辑状态),假定1998年fi值为10000,我们便输入10000第三步:预测: 再次对其进行OLS估计,在估计出来的对话框中,点击上面的forecast键。 出来的对话框中选择“ok”,会出现线形的估计图表。这时workfile中会多出一个edf,打开它便会看到对1998年ed的估计值为2264.243
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