计量经济学综合实验报告

1、卅量经济A合实验报告实验一截面数据一元线性回归模型（经典估计）【实验目的和要求】1、熟练运用计算机和Eviews软件进行计量经济分析，掌握一元线性回归模型的设定、 普通最 小二乘法求解及其检验方法；2、学习绝对收入假说消费理论的验证方法；3、在老师的指导下独立完成实验，并得到正确结果。【实验内容】1、对变量样本序列进行统计描述；2、设定一元线性回归模型的具体形式，预计回归系数的符号；3、用普通最小二乘法求解模型；4、对模型的解进行经济理论检验和统计检验；5、对模型进行结构分析；6、用模型进行预测分析。【实验数据】1、附表5, 2011年河南省18个省辖市城市居民消费支出 CE与可支配收入DI数

2、据。2、附表5, 2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出 LE与纯收入NI数据。【实验步骤】城市居民：1、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“ data ce di”回车，从数据表 中粘贴数据到Eviews数据表中即可。2、对变量ce、di进行统计描述在 ce、 di 组对象窗口选择下拉菜单 view-descriptive statistics-common samples, 即输出组对象中各序列数据公共样本的统计描述，如下图：统计描述1: common samples Gi:oup= IMTIILHDWorfcf= UKTX>LBD =:Unt

3、77;T 1 eo回区CEIDILMOin1 Z2 6I5-O5 I 1 74 51.94人MQCll 口 n1 22 a 11 72T2.00M9UIITi*Jm1 4SOCI.DO21 b1 J.00Minimum103bl .uu14!iyJ.OOstd. Dovi isa17 3u.azeSKEWnoCCU.1 曰 83G30 5631 81Kurtosis2.327316274025Jsrqje-Ldera0.4244221 .1) 口 4461I 'rotziQtoillilyU 9087940.6051 70Gum22iU? /1.U31 JOIS.0Cum Gq Ucv

4、2402C140S03G6067Observations101 T<i'I >选择下拉菜单view-descriptive statistics-individual samples ,即输出组对象中各序列数据 的统计描述，各序列包含的观察值数量可以不同。统计描述2： individual samplesCroup: UHTITLED ¥oikfile: UWTITLEI): :Dnt±tled回pr虱©bjecH 回向回小巾工后已以封号占inple 区1g比5七自t二弓口已匚CEDIWean122650617451.94八Median1229

5、41.0017272.00MaximumU500.0021612.00Minimum1 0361.0014583 00Std. Deu.1100.B761730.978Skewness0.1303690.562181Kurlosis2.2273163.274025Jarque-Eera0 4244221.004461Probability0.608794C.0Q5179Sum220771 0314315.0Sum Sq. Dev2402014950936067Obseh/atlonsis18V<|ll>在组对象窗 口 中选择下拉菜单view- covariance analysis

6、balanced sample 即可出现以下图表。统计描述3: covariance Group; BIT I TIED Toikfile: UKTITLED: :Uat it led M|nx|匕闷|年01：口上)£匚| |PjTtJ|Narre |吃£司民叩出Covai kii«CEDICE1334453.1418730.ADI1418739.2029626.3、建立由被解释变量ce和解释变量di组成的组对象，在一个坐标轴上显示两变量的序列线图, 观察是否接近直线，做两变量的散点图，观察是否线性相关。两变量序列的线图：G|x"hi Group: UT

7、TITLED¥orkfile: UNTITLED:Untitled由上图可知，两变量的曲线，都不接近直线。 两变量的散点图：的模因由上图可知两变量基本呈正相关关系，存在一定的线性相关性。但相关程度不大。4、结合凯恩斯绝对收入假说的消费理论和图形分析，设定以ce为被解释变量，di为解释变量一元线性城市居民消费总体回归模型，预计回归系数的符号；型：CEi=由+ -Dli+ui支出一般随收入的增加而增多，回归系数应为正数。5、用OLS法估计以ce为被解释变量，di为解释变量的城市居民消费回归模型；回归估计结果如下：Dependent Variable: CE Method: Least S

8、quaresDate: 06/23/08 Time: 14:45Sample: 1 18Included observations: 18CoefficientStd. Errort-StatisticProb.C3510.4722058.0701.7057110.1074DI0.5013520.1173174.2734770.0006R-squared0.533019Mean dependent var12265.06Adjusted R-squared0.503832S.D. dependent var1188.676S.E. of regression837.2934Akaike inf

9、o criterion16.40267Sum squared resid11216963Schwarz criterion16.50160Log likelihood-145.6240Hannan-Quinn criter.16.41631F-statistic18.26260Durbin-Watson stat1.415144Prob(F-statistic)0.000582即 CEi=3510.472 + 0.50135DI(2058.070) (0.117317 ) t= (1.705711 ) (4.273477 ) R2=0.533019 F=18.26260 n=18 6、对ce为

10、被解释变量，di为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验。(1)经济意义检验：所估计参数0 1=3510.472 , 0 2=0.501352 ,说明可支配收入增加1元， 平均说来可导致城市居民消费支出增加 0.501352元。(2)拟合优度检验：通过以上的回归数据可知，可决系数为0.533019,说明所建模型整体上对样本数据拟合度不是太好。(3)t检验：针对H1: 0 1=0和H2: 0 2=0,由上回归结果可以看出，估计的回归系数 B1的标准 误差和t值分别为:SE(B 1)=2058.070 , t( 0 1)=1.705711: 0 2的标准误差和t值分别为SE(

11、0 2) =0.117317 t( 0 2)=4.273477.取a=0,05 ,查t分布表得自由度为n-2=18-2=16的临界值为 t 0.025=2.1 19, t( t 1)=1.7057 Vt 0.025=2.1 19 ,不拒绝 H1, t( 0 2)=4.1735 > 10.025=2.1 19,拒绝 H2.这表 明，城市居民可支配收入对其消费水平有很大影响。7、当城市居民可支配收入在14500元时，支出的均值为10780.076元。在95%勺置信度下，预测某省辖市城市居民可支配收入在175007s时的消费支出的均值区间。计 算后区间为(10976.7471 13591.44

12、69 )模型预测农村居民：data le ni ”回车，从数据表1、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入 中粘贴数据到Eviews数据表中即可。4、对变量le、ni进行统计描述在le、 ni组对象窗口选择下拉菜单 view-descriptive statistics-common samples, 即输出组对象中各序列数据公共样本的统计描述，如下图： Group: TOTITLED lorkfile: UHIIILED: :Virtltled叵I®.曲e内 Proc ObjectpririnNdmem已己丘150mpteJGh电日后匕日宜）即日二LENIrLEN

13、IMean4711.9337319.667Median4591,5006975.500Maximum7522.00011 050.00Mininmum34600005448.000td. Dev.10197141473,257Skewness1.2214020.905329Kurtosis4 6458853.322295Jarque-Bera6.5071722.536767Probability0.0380350.281286SumS4B12 001217S4.0Sum Sc|, Dev.1767689436806756Obser/ations161S4i>i选择下拉菜单view-des

14、criptive statistics-individualsamples ,即输出组对象中各序列数据的统计描述，各序列包含的观察值数量可以不同，如下表：Group: UHTITLED ¥ori£ile : UTiriTLED: : Untitledk“食田Prorcbie（：H PririHrJarn8Frgmi Sam口囿|丑日上恫ne弼dLENI1一Mean4711.9237319.B67八hdedian4591,5000675 500Maxinrium7622J0011050.00Minimum3460.0005448 ODOStd. Dev.1D19.7U1473

15、.267Skewness1.221 4020.905329Kurtosis4.6459653.322295Jarqje-Bera6.5071722.530767protoatiility0.036035Q.2B1I236Sum84813.00131754.0Sum Sq. Dev.1767639436398756Observations181&7<>balanced sample 即可出现以在组对象窗口中选择下拉菜单 view- covariance analysis 下图表：LENI1LJE9S2O49.71 24231 3.一NI1 242212.Q£ouip

16、 UHT T TLEI>VozrkfUTTITLED: = TTzi-L i 1 1 ed | U |X |CtrA»l4lK：OvtwwMpf0匚口b匚t|&18|尸.加gglelslixtggMHspsH3、建立由被解释变量ce和解释变量di组成的组对象，在一个坐标轴上显示两变量的序列线图, 观察是否接近直线，做两变量的散点图，观察是否线性相关。两变量序列的线图：由上图可知，两变量的曲线，都不接近直线 两变量的散点图：由上图可知两变量基本呈正相关关系，存在一定的线性相关性。但相关程度不大。4、结合凯恩斯绝对收入假说的消费理论和图形分析，设定以 le为被解释变量，ni

17、为解释变量 的一元线性城市居民消费总体回归模型，预计回归系数的符号；模型：LEi=0 1 + B 2NIi+ui因支出一般随收入的增加而增加，预测回归系数6 1、B 2的符号都是正号。5、用OLSS估计以ce为被解释变量，di为解释变量的城市居民消费回归模型; 模型回归估计结果 Equation: ENTITLED Torkfile: UHTITLED: :. 目回区|聃敬阿汨毗厢|Prin日n41Tle旭日位e忙贰而白tuQ通郎11归匕出J匠可也Dependent Variabli?: LEMethod. Least SquaresDate: OOnSJDB Time: 15:59Sarnp

18、le: 1 1 8Included obseivatlons: 18CoefficienlSid Error t-StatisticProb.0275.91S46234453044257206640NI0.6060270.0835907.250000a.oooaR-squared0.766636Mean dependentar4711.833Adjusted R-squared0.752051S.D. dependent var101 9.714S.E of neg res sii on507.7514Akaike info criterion15.40234Sum squared resid

19、4125146,S ch wac criterion15.50127Log likelihood136,6211Hannan-Quinn writer.15,41599F-stati&tic5Z5625DDurbin-Watsor stat2,042321Prak>(F-statistic)O.OOOOC2即 LEi=275.9194 + 0.606027NIi(623.4453)(0.08359)T=(0.442572)(7.25000)R2=0.766636 F=52.5625 n=18 6、对le为被解释变量，ni为解释变量模型输出结果进行经济理论检验，拟合优度检验和t检验

20、。(1)经济意义检验：所估计参数0 1=275.9194, 0 2=0.606027,说明可支配收入增加1元，平 均说来可导致乡村居民消费支出增加0.606027元。(2)拟合优度检验：通过以上的回归数据可知，可决系数为0.766636,说明所建模型整体上对样本数据拟合度较好；(3)对回归系数的t检验：针对H1: B 1=0和H2: B 2=0,由上回归结果可以看出，估计的回 归系数B1的标准误差和t值分别为：SE(B 1)=623.4453, t( 0 1)=0.442572; 0 2的标准误差 和t值分别为SE( 0 2) =0.083590 t( B 2)=7.250000 ,取a=0,

21、05 ,查t分布表得自由度为 n-2=18-2=16 的临界值为t 0.025=2.1 19,t (t( B 1)=0.442572 <t°.025=2.1 19 ,不拒绝 H1, t( 02)=7.250000 >t°.025=2.1 19，拒绝H2.这表明，农村居民可支配收入对其消费水平有很大影响。 模型预测【实验总结】本次试验，我们主要是根据数据，利用 Eviews软件进行分析，如果两变量基本 符合线性关系就可建立一元线性计量模型， 用普通最小二乘法进行模型求解，再对求解出的模 型进行经济意义检验，拟合优度检验和 t检验。从可决系数R2的大小可以判断模型的

22、拟合效果，可决系数越大拟合程度越高。还可以把 城市与农村的消费总体回归模型进行比较，都可发现收入提高消费也随之增加，只不过城市与 农村居民的收入增加的部分用于消费的比例不同，城市的该比例小于农村的。但两者的之一比例均大于0.5 ,可见用凯恩斯的绝对收入假说解释现阶段河南省居民消费 规律是合理的。实验二截面数据一元线性回归模型（异方差性）【实验目的和要求】1、掌握一元线性回归估计方程的异方差性检验方法；2、掌握一元线性回归估计方程的异方差性纠正方法；3、在老师的指导下独立完成实验，并得到正确结果。【实验内容】1、估计河南省城市居民消费支出 CE依可支配收入DI的一元线性回归模型和农村居民生活消

23、费支出LE与纯收入NI的一元线性回归模型；2、用图形法判断是否存在异方差性；3、用goldfield-quandt法检验是否存在异方差性；4、用white法检验是否存在异方差性；5、用ARCHS等检验是否存在异方差性；6、用加权最小二乘法消除异方差性。【实验数据】1、附表5, 2011年河南省18个省辖市城市居民消费支出 CE与可支配收入DI数据。2、附表5, 2011年河南省18个省辖市农村居民生活消费支出 LE与纯收入NI数据。【实验步骤】城市居民：1、用Eviews创建变量CE DI,输入样本数据，、打开Eviews工作文件，建立新的文件夹，在命令框中输入“ data ce di ”回车

24、，从数据表中粘贴数据到 Eviews数据表中即可。2、估计河南省城市居民消费支出 CEK可支配收入DI的一元回归模型下图就是河南省城市居民消费支出 CE和可支配收入DI的一元线性回归结果：Oep&rtdent /ariabls： CE Ivlethod. Legist Squdret. Date:lime: uSample: 1 19 Included observalione. 1 ?caemcient sio. Errorhs团的t而Proto.CDI351 fl 4720.601 352205R n7rn1 7057110.1173174.273477o 1F?-squaredJ

25、 53301 9Me5n depend&ntvar1 以gQE/MJjusted R-s«uared口.5口3832SD dependenrtvar1 we.ezeS.E. of rsgrassicn837.299Akaike info criterion1 6.402S7Sum squared resid112169B33chwari el ite rion1 e.soi soLug llkellhoud-I 45.5240Hannan-Quinn enter1 6.41 631F-statistic18,20260Dur bin-Watson stat1.415144Pr

26、tibfF-statist! c)000059：即 CEi=3510.472 + 0.50135DI(2058.070)(0.117317 )t= (1.705711 )(4.273477 )R2=0.533019F=18.26260n=183、观察模型是否存在一阶序列相关 原序列自相关图M Groupz UKTITLED Vorkfile; UFTITLEDzMia川 Pr英口助日& | Pnnt J忖mEE Free2c j 535口拈后卜口七文3团号陈匚Correlcgram of CEDate:C6/23rOS Time： 16:29SaiTipia： 1 1 8Include

27、d observations: 1SAutocorrelationPartial Cornel alienAC PAC Q-3tat Fob1n >IIn 1 0 235 0.2 3S 1 7196 QJ9011< 匚12 -0.022 -0:113 1.7300 0.42111< 口13 -0 170 3 44 工4223 0 4891 匚1< C14 -0 143 01059 2.9471 口方$7111< 015 一口口哭-Q 町5日 3 1995 口后591 匚1i 口16 -0101 -0.103 3.5047 0.7431«117 -0.03

28、0 -0 012 3 5350 0.8321J 1VJ 1B 0.037 0.C71 3.0055 0.6741二 1II二 19 0 282 0.27 B,9972 0.63711* 110 0,071 -0.100 7.2268 DJ041IIII1 111 0.014 0.056 7.2376 0.7 801 1* 1)12 -0 0B5 -0.033 7.6685 0.8101匚* 口13 -0 275 -0.251 13.11B 0.43S1 匚1* 1j14 -0 193 -0.027 16.145 0.305* 115 -0 107 -0.049 17 519 0.2891*匚1

29、6 -0 047 -0.105 17.913 0.32911* 117 0,019 -0.040 1 B,036 0.387一阶序列相关图Group； UHTITLED Torkfile； UJniTLED:；rUnt. 匚|石|区|Pr匚dbj后匚t grinthimmcFi-beze弓ampl白|,Wt>匕0三penCorrelo(ji<iin of DICE)Date: 06/23/08 Time： 16： 3 5Sample： 1 1SIncluded otjservtion: 1 TAutocorrelation Partial Correlation AC FAG Q-

30、Stat Prob匚1匚1 -0,143 -0.148 0 4412 0 507二1二1 -0.278 -0.3QT 21063 0.3491匚W -0 100 -0.225 2.33B3 0.50531L4 0.078 -,S4 2.4367 0.5473 5 0 104 0.005 2.7779 0.734匚1匚G -0.175 -0.199 3C751 0,7211匚7 -0.050 -0120 3.7574 0.30711Le 0.011 -0.151 37&10 0.37Bn 3 0.273 0.173 6.7BD 0.062匚1L10 -0.126 -D.095 7.492

31、9 0.078匚1111 -0 1W -O.O2fi 3,241S 0 SQ31112 0.146 0.13D 9 6213 0.6491113 -0.030 -0 041 9.G922 0,719114 D,0D1 Q,014 9.6923 0.76115 -0 023 Cl,OS4 9.7808 0.3331C16 -0.064 -0 070 11 093 0 804由以上图可以看出模型不存在一阶序列相关。4、观察变量ce与di的散点图，生成01s法估计模型的残差变量序列，观察残差序列线图, 残差平方与di的散点图，判断是否存在异方差性。残差序列线图残差平方与di的散点图根据上图看到，残差

32、平方e2对解释变量DI的散点图主要分布在图形下方，大致可以看出 e2 随着解释变量DI的变动呈现增大的趋势，因此，模型型很可能存在异方差。5、goldfield-quandt 检验：用sort命令di排序序列，首先排序的为1-8的个体子样的城 市居民消费回归模型如下图： Equation: UNTITLED Vorkfile: UFIITLED: =. . . OfBllSc|View| PrDc|object |回向恒占向F归ewe RtiE酎e|F口归曰交归W匕 网却出De pends nt Variable: CEMethod; Least SquaresDate:06/13/Oe Ti

33、me: 17;22Sample. 1 8Included observations： 6CoefficientStd. Error t-StatisticProbC3446.1962920.0071 1 808SE0.2823DI0.4999860 1 575903.1729000.0192R-squarad0.628571Moan dependentvar12673.87Adjusted R-squaredI.5S4332G.D. dependent var1149.96BS.E. of recession759.0366Akaike info criterion16,31430Sum sq

34、uared resid3456820Schwarz criterion16,33416Log lltelltiood-03.25718HannanQuinn errter.16.18034F-statisticProbfF-stall siic)1 0 067290.019248Dur bin-Watson stat1.196014再求排序为10-18的个子字样的城市居民消费回归模型如下图:Equation; UHTITLEDWorkfilez UBTTTLED:|Vievj IPnoc| |Obj&± print Mame g eeae Estimabe KFurEca函E

35、lzafci 1口七三汨3 |Depend ent War lab Ie: CEMethod: Least SquaresDate： 06/23/08 Time： 17:24Sample: 10 16Included obseivations： gCoefficientStd. Error t-Siati SticPrab.c35S052.71 76S37,O2 0123130.0941DI-1 9.8205510,62534-1.8654040.1044R-&quared0.332D44Mean dependentvar26372.89Adjusted R-squaredO.23E6

36、22S,D.dependentvar4431 3.17S.E. of resresion38717.10Akaike inTo criterion24,15908Sum square(J resid1 口无+1。thtvyarz criterion24,202S1Log like liliand-1057155Hannan-Quinn errter24,06450F-eiatisticPro b(F-stafi Stic)3.4737320104380Durbin-Watson stat23819B5由以上两图得到 sum squared resid的值即得到残差平方和1=6808945.残差

37、平方和2=2433402,根据goldfeld-quanadt 检验，F统计量为两个残差平方和相除，得到数据为 F=2.7981，取a=0.05,分子分母自由度分别为 8和9,查F表临界值F0.05(6 ,7)= 3.87, F=2.7981 <F0.05(6, 7)= 3.87,所以不拒绝原假设，所以模型不存在异方差性。6、ce、di的White检验结果 Hqual:ion= UKTITI.EIlVoi:k<±19z mrTJTLED回区vievyJiFrocubjectj f-rinc ItNamef-reese Ibstimare |l|-o r ecawjit 占

38、它 jRe5id s Hete ro s Ke da Stic iiy Te st; vviiiteF-slatistiC7.4204ZJFrciD FQJ5)0.0057Ofce*R-$quaredG.S51 096Prob. Chi-Squarg(2)0.011 Aycaled expiaired Ub35 70S23Prab Chi-bciuare<2)0 0000TtiSL Eq j4tlori.Dcpendontyarial&lo: RESIDESMetnoti： Lea&1 SquaresDate: OOZ23/OC Time; 1 7:20Sample -1

39、 1 a included obssrvailon&: IBCoefficientStd Ermrt-StatisticHrnhCmm2 63F + 1O2,25S420 0042DI-1 327 10154 1 34001 .-3.21021 10.0056Dr2362 一 35541 1 6.0C9S3.063SB70.007SR*squarec)0.497330clepend&nt var7.03E 00Adjutd Requared0.42021 1S.D. dependenlvar2,66E*0QS.E. orreyressiun1.93E*0SAKaike iriT

40、u criteriun45.76255Sum cquarocJ rocid6L60E*1 QScliwara critorion45,QC0Q4Lou likAbhoori7口鼻 729 Hamnar>QLiinn enter45 7/301r-s-tatistic7.420423Durbin-Watson sUt2,7 3137Pro h(Ft3li Stic)口.。口5 7 4g从上图可以看出：nR2=8.9519,又 White检验知，在a=0.05.查工 2分布表，得 2o.o打5.9915 , 同时DI和DI2的t检验也显著。比较计算X2统计量与临界值,因为nR2=8.9519

41、.> x 2o.o打5.9915 , 所以拒绝原假设，表明模型存在异方差性。7、CE DI 模型的 ARCHt验：回归结果后点击 view-residual tests-serial correlation LM testsHduaHon; W7IJLEBTpikfilt ; TJJTTITLED ： . . . ,-n |I-X(Vi*.旧汗广.Chjar卜Prin卜闻巾4Fqa2 Fe1rFerlvT1卜马卜史,Brgusth-Godfrey Serial Qcrrgltiun LM TestF-slatlSticIProti F(1.15)n 2f55SotoskF5-square

42、d1 534uhl P口口 cm-square(1)u.11 b*jToct Equation:DcpondonlVariaWo: RESID Method: L&a&tSquaresDate; 06/1 S/Oe Time; 1 4-32Sample： 1 1 3Included bservations 1 8Pre saliifjIe inissinn valuti ldu Uresiducalt. 5 el Id zero.uoewcientStd. Errort-slatisticHrotic5S6 70412uee.80.iU.266770.7B3JDI-0.032S

43、4TO.11SO73-0.271 65-30.7S9CRE£ID( 1)0.303300D 2565671.1 821 4S0.2555R-squar&d.0S6225Mean dependent var2.27C-12Adjusted! R-s qua red-0JD36745S.D. de pendent var01 2,293SS. E. of6:町353后口S27.D831Akai ke info criterion1 6.42470Sum squared resid10260997S chwarz c rite ri o n1 6.5730Suog iiKe iih

44、ood-144.S223Hanri<(rf-iuliin crllei1 0 44310F-siati sticIl鸥日73Huurtur-vvatson sit1Pro b (F'S tali Tit)ii 513b92给定显著性水平 a=0.05,查工2分布表临界值x2o.o打5.9915,自由度p为17, (n-p) R2=1.3636V X2d.of5.9915 ,所以模型中不存在异方差性。8、用w=1/di作为权数，用加权最小二乘法消除异法差性：权数W1检验结果 RQUftTi GE： UWTTTTrFDTnrlrf 1 1 e：HirTTTKED.二叵J区| .ic

45、/ FYQcjfotajoctJ PrintiNamoFrac=e EstimateForoca5tstat5Ipppendant Variable- CEMethod: Least SquaresDate: 0BJ1 6/OG Time： 1 4:52Sample： 1 1 9Included obseivaticns： 1GWeiubLihu series. W1CoflfficienrtStd ErrorProb.c3550.41521 46.6221 .6539550.11 76DI,4 99057.1245854.005746 .01 0WeijhteJ StallstlcsR*cq

46、usrec* 600, I5dMean dapntdnt vsr1 21 96.U1Adjuctod R cquarod口HE昨13S.D. dopondentvar906.Q7778.E. of reroacion053.4G99Ako ike info criterion1 "4 口口 4urn aqua red reid11654575Schwvarz criterion1 6.539071 riQ IlkRlirinm i*145 9Fi84Hannan-GJUinn rrir&r1 H 45458F-gTatlistftc1 5 IU4麻口口p li rh I n-

47、wats o n slat1 491 ISProb (F- wtg ti eti e)0.001020Unweighted StatisticsR*suuartijD.5330D7Medn JeueiiiJent ¥dT1 2205.0GAdjUSl&U R-SMI narCJ 50JR2na depanderrt ar1 1 88s F orr?arAssinnB37 3034sum squarptl rsldmi 了工 37Dm ruin-Wats on st？t1.412631用white法检验加权回归结果M Euual±u£i= U9TI1LED

48、Turkf ile = UHTITLED- f - M |'X|yi聃 lFnocob：|ectl【Print 135*后9.j» 但曲 m.gll=or 仁ctJstafcdFU>.idrHTtt? r口号k.ciastliclly Ti=!I. Whiter-sIMstic.S9SC70Prob FC2d5>0 427EQto3*R-5tluereO1 日2fB4QProd. Chi-Scjucir&(2)0,3»1 4scried eMpishned ssI-8 37U51Prot). Gtii-squa(Z)D.3331Test Equa

49、ticri:DependantVariab'lc: VVOT_RLCID"2Method： squiaroGDte; oerieroe Time: i 4：55Earn pie: 1 1 8Included Dbservations- 1 0Col linear test rearessora dropped from speclficatlcmncos-fflcieinrtStd, ErrorProb.C-251 527B620842096-1 206825 2462WOT50347253416506561 .2O2f0e0.247 7WG r*2-24333J1 b20S

50、176&2-1.163291629R-equo.i D7ioe事nn<d»nt varsredAdjusteri R-qi4arin|- 01-1。4 石3口 dep f n df3nl var1 0347*10Si E of regression1040967Ak别ik旧 info criterion3H 7DA02Sum squared! resid1.e3E+13Schwarz criterion3U.94a41Log likolitioca273.3UD2Hannan-Quinn enter.JU./NLl4tlF-8tatl bUc0.99670Durtilm-Watson stit2.064545Prah(F-5laliliE)D 4 27556用ARCHfc检验加权回归结果 日口口自宜五口食= UHTITLHDVozrkfURITTTE.ED = - _-vi日科 NrrQbjoct J 一nntJ(NQmroogJ l£ptirnntcJjF0rDcaKL£tHEn<Jt桁5jBfe u sth- G u dlfrizf