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上機指導(Eviews) - 下載本文

計量經濟軟件Eviews上機指導及演示示例

1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974

908.7500 970.7400 1016.450 1024.450 1077.190 1208.700 1471.350

502.8200 535.5500 528.5900 559.1700 620.1700 713.9800 820.9800

記新的線性組合變量分別為:

Z1?Xt?Z2?Z3?141412Xt?1?121414Xt?2?231418Xt?31414Xt?3 Xt?3Xt?Xt?Xt?1?Xt?1?Xt?2?Xt?2?分別估計如下經驗加權模型:

Yt????Zkt??tk?1,2,3

具體步驟為:

1、 打開EVIEWS,輸入X,Y的數據,生成線性組合變量Z1,Z2,Z3的數據;

genr z1=xt+(1/2)*xt(-1)+(1/4)*xt(-2)+(1/8)*xt(-3)

genr z2=(1/4)*xt+(1/2)*xt(-1)+(2/3)*xt(-2)+(1/4)*xt(-3) genr z3=(1/4)*xt+(1/4)*xt(-1)+(1/4)*xt(-2)+(1/4)*xt(-3)

2、 回歸分析。在EQUATION SPECIFICATION對話框中,輸入 Y C Z1,在ESTIMAYIONS

欄中選擇OLS,點擊OK,結果如下:

Variable

Coefficien

t

C Z1

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

-66.52295 1.071395

18.16484 -3.662182 0.021024

50.96149

0.0023 0.0000

Std. Error t-Statistic

Prob.

0.994257 Mean dependent var 818.6959 0.993875 S.D. dependent var 279.9181 21.90777 Akaike info

criterion

7199.257 Schwarz criterion -75.53437 F-statistic 1.439440 Prob(F-statistic)

9.219716 2597.074 0.000000 9.121691

用Z2,Z3分別進行回歸估計,結果整理如下: YT = -66.52294932 + 1.071395456*Z1

(-3.662182) (50.96149)

R-squared=0.994257 DW=1.439440 F=2597.074

YT = -133.1722303 + 1.366668187*Z2

(-5.029746) (37.37033)

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計量經濟軟件Eviews上機指導及演示示例

R-squared=0.989373 DW=1.042713 F=1396.542

YT = -121.7394467 + 2.237930494*Z3

(-4.813143) (38.68578)

R-squared=0.990077 DW=1.158530 F=1496.590

從上述回歸分析結果可以看出,模型一的擾動項無一階自相關,模型二和模型三擾動項存在一階正相關;在綜合判斷可決系數、F-檢驗值,t檢驗值,可以認為:最佳的方程式模型一,即權數為1、1/2、1/4、1/8的分布滯后模型。

方法2:(阿爾蒙法)

下表給出某行業1955-1974年的庫存額Y和銷售額X的資料。假定庫存額取決于本年銷售額和前三年的銷售額,估計如下分布滯后模型:

obs 1955 1956 1957 1958 1959 1960 1961 1962 1963 1964 1965 1966 1967 1968 1969 1970 1971 1972 1973 1974

XT 26.48000 27.74000 28.23600 27.28000 30.21900 30.79600 30.89600 33.11300 35.03200 37.33500 41.00300 44.86900 46.44900 50.28200 53.55500 52.85900 55.91700 62.01700 71.39800 82.07800

YT 45.06900 50.64200 51.87100 52.07000 52.70900 53.81400 54.93900 58.12300 60.04300 63.38300 68.22100 77.96500 84.65500 90.81500 97.07400 101.6400 102.4400 107.7100 120.8700 147.1300

Yt????0Xt??1Xt?1??2Xt?2??3Xt?3??t

假定系數β可以用二次多項式近似,即

?0??0?1??0??1??2?2??0?2?1?4?2?2??0?3?1?9?2則模型可變為:

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計量經濟軟件Eviews上機指導及演示示例

Yt????0Z0t??1Z1t??2Z2t??t

其中

Z0t?Xt?Xt?1?Xt?2?Xt?3Z1t?Xt?1?2Xt?2?3Xt?3Z2t?Xt?1?4Xt?2?9Xt?

在EVIEWS中輸入XT和YT的數據,然后在工作文件的工具條上選擇生成新數據序列的GENR命令,在打開的EQUATION對話框中依次鍵入生成Z0t,Z1t,Z2t的公式。

GENR Z0T=XT+XT(-1)+XT(-2)+XT(-3) GENR Z1T=XT(-1)+2*XT(-2)+3*XT(-3) GENR Z2T=XT(-1)+4*XT(-2)+9*XT(-3)

打開EQUATION SPECIFICATION對話框,鍵入回歸方程形式:

Y C Z0T Z1T Z2T

點擊OK,結果如下表:

Variable

Coefficien

t

C Z0T Z1T Z2T R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

-6.419601 0.630281 0.987410 -0.460829 2.130157 -3.013675 0.179160 0.525307

3.517969 1.879682

0.0100 0.0038 0.0827 0.0245 Std. Error t-Statistic

Prob.

0.181199 -2.543216 0.996230 Mean dependent var 81.97653 0.995360 S.D. dependent var 27.85539 1.897384 Akaike info

criterion

46.80087 Schwarz criterion -32.72981 F-statistic 1.513212 Prob(F-statistic)

???4.321154 4.517204 1145.160 0.000000

表中,Z0t,Z1t,Z2t對應的系數分別為?0,?1,?2的估計值?0,?1,?2。將它們代入分布

????滯后阿爾蒙多項式中,可以計算出?0,?1,?2,?3的估計值為:

???0?????0?0.630281,??2?1??0??1????2??1.157?2

????0?2?1?4?????0.762??0.555??3??0?3?1?9?2從而,分布滯后模型的最終估計形式為:

Yt??6.4196?0.631Xt?1.157Xt?1?0.762Xt?2?0.555Xt?3

在實際應用中,EVIEWS提供了多項式分布滯后指令“PDL”用于估計分布滯后模型。下

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計量經濟軟件Eviews上機指導及演示示例

面給出本例的操作過程。

在EVIEWS中輸入XT,YT的數據,進入EQUATION SPECIFICATION對話框,輸入方

程形式:

Y C PDL(X,3,2)

其中,“PDL”指令表示進行阿爾蒙多項式分布滯后模型的估計,括號中的3表示X的分布

滯后長度,2表示阿爾蒙多項式的階數。在ESTIMATION SETTING中選擇OLS,點擊OK,結果如下:

Variable

C PDL01 PDL02 PDL03

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

Lag Distribution of XT

Coefficient -6.419601 1.156862 0.065752 -0.460829 0.996230 0.995360 1.897384 46.80087 -32.72981 1.513212

i

Std. Error t-Statistic 2.130157 0.195928 0.176055 0.181199

-3.013675 5.904516 0.373472 -2.543216

Prob. 0.0100 0.0001 0.7148 0.0245 81.97653 27.85539 4.321154 4.517204 1145.160 0.000000

Mean dependent var S.D. dependent var Akaike info criterion Schwarz criterion F-statistic Prob(F-statistic)

Coefficient Std. Error T-Statisti

c

. * | . *| . * | * . |

0 1 2 3

0.63028 1.15686 0.76178 -0.55495 1.99398

0.17916 0.19593 0.17820 0.25562 0.06785

3.51797 5.90452 4.27495 -2.17104 29.3877

Sum of Lags

注意:用“PDL”估計分布滯后模型時,EVIEWS所采用的滯后系數多項式變換不是上面的形式,而是阿爾蒙多項式的派生形式。因此結果中PDL01,PDL02,PDL03對應的估計系數不是阿爾蒙多項式系數?0,?1,?2的估計。但同前面分步計算的結果比較,最終的分布滯后估計

????系數?0,?1,?2,?3是相同的。

方法3:(自回歸模型的估計和檢驗)

下表給出了沒地區消費總額Y(億元)和貨幣收入總額X(億元)的年度資料,分析消費和收入的關系。

obs 1966 1967 1968 1969

X 103.1690 115.0700 132.2100 156.5740

Y 91.15800 109.1000 119.1870 143.9080

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計量經濟軟件Eviews上機指導及演示示例

1970 1971 1972 1973 1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995

166.0910 155.0990 138.1750 146.9360 157.7000 179.7970 195.7790 194.8580 189.1790 199.9630 250.7170 215.5390 220.3910 235.4830 280.9750 292.3390 278.1160 292.6540 341.4420 401.1410 458.5670 500.9150 450.9390 626.7090 783.9530 890.6370

155.1920 148.6730 151.2880 148.1000 156.7770 168.4750 174.7370 182.8020 180.1300 190.4440 196.9000 204.7500 218.6660 227.4250 229.8600 244.2300 258.3630 275.2480 299.2770 345.4700 406.1190 462.2230 492.6620 539.0460 617.5680 727.3970

為了考察收入對消費的影響,首先做Y關于X的回歸,即建立如下的回歸模型

Yt????0Xt??t

得結果如下:

Variable

Coefficien

t

C X

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood Durbin-Watson stat

26.12309 0.809209

8.246128 0.023638

3.167922 34.23312

0.0037 0.0000 262.1725 159.3349 9.321532 9.414945 1171.906 0.000000

Std. Error t-Statistic

Prob.

0.976665 Mean dependent var 0.975831 S.D. dependent var 24.77059 Akaike info

criterion

17180.30 Schwarz criterion -137.8230 F-statistic 1.352981 Prob(F-statistic)

從回歸結果看,在判斷可決系數、F-檢驗值,t檢驗值都顯著,但在顯著性水平a=0.05上。DW=1.35>dl=1.3不能判斷。對模型進行改進。事實上,當年消費不僅受當年收入得影

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