【正文】 如果想知道數(shù)量對象的值 ， 可以使用 show 命令 。得到組中序列的個數(shù)的函數(shù)是 count , 得到組中每個序列的名字的函數(shù)是 seriesname。如果因變量是 log(y)， 則不必建立 logy序列，直接用表達式 log(y)做因變量。所以如果序列中的數(shù)據(jù)發(fā)生了變化，組也會產(chǎn)生相應的變化。 在組中使用自動序列 在組中使用自動序列是非常有用的，可以象通常那樣建立一個組，并在組中建立自動序列。創(chuàng)建自動序列可以單擊 “ show‖按鈕或選擇主菜單上的 “ quick/show… ‖然后鍵入： log(cp)， Eviews會以表格打開一個序列窗口。 167。 通常 Eviews只能處理： + * / ^ log( ) exp( ) sqr( ) d( ) dlog( ) inv( ) 這幾種運算的暗示操作 。 167。 并把相應的計算結(jié)果賦給等號左邊的序列 ， 如果有必要Eviews會創(chuàng)建一個新序列 。另外，表達式也允許你進行復雜的數(shù)據(jù)傳送，并可以保存新序列或已經(jīng)存在序列對象的結(jié)果。 例如： d(ine) 等價于 ineine(1) dlog(ine) 等價于 log(ine)log(ine(1) 并且這兩個函數(shù)可以提供更高階的差分計算 。 括號中的數(shù)要求是整數(shù) ， 但寫入的數(shù)也可以不是整數(shù) ， 這時系統(tǒng)會自動把它轉(zhuǎn)換成整數(shù) 。例如： （ inc 300） +（ edu=2020） ， 如果 inc300， 得 1， 否則得 0。 邏輯表達式 使用邏輯表達式來計算真假值。 這些函數(shù)一般在創(chuàng)建新序列時使用或在矩陣語言中使用 。比如： 2++++++2， Eviews各種運算符的優(yōu)先級別為（從高到低）： +（正號）， （負號） ^ * / + = = = and or 最后 2列用于邏輯運算。 使用表達式 Eviews 提供了強大的對表達、產(chǎn)生和使用序列和數(shù)據(jù)的語言支持 ， Eviews中可以使用表達式 。存在兩個數(shù)據(jù)頻率轉(zhuǎn)換方式：從高頻率數(shù)據(jù)向低頻率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，如月度數(shù)據(jù)向季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；從低頻率數(shù)據(jù)向高頻率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，如季度數(shù)據(jù)向月度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。 輸出數(shù)據(jù) 通過主菜單中的 Edit/Copy和 Edit/Paste功能 ， 對 不同工作文件 窗口中的編輯菜單進行復制 — 粘貼 。 也可用命令方式改變當前樣本區(qū)間： Smpl 1955:1 1958:12 Smpl 1980:1 2020:4 IF RC 167。 改變樣本區(qū)間： 點擊 Smpl+/按鈕，可切換序列的樣本區(qū)間為當前樣本區(qū)間或工作區(qū)樣本區(qū)間。當處于可編輯狀態(tài)時，可修改數(shù)據(jù)，按回車確定。 數(shù)據(jù)對象 EViews中信息保存在對象中 ， 每個對象中包含特定類別的信息 。它們的好壞的區(qū)別在于，你所提前施加的約束是否是真實的？如果是真實的，說明你更多的利用了已有的信息，因而估計會更有效。 ? 當對模型 b施加某種約束時，那么模型 b的 R2小于模型 a的。 注意：由此可見，一致性是我們對估計參數(shù)“準確性”的最一般要求。 ? 從回歸的具體結(jié)果來看，如果 M1增加 1個單位，那么將導致 GDP增加 。 意味著： 所建立的食品需求函數(shù)滿足零階齊次性特征 第五節(jié) 實例 ? 計量經(jīng)濟學是一門應用學科，因而學會如何在實際應用中構(gòu)建一個模型，并對模型的優(yōu)劣進行評判，對模型的結(jié)果會進行分析至關(guān)重要。 一、模型的類型與變換 倒數(shù)模型、多項式模型與變量的直接置換法 例如， 描述稅收與稅率關(guān)系的 拉弗曲線 ： 拋物線 s = a + b r + c r2 c0 s：稅收； r：稅率 設 X1 = r， X2 = r2， 則原方程變換為 s = a + b X1 + c X2 c0 冪函數(shù)模型、指數(shù)函數(shù)模型與對數(shù)變換法 例如 ， CobbDauglas生產(chǎn)函數(shù) ：冪函數(shù) Q = AK?L? Q：產(chǎn)出量， K：投入的資本； L：投入的勞動 方程兩邊取對數(shù)： ln Q = ln A + ? ln K + ? ln L 復雜函數(shù)模型與級數(shù)展開法 方程兩邊取對數(shù)后，得到： ??? ??? eLKAQ 1)( 21 ??? ?? (?1+?2=1) Q:產(chǎn)出量， K：資本投入， L：勞動投入 ?：替代參數(shù)， ? ?2：分配參數(shù) ??? ??? ???? ?? )( 211 LKLnL n AL n Q例如 ， 常替代彈性 CES生產(chǎn)函數(shù) 將式中 ln(?1K? + ?2L?)在 ?=0處展開臺勞級數(shù) ,取關(guān)于?的線性項，即得到一個線性近似式。 ? 樣本容量問題：一個原則是，樣本越多越好，但最小不能小于未知參數(shù)的個數(shù)。 R2j的含義是，第 i個解釋變量與其他解釋變量之間的相關(guān)程度。 小概率事件的判斷 x y Y=f(x)：密度函數(shù) ?F?(k,nk1) 想一下，這個小概率事件的面積所處位置可以任意選擇嗎？為何選擇尾部？ 要從兩點思考上述問題：一是直觀上“儀器”的構(gòu)造；二是“密度”的含義。 ? 但是，現(xiàn)實情況往往是，由增加解釋變量個數(shù)引起的 R2的增大與擬合好壞無關(guān) ，R2需調(diào)整。 –直觀解釋：首先，一致性要求的是，隨著調(diào)查樣本容量的增大，我們的參數(shù)估計量具有“越來越靠近”真實值的特征，或統(tǒng)計意義上說，具有偏離真實值的可能性越來越小的特征。 此條在大樣本情形下可以不考慮，實際應用中，大部分情況下不予考慮。 從圖上可見，殘差項e與解釋變量、被解釋變量的估計值均是垂直的。 ? 特別要注意： ? 第一，萬不可忘記，我們同時要估計參數(shù)σ 2。 壓力僅是磚頭 1的嗎？ 磚頭 1 磚頭 2 如果為了測定磚頭 1對桌面的壓力，應如何做呢？ ? 解決辦法：只要在模型（ 1）中加入新的變量即可，即模型變成如下形式： ? wagei=α+β1edui+β2 experi+εi （ 2） ? 這里： experi第 i個人的工作經(jīng)歷。 ? 應用多元線性回歸模型的幾個原因： ? 第一，即使我們所關(guān)注的僅是一個解釋變量 X1對被解釋變量 Y的影響，但如果還存在其它解釋變量 X X3… 等也對 Y有影響，且同時與 X1相關(guān)，那么此時就應將 X X3…等一并引入模型，即建立如下新模型： ? Yi=α+β1X1i+ β2X2i+ β3X3i+… +εi （ 3） ? 第二，提高預測準確度。（回想一下，為什么？） ? 第二，要估計的參數(shù)，并不一定是我們實際應用中所一定關(guān)注的參數(shù)。 在統(tǒng)計上，垂直即表示不相關(guān)，或相關(guān)系數(shù)為 0。 ? ? （ 1）用 OLS法估計出的參數(shù)是：無偏、一致和有效的 ? （ 2）所有的常規(guī)假設檢驗也是有效的。 –而只要解釋變量間不是完全相關(guān)，一般來說，隨著樣本容量的增大，我們總能發(fā)現(xiàn)關(guān)于所關(guān)注的解釋變量對被解釋變量進行解釋的更多信息，即 對這個解釋變量作用的認識越來越清晰，這就是一致性 。 ——調(diào)整后的可決系數(shù) )1/()1/(12?????nT S SknR S SR其中： nk1為殘差平方和的自由度， n1為總體平方和的自由度。 Eviews上的判斷，見前頁。可見，解釋變量之間的相關(guān)程度雖不會影響參數(shù)估計的準確性，但會影響假設檢驗的有效性。見課本 64頁。 如取 0階 、 1階 、 2階項 ， 可得 22121 ln21lnlnlnln ???????? ??????????LKmLmKmAY ?????? 如果可以臺勞展開，那么一個一般性模型均可線性化。 ? 為此，首先要學會如何報告一個 eviews 估計結(jié)果。 ? 特別注意：你要報告哪一些指標，取決于你的分析目的。 ? ： t檢驗用于檢驗某一個解釋變量是否對被解釋變量具有顯著的影響， F檢驗則用于檢驗所有的解釋變量聯(lián)合起來，是否對被解釋變量具有顯著影響。（想一下 R2的計算公式及問題 3） ? ：具體證明過程，你可自己利用 OLS法的參數(shù)計算公式、離差公式，一步步代入即可。否則，估計的效率會降低。 每個對象都有給定的類型 ， 例如 ， 一個序列對象是關(guān)于一個隨機變量的觀測值 ， 一個方程對象是關(guān)于一些變量之間關(guān)系的信息 。 改變表單顯示： 一般是豎行顯示，點擊 Wide+/按鈕，可切換成表格顯示狀態(tài)。 167。 輸入數(shù)據(jù) 1. 鍵盤輸入 在主菜單下 ， 選擇 Quick/Empty Group(Edit Serirs)打開一個新序列后 ， 在編輯狀態(tài)下 ， 通過鍵盤輸入數(shù)據(jù) ， 并給定一個序列名 。 注意復制數(shù)據(jù)的時間區(qū)間要和粘貼的時間區(qū)間一致 。在序列窗口的菜單中選擇View/Conversion Options，出現(xiàn)一個選擇窗口： 左邊是從高頻率數(shù)據(jù)向低頻率數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換 ， 有 6種選擇： 1． 觀測值的平均值； 2． 觀測值的和； 3． 第一個觀測值； 4． 最后一個觀測值； 5． 觀測值的最大值； 6． 觀測值的最小值 。 167。 Eviews的表達式是從左往右計算的，也可以使用括號來改變運算的先后順序。 ? Eviews中大多數(shù)函數(shù)前都有一個 符號 .例 : mean 此函數(shù)可以計算一個序列的平均值 。邏輯表達式能作為數(shù)學表達式的一部分、樣本描述的一部分或在程序中作為 if判斷的一部分。另外， ‘ = ’既可以當賦值運算符，又可以當作比較運算符使用。 如果轉(zhuǎn)換不了系統(tǒng)會發(fā)出警告 。 例如： d(ine,4) dlog(ine,4) 這是作四階差分 。 167。 例如： y=2*x+37*z 如果序列 y不存在 ， 則先建立一個序列 ， 這時序列中的值都為空 （ NA） ， 之后對于當前樣本的每一個觀測值 ， Eviews將會把通過表達式計算的結(jié)果賦給它們 。 動態(tài)分配 也可以在目標序列中使用滯后的值進行動態(tài)分配 。 除此以外其他的運算就不行了 。 自動序列操作 在表達式中我們也可以使用一個表達式代替序列名字的位置 。在顯示序列名字的地方就顯示 log(cp)，則就建立了一個自動序列。首先選取主菜單上的 bojects/new object/group，然后鍵入 cp、 log(cp)