【正文】 作文件。然后點擊OK，在Eviews軟件的主顯示窗口將顯示相應的工作文件窗口（如圖3所示）。相關圖分析顯示，我國稅收收入增長與GDP密切相關，二者為非線性的曲線相關關系。但是從模型的擬合優(yōu)度來看，二次函數(shù)模型的值最大，其次為指數(shù)函數(shù)模型。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)理論，生產(chǎn)函數(shù)的基本形式為：。但是，模型中其他變量（包括常數(shù)項）的統(tǒng)計量值都較小，未通過檢驗。CD生產(chǎn)函數(shù)為：，對于此類非線性函數(shù)，可以采用以下兩種方式建立模型。③參數(shù)初值：0，0，0；迭代精度：10－5，迭代次數(shù)1000；圖36 生產(chǎn)函數(shù)估計結果此時，迭代953次后收斂，函數(shù)表達式為： （模型5）＝()()() 從模型5中看出，資本與勞動的產(chǎn)出彈性都是在0到1之間，模型的經(jīng)濟意義合理，具有很高的擬合優(yōu)度，解釋變量都通過了顯著性檢驗?？梢钥闯觯Ｐ?的殘差在前段時期內連續(xù)取負值且不斷增大，在接下來的一段時期又連續(xù)取正值，說明模型設定形式不當，估計過程出現(xiàn)了較大的偏差。1．樣本期內預測①利用樣本數(shù)據(jù)估計方程，LS Y C X ，并保存方程；②在方程窗口點擊FORECAST按鈕，在彈出的預測對話框中輸入預測變量名，也即Y擬合值的變量名（被解釋變量為Y，則軟件默認的變量名是YF）；③關閉彈出的預測變量描述性統(tǒng)計分析界面，在工作文件窗口中即可發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的預測變量YF。⒉GoldfeldQuant檢驗⑴將樣本安解釋變量排序（SORT X）并分成兩部分（分別有1到10共11個樣本合19到28共10個樣本）⑵利用樣本1建立回歸模型1（回歸結果如圖3）。反之，則認為不存在異方差性。⑷由F值或確定異方差類型Gleiser檢驗中可以通過F值或值確定異方差的具體形式。表51 我國城鄉(xiāng)居民儲蓄存款與GDP統(tǒng)計資料年份存款余額YGDP指數(shù)X年份存款余額YGDP指數(shù)X197819891979199019801991198119921982199319831994198419951985199619861997198719981988資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒1999》【實驗步驟】一、回歸模型的篩選⒈相關圖分析：SCAT X Y存款余額為被解釋變量Y，GDP指數(shù)為解釋變量X，可得到二者的相關關系圖如51所示。圖56 二次多項式模型估計結果其檢驗報告如下： () () ()＝ F＝ ＝⒊選擇模型比較以上模型，可見各模型回歸系數(shù)的符號及數(shù)值較為合理。⑵二次多項式模型＝，＝，而＝DW，所以通過DW檢驗并不能判斷是否存在自相關。鍵入命令：LS LNY C LNX AR(1) AR(2)則估計結果如圖516所示。采用偏相關系數(shù)檢驗的結果如圖522所示，圖中偏相關系數(shù)方塊均未超過虛線，模型1不存在自相關性。實驗六 多重共線性【實驗目的】掌握多重共線性的檢驗及處理方法【實驗內容】建立并檢驗我國鋼材產(chǎn)量預測模型【實驗步驟】【例1】表1是1978－1997年我國鋼材產(chǎn)量（萬噸）、生鐵產(chǎn)量（萬噸）、發(fā)電量（億千瓦時）、固定資產(chǎn)投資（億元）、國內生產(chǎn)總值（億元）、鐵路運輸量（萬噸）的統(tǒng)計資料。二、利用逐步回歸方法處理多重共線性⒈建立基本的一元回歸方程根據(jù)相關系數(shù)和理論分析，鋼材產(chǎn)量與生鐵產(chǎn)量關聯(lián)程度最大。低收入家庭與中高收入家庭各自的需求函數(shù)為：低收入家庭：中高收入家庭：由此可見我國城鎮(zhèn)居民家庭現(xiàn)階段彩電消費需求的特點：對于人均年收入在3300元以下的低收入家庭，需求量隨著收入水平的提高而快速上升，人均年收入每增加1000元，百戶擁有量將平均增加12臺；對于人均年收入在4100元以上的中高收入家庭，雖然需求量隨著收入水平的提高也在增加，但增速趨緩，人均年收入每增加1000元，百戶擁有量只增加3臺。設1998年、1999年我國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)分別為： 1998年： 1999年：為比較兩年的數(shù)據(jù)，估計以下模型： 其中。圖1 互相關分析圖圖中第一欄是Y 與X各滯后期相關系數(shù)的直方圖。二、 Almon估計的模擬⒈Almon變換genr z0=x+x(1)+x(2)+x(3)genr z1=x(1)+2*x(2)+3*x(3)genr z2=x(1)+4*x(2)+9*x(3)⒉估計變化后的模型LS Y C Z0 Z1 Z2圖3回歸結果見圖3，即：（） （） （－） ⒊計算原模型中的系數(shù)估計值根據(jù)Almon變換原理有：所以有： ＋－=+2**==所以還原成原分布滯后模型為：68 / 68。因此可以設：假定可以由一個二次多項式逼近。因此，可以將兩年的樣本數(shù)據(jù)合并成一個樣本，估計城鎮(zhèn)居民的消費函數(shù)。二、我國稅收預測模型要求：設置虛擬變量反映1996年稅收政策的影響?！緦嶒瀮热荨恳?、試根據(jù)表71的1998年我國城鎮(zhèn)居民人均收入與彩電每百戶擁有量的統(tǒng)計資料建立我國城鎮(zhèn)居民彩電需求函數(shù)；表71 我國城鎮(zhèn)居民家庭抽樣調查資料收入等級彩電擁有量Y（臺/百戶）人均收入X(元/年)DiXDi困難戶00最低收入戶00低收入戶00中等偏下戶1中等收入戶1中等偏上戶1高收入戶1最高收入戶1資料來源：據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒1999》整理計算得到二、試建立我國稅收預測模型（數(shù)據(jù)見實驗一）；三、試根據(jù)表72的資料用混合樣本數(shù)據(jù)建立我國城鎮(zhèn)居民消費函數(shù)。在Eviews軟件中可以直接計算相關系數(shù)矩陣。圖523 模型2的估計結果圖523表明了DW=，n＝20，k＝2，查表得＝，＝，而＝DW，屬于無法判定區(qū)域。調整后模型的DW＝，n＝19，k＝1，取顯著性水平＝，查表得＝，＝，而＝DW4－，說明模型不存在一階自相關性；再進行偏相關系數(shù)檢驗（圖517）和BG檢驗（圖518），也表明不存在高階自相關性，因此，中國城鄉(xiāng)居民儲蓄存款的雙對數(shù)模型為： () ()＝ F＝ ＝ DW＝圖517 雙對數(shù)模型調整后的偏相關系數(shù)檢驗結果圖518 雙對數(shù)模型調整后的BG檢驗結果⒉對二次多項式模型進行調整；鍵入命令：LS Y C X X2 AR(2)則估計結果如圖519所示。圖511 雙對數(shù)模型的偏相關系數(shù)檢驗圖512 二次多項式模型的偏相關系數(shù)檢驗從511中可以看出，雙對數(shù)模型的第1期、第2期偏相關系數(shù)的直方塊超過了虛線部分，存在著一階和二階自相關。除了對數(shù)模型的擬合優(yōu)度較低外，其余模型都具有高擬合優(yōu)度，因此可以首先剔除對數(shù)模型。因此，為了合理估計居民儲蓄存款模型，可以將函數(shù)初步設定為線性、雙對數(shù)、對數(shù)、指數(shù)、二次多項式等不同形式，進而加以比較分析。二、 調整異方差性⒈確定權數(shù)變量根據(jù)Park檢驗生成權數(shù)變量：GENR W1=1/X^根據(jù)Gleiser檢驗生成權數(shù)變量：GENR W2=1/X^另外生成：GENR W3=1/ABS(RESID）GENR W4=1/ RESID ^2⒉利用加權最小二乘法估計模型在Eviews命令窗口中依次鍵入命令：LS(W=) Y C X或在方程窗口中點擊Estimate\Option按鈕，并在權數(shù)變量欄里依次輸入WWWW4，回歸結果圖11117所示。⑵生成新變量序列：GENR LNE2=log(RESID^2)GENR LNX=log⑶建立新殘差序列對解釋變量的回歸模型：LS LNE2 C LNX，回歸結果如圖7所示。SMPL 19 28LS Y C X圖4 樣本2回歸結果⑷計算F統(tǒng)計量：＝，分別是模型1和模型2的殘差平方和。實驗四 異方差性【實驗目的】掌握異方差性的檢驗及處理方法【實驗內容】建立并檢驗我國制造業(yè)利潤函數(shù)模型【實驗步驟】【例1】表1列出了1998年我國主要制造工業(yè)銷售收入與銷售利潤的統(tǒng)計資料，請利用統(tǒng)計軟件Eviews建立我國制造業(yè)利潤函數(shù)模型。模型1的各期殘差中大多數(shù)都落在的虛線框內，且殘差分別不存在明顯的規(guī)律性。④參數(shù)初值：1，1，1；迭代精度：10－5，迭代次數(shù)100；圖37 生產(chǎn)函數(shù)估計結果此時，迭代14次后收斂，估計結果與模型5相同。圖33 線性變換后的CD生產(chǎn)函數(shù)估計結果即可得到CD生產(chǎn)函數(shù)的估計式為： （模型3）＝ () () () 即：從模型3中看出，資本與勞動的產(chǎn)出彈性都是在0到1之間，模型的經(jīng)濟意義合理，而且擬合優(yōu)度較模型2還略有提高，解釋變量都通過了顯著性檢驗。㈡建立剔除時間變量的二元線性回歸模型； 命令：LS Y C L K則生產(chǎn)函數(shù)的估計結果及有關信息如圖32所示。表31列出了我國19781994年期間國有獨立核算工業(yè)企業(yè)的有關統(tǒng)計資料；其中產(chǎn)出Y為工業(yè)總產(chǎn)值（可比價），L、K分別為年末職工人數(shù)和固定資產(chǎn)凈值（可比價）。在回歸方程（以二次函數(shù)模型為例）窗口中點擊View\Actual,Fitted,Residual\ Actual,Fitted,Residual Table（如圖13）,可以得到相應的殘差分布表。也可以在Eviews主窗口中點擊Quick\Estimate Equation，在彈出的方程設定框（圖7）內輸入模型：Y C X 或 圖7 方程設定對話框還可以通過在Eviews命令窗口中鍵入LS命令來估計模型，其命令格式為：LS 被解釋變量 C 解釋變量系統(tǒng)將彈出一個窗口來顯示有關估計結果（如圖8所示）。它們當前的取值分別是0和NA（空值）。圖128 存貯對象于工作文件實驗二 一元回歸模型【實驗目的】掌握一元線性、非線性回歸模型的建模方法【實驗內容】建立我國稅收預測模型【實驗步驟】【例1】建立我國稅收預測模型。㈡存貯若干個變量，并在另一個工作文件中調用存貯的變量在工作文件窗口中選取所要存貯的變量，點擊工作文件窗口菜單欄中的Store按鈕，彈出store對話框，指定存貯路徑，點擊YES按鈕即可（圖123）。圖118 變量X、Y相關圖