【正文】 可以看出，庫存額與當年及前三年的銷售額相關。事實上，現(xiàn)階段我國城鎮(zhèn)居民中國收入家庭的彩電普及率已達到百分之百，所以對彩電的消費需求處于更新?lián)Q代階段。表1 我國鋼材產(chǎn)量及其它相關經(jīng)濟變量統(tǒng)計資料年份鋼材產(chǎn)量Y生鐵產(chǎn)量X1發(fā)電量X2固定資產(chǎn)投資X3國內(nèi)生產(chǎn)總值X4鐵路運輸量X519782208347925663264110119197924973673282040381118931980271638023006451811127919812670341730934862107673198229203551327752951134951983307237383514593511878419843372400137707171124074198536934384410789641307091986405850644495102021356351987438655034973119631406531988468957045452149281449481989485958205848169091514891990515362386212253418548150681199156386765677521618152893199266977589753926638157627199377168956839534634162663199484289741928146759163093199589801052910070584781658551996933810723108136788516880319979979115111135674463169734一、檢驗多重共線性⒈相關系數(shù)檢驗利用相關系數(shù)可以分析解釋變量之間的兩兩相關情況。圖516 加入AR項的雙對數(shù)模型估計結果 圖516表明，估計過程經(jīng)過4次迭代后收斂；，并且檢驗顯著，說明雙對數(shù)模型確實存在一階和二階自相關性。各解釋變量及常數(shù)項都通過了檢驗，模型都較為顯著。本例中，圖10所示的回歸方程F值（）最大，可以據(jù)次來確定異方差的形式。SMPL 1 10LS Y C X圖3 樣本1回歸結果⑶利用樣本2建立回歸模型2（回歸結果如圖4）。而且，模型4的表達式也說明了模型的經(jīng)濟意義不合理，不能用于描述我國國有工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)情況，應舍棄此模型。方式1：轉化成線性模型進行估計；在模型兩端同時取對數(shù)，得：在EViews軟件的命令窗口中依次鍵入以下命令：GENR LNY=log（Y）GENR LNL=log（L）GENR LNK=log（K）LS LNY C LNL LNK則估計結果如圖33所示。其中，L、K分別為生產(chǎn)過程中投入的勞動與資金，時間變量反映技術進步的影響。圖6 稅收與GDP相關圖三、 估計線性回歸模型在數(shù)組窗口中點擊Proc\Make Equation，如果不需要重新確定方程中的變量或調(diào)整樣本區(qū)間，可以直接點擊OK進行估計。以Y、X變量組成的數(shù)組為例，點擊Name菜單，彈出object name對話框，在Name to identify object文本框中輸入要命名的數(shù)組名稱，點擊OK按鈕即可（圖128）。㈡利用SCAT命令繪制X、Y的相關圖在命令窗口中鍵入：SCAT X Y則可以初步觀察變量之間的相關程度與相關類型（圖118）。命令格式為：CREATE 時間頻率類型 起始期 終止期則以上菜單方式過程可寫為：CREATE A 1985 1998㈡輸入Y、X的數(shù)據(jù)⒈DATA命令方式在EViews軟件的命令窗口鍵入DATA命令，命令格式為：DATA 序列名1 序列名2…序列名n本例中可在命令窗口鍵入如下命令（圖16所示）：DATA Y X將顯示一個數(shù)組窗口（圖17所示），此時可以按全屏幕編輯方式輸入每個變量的統(tǒng)計資料。㈡安裝步驟⒈點擊“網(wǎng)上鄰居”，進入服務器；⒉在服務器上查找“計量經(jīng)濟軟件”文件夾，會出現(xiàn)如圖11所示的安裝界面，直接點擊next按鈕即可繼續(xù)安裝；⒊指定安裝EViews軟件的目錄（默認為C:\EViews3，如圖12所示），點擊OK按鈕后，一直點擊next按鈕即可；⒋安裝完畢之后，將EViews的啟動設置成桌面快捷方式。⒈在工作文件窗口中選取所要刪除或更名的變量并單擊鼠標右鍵，在彈出的快捷菜單中選擇Delete（刪除）或Rename（更名）即可（如圖113所示）。㈡存貯若干個變量，并在另一個工作文件中調(diào)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）。它們當前的取值分別是0和NA（空值）。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。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。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。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(nèi)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。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。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。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。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。【實驗內(nèi)容】一、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(diào)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)。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、 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。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。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。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。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。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。反之，則認為不存在異方差性。1．樣本期內(nèi)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。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。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。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。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）。圖122 數(shù)組描述統(tǒng)計量窗口其