計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)上機(jī)實(shí)驗(yàn)手冊(cè)(編輯修改稿)
2025-07-23 12:23 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 圖相關(guān)圖：Scat Y X （見圖215）功能：（1）觀察經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)程度；（2）觀察經(jīng)濟(jì)變量之間的相關(guān)類型，判斷是線性相關(guān)，還是曲線相關(guān)；曲線相關(guān)時(shí)，大致是哪種類型的曲線。圖215 數(shù)組窗口相關(guān)圖圖216 最終消費(fèi)支出與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的相關(guān)圖四、OLS估計(jì)參數(shù)1．命令方式在主菜單命令行鍵入LS Y C X （如圖217）圖2172．菜單方式在主菜單上選Quick菜單，單擊Estimate Equation項(xiàng)，屏幕出現(xiàn)Equation Specification估計(jì)對(duì)話框，在Estimation Settings中選OLS估計(jì)，即Least Squares，輸入：Y C X（其中C為Eviews固定的截距項(xiàng)系數(shù)）（見圖218）。然后OK，出現(xiàn)方程窗口（見圖219），輸出結(jié)果如表21所示。圖218 圖219 方程窗口Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 04/08/09 Time: 12:52Sample (adjusted): 1978 2003Included observations: 26 after adjustmentsVariableCoefficientStd. ErrortStatisticProb.CXRsquaredMean dependent varAdjusted Rsquared. dependent var. of regressionAkaike info criterionSum squared resid4383569.Schwarz criterionLog likelihoodFstatisticDurbinWatson statProb(Fstatistic)表21 回歸結(jié)果方程窗口的上半部分為參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表22所示，其中第1列分別為解釋變量名（包括常數(shù)項(xiàng)），第2列為相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值，第3列為參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差，第4列為t統(tǒng)計(jì)值，第5列為t檢驗(yàn)的雙側(cè)概率值p，即P（| t | ti）= p。表22 參數(shù)估計(jì)結(jié)果常數(shù)和解釋變量參數(shù)估計(jì)值參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤差t統(tǒng)計(jì)量雙側(cè)概率CX方程窗口的下半部分主要是一些統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值，其中各統(tǒng)計(jì)量的含義如表23所示。表23 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)值可決系數(shù)被解釋變量均值調(diào)整的可決系數(shù)被解釋變量標(biāo)準(zhǔn)差回歸方程標(biāo)準(zhǔn)差赤池信息準(zhǔn)則殘差平方和4383569施瓦茲信息準(zhǔn)則似然函數(shù)的對(duì)數(shù)F統(tǒng)計(jì)量DW統(tǒng)計(jì)量F統(tǒng)計(jì)量的概率單擊Equation 窗口中的Resid按鈕，將顯示模型的擬合圖和殘差圖。圖220 擬合圖和殘差圖單擊Equation 窗口中的View→Actual,Fitted,Resid→Table按鈕，可以得到擬合直線和殘差的有關(guān)結(jié)果。（因變量的實(shí)際值、擬合值、擬合殘差值及圖）圖221五、預(yù)測(cè) 在Equation框中選Forecast項(xiàng)后，彈出Forecast對(duì)話框，Eviews自動(dòng)計(jì)算出樣本估計(jì)期內(nèi)的被解釋變量的擬合值，擬合變量記為YF，其擬合值與實(shí)際值的對(duì)比圖如圖222所示。圖222下面預(yù)測(cè)2004年我國(guó)最終消費(fèi)支出。1．首先將樣本期范圍從19782003年擴(kuò)展為19782004年。即單擊工作文件框中Pros中的Change workfile range，如圖220所示，并將19782003改為19782004，如圖224所示。圖223圖2242．然后編輯解釋變量X。（見圖225）圖2253．點(diǎn)預(yù)測(cè)。在前面Equation對(duì)話框中選Forecast，將時(shí)間Sample定義在19782004，如圖226所示，這時(shí)Eviews自動(dòng)計(jì)算出=，如圖227所示。圖226圖2274．區(qū)間預(yù)測(cè)。在Group數(shù)據(jù)框中單擊View，選Descriptive Stats里的Common Sample Eviews，計(jì)算出有關(guān)X和Y的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果，如圖228所示。圖229圖229 X和Y的描述統(tǒng)計(jì)結(jié)果根據(jù)圖229可計(jì)算出如下結(jié)果：2188950850，查表得，由可得的預(yù)測(cè)區(qū)間為：即的95%預(yù)測(cè)區(qū)間為（，）。六、非線性回歸模型的估計(jì)1．倒數(shù)模型：在命令窗口直接依次鍵入GENR X1=1/XLS Y C X12．多項(xiàng)式模型：在命令窗口直接依次鍵入GENR X1=XGENR X2=X^2LS Y C X1 X23．準(zhǔn)對(duì)數(shù)模型：在命令窗口直接依次鍵入GENR lnX=LOG(X)LS Y C lnX4．雙對(duì)數(shù)模型：在命令窗口直接依次鍵入GENR lnX=LOG(X)GENR lnY=LOG(Y)LS lnY C lnX七、異方差檢驗(yàn)與解決辦法1．相關(guān)圖檢驗(yàn)法LS Y C
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