【正文】 對(duì)式 ，在EViews命令欄中輸入(注意中間空格)ls *Y (1) c *X (1)。 () 式中。 由于使用了廣義差分?jǐn)?shù)據(jù)，樣本容量減少了1個(gè)，為18個(gè)。查5%顯著水平的DW統(tǒng)計(jì)表可知dL = ，dU = ，模型中DW = dU，說明廣義差分模型中已無自相關(guān)，不必再進(jìn)行迭代。同時(shí)可見，可決系數(shù)Rt、F統(tǒng)計(jì)量也均達(dá)到理想水平。 ，很明顯普通最小二乘法低估了回歸系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。[原模型中，廣義差分模型中為]。經(jīng)廣義差分后樣本容量會(huì)減少1個(gè)，為了保證樣本數(shù)不減少，可以使用普萊斯—溫斯騰變換補(bǔ)充第一個(gè)觀測(cè)值，方法是和。在本例中即為和。由于要補(bǔ)充因差分而損失的第一個(gè)觀測(cè)值，所以在EViews中就不能采用前述方法直接在命令欄輸入Y和X的廣義差分函數(shù)表達(dá)式，而是要生成和的差分序列與(這里,我們以代替書上的,代替)。點(diǎn)擊工作文件窗口工具欄中的Genr，在彈出的對(duì)話框中輸入，點(diǎn)擊OK得到廣義差分序列，同樣的方法得到廣義差分序列。此時(shí)的和都缺少第一個(gè)觀測(cè)值，需計(jì)算后補(bǔ)充進(jìn)去，計(jì)算得，雙擊工作文件窗口的打開序列顯示窗口，點(diǎn)擊Edit+/按鈕，將補(bǔ)充到1985年對(duì)應(yīng)的欄目中，得到的19個(gè)觀測(cè)值的序列。同樣的方法可得到的19個(gè)觀測(cè)值序列。在命令欄中輸入ls yn c xn得到普萊斯—溫斯騰變換的廣義差分模型為 ()對(duì)比式 ，兩者的參數(shù)估計(jì)值和各檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的差別很微小，說明在本例中使用普萊斯—溫斯騰變換與直接使用科克倫—奧克特兩步法的估計(jì)結(jié)果無顯著差異，這是因?yàn)楸纠械臉颖具€不算太小。如果實(shí)際應(yīng)用中樣本較小，則兩者的差異會(huì)較大。通常對(duì)于小樣本，應(yīng)采用普萊斯—溫斯騰變換補(bǔ)充第一個(gè)觀測(cè)值。由式 ()由此，我們得到最終的中國(guó)農(nóng)村居民消費(fèi)模型為 （）由式 ，即中國(guó)農(nóng)民每增加收入1元。實(shí)驗(yàn)四 分布滯后模型與自回歸模型一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆辗植紲竽Ｐ团c自回歸模型的估計(jì)與應(yīng)用，熟悉EViews的基本操作。二、實(shí)驗(yàn)要求應(yīng)用教材第199頁案例利用阿爾蒙法做有限分布滯后模型的估計(jì)；應(yīng)用教材第201頁案例做分布滯后模型與自回歸模型的估計(jì)。三、實(shí)驗(yàn)原理：普通最小二乘法、阿爾蒙法、德賓h檢驗(yàn)四、預(yù)備知識(shí)：最小二乘法估計(jì)的原理、t檢驗(yàn)、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、阿爾蒙法、多項(xiàng)式近似、德賓h檢驗(yàn)五、實(shí)驗(yàn)步驟【案例1】 分布滯后模型與自回歸模型貨幣主義學(xué)派認(rèn)為，產(chǎn)生通貨膨脹的必要條件是貨幣的超量供應(yīng)。物價(jià)變動(dòng)與貨幣供應(yīng)量的變化有著較為密切的聯(lián)系，但是二者之間的關(guān)系不是瞬時(shí)的，貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)物價(jià)的影響存在一定時(shí)滯。有研究表明，西方國(guó)家的通貨膨脹時(shí)滯大約為2—3個(gè)季度。1． 建立工作文件并錄入數(shù)據(jù)在中國(guó)，大家普遍認(rèn)同貨幣供給的變化對(duì)物價(jià)具有滯后影響，但滯后期究竟有多長(zhǎng)，還存在不同的認(rèn)識(shí)。下面采集1996－2005年全國(guó)廣義貨幣供應(yīng)量和物價(jià)指數(shù)的月度數(shù)據(jù)（）對(duì)這一問題進(jìn)行研究。（1）雙擊桌面EViews快速啟動(dòng)圖標(biāo)。（2）點(diǎn)擊主界面菜單File\New\Worekfile，彈出Workfile Create對(duì)話框，在該對(duì)話框右側(cè)下拉菜單中選擇本案例所需的數(shù)據(jù)頻度Datedregular frequency data，monthly（本案例為時(shí)間序列數(shù)據(jù)）；在數(shù)據(jù)起始、終止兩欄中填入1996:1和2005:5，表示數(shù)據(jù)從1996年1月其到2005年5月結(jié)束；在右下可輸入Workfile的名稱，如P201。點(diǎn)擊左下的“OK”就建立了一個(gè)名稱為P201的Workfile。：建立Workfile 后，錄入數(shù)據(jù)（方法可參考第一部分的示例）。2．模型設(shè)定，估計(jì)與檢驗(yàn)為了考察貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)物價(jià)的影響，我們用廣義貨幣M2的月增長(zhǎng)量M2Z作為解釋變量，以居民消費(fèi)價(jià)格月度同比指數(shù)TBZS為被解釋變量進(jìn)行研究。首先估計(jì)如下回歸模型：，M2Z的t統(tǒng)計(jì)量值不顯著，表明當(dāng)期貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)當(dāng)期物價(jià)水平的影響在統(tǒng)計(jì)意義上不明顯。為了分析貨幣供應(yīng)量變化影響物價(jià)的滯后性，我們做滯后6個(gè)月的分布滯后模型的估計(jì)，在Eviews工作文檔的方程設(shè)定窗口中，輸入TBZS C M2Z M2Z(1) M2Z(2) M2Z(3) M2Z(4) M2Z(5) M2Z(6)：，M2Z各滯后期的系數(shù)逐步增加，表明當(dāng)期貨幣供應(yīng)量的變化對(duì)物價(jià)水平的影響要經(jīng)過一段時(shí)間才能逐步顯現(xiàn)。但各滯后期的系數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量值不顯著，因此還不能據(jù)此判斷滯后期究竟有多長(zhǎng)。為此，我們做滯后12個(gè)月的分布滯后模型的估計(jì)，：，從M2Z到M2Z(11)，回歸系數(shù)都不顯著異于零，而M2Z（12），在5％顯著性水平下拒絕系數(shù)為零的原假設(shè)。這一結(jié)果表明，當(dāng)期貨幣供應(yīng)量變化對(duì)物價(jià)水平的影響在經(jīng)過12個(gè)月（即一年）后明顯地顯現(xiàn)出來。為了考察貨幣供應(yīng)量變化對(duì)物價(jià)水平影響的持續(xù)期，我們做滯后18個(gè)月的分布滯后模型的估計(jì)，：，從滯后12個(gè)月開始t統(tǒng)計(jì)量值顯著，一直到滯后16個(gè)月為止，從滯后第17個(gè)月開始t值變得不顯著；再?gòu)幕貧w系數(shù)來看，從滯后11個(gè)月開始，貨幣供應(yīng)量變化對(duì)物價(jià)水平的影響明顯增加，再滯后14個(gè)月時(shí)達(dá)到最大，然后逐步下降。3．結(jié)果分析通過上述一系列分析，我們可以做出這樣的判斷：在我國(guó)，貨幣供應(yīng)量變化對(duì)物價(jià)水平的影響具有明顯的滯后性，滯后期大約為一年，而且滯后影響具有持續(xù)性，持續(xù)的長(zhǎng)度大約為半年，其影響力度先遞增然后遞減，滯后結(jié)構(gòu)為型。當(dāng)然，從上述回歸結(jié)果也可以看出，回歸方程的不高，DW值也偏低，表明除了貨幣供應(yīng)量外，還有其他因素影響物價(jià)變化；同時(shí)，過多的滯后變量也可能引起多重共線性問題。如果我們分析的重點(diǎn)是貨幣供應(yīng)量變化對(duì)物價(jià)影響的滯后性，上述結(jié)果已能說明問題。如果要提高模型的預(yù)測(cè)精度，則可以考慮對(duì)模型進(jìn)行改進(jìn)。根據(jù)前面的分析可知，分布滯后模型可以用自回歸模型來代替，因此我們估計(jì)如下子自回歸模型：在Eviews工作文檔的方程設(shè)定窗口中，輸入TBZS C TBZS(1)：因此，我們得到回歸方程：【案例2】 分布滯后模型與阿爾蒙法 為了研究1955—1974年期間美國(guó)制造業(yè)庫存量Y和銷售額X的關(guān)系。盡管經(jīng)驗(yàn)加權(quán)法具有一些優(yōu)點(diǎn)，但是設(shè)置權(quán)數(shù)的主觀隨意性較大，要求分析者對(duì)實(shí)際問題的特征有比較透徹的了解。下面用阿爾蒙法估計(jì)如下有限分布滯后模型：在實(shí)際應(yīng)用中，Eviews提供了多項(xiàng)式分布滯后指令“PDL”用于估計(jì)分布滯后模型。下面結(jié)合本例給出操作過程：1． 建立工作文件并錄入數(shù)據(jù)同前操作在Eviews中輸入X和Y的數(shù)據(jù)，：2．模型估計(jì)與檢驗(yàn)進(jìn)入Equation Specification 對(duì)話欄，鍵入方程形式Y(jié) C PDL(X, 3, 2)其中，“PDL指令”表示進(jìn)行多項(xiàng)式分布滯后（Polynomial Distributed Lags）模型的估計(jì)，括號(hào)中的3表示X的分布滯后長(zhǎng)度，2表示多項(xiàng)式的階數(shù)。在Estimation Settings欄中選擇Least Squares(最小二乘法)，點(diǎn)擊OK，：，有如下的具體說明1．回歸系數(shù)PDL0PDL02等是多項(xiàng)式分布滯后系數(shù)，其計(jì)算公式為例如，等等。 需要說明的是，這部分回歸結(jié)果的計(jì)算公式與阿爾蒙法的計(jì)算公式是有區(qū)別的。阿爾蒙法的計(jì)算公式為：。請(qǐng)同學(xué)們自行己自行比較分析兩者之間的差異。2．回歸結(jié)果的第二部分是“Lag Distribution of X”以下的部分。這部分主要是說明原始方程的回歸結(jié)果。在本例中，我們有：上述回歸系數(shù)左側(cè)的圖形就是變量X回歸系數(shù)的坐標(biāo)圖，橫軸是以滯后階次“i”為坐標(biāo)（垂直向下），縱軸是以為坐標(biāo)（從左向右）。3．為了比較分析阿爾蒙法的基本原理。首先將系數(shù)(i=0,1,2,3)用二次多項(xiàng)式近似，即則原模型可變?yōu)槠渲性贓views工作文件中輸入X和Y的數(shù)據(jù)，在工作文件窗口中點(diǎn)擊“Genr”工具欄，出現(xiàn)對(duì)話框，輸入生成變量Z0t的公式，點(diǎn)擊“OK”；類似，可生成Z1t、Z2t變量的數(shù)據(jù)。進(jìn)入Equation Specification 對(duì)話欄，鍵入回歸方程形式Y(jié) C Z0 Z1 Z2點(diǎn)擊“OK”，：、 ZZ2對(duì)應(yīng)的系數(shù)分別為 的估計(jì)值。將它們代入分布滯后系數(shù)的阿爾蒙多項(xiàng)式中，可計(jì)算出的估計(jì)值為：從而，分布滯后模型的最終估計(jì)式為：值得注意的是，用“PDL”估計(jì)分布滯后模型時(shí)，Eviews所采用的滯后系數(shù)多項(xiàng)式變換不是形如教材（）式的阿爾蒙多項(xiàng)式，而是阿爾蒙多項(xiàng)式的派生形式。因此，輸出結(jié)果中PDL0PDL0PDL03對(duì)應(yīng)的估計(jì)系數(shù)不是阿爾蒙多項(xiàng)式系數(shù)的估計(jì)。但同分步計(jì)算的結(jié)果相比，最終的分布滯后估計(jì)系數(shù)式是相同的。實(shí)驗(yàn)五 虛擬解釋變量回歸一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆仗摂M解釋變量回歸模型的估計(jì)與應(yīng)用，熟悉EViews的基本操作。二、實(shí)驗(yàn)要求：應(yīng)用教材第234頁案例做解釋變量回歸與分析。三、實(shí)驗(yàn)原理：普通最小二乘法、虛擬變量設(shè)置原則、分段線性回歸四、預(yù)備知識(shí)：最小二乘法估計(jì)的原理、t檢驗(yàn)、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、虛擬變量設(shè)置陷阱五、實(shí)驗(yàn)步驟【案例】 虛擬解釋變量回歸改革開放以來，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中國(guó)城鄉(xiāng)居民的收入快速增長(zhǎng)，同時(shí)城鄉(xiāng)居民的儲(chǔ)蓄存款也迅速增長(zhǎng)。經(jīng)濟(jì)學(xué)界的一種觀點(diǎn)認(rèn)為，20世紀(jì)90年代以后由于經(jīng)濟(jì)體制、住房、醫(yī)療、養(yǎng)老等社會(huì)保障體制的變化，使居民的儲(chǔ)蓄行為發(fā)生了明顯改變。為了考察改革開放以來中國(guó)居民的儲(chǔ)蓄存款與收入的關(guān)系是否已發(fā)生變化，以城鄉(xiāng)居民人民幣儲(chǔ)蓄存款年底余額代表居民儲(chǔ)蓄（Y），以國(guó)民總收入GNI代表城鄉(xiāng)居民收入，分析居民收入對(duì)儲(chǔ)蓄存款影響的數(shù)量關(guān)系。1．建立工作文件并錄入數(shù)據(jù)2．模型設(shè)定為了研究1978—2003年期間城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款隨收入的變化規(guī)律是否有變化,考證城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款、國(guó)民總收入隨時(shí)間的變化情況，：，尚無法得到居民的儲(chǔ)蓄行為發(fā)生明顯改變的詳盡信息。若取居民儲(chǔ)蓄的增量（YY），并作時(shí)序圖（） 從居民儲(chǔ)蓄增量圖可以看出，城鄉(xiāng)居民的儲(chǔ)蓄行為表現(xiàn)出了明顯的階段特征：在1996年和2000年有兩個(gè)明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。再?gòu)某青l(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款增量與國(guó)民總收入之間關(guān)系的散布圖看（），也呈現(xiàn)出了相同的階段性特征。 為了分析居民儲(chǔ)蓄行為在1996年前后和2000年前后三個(gè)階段的數(shù)量關(guān)系，引入虛擬變量D1和D2。D1和D2的選擇，是以1992000年兩個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)作為依據(jù)，,并設(shè)定了如下以加法和乘法兩種方式同時(shí)引入虛擬變量的模型： 其中： 3．估計(jì)與檢驗(yàn) ：對(duì)上式進(jìn)行回歸后，有：即有： （） （） （） （） (） （） () () 由于各個(gè)系數(shù)的t檢驗(yàn)均大于2，表明各解釋變量的系數(shù)顯著地不等于0，居民人民幣儲(chǔ)蓄存款年增加額的回歸模型分別為： 4．結(jié)果分析以上結(jié)果表明三個(gè)時(shí)期居民儲(chǔ)蓄增加額的回歸方程在統(tǒng)計(jì)意義上確實(shí)是不相同的。1996年以前收入每增加1億元，；在2000年以后，已發(fā)生了很大變化。上述模型與城鄉(xiāng)居民儲(chǔ)蓄存款與國(guó)民總收入之間的散布圖是吻合的，與當(dāng)時(shí)中國(guó)的實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況也是相符的。需要指出的是，在上述建模過程中，主要是從教學(xué)的目的出發(fā)運(yùn)用虛擬變量法則，沒有考慮通貨膨脹因素。而在實(shí)證分析中，儲(chǔ)蓄函數(shù)還應(yīng)當(dāng)考慮通貨膨脹因素。實(shí)驗(yàn)六 時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)一、實(shí)驗(yàn)?zāi)康模赫莆諘r(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)和兩變量協(xié)整檢驗(yàn)二、實(shí)驗(yàn)要求：應(yīng)用教材第227頁案例做平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)并建立誤差調(diào)整模型三、實(shí)驗(yàn)原理：ADF單位根檢驗(yàn)、EG兩步法協(xié)整檢驗(yàn)四、預(yù)備知識(shí)：平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)，間接最小二乘和兩階段最小二乘五、實(shí)驗(yàn)步驟1．建立Workfile和對(duì)象，錄入人均可支配收入sr和生活費(fèi)zc支出數(shù)據(jù)（P278）。2．雙擊打開sr序列表格形式，點(diǎn)擊表格左端View\Gragh\Line，可以看出sr是有一定時(shí)間趨勢(shì)的，而且有明顯的季節(jié)波動(dòng)。 可見序列sr具有明顯的趨勢(shì)和季節(jié)波動(dòng)，宜采用模型3或模型2檢驗(yàn)。3．點(diǎn)擊序列sr表格上菜單命令：View\Unit Root Test，出現(xiàn)對(duì)話框（）可從圖中看到，默認(rèn)的檢驗(yàn)方法為ADF，默認(rèn)檢驗(yàn)水平數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)，后兩者1st、2nd為1階差分和二階差分?jǐn)?shù)據(jù)），默認(rèn)的檢驗(yàn)?zāi)Ｊ綖槟Ｐ?。而右邊在滯后階數(shù)的選取上，默認(rèn)采用SIC最小。4．將檢驗(yàn)?zāi)Ｐ透臑槟Ｐ?，其余采用默認(rèn)設(shè)定，點(diǎn)OK，：從結(jié)果可以判斷序列sr有單位根。大家可以選擇其他模式和滯后期來檢驗(yàn)，以形成最終的判斷。按同樣辦法，可以判斷zc序列有單位根。檢驗(yàn)序列sr一階差分序列的平穩(wěn)性： diferent，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蜑槟Ｐ?，點(diǎn)OK，從結(jié)果中可見序列sr為一階差分平穩(wěn)的，故序列sr為一階單整的。同樣可以檢驗(yàn)得到序列zc亦為一階單整的。5．協(xié)整檢驗(yàn)作zc對(duì)sr的回歸：ls zc c sr。得到殘差序列resid。用Genr命令生成新的序列e：Genr e=resid。（以上命令輸入命令欄來執(zhí)行） 對(duì)新序列e作單位根檢驗(yàn)：雙擊序列e，打開其表格形式，點(diǎn)View\Unit Root Test。在彈出的對(duì)話框中選擇模型1（None）做檢驗(yàn)?？梢娦蛄衑無單位根