【正文】 )GENR LNX=log⑶建立新殘差序列對(duì)解釋變量的回歸模型：LS LNE2 C LNX，回歸結(jié)果如圖7所示。反之，則認(rèn)為不存在異方差性。取顯著水平，由于,所以存在異方差性。圖5 我國(guó)制造業(yè)銷(xiāo)售利潤(rùn)回歸模型⑵在方程窗口上點(diǎn)擊View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,檢驗(yàn)結(jié)果如圖6。SMPL 19 28LS Y C X圖4 樣本2回歸結(jié)果⑷計(jì)算F統(tǒng)計(jì)量：＝，分別是模型1和模型2的殘差平方和。⒉GoldfeldQuant檢驗(yàn)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(gè)樣本合19到28共10個(gè)樣本）⑵利用樣本1建立回歸模型1（回歸結(jié)果如圖3）。在方程窗口中點(diǎn)擊Resids按鈕就可以得到模型的殘差分布圖（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中點(diǎn)擊resid對(duì)象來(lái)觀察）。這說(shuō)明變量之間可能存在遞增的異方差性。實(shí)驗(yàn)四 異方差性【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆债惙讲钚缘臋z驗(yàn)及處理方法【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】建立并檢驗(yàn)我國(guó)制造業(yè)利潤(rùn)函數(shù)模型【實(shí)驗(yàn)步驟】【例1】表1列出了1998年我國(guó)主要制造工業(yè)銷(xiāo)售收入與銷(xiāo)售利潤(rùn)的統(tǒng)計(jì)資料，請(qǐng)利用統(tǒng)計(jì)軟件Eviews建立我國(guó)制造業(yè)利潤(rùn)函數(shù)模型。1．樣本期內(nèi)預(yù)測(cè)①利用樣本數(shù)據(jù)估計(jì)方程，LS Y C X ，并保存方程；②在方程窗口點(diǎn)擊FORECAST按鈕，在彈出的預(yù)測(cè)對(duì)話框中輸入預(yù)測(cè)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(rèn)的變量名是YF）；③關(guān)閉彈出的預(yù)測(cè)變量描述性統(tǒng)計(jì)分析界面，在工作文件窗口中即可發(fā)現(xiàn)新出現(xiàn)的預(yù)測(cè)變量YF。最后將模型2與模型3比較發(fā)現(xiàn)，模型3的近期預(yù)測(cè)誤差略小，擬合優(yōu)度比模型2略有提高，因此可以選擇模型2為我國(guó)國(guó)有工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)。模型模型模型5都具有合理的經(jīng)濟(jì)意義，都通過(guò)了檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)，擬合優(yōu)度非常接近，理論上講都可以描述資本、勞動(dòng)的投入與產(chǎn)出的關(guān)系。模型1的各期殘差中大多數(shù)都落在的虛線框內(nèi)，且殘差分別不存在明顯的規(guī)律性?？梢钥闯觯Ｐ?的殘差在前段時(shí)期內(nèi)連續(xù)取負(fù)值且不斷增大，在接下來(lái)的一段時(shí)期又連續(xù)取正值，說(shuō)明模型設(shè)定形式不當(dāng)，估計(jì)過(guò)程出現(xiàn)了較大的偏差。二、比較、選擇最佳模型估計(jì)過(guò)程中，對(duì)每個(gè)模型檢驗(yàn)以下內(nèi)容，以便選擇出一個(gè)最佳模型：㈠回歸系數(shù)的符號(hào)及數(shù)值是否合理；㈡模型的更改是否提高了擬合優(yōu)度；㈢模型中各個(gè)解釋變量是否顯著；㈣殘差分布情況以上比較模型的㈠、㈡、㈢步在步驟一中已有闡述，現(xiàn)分析步驟一中5個(gè)不同模型的殘差分布情況。若選取的初始值與參數(shù)真值比較接近，則收斂速度快；反之，則收斂速度慢甚至發(fā)散。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(jì)結(jié)果此時(shí)，迭代14次后收斂，估計(jì)結(jié)果與模型5相同。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(jì)結(jié)果此時(shí)，迭代953次后收斂，函數(shù)表達(dá)式為： （模型5）＝()()() 從模型5中看出，資本與勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性都是在0到1之間，模型的經(jīng)濟(jì)意義合理，具有很高的擬合優(yōu)度，解釋變量都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。而且模型的擬合優(yōu)度也有所下降，解釋變量L的顯著性檢驗(yàn)也未通過(guò)，所以應(yīng)舍棄該模型。控制過(guò)程：①參數(shù)初值：0，0，0；迭代精度：10－3；則生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果如圖34所示。圖33 線性變換后的CD生產(chǎn)函數(shù)估計(jì)結(jié)果即可得到CD生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)式為： （模型3）＝ () () () 即：從模型3中看出，資本與勞動(dòng)的產(chǎn)出彈性都是在0到1之間，模型的經(jīng)濟(jì)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(guò)了顯著性檢驗(yàn)。CD生產(chǎn)函數(shù)為：，對(duì)于此類(lèi)非線性函數(shù)，可以采用以下兩種方式建立模型。這里，解釋變量、常數(shù)項(xiàng)的檢驗(yàn)值都比較大，因此模型2較模型1更為合理。表明這段時(shí)期勞動(dòng)力投入的增加對(duì)我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)的產(chǎn)出的影響最為明顯。㈡建立剔除時(shí)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(jì)結(jié)果及有關(guān)信息如圖32所示。但是，模型中其他變量（包括常數(shù)項(xiàng)）的統(tǒng)計(jì)量值都較小，未通過(guò)檢驗(yàn)。說(shuō)明模型有很高的擬合優(yōu)度，F(xiàn)檢驗(yàn)也是高度顯著的，說(shuō)明職工人數(shù)L、資金K和時(shí)間變量對(duì)工業(yè)總產(chǎn)值的總影響是顯著的。圖31 我國(guó)國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)結(jié)果因此，我國(guó)國(guó)有獨(dú)立工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)為： （模型1）＝() () () () 模型的計(jì)算結(jié)果表明。表31列出了我國(guó)19781994年期間國(guó)有獨(dú)立核算工業(yè)企業(yè)的有關(guān)統(tǒng)計(jì)資料；其中產(chǎn)出Y為工業(yè)總產(chǎn)值（可比價(jià)），L、K分別為年末職工人數(shù)和固定資產(chǎn)凈值（可比價(jià)）。根據(jù)生產(chǎn)函數(shù)理論，生產(chǎn)函數(shù)的基本形式為：。圖14 二次函數(shù)回歸模型殘差分別表圖15 指數(shù)函數(shù)模型殘差分布表實(shí)驗(yàn)三 多元回歸模型【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆战⒍嘣貧w模型和比較、篩選模型的方法。比較兩表可以發(fā)現(xiàn)，雖然二次函數(shù)模型總擬合誤差較小，但其近期誤差卻比指數(shù)函數(shù)模型大。在回歸方程（以二次函數(shù)模型為例）窗口中點(diǎn)擊View\Actual,Fitted,Residual\ Actual,Fitted,Residual Table（如圖13）,可以得到相應(yīng)的殘差分布表。但是從模型的擬合優(yōu)度來(lái)看，二次函數(shù)模型的值最大，其次為指數(shù)函數(shù)模型。在Eviews命令窗口中分別鍵入以下命令命令來(lái)估計(jì)模型：雙對(duì)數(shù)函數(shù)模型：LS log(Y) C log(X)對(duì)數(shù)函數(shù)模型：LS Y C log(X)指數(shù)函數(shù)模型：LS log(Y) C X二次函數(shù)模型：LS Y C X X^2還可以采取菜單方式，在上述已經(jīng)估計(jì)過(guò)的線性方程窗口中點(diǎn)擊Estimate項(xiàng)，然后在彈出的方程定義窗口中依次輸入上述模型（方法通線性方程的估計(jì)），其估計(jì)結(jié)果顯示如圖圖圖11圖、12所示。圖8 我國(guó)稅收預(yù)測(cè)模型的輸出結(jié)果五、 估計(jì)非線性回歸模型由相關(guān)圖分析可知，變量之間是非線性的曲線相關(guān)關(guān)系。也可以在Eviews主窗口中點(diǎn)擊Quick\Estimate Equation，在彈出的方程設(shè)定框（圖7）內(nèi)輸入模型：Y C X 或 圖7 方程設(shè)定對(duì)話框還可以通過(guò)在Eviews命令窗口中鍵入LS命令來(lái)估計(jì)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(gè)窗口來(lái)顯示有關(guān)估計(jì)結(jié)果（如圖8所示）。相關(guān)圖分析顯示，我國(guó)稅收收入增長(zhǎng)與GDP密切相關(guān)，二者為非線性的曲線相關(guān)關(guān)系。⒈趨勢(shì)圖分析命令格式：PLOT 變量1 變量2 ……變量K作用：⑴分析經(jīng)濟(jì)變量的發(fā)展變化趨勢(shì)⑵觀察是否存在異常值本例為：PLOT Y X⒉相關(guān)圖分析命令格式：SCAT 變量1 變量2 作用：⑴觀察變量之間的相關(guān)程度⑵觀察變量之間的相關(guān)類(lèi)型，即為線性相關(guān)還是曲線相關(guān)，曲線相關(guān)時(shí)大致是哪種類(lèi)型的曲線說(shuō)明：⑴SCAT命令中，第一個(gè)變量為橫軸變量，一般取為解釋變量；第二個(gè)變量為縱軸變量，一般取為被解釋變量⑵SCAT命令每次只能顯示兩個(gè)變量之間的相關(guān)圖，若模型中含有多個(gè)解釋變量，可以逐個(gè)進(jìn)行分析⑶通過(guò)改變圖形的類(lèi)型，可以將趨勢(shì)圖轉(zhuǎn)變?yōu)橄嚓P(guān)圖本例為：SCAT Y X圖5 稅收與GDP趨勢(shì)圖圖圖6分別是我國(guó)稅收與GDP時(shí)間序列趨勢(shì)圖和相關(guān)圖分析結(jié)果。⒉命令方式還可以用輸入命令的方式建立工作文件。它們當(dāng)前的取值分別是0和NA（空值）。然后點(diǎn)擊OK，在Eviews軟件的主顯示窗口將顯示相應(yīng)的工作文件窗口（如圖3所示）。用戶可以選擇數(shù)據(jù)的時(shí)間頻率（Frequency）、起始期和終止期。表1 我國(guó)稅收與GDP統(tǒng)計(jì)資料年份稅收GDP年份稅收GDP1985204189641992329726638198620911020219934255346341987214011963199451274675919882391149281995603858478198927271690919966910678851990282218548199782347446319912990216181998926379396一、 建立工作文件⒈菜單方式在錄入和分析數(shù)據(jù)之前，應(yīng)先創(chuàng)建一個(gè)工作文件（Workfile）。圖128 存貯對(duì)象于工作文件實(shí)驗(yàn)二 一元回歸模型【實(shí)驗(yàn)?zāi)康摹空莆找辉€性、非線性回歸模型的建模方法【實(shí)驗(yàn)內(nèi)容】建立我國(guó)稅收預(yù)測(cè)模型【實(shí)驗(yàn)步驟】【例1】建立我國(guó)稅收預(yù)測(cè)模型。圖127 調(diào)用文本文件或Excel文件窗口㈤在對(duì)象窗口中點(diǎn)擊Name按鈕，將對(duì)象存貯于工作文件。圖125 指定存貯路徑圖126 存貯為文本格式㈣在工作文件中分別調(diào)用文本文件和Excel文件點(diǎn)擊Eviews主窗口菜單欄中的File/Import/Read TextLotusExcel，在彈出的對(duì)話框中選取要調(diào)用的文本文件或Excel文件，點(diǎn)擊打開(kāi)按鈕后，彈出ASCII Text Import（Excel Import）窗口（圖127），在Name for series or Number of series if file names in file編輯框中要輸入調(diào)用的變量名，點(diǎn)擊OK按鈕即可。圖123 Store 窗口圖124 Fetch窗口㈢將工作文件分別存貯成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中選擇要保存的一個(gè)或多個(gè)變量，點(diǎn)擊Eviews主窗口菜單欄中的File/Export/Write TextLotusExcel，在彈出的對(duì)話框中指定存貯路徑和存貯的文件格式（圖125），若存貯成文本文件則選擇TextASCII，再點(diǎn)擊保存按鈕，彈出ASCII Text Export（Excel Export）窗口（圖126），點(diǎn)擊OK按鈕即可。㈡存貯若干個(gè)變量，并在另一個(gè)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(diǎn)擊工作文件窗口菜單欄中的Store按鈕，彈出store對(duì)話框，指定存貯路徑，點(diǎn)擊YES按鈕即可（圖123）。圖122 數(shù)組描述統(tǒng)計(jì)量窗口其中， Mean——均值 Median——中位數(shù) Maximum——最大值Minimum——最小值 .——標(biāo)準(zhǔn)差 Skewness——偏度 Kurtosis——峰度 JarqueBera—— Probability——概率Observations——觀測(cè)值個(gè)數(shù)四、數(shù)據(jù)文件的存貯、調(diào)用與轉(zhuǎn)換㈠存貯并調(diào)用工作文件⒈存貯在Eviews主窗口的工具欄上選擇File/Save（Save as），再在彈出的對(duì)話框中