eviews序列的統(tǒng)計量檢驗和分布-在線瀏覽
2024-10-23 10:21本頁面
【正文】 態(tài)分布， t 統(tǒng)計量是自由度為 N1的 t分布 。 要進行均值檢驗 ， 在 Mean內(nèi)輸入 ? 值 。 可以輸入任何數(shù)或標準 EViews表達式 ， 下頁我們給出檢驗的輸出結(jié)果 。 表中的 Probability值是 P值（邊際顯著水平）。這里我們不能拒絕原假設。 在原假設下 ， 如果 x服從正態(tài)分布 ， ? 2 統(tǒng)計量是服從自由度為 N1的 ? 2分布 ?？梢蕴钊肴魏握龜?shù)或表達式。方法的主要參考來自于 Conover（ 1980）和 Sheskin（ 1997）。 15 167。在 167。在本節(jié)，列出了幾種散點圖且允許我們可以用有參數(shù)或無參數(shù)過程來做擬合曲線圖。 EViews中設置的缺省值除了對極特殊的分析外，對一般分析而言是足夠用的。 16 167。 1. CDF—Survivor—Quantile圖 這個圖描繪出帶有加或減兩個標準誤差帶的經(jīng)驗累積分布函數(shù)，殘存函數(shù)和分位數(shù)函數(shù)。 CDF是序列中觀測值不超過指定值 r 的概率 )()( rxp r o brF x ??Survivor(殘存 )操作用來描繪序列的經(jīng)驗殘存函數(shù) )(1)()( rFrxp r o brS xx ????18 Quantile(分位數(shù) ) 操作用來描繪序列的經(jīng)驗分位數(shù) 。 All選項包括 CDF， Survivor和 Quantile函數(shù) 。 Include standard errors(包括標準誤差 )操作標繪接近95%的置信區(qū)間的經(jīng)驗分布函數(shù)。這個圖標繪出一個被選序列的分位數(shù)分布相對于另一個序列的分位數(shù)分布或一個理論分布的異同。如果 圖不在一條直線上 ,則這兩個分布是不同的 。 22 下圖是 GDP增長率和指數(shù)分布的 圖： 23 167。序列 X 與 Y 的交叉相關(guān)的計算公式如下： ? ? ? ?? ? ? ?00 yyxxxyxycclclr ? ?2,1,0 ???l? ?? ?? ?? ?? ???????????????????????????2,1,03,2,1,011lTxxyylTyyxxlclttlTtlttlTtxy 注意與自相關(guān)不同，交叉相關(guān)不必圍繞滯后期對稱。 24 居民消費（ CS）和 GDP的交叉相關(guān)系數(shù) 25 第三章 基本回歸模型 經(jīng)濟計量研究始于經(jīng)濟學中的理論假設，根據(jù)經(jīng)濟理論設定變量間的一組關(guān)系，如消費理論、生產(chǎn)理論和各種宏觀經(jīng)濟理論，對理論設定的關(guān)系進行定量刻畫，如消費函數(shù)中的邊際消費傾向、生產(chǎn)函數(shù)中的各種彈性等進行實證研究。本章介紹 EViews中基本回歸技術(shù)的使用，說明并估計一個回歸模型，進行簡單的特征分析并在深入的分析中使用估計結(jié)果。這些技術(shù)和模型都建立在本章介紹的基本思想的基礎(chǔ)之上。 下面列出了標準教科書 (逐漸變難 )： (1) Pindyck， Rubinfeld (1991), Econometric Models and Economic Forecasts, 《 經(jīng)濟計量模型和經(jīng)濟預測 》 ， 第三版 。 (3) Greene (1997)， Economtric Analysis, 《 經(jīng)濟計量分析 》 ， 第三版 。 27 167。 為了創(chuàng)建一個方程對象 : 從主菜單選擇 Object/New Object/Equation 或 Quick/Estimation Equation … ， 或者在命令窗口中輸入關(guān)鍵詞 equation。 28 167。 在最上面的編輯框中 ， 可以說明方程：因變量（ 左邊 ） 和自變量 （ 右邊 ） 以及函數(shù)形式 。 列表法簡單但是只能用于不嚴格的線性說明；公式法更為一般 ， 可用于說明非線性模型或帶有參數(shù)約束的模型 。 列表法 說明線性方程的最簡單的方法是列出方程中要使用的變量列表 。 例如 ， 要說明一個線性消費函數(shù) ， 用一個常數(shù) c 和收入 inc 對消費 csp 作回歸 ， 在方程說明對話框上部輸入： csp c inc 注意回歸變量列表中的序列 c。 EViews在回歸中不會自動包括一個常數(shù) ， 因此必須明確列出作為回歸變量的常數(shù) 。 在上例中，常數(shù)存儲于 c(1)， inc的系數(shù)存儲于 c(2)，即回歸方程形式為： csp = c(1)+c(2)*inc。 csp c csp(1) inc 相當?shù)幕貧w方程形式為： csp = c(1)+ c(2) ? csp(1)+c(3) ? inc。 例如： csp c csp(1 to 4) inc 這里 csp關(guān)于常數(shù) ， csp(1)， csp(2)， csp(3)， csp(4)， 和 inc的回歸 。 例如： log(csp) c log(csp(1)) log((inc+inc(1))/2) 相當?shù)幕貧w方程形式為： log(csp) = c(1)+c(2) ? log(csp(1
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