经济计量模型

1、1经济计量模型课程设计经济计量模型课程设计班班 级级 ： 学学 号号 ： 姓姓 名名 ： 指导教师：指导教师： 经济计量模型课程设计 110802 班2 摘 要关键词： 线性模型；ARMA；GARCH；State space数据来源：中国统计年鉴原始数据见附录 一、EVIEWS 基础1WORKFILE 建立、打开、保存经济计量模型课程设计 110802 班32 数据录入经济计量模型课程设计 110802 班43 工作文件样本区间的改变、当前样本区间改变4 频率转换5 基本赋值表达式经济计量模型课程设计 110802 班5二、季节调整、序列分解1、季节调整：1、X12 季节调整方法在菜单栏的 P

2、roc 处点击选择 Seasonal Adjustment，再选 Census X12,2、序列分解：-.4-.2.0.2.413.614.014.414.815.215.61992 1994 1996 1998 2000 2002 2004 2006 2008X1TrendCycleHodrick-Prescott Filter (lambda=1600)蓝线代表 x1(居民消费)，红线代表趋势 T 序列，绿线代表循环要素序列。3、BP 滤波图：经济计量模型课程设计 110802 班6-.2-.1.0.1.2.3.413.614.014.414.815.215.61992 1994 1996

3、 1998 2000 2002 2004 2006 2008X1Non-cyclicalCycleFixed length symmetric (Baxter-King) filter-0.20.00.20.40.60.81.01.2.0.1.2.3.4.5ActualIdealFrequency Response Functioncycles/period右边图：红线表示 BP 滤波频率响应函数，蓝线带通滤波的频率响应函数。模型：x12 季节调整方法，HP 滤波方法求趋势分解项，BP 滤波分解法。结果分析：x12 季节调整法：利用的是 x12 加法模型进行季节调整。HP 滤波调整法：利用该方

4、法可以求出中国 GDP 季度时间序列的趋势项。将GDP 的季节因素和不规则因素去掉，就可以得到其趋势序列。其循环要素序列是原序列减去趋势序列而得的，由图可以看到，循环序列围绕趋势序列上下波动。BP 滤波分解法：取 p=6,q=32,对国内生产总值的季度序列进行分解，得到趋势序列和循环要素序列，BP 滤波的频率响应函数。三、单方程模型对台湾地区生产总值支出构成数据对政府消费和货物进口建立单方程模型回归模型：双对数曲线模型 运行结果：经济计量模型课程设计 110802 班7P值小于0.05，方程显著。模型：log(x4)=8.83-1.87log(x2)调整 R 方：0.7575F检验: 方程的显

5、著性检验的F统计量为F=50.97，相应的P值为0.00，小于0.05，说明方程显著。T检验Log（x2）的显著性检验 p 值很小接近于 0，所以该自变量的系数显著不为 0.而常数项的 p 值同样很小接近于零，认为常数项显著。结果分析由方程可以看出 x2 弹性为-1.87。 自变量的显著性检验T检验结果分析：异方差检验：首先做散点图异方差检验：首先做散点图方法：WHITE 异方差检验结果：经济计量模型课程设计 110802 班8原假设：不存在异方差。而现在 P 值小于 0.05，拒绝原假设，认为存在异方差，要消除异方差。消除异方差方法：加权最小二乘法，权重为残差的绝对值的倒数。结果：经济计量模

6、型课程设计 110802 班9加权后的模型的系数都通过了显著性检验，加权后的为 0.999，可见加权后的模型拟合数据的效果好。序列相关性检验方法：Q 统计量结果：经济计量模型课程设计 110802 班10不存在序列相关消除序列相关方法：加入自回归项四、ARMA 模型1、进行单位根检验，检验序列的平稳性Null Hypothesis: X1 has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 2 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-Fuller test

7、statistic-2.607400 0.1146Test critical values:1% level-4.0044255% level-3.09889610% level-2.690439*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 14Augmented Dickey-Fuller Test Equation经济计量模型课

8、程设计 110802 班11Dependent Variable: D(X1)Method: Least SquaresDate: 01/16/14 Time: 20:02Sample (adjusted): 1995 2008Included observations: 14 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. X1(-1)-0.5226530.200450-2.6074000.0262D(X1(-1)0.0789180.2417230.3264810.7508D(X1(-2)-0.7271450.26

9、8991-2.7032370.0222C31.8299412.035942.6445760.0245R-squared0.600219 Mean dependent var0.235714Adjusted R-squared0.480285 S.D. dependent var1.092356S.E. of regression0.787493 Akaike info criterion2.595033Sum squared resid6.201458 Schwarz criterion2.777621Log likelihood-14.16523 F-statistic5.004568Dur

10、bin-Watson stat1.798014 Prob(F-statistic)0.022555原假设是至少存在一个单位根，备择假设是没有单位根，有上面结果 看 P 值等于 0.1146，大于 0.05，接受原假设，认为至少存在一个单位根，即序列不平稳，不平稳的序列要进行差分使其变得平稳，首先进行一阶差分，结果如下：Null Hypothesis: D(X1) has a unit rootExogenous: ConstantLag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=3)t-Statistic Prob.*Augmented Dickey-

11、Fuller test statistic-4.468595 0.0044Test critical values:1% level-4.0044255% level-3.09889610% level-2.690439*MacKinnon (1996) one-sided p-values.Warning: Probabilities and critical values calculated for 20 observations and may not be accurate for a sample size of 14Augmented Dickey-Fuller Test Equ

12、ationDependent Variable: D(X1,2)Method: Least SquaresDate: 01/16/14 Time: 20:08经济计量模型课程设计 110802 班12Sample (adjusted): 1995 2008Included observations: 14 after adjustmentsVariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. D(X1(-1)-1.6982790.380048-4.4685950.0009D(X1(-1),2)0.7552000.3321462.2737020.0440C0

13、.4529230.2779741.6293720.1315R-squared0.653310 Mean dependent var0.071429Adjusted R-squared0.590275 S.D. dependent var1.520338S.E. of regression0.973165 Akaike info criterion2.970882Sum squared resid10.41754 Schwarz criterion3.107823Log likelihood-17.79618 F-statistic10.36431Durbin-Watson stat1.5369

14、81 Prob(F-statistic)0.002949有上述结果可见 P 值等于 0.0044，小于 0.05，认为经过一阶差分后序列已经不存在序列相关了。2、进行白噪声检验利用 correlogram 检验，结果如下：不是白噪声，要识别 ARMA,估计参数由上图可见 P=1 Q=1，然后进行方程估计，过程如下：经济计量模型课程设计 110802 班13结果如下，P 值均小于 0.05，方程估计显著，再进行残差检验，结果如下：经济计量模型课程设计 110802 班14可以看出残差的自相关系数和偏相关系数都在 2之内，所以此时的残差满足基本假设。到此 ARMA 处理平稳序列过程结束。协整关系检

15、验第一步：建立消费和固定资本形成总额的双对数曲线模型，Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate: 01/16/14 Time: 20:32Sample: 1992 2008Included observations: 17VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. LOG(X1)-2.1950530.668676-3.2826840.0050C12.069172.7343194.4139590.0005R-squared0.418064 Mean dependent var3.0934

16、68Adjusted R-squared0.379268 S.D. dependent var0.095540S.E. of regression0.075273 Akaike info criterion-2.225259Sum squared resid0.084990 Schwarz criterion-2.127234Log likelihood20.91470 F-statistic10.77601Durbin-Watson stat1.204748 Prob(F-statistic)0.005035模型：log(y)=log(x1)+c 可得模型：log(y)=log(x1)+12

17、第二步：进行单位根检验经济计量模型课程设计 110802 班15检验结果显示：残差序列在 1%的显著性水平下，拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此确定残差序列为平稳序列，即为 I（0）序列。第三步：误差修正模型（Error Correct Model, ECM）：说明 y 的短期波动性一方面受到 x 的短期波动的影响，另一方面受到 x 和 y 之间长期相关性偏离的滞后影响X 与 y 之间有协整关系1111111()()()tttttttttttttttttttttttttyabxyabxyyab xxybxyab xybxyb xyabxyb xECM 经济计量模型课程设计 110802 班16五、ARCH 和状态空间模型1、ARCH 效应的检验首先利用普通最小二乘法，估计一个回归方程得：ARCH 效应的 LM 检验LM 检验的原假设为：残差中直至 q 阶都没有 A