K清风实验八模型设定偏误问题

1、实验八-模型设定偏误问题实验八 模型设定偏误问题姓名：何健华 学号：202130110203班级：13金融数学2班一实验目的：掌握模型设定偏误问题的估计与应用，熟悉EViews的根本操作。二实验要求：应用教材P183例子5.3.1的案例，利用RESE检验检验模型设定偏误问 题；应用教材P185例子5.3.2的案例，利用Box-Cox变换比拟线性模型与双对 数线性模型的优劣。三实验原理：普通最小二乘法、阿尔蒙法、格兰杰因果关系检验、DW检验。四预备知识：普通最小二乘法，F检验，Box- Cox变换。五实验步骤一、下表列出了中国某年按行业分的全部制造业国有企业及规模以上制造业非 国有企业的工业总产

2、值 Y,资产合计K及职工人数L。 序号工业总产值Y亿）序号工业总产值Y亿元资产合计K亿元职工人数L万人序号工业总产值Y亿元资产合计K亿元职工人数L万人1113174326718613841924042720222532721806120229675823222831241639162524410662614511582713812282846136129218142543019厶o气1 v158331451633假设有人不同意原幕函数模型是正确设定的模型，而下面的线性形式是正 确设定的模型，将如何检验哪一个模型设定更正确？1. 建立工作工作文件并录入数据，得到图 1.1图1.12. 采用RES

3、ET佥验来检验模型的设定偏误形式的模型，变换成双对数模型采用OLS进行估计，估计结果如图。选择“ Views'Stability Test'Ramsey RESET Test.，在出现的 RESETSpecification 窗口的 Number of fitted terms栏内输入“ T，点击“ OK ，得到检验结果如下图。由F统计量的伴随概率知，在5%勺显著性水平下，不拒绝原模型没有设定 偏误的假设。采用OLS对线性模型进行估计，估计结果如图。同样地，选择“ Views'Stability Test'Ramsey RESET Test"，在新出现

4、的对话框中输入“ T,得如下图的RESET检验结果。首先，尽管K与L的参数估计值的t统计量在5%的显著性水平下都是显著的,但拟合优度比原幕函数的模型低。由F统计量的伴随概率知，在 误的假设。5%勺显著性水平下，拒绝原模型没有设定偏可见，相比拟而言，线性模型确有设定偏误，而原幕函数模型没有设定偏 误问题。、通过 Box-Cox变换检验中国居民总量消费函数的建立中，原线性模型Y 01X与双对数线性模型哪一个最优?表2.6.3中国居民总量消费支出与收入资料单位：亿元年份COGDPcpiNSGDTAXXPC197819791980198119821983198419851986198719881989

5、19901991199219931994199519961997199819992000200120022003200420052006 1. 建立工作工作文件并录入数据，得到图2. 采用Box-Cox变换检验原线性模型与双对数线性模型的优劣 线性模型采用OLS进行估计，估计结果如图2.2。由图中的数据，可得：6.24291447.05950双数线性模型采用OLS进行估计，估计结果如图。由图的数据，可得：4.112865 61.89235虽然双对数线性模型的可决系数大于原线性模型，残差平方和小于原线性 模型，但不能就此认为双对数线性模型“优于线性模型。Box-Cox变换后再进行比拟在主界面菜单

6、项选择择“ Quick'Generate Series",在出现的“ GenerateSeries by Equation"窗口中输入“ LY=LOG(Y)，点击 OK按钮即可生成 Y的对数序列LY。然后在主页的命令编辑区域中输入“scalar 丫仁exp(sum(LY)/29 ” ,如图2.4，点回车键生成一个标量 Y1选择 “ Quick'Ge nerate Series ", 在 出现的 “ Gen erate Series byEquation 窗口中输入“ Y2二Y/Y1，点击OK按钮即可生成Y的对数序列Y2。 作Y2关于X的线性OLS回归得如下图结果。由图2.5的回归结果可得：6.24291447.05950作Y2关于X的双对数线性OLS回归得