滞后变量试验报告

1、计量经济学上机实验报告六题目滞后变量实验日期和时间：班级：学号：姓名：实验室：实验环境：WindowsXP;EViews3.1实验目的：掌握滞后效应、因果关系检验及分布滞后变量模型估计，熟悉EViews软件的相关应用实验内容：利用实例数据和EViews软件，因果关系检验、米用阿尔蒙法估计回归模型、检验及滞后效应分析。第七章习题7.3实验步骤：一、建立工作文件1采单方式2命令方式：CREATEA起始期终止期二、输入数据三、应用互相关分析命令初步选择滞后期长度，结果如下：CrossYX据此，初步设定分布滞后模型利用阿尔蒙法估计模型，命令和结果为LsYCPDL(X,3,2)试验结果：例3-9表7给出

2、了某地区制造行业与统计资料(单位：亿元)，(1) 检验库存和销售额之间的因果关系(2) 利用互相关分析命令，初步设定分布滞后模型滞后期长度(3) 试阿尔蒙方法估计分布滞后模型建立库存函数表7某地区制造行业与统计资料(单位：亿元)年份库存y销售额x年份库存y销售额x197845069264801988682214100319795064227740198977965448691980518712873619908465546449198150070272801991908755028219825270730219199297074535551983538143079619931016455285

3、919845493930896199410244555917198558213331131995107719620171986600433503219961208707139819876338337335199714713582078答案：(1)检验库存和销售额之间的因果关系数组窗口中点击viewGrangerCausality分别输入滞后期长度，结果如下:滞后期为1EViews-Group:GR0UP01Workfile:EX口FileEditObjectViewProcQuickOptionsWindowHelpHie艸Pro匚|obje匚tPrinthJ日meFreeze日mpleGhe

4、et|5t日日印販Pairwis日GrangerCausalityTEstsDate:12/06/12Time:17:16Sample:19731997Lags:1NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.滞后期为2XdOESnutG即cwrC目useY19.引&52.E-D&EViews-Group：GROUPO1Workfile：EX口FileEditObjectViewProcQuickOtionsWindowHelpRie网Prci匚亡匚tPrintN日m亡l=r亡已e亡勺日mplejhe就皇日亡匸PairwiseGrangerCausalit

5、yTestsDate:12/06/12Time:17:25Sample:19781997Lags:2NullHypothesis:ObsF-StatisticProb.滞后期为I3EViews-Group：GROUPO1Workfile：EX口FileEditObjectViewProcQuickOtionsWindowHelpHi已艸PrcuzoBj已匚tPrintN日m已l=r亡已e亡勺日mpl已Wh已亡tpt日t(勺口已匸PairwiseGrangerCausalityTestsDate:12/06/12Time:17:28Sample:19781997Lags:3IIHygthesis

6、:F-StatisticProb.XdoesnotGrangerCauseYYdoesnotGrangerCauseX177.470540.00654.131260.0380常亠EVxewqGr:GROUPOJ-Warltfi1&:EXPS-CZiEiloEdi-tjDD弋卫io-wE.匸口口3,-u.ick口口七i.口ribIfltinri口wH=lr?Vi«w|Prcc匕|Print|Nmitim|Fr«=Jl,£Epl|,£卜1上jl-三上上JFaIr>A>isoGran口曰CausalItyTqstsEiSte：12/0S/1

7、2Time：17：2SBampls:°1口7曰IQQ7Lets:4卜dullHv口口the=l=:b=F-atatl=tl匚尸厂口ti.X口口曰匚ri口tGran口aOausqT1Q7.3331口.口I口3VdoeenotGrariQerCauseX2.1373B1790滞后期为5EViews-Group：GR0UP01Workfile：EX口FileEditObjectViewProcQuickOtionsWindow旦elpHi已mJPr匚Obj已匚tPrint亡Fr已已e已samplesheet宝已乜亡匚PaiiwiseGrangerCausalityTestsDate:12/

8、06/12Time:17:29滞后期为6托1997?EViews-Group:GROUPO1Workfile:EX口FileEditObjectViewProcQuickOtionsWindowHelp"ie网Pro匚obje匚tPrinl:)NameFreeze弓3叩18勺1"|8就宝3乜印e匚PairwiseGrangerCausalityTestsDate:12/06/12Time:17:31Sample:19781997Lags:6格兰杰因果关系检验结果表滞后-ItlHypothesis:格兰杰因果性F值UIF值的P)sF-btatlstlcProb.结论长度XYj

9、oesnotGrangerCauseYjoesnotGrangerCauseX值144.527780.34500734590.7124q=s1x不是y的格兰杰原因53.31652.e-06拒绝y不是x的格兰杰原因4.34670.0535接受O二0.05),拒绝(a=0.10)2x不是y的格兰杰原因18.45910.0002拒绝y不是x的格兰杰原因2.65580.1079接受(a=0.05),接受(a=0.10)3x不是y的格兰杰原因7.47050.0065拒绝y不是x的格兰杰原因4.13130.0380拒绝4x不是y的格兰杰原因7.63330.0108拒绝y不是x的格兰杰原因2.13740.1

10、790接受5x不是y的格兰杰原因6.47220.0472拒绝y不是x的格兰杰原因1.28720.4151接受6x不是y的格兰杰原因4.52780.3450接受y不是x的格兰杰原因0.73460.7124接受从上表可知，当滞后阶数低于6时，因果关系检验结果为拒绝“销售额不是库存的格兰杰原因”的假设，即销售额是影响库存的原因；而当滞后阶数为3和1时拒绝“库存不是销售额的格兰杰原因”，即库存是影响销售额的原因，当随着滞后阶数为2、4、5、6时接受“库存不是销售额的格兰杰原因”，即库存是影响销售额的原因，可见，一年及三年库存和销售额具有双向的因果关系，而4年和5年仅具有销售额对库存的单向因果关系，5年

11、以上二者均不具因果关系。据此，我们确定销售额为影响库存的原因。(2)利用互相关分析命令，初步设定滞后期长度Crossyx?EViews-Group:UNTITLEDWorkfile:E口FileEditObjectViewProcQuickionsWindowHelpHi亡网Pr匚obj已匚tPri仃t讯日m已Fr亡亡e已勺日mpl已Eh已已亡匚Date:12/06/12Time:18:00Sample:19781997Includedobservations:20CorrelationsareasymptoticallyconsistentapproximationsY,X(-i)Y,X(+

12、i)ilaglead00.99440.9944从上图Y最大滞后期，施瓦兹准则最步设定滞后期与X的各期;做论文时可以带后值的相关E系数及直方里3可知K考试BE根根据相潮系数数接M5的先初步设定卡再逐步改变滞小者时,其对应的滞后期长度)库存额为3,模Yt=a+b°Xt+傑攵屮b2Xt-2+bLs1利用阿尔蒙法估计模型(1)假定可以用一个Y'-PDl(X,3,2)t-12t-2型为:3Xt-3+:t匚，命令和结果如下：二次多项式逼近(注：一般后期长度|当可能与当年和前三年的销售额相关，故初56789多项式次数m小于带后期长度s)12-0.3563-0.3362数最大或赤池准则和0.

13、27350.15020.0323-0.0673-0.1727-0.25930.27160.14470.0176-0.1007-0.2043-0.27152、討EVi0FNEqua-ti:UNTITLED=L1Fil&Ed_±-fcOtajec-tTTiParauQi_a±djeO-tiottsI-J¥I日w|戸hot|匚上II戸rTr止|ISImrr心11FFmmwhl|产口广日匚日9上1|£亡日上亍11P日日已夕IOependemrlatiIe:VMethiod:I曰日审±8ciure&Date:12/0S/12Time:1Q

14、=Samplei：adJuste1AA11SAZIr_ic11jded口t：imer'vstiorim:ITaTtersclu=：trnentszcilEm离MasblfpdATo.ees-oee175-401525-12-14SJE：503i自4曰一曰自日r«/1esneperienta-/srO-D.-J&pendentv=arAKIRelriTocrll&rlonBeriwarzgriterlonIIsinnsin=Quinncriter.DurtiIn-VVsIscinstatBl曰.口2T3Q1.T-4I7.0103451B.lZSSCi1SJJ02

15、94i.e.S2Q=2MariEllaIbOoEifficient8tri.Error1-Statist!cProto.4口了夕41AA2.3AQ-3_5e23-4.QQ.QD33RDLOlPOLO31.13-114Zri.|T0031m曰斗4N了ri.nriririn.ri3T73Ei.|B了.BlPiSPOLO3-.432-155-160464-2.5000：B5JH2221o-_.BB10.1(as4-e10.1'“mmS.2341320.730X3o.iease4.484曰迂0T-3-ri.SZnnCLH日4曰1WN312Sumcifl_m曰审2.0071-1J.Li63：30

16、31.7065IaQL31StfIK«UtlClr-lc«t：.c»etticI&ritsia-Errc»rt-StallE=tlc经阿尔蒙变换之后的估计结果为：八Y=-7140.754+1.1311Z+0.0377Z-0.4322Zt0t1t2tT=(-3.5829)(6.2844)(0.2323)(-2.5960)R2=0.9968，R2=0.9961,F=1348.639，prob(F)=0.000000DW=1.8482即a=-7140.754,"=1.13114,&=0.0377,&=-0.4322012还原成

17、原分布滞后模型：将估计结果代入以下公式b=d+(i-1)d+(i-1)2di=0,1,2,3,4i 012(注：Eviews软件中为了对模型回归系数两端数据进行控制约束，对多项式公式进行调整，此公式已与前述理论有所区别。根据Eviews输出结果中d的值(PDL1的系数)，可以判断估计0过程中对多项式的设定形式，若b=d，则多项式的设定形式为b=d+(i-s)d+(i-s)2d+.+s0i012(i-s)md，如本例中b=d，则多项式设为b=d+(i-1)d+(i-1)2dm10i012得:J/b=d-d+d=1.1311-0.0377-0.4322=0.66130012b=d=1.131110

18、-/?b=d+d+d=1.1311+0.0377-0.4322=0.73672 012b=厲+2(X+4&=1.1311+0.0377*2-0.4322*4=-0.52203 012在Eviews软件的窗口中已给出了上述计算结果，即库存模型为：八Y =-7140.754+0.6613*X+1.1311*X+0.7367*X-0.5220*Xttt-1t-2t-3T=(-3.5829)(3.9960)(6.2844)(4.4846)(-2.2231)R2=0.9968，R2=0.9961,F=1348.639，prob(F)=0.000000DW=1.8482从估计结果来看，R2有所改善

19、，所有X的参数T统计量值大大提高，且检验均显著，F检验也显著，模型也不存在一阶自相关。模型的经济意义(乘数分析)：短期乘数为0.6613，表明本期销售额增长1%，本期库存将增长0.6613%；长期乘数为2.0071，表明本期销售额增长1%，库存总的增长2.0071%。(2)假定b.可以用一个一次多项式逼近(注：一般多项式次数小于滞后期长度)LsYCPDL(X,2,1)经阿尔蒙变换之后的估计结果为：八Y =-7984.934+0.6850Z-0.1760Z,t0t1tT=(-3.6107)(31.0723)(-1.0581)R2=0.9954，R2=0.9948，F=1524.817，prob(

20、F)=0.000000DW=1.4811即a=-7984.934，X=0.6850，X=-0.176001还原成原分布滞后模型：将估计结果代入以下公式b=X+(i-1)&i=0,1,2,i 01(注：Eviews软件中为了对模型回归系数两端数据进行控制约束，对多项式公式进行调整，此公式已与前述理论有所区别。根据Eviews输出结果中X的值(PDL1的系数)，可以判断估计o过程中对多项式的设定形式，若b=X，则多项式的设定形式为b=X+(i-s)X+(i-s)2X+.+s0i012(i-s)mX，如本例中b=X，则多项式设为b=X+(i-1)Xm10i01得：八b=X-=0.6850+0

21、.1760=0.8610oo1八b=X=0.685010b=&+=0.6850-0.1760=0.5090201y=tT=在Eviews软件的窗口中已给出了上述计算结果，即库存模型为:-7984.934+。小吟0.6850*.+0.5090*（-3.6107）（5.7827）（31.0723）（2.7552）从估计结果来看，X的回归系数均显著，F统计量值很大，方程整体显著，R2接近于1,说明模型整体上对样本数据拟合较好，但PDL02回归系数不显著，说明多项式次数选择不太合理。(2)将滞后期调整为3,初步设定模型为：Yt=a+b0Xt+b1Xt-1+b2Xt-2+b3Xt-3+£

22、;t利用阿尔蒙法估计模型，命令和结果为LsYCPDL（X,3,1）EVie»s一Equation:UNTITLEDlorkfile:EIP3-9Ez3FileEdit0bjectViewProcQuickOtionsWindowHelp僱网|Prci匚|obj已izt|Pririt|N3nn已|Fr已已e已|Estima氓|尸口比匸3丸|皇朮寸R已sids|DependentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/30/10Time:21:53Sample:19811997Includedobservations:17VariableCoeffici

23、entSid.Errort-StatisticProb.归+乍-655来看，pdlc/rrPDU02-0.337261低，且X的回归系数不显著。議均显著爲统0.088277-3.8204800.0019值很大大，方程整体显著，但R2降t_3-X_八寫燼将滞后期调endentvarre：entvar0.S.Y=a+b0X3+b1X户b*q+尽3X+軟4睡infocriteriontat1t-也3ti33片4乞criterion利用阿尔蒙法估计模型，命令和结果为81869.0027991.7418.2834818.430521432.3570.000000LagDistributionofXiCo

24、efficientStd.Errort-Statistic1/01.005890.117318.57476110.668630.0304221.9770i20.331370.060635.465573-0.005890.14836-0.03973识uY世自tpDL(X41)SumofLags1.999990.0751026.6322Oqpqnclqnl>-X=riatila:vIii=ii=I:l_easiEa£|uarE=Dale:12/3O/-1OTirnez21:SSSampltafadju=1tad：i:1SB2V0日7Inc11jdedobeervsitione:_1

25、5after：adiuetmeri1ei:口citiclentStcd.Errar-t-Sta-ti=1icF-1口匕.-FOLJZIIPDLJO2-S467.2S923OZ.065-2.366960口口3斗口.3BEZBZ口.QISEB12-4.l5(5l5SZ3.口口口口-O.340oeAriOS4S-45-6.23SO22F=Z-squareAdjusiedR-Bqun*redS.E.<口日口=eiriSumsquaredreeldI_oqlikeIihdodOljrtiin-Wnt=n="tai 曰已口：2 .AAS1S61923.BBl4曰115290-142JD3S

26、41.34333IvleanepenS.D.depend目ilx口inf口i:3c：hwarzc：rltF-statistic尸厂口IziCF-=iaiiedentvaren!vr二rii口ririerlon13.12294221S-ST-O-S1弓斗1口.口口口口口口l_aaDi：atnbutiomof凤oefficiAntStd.Errort-itic-1JZIAS29i1.oei2SBB.42251Z.21经口.1BBS0.0.670O.06025IJ.66-41e.1225S-2MlJ吕um匚aas1.333940.07040_左斗.曰曰曰£从估计结果来看，PDL项的回归系数

27、均显著，F统计量值很大，方程整体显著，R2有所改善,但Xt-3的回归系数不显著。(5)从上述分析可以看出，假定bi为一次多项式估计均存在一些问题，为此，假定bi可以用一个二次多项式逼近，重新用阿尔蒙法估计模型，命令及结果如下：1LsYCPDL(X,3,2)EVie吕一Equation:UKTITLEDTorkfile:EXP3-9Ez口File闘itObjectViewFro(:QuickOptionsWindowHelpViewProcObjectPrintNameFreezeEstimateFore匚日stStatsResidsDependentVariable:YMethod:Least

28、SquaresDate:12Z30/10Time:21:52Sample:19811997Includedobservations:17VariableCoefficientSid.Errort-StatisticProb.C-7140.754PDU011.131142由图可知,R2有所改善,，甲统计PDU03-0.4321551992.9880.179991量值很大,0.166464-3.5829400.00336.2844270.0000方程整体显著，回归系数显著，但PDL02项的回-2.5960850.0222LYrepDL(X,4,2)757.458II*CALiL*l、为4,再运Ak

29、aikeinfocriterion17.98345LiurnyLoglikelihoodDurbin-Watsonstat-148.8593F-statistic1.848202Prob(F-statistic)1348.6390.000000命令和结果如下:LagDistributionofXCoefficientStd.Errort-Statistic00.661251 1.131142 0.736733 -0.522000.165483.995950.179996.284430.164284.484620.23481-2.22312rplilibira±meq±_口_

30、匕qy±ra-oVIm|Pri=ic|匕|Prnt|n"戸a!liullnl:"Vy":Mi=i=n匕I«=-=V"lZI卜-1=：IaaSat曰仝o曰：1tir-ri0:3i:mmHmrbI&djijeteazi>:_12口N_1Inc：I>_iJe«"d口tnddj口nd二"IBr任d>zlji=im"srrt1-Stnti1匸ci口TF1匸IsritJ'11'U12S/Is.els.I;”：.I”"IJ/II一;.一-/.=;:1llll

31、TI'!：n.I.:'l.:ll'，.：-I-3wurr-!oTI32=255O3!3口曰=3经阿尔蒙变换之后的估计结果为：八Y=-5816.974+0.7420Z。-0.3996Z-0.1787Zot0t1t2tT=(-3.0119)(5.3651)(-7.8286)(-2.5798)R2=0.9973，R2=0.9966,F=1477.353，prob(F)=0.000000DW=1.1731即a=-5816.974,"=0.7420,&=-0.3996,"=-0.1787012还原成原分布滞后模型：将估计结果代入以下公式b=d+(i-2

32、)&+(i-2)2di=0,1,2,3,4i012(注：Eviews软件中为了对模型回归系数两端数据进行控制约束，对多项式公式进行调整，此公式已与前述理论有所区别。根据Eviews输出结果中d的值(PDL1的系数)，可以判断估计0过程中对多项式的设定形式，若b=d，则多项式的设定形式为b=d+(i-s)d+(i-s)2d+.+s0i012(i-s)md，如本例中b=d，则多项式设为b=d+(i-2)d+(i-2)2dm20i012得:b=d-2d+4d=0.7420+0.3996*2-0.1787*4=0.82630012-b=d-d+d=0.7420+0.3996-0.1787=0.

33、96291012b=d=0.74202 0b=d+d+d=0.7420-0.3996-0.1787=0.16373 012b=d+2d+4d=0.7420-0.3996*2-0.1787*4=-0.77224 012在Eviews软件的窗口中已给出了上述计算结果，即库存模型为：Yt=-5816.9745+0.8263*Xt+0.9629*Xt_1+0.74192。*Xt_2+0.1636*Xt-3-0.7722*T=(-3.0119)(6.7105)(9.8222)(5.3651)(2.2474)(-3.6437)从估计结果来看，R2有所改善，F检验也显著，所有X的参数均显著，PDL项的回归系

34、数均显著，但DW检验无法判定模型是否存在一阶自相关。为了确认模型的自相关性，运用广义差分法估计模型，结果显示该模型的AR项回归系数显著地为零，表明模型确实不存在一阶自相关。(7)假定bi可以用一个三次多项式逼近，运用阿尔蒙法估计模型，命令和结果如下：LsYCPDL(X,4,3)SiE¥ie>s-Equation:UKTITLEDlorkfile:EIP3-9Ezp39IIFileEditObjectViewFrocQuickOption.2WindowHelpHi已艸|Prud亡匚t|PrlntlrJmlFrE空tim日t已|Fur亡匚日st|宝日ts|R亡sids|Depen

35、dentVariable:YMethod:LeastSquaresDate:12/30/10Time:21:57Sample(adjusted):19821997Includedobservations:16afteradjustmentsVariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.CPDU01PDU02-6091.3010.726423-07208641952.0610.1392510.327478-3.1204465.216635-2.2012630.00970.0500从估计结果来看，AIC和0.xtoLP2z1回归系数也不显著。8A-s模型比

36、较:AUjU!S.E.Sumcurb0.997522Meandependentvar0.996621W£帕(3,1)2-13".8186F-ttatistic曲4餾门劭日6552.174.|5546T?59PrmtEc!R-squ日rednfr口§|-口口口匚门|squ(2<?)resikelihoodq(滞后期039(4,1)Scg.D.dEPunclunt畑詹多项式次数hw(32)itEn-7140.754isti83856.4427643.24Rnnn17FlPFlFlon(4,2)11扌5816.974s甲43卩106.996.00酣酗Z=0t+需f

37、108汕t二0.6850=«8)19770)T2t(-JI.0581)-d.176(31.0723)%>2-0.3373(-3.8205)Z0.8610(5.7827)C(24.6665)j0-0-0.34013(-6.2350).69625咖).06435.!(012323)C£CCC(-30119)d.ErroFH0.7420.17981.扇1)-0996.2408204)0.7264i.87211旺鳩9-Cl.26721卫7舸86)：.皓那)SumofLags1-0.4322.93948C(-25960)-0.1787.06781(25797)-0.169328

38、.6017-(-24192)0.0993(0.9931)1.00591.06700.66130.82630.6963(8.5748)(11.0810)(3.9960)(6.7105)(3.8721)成Xt-10.68500.66860.72691.13110.96291.1787原(31.0723)(21.9770)(17.2120)(6.2844)(9.8222)(4.9436)分Xt-20.50900.33130.38680.73670.74200.7264布(2.7552)(5.4656)(24.6665)(4.4846)(5.3651)(-2.2013)滞Xt-3-0.00590.04

39、67-0.52200.1636-0.1693后(-0.0397)(0.6842)(-2.2231)(2.2474)(-2.4192)模Xt-4-0.2934-0.77220.0994型(-2.3938)(-3.6437)(0.9931)R20.99480.99440.99520.99610.99660.9966F1524.8171432.3571541.9251348.6391477.3531106.996DW1.48111.44701.34331.84821.17311.0553检参数T检验R2降R2提高，R2提高，AIC和SCR2改善验通过，F检最小，参数说验显著低，Xt-3但X参t-3参数T检T检验通但X参数t-4明参数T检数T检验不验显著且过，无自相T检验不验不显显著无自相关关，此模型通过著性为最优模型经赤池信息准则AIC和施瓦兹信息准则SC比较，当滞后期为4,多项式次数为2时，此模型AIC和SC为最小，故该模型为最优模型即：Yt=-5816.9745+0.8263*伞0.9629*兀+0-741920*0-1636*X-0-7722*Xt_4T=(-3.0119)(6.7105)(9.8222)(5.3651)(2.2474)(-3.6437)R2=0.9973，R2=0.99