wald约束检验Logistic生长曲线模型的Eviews实现

1、计量经济学上机指导手册二目录 TOC o 1-5 h z 实验介绍2上机实脸名称2实验目的2验要求2数据资料2 HYPERLINK l bookmark4 o Current Document Cobb-Douglas函数的Wald约束条件检验3Cobb-Douglas生产函数的LS回归3Cobb-Douglas 生产函数的 Wald 检验4 HYPERLINK l bookmark8 o Current Document Logistic生长曲线模型的Eviews实现4立Eviews文件并绘图5对Logistic模型进行LS估计6思考题71/7验介绍上机实验名称柯布-道格拉斯(Cobb-Do

2、uglas)生产函数模型的Wald约束检验生产曲线模型(Logistic) Eviews实现实验目的通过对用柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数模型的Eviews练习，进行多 元回归和非线性回归的练习：同时，对函数线形约束的Wald检验。2.13实验要求根据实验数据，完成实验报告。对于已经完成的工作，请自我测评。将完成 要求的标题标成蓝色，未完成的标成红色。例如： 1.2建立工作文件和对象 一 L2.L建立工作文件和对象IQ)创建一个新的工作文件|(1)创建一个新的工作文件.2.1.4数据资料美国某年25家主要金属行业观测值，见14-15-1 EViews上机数据2.xls中Co

3、bb-Douglas。钉螺存活率实验数据，见14-15-1 EViews上机数据2.xls中Logistic。2/7 2. 2Cobb-Douglas函数的Wald约束条件检验经济学中，Cobb-Douglas生产函数有重要的应用。当生产要素投入达到一定 水平时，将会产生生产要素规模报酬不变的现象。本实验首先建立对数式的Cobb-Douglas函数，然后检验资本投入弹性和劳动投入弹性的系数之和是否为lo美国某年25家主要金属行业观测值，见1415-lEViews上机数据2.xls中(Cobb-Douglas),其中的序列丫、序列K、序列L分别表示美国25家主要金属行 业的产出、资本投入和劳动力

4、投入。Cobb-Douglas生产函数的对数形式为:LnY = LnA 4- alnK + RLnL 请根据数据资料完成下列任务。Cobb-Douglas生产函数的LS回归(1)创建一个新的工作文件，建立工作对象文件，完成准备工作。(2)在方程定义会话框的Equation specification编辑框中输入u Log(y) c log(K) Log(L)”，单击“OK”，得到方程估计结果。请将输出结果贴图在下方。Dependent Variable: LOG(Y)Method: Least SquaresDate 11/04/16 Time: 10:41Sample: 1 25Includ

5、ed observations: 25VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C1.0881400.3294813.3025840.0032LOG(K)0.3533520.0866754.0767320.0005LOG(L)0.6434580.1318814 8790930.0001R-squared0.951540Mean dependent var7.497156Adjusted R-squared0.947135S.D. dependent var0.784174S.E. of regression0.180301Akaike info

6、 criterion-0.476211Sum squared resid0.715186Schwarz enterion-0.329946Log likelihood8.952643Hannan-Quinn criter.-0 435644F-statistic215 9916Durbin-Watson stat1 643662Prob(F-statistic)0.000000(3)请解释LOG(K)和LOG(L)前面的系数的经济学意义，并观察两者系数之和是否为lo答：Q代表资本产出弹性系数，。代表劳动产出弹性系数。两者系数之和几乎为L这种柯布道格拉斯函数称为不变报酬型，表明生产效率并不会随着

7、生产规模的扩大而提高，只行提 高技术水平，才会提高经济效益。3/7Cobb-Douglas生产函数的Wald检验(1)在方程对象窗口工具栏中，点击View功能键，选择coefficient tests子菜 单，再选择 Wald-Coefficient Restrictions.命令(2)在弹出的对话框中，可以输入你需要检验的线性或非线性的约束条件。 约束条件可以是一个，也可以是多个。当时多个约束条件的时候，用逗号隔开。(3)在框中输入C(2)+C(3)=l,单击“OK”，得到Wald检验结果。请将你得到的Wald系数约束条件检验结果贴图在下方。Wald Test:Equation: Untit

8、ledTest StatisticValuedfProbabilityt-statistic-0.049405220.9610F-statistic0.002441d. 22)0.9610Chi-square0.00244110.9606Null Hypothesis: C(2)*C(3)=1Null Hypothesis Summary:Normalized Restriction (= 0)ValueStd. Err.-1 + C(2) + C(3)-0.0031890.064550Restrictions are linear in coefficients.(4) Wald检验结果的原

9、假设是C(2)+C(3)=lo请根据Frtatistic结果判断检验 的结果是否应该拒绝原假设。这说明了什么经济学意义？答：F小于默认临界值0.05,不能拒绝原假设，认为在显著性水平下，Y对自 变量没有显著的线性关系，回归方程不显著。2.3 Logistic生长曲线模型的Eviews实现生长曲线模型，又称为Logistic模型，是美国人口统计学家玻尔和利德在1923 年提出的，用来描述生命有机体生长发育的过程。模型通常表述为：1 + be-at其中k和。分别表示有机体生长的上限和下限。在a0和a0时，分别由类似 于下图(D和图(2)的图形。4/7图a0资料2中的数据描述了在冬季土埋活体钉螺的研

10、究记录。研究中，先将一批 活体钉螺埋入土中，以后每隔一个月取出一部分钉螺，检测 存货个数，计算存活率，得到的数据记录在14-15-1 EViews 上机数据2.xls中Logistic中。其中Y表示存活率，t表 示土埋月数。请根据数据完成下列任务。建立Eviews文件并绘（1）创建一个新的工作文件，建立工作对象文件，完成准备工作。（2）绘制钉螺存活率序列图，贴如在下方，设定上渐进极限值k=101 （大于最大观测值100）。对Logistic模型进行LS估计(1)在工作文件窗口点击Quick键，选Estimate Equation功能，在随后打开 的对话窗口填写估计命令：log(101/y-l)

11、 c trend(l)或者 log(101/y-l) c t其中，trend(l)表示时间变量t,且从零开始。将参数估计结果贴图在下方。Dependent variable: LOG(10W-1)Method: Least SquaresDate: 11/04/16 Time: 11:20Sample: 2015M12 2016M12Included observations: 13VariableCoefficientStd. Error t-StatisticProb.C-141 29547.647702-18.475530.0000TREND0.7652770.04133018.5160

12、50.0000R-squared0.968913Mean dependent var0.280878Adjusted R-squared0.966087S.D. dependent var3.027759S.E. of regression0.557579Akaike info criterion1.810212Sum squared resid3.419833Schwarz cnterion1.897127Log likelihood-9 766376Hannan-Quinn criter1.792347F-statistic342 8440Durbin-Watson stat1.35603

13、3Prob(F-statistic)0.000000Dependent Variable: LOG(10W-1)Method: Least SquaresDate: 11/04/16 Time: 11 45Sample: 2015M12 2016M12Included observations 13variablecoemcientStd. Error t-statisticProb.C4,3107840.292251-14.750300.0000T0.7652770.04133018.516050.0000R-squared0.968913Mean dependent var0.280878

14、Adjusted R-squared0.966087S.D. dependent var3.027759S.E. of regression0 557579Akaike info criterion1 810212Sum squared resid3.419833Schwarz criterion1.897127Log likelihood-9.766376Hannan-Quinn criter.1.792347F-statistic342.8440Durbin-Watson stat1.356033Prob(F-statistic)0.000000LOG(101/Y-1) = -141.295364619 + 0.765276988881* TRE N D(l)(2)根据估计结果，写出方程的生长曲线