计量经济学 案例分析 Eviews

1、研究课题：办通过对鞍1984啊岸2003年某国罢GDP和出口的版分析，研究GD奥P和出口量的相捌关关系并对参数挨估计值进行检验扮。昂模型及数据来源班：拌GDP为因变量芭，出口量为自变哀量。柏选择模型是一元爱线性回归模型y艾=c艾0爸+c哀1半x+u（y代表半GDP，x代表八出口量，u表示按残差项）伴数据来自计量肮经济学软件八柏eviews的按使用135页笆表12.1懊。提取其进口和霸国内生产总值两板列数据：懊annual败export笆gdp拔1984氨580.5般7171霸1985巴808.9扒8964.4鞍1986盎1082.1翱10202.2蔼1987爸1470柏11962.5阿1988

2、按1766.7按14928.3懊1989按1956摆16909.2背1990背2985.8百18547.9稗1991柏3827.1埃21617.8扮1992皑4676.3斑26638.1蔼1993白5284.8佰34634.4邦1994澳10421.8吧46759.4绊1995矮12451.8盎58478.1罢1996艾12576.4阿67884.6霸1997叭15160.7胺74462.6熬1998疤15233.6挨78345.2盎1999靶16159.8爱82067.5邦2000办20634.4板89468.1拌2001澳22024.4拜97314.8班2002斑26947.4搬10517

3、2.吧3败2003捌36287.9唉117251.柏9作业癌根据表格得到曲耙线图、散点图、坝X-Y曲线图：曲线图散点图X-Y曲线图胺2、数据描述统绊计分析阿3、简单的回归摆估计俺Depende矮nt Vari霸able: G坝DP癌Method:挨 Least 隘Squares柏Date: 0癌6/14/09稗 Time伴: 16:38奥Sample:扒 1984 2凹003巴Include背d obser碍vations袄: 20把Variabl扒e摆Coeffic艾ient唉Std. Er板ror败t-Stati啊stic碍Prob. 盎C颁11772.扳77疤2862.41翱9懊4.11

4、287半3霸0.0007摆EXPORT搬3.54779傲0疤0.19791碍9哎17.9254哎8隘0.0000氨R-squar败ed胺0.94695癌3扳 Mea敖n depen翱dent va熬r邦49439.0鞍2拌Adjuste瓣d R-squ哀ared唉0.94400稗6稗 S.D扮. depen奥dent va安r瓣36735.1皑9袄S.E. of艾 regres摆sion稗8692.65哎6傲 Aka爱ike inf佰o crite爸rion巴21.0729瓣8蔼Sum squ八ared re皑sid拌1.36E+0板9半 Sch稗warz cr捌iterion阿21.1725

5、捌6拔Log lik隘elihood吧-208.72板98凹 F-s办tatisti佰c摆321.322跋9绊Durbin-胺Watson 罢stat埃0.60497暗1俺 Pro柏b(F-sta哎tistic)百0.00000靶0霸根据输出结果，奥写出OLS估计艾式，并进行分析班说明：矮y背t斑=捌-八11772.7叭7坝+安3.54779板0安x熬t懊 R熬2吧=昂0.94695坝3蔼 df=18阿检验回归系数显绊著性的原假设和颁备择假设是（给摆定按a阿 = 0.05板）凹H澳0搬：案c癌1皑= 0； H癌1案：班c奥1岸 傲搬 0。皑因为t = 吧17.9254坝8凹 t罢0.025俺

6、(18) =袄 2，所以检验八结果是拒绝蔼c拔1傲=0，即认为办进碍口额和GDP办之间存在回归关柏系，二者正方向肮变化。爸上述模型的经济岸解释是，对于伴出口量爱每增加1亿元，蔼GDP半将平均增加版3.54779佰亿扒元。拟合优度为扒0.94695拔3蔼说明上式的拟合背情况较好。爸GDP跋变动的颁94.7盎%佰可以由稗出口量耙的变动解释。 板4伴、自相关及其解胺决胺残差：暗残差序列图把7171斑13832.2霸580652笆-6661.2挨5806521鞍| 罢 . * |敖 . 般 |昂8964.4癌14642.5办733286耙-5678.1扳7332857八| 拔 . * |八 . 拌 |

7、疤10202.2摆15611.8埃295893跋-5409.6袄2958929矮| 胺 . * |岸 . 爸 |胺11962.5鞍16988搬.017376哀7隘-5025.5俺1737674袄| 熬 . * |颁 . 俺 |笆14928.3爸18040.6凹467053案-3112.3熬4670528巴| 稗 . * |暗 . 艾 |澳16909.2敖18712.2盎433749扒-1803.0叭4337495背| 巴 . *|白 . 爱 |安18547.9癌22365.7哎576403俺-3817.8稗5764028翱| 拔 . * |哀 . 柏 |矮21617.8瓣25350.5百134

8、68拜-3732.7靶1346804隘| 挨 . * |矮 . 八 |板26638.1懊28363.2罢968377盎-1725.1按9683774斑| 扳 . *|百 . 拌 |瓣34634.4昂30522.1跋271256疤4112.27阿287438肮| 耙 . |按 * . 把 |胺46759.4癌48747.1败249708案-1987.7绊2497084哎| 矮 . *|败 . 百 |耙58478.1巴55949.1颁38914敖2528.96扳108604拌| 搬 . |邦* . 懊 |疤67884.6摆56391.1邦935629唉11493.4氨064371背| 碍 . |伴

9、 .* 傲 |哎74462.6碍65559.7癌475694敖8902.85昂243061胺| 颁 . |安 * 矮 |哀78345.2熬65818.3拌814691扒12526.8百185309邦| 哀 . |颁 .* 鞍 |安82067.5安69104.3皑44678埃12963.1扮55322霸| 白 . |柏 . *佰 |拔89468.1白84979.2哀863479挨4488.81柏365206阿| 白 . |百 * . 矮 |扮97314.8叭89910.7肮146144靶7404.08懊538558拌| 拌 . |艾 *. 叭 |扳105172.八3笆107376.扒485374

10、邦-2204.1敖8537401拜| 哎 . *|柏 . 奥 |哀117251.爱9把140514.奥618988扒-23262.罢7189877翱|* 靶 . |稗 . 坝 |疤由图看出残差具翱有半较明显的绊自相关趋势爱，同时由简单回傲归估计的D-W哎值0.6049瓣71，远小于2稗，也可推出模型般存在自相关柏可能阿。挨AR（1）模型拜的估计搬消除自相关的回瓣归分析斑Depende啊nt Vari俺able: G板DP拜Method:办 Least 隘Squares百Date: 0叭6/14/09斑 Time扒: 15:46碍Sample(般adjuste矮d): 19佰85 2003哀In

11、clude盎d obser岸vations柏: 19 af百ter adj哎usting 爱endpoin颁ts扳Converg白ence ac捌hieved 瓣after 3吧0 itera办tions办Variabl半e疤Coeffic摆ient埃Std. Er笆ror扳t-Stati肮stic白Prob. 盎C安-80417.傲93伴87670.3半1挨-0.9172巴77懊0.3726办EXPORT芭0.79691拔0昂0.34276搬4哎2.32495跋5扮0.0336癌AR(1)艾1.03613笆1岸0.02818挨4捌36.7636暗9哀0.0000般R-squar霸ed背0.9

12、9478八0般 Mea班n depen把dent va鞍r捌51663.6阿5扒Adjuste肮d R-squ百ared奥0.99412盎7邦 S.D哀. depen拌dent va笆r俺36331.3扮4熬S.E. of耙 regres阿sion霸2784.25爸9稗 Aka碍ike inf吧o crite傲rion哀18.8452奥9胺Sum squ矮ared re瓣sid阿1.24E+0唉8凹 Sch按warz cr哎iterion把18.9944稗1般Log lik斑elihood佰-176.03版03皑 F-s稗tatisti傲c艾1524.44耙9拔Durbin-岸Watson 鞍

13、stat坝0.56029颁4肮 Pro碍b(F-sta氨tistic)鞍0.00000八0按Inverte白d AR Ro案ots耙 哎1.04颁Estimat叭ed AR p凹rocess 挨is nons凹tationa翱ry矮经过GLS处理扳以后，我们可以盎看出G-W的值摆由原来的澳0.60497巴1阿改进为0.56澳0294，基本熬上消除了自相关跋性。胺GDP = -袄80417.9啊3181 + 挨0.79691按04937*E般XPORT +颁 AR(1)熬=1.0361癌30591蔼5、异方差性及啊其修正先看散点图：巴由图可以看出，半残差随着GDP碍的增大其分散程凹度也增大，这是

14、阿存在异方差性的熬初步经验证据。怀特检验：安White H把eterosk蔼edastic坝ity Tes扳t:扒F-stati斑stic俺14.9753瓣2笆 Pro傲babilit耙y安0.00017坝8凹Obs*R-s班quared霸12.7583胺5佰 Pro颁babilit板y艾0.00169柏7疤Test瓣 Equati捌on:哎Depende敖nt Vari按able: R斑ESID2矮Method:败 Least 摆Squares芭Date: 0坝6/14/09敖 Time案: 23:22奥Sample:傲 1984 2俺003巴Include案d obser翱vations罢

15、: 20碍Variabl扮e扳Coeffic靶ient埃Std. Er搬ror袄t-Stati哎stic扒Prob. 坝C蔼4195547癌7霸3179760扒1爸1.31945爸4背0.2045按EXPORT隘-7517.7巴83罢5261.14扮5凹-1.4289袄25颁0.1711扮EXPORT爱2俺0.50613哎0隘0.16177懊5袄3.12861敖2拔0.0061拜R-squar跋ed绊0.63791半8盎 Mea背n depen盎dent va懊r扒6800603暗9艾Adjuste按d R-squ隘ared疤0.59532搬0扳 S.D奥. depen懊dent va佰r罢1

16、.23E+0蔼8按S.E. of败 regres俺sion霸7801347绊1挨 Aka爱ike inf啊o crite矮rion败39.3201澳4唉Sum squ伴ared re百sid摆1.03E+1伴7俺 Sch班warz cr埃iterion巴39.4695隘0拌Log lik袄elihood把-390.20爱14叭 F-s哀tatisti阿c啊14.9753扒2胺Durbin-八Watson 拜stat凹1.73704拌4背 Pro柏b(F-sta啊tistic)鞍0.00017稗8八辅助回归模型中盎，取显著性水平白a=0.05，矮由于肮Obs*R-s挨quared办=班12.75

17、83办5叭绊X巴a摆/2按0.05（奥10疤）=柏18.31岸，所以函数不拔存在异方差性。靶由跋输出结果的概率蔼值（P值）可以颁看出，函数不存澳在异方差性。皑因为存在异方差凹性，OLS所估氨计出来的参数标柏准有误，我们采瓣用怀特法重新估败计参数解决这一熬问题。挨Depende氨nt Vari爱able: G背DP俺Method:笆 Least 奥Squares袄Date: 0阿6/14/09坝 Time败: 20:08半Sample:跋 1984 2把003哀Include颁d obser扳vations癌: 20啊White H懊eterosk安edastic白ity-Con挨sistent

18、爸 Standa叭rd Erro哎rs & Co耙varianc敖e拌Variabl百e阿Coeffic埃i埃ent鞍Std. Er埃ror鞍t-Stati袄stic板Prob. 佰C斑11772.7皑7板2757.30盎4靶4.26966捌6艾0.0005半EXPORT班3.54779凹0碍0.34264吧1耙10.3542把6碍0.0000扒R-squar艾ed爱0.94695扒3安 Mea哀n depen氨dent va敖r佰49439.0埃2跋Adjuste敖d R-squ邦ared败0.94400巴6凹 S.D背. depen坝dent va百r扳36735.1岸9氨S.E. of坝 regres摆sion疤8692.65懊6鞍 Aka氨ike inf皑o crite胺rion奥21.0729佰8扮Sum squ板ared re傲sid拌1.36E+0柏9笆 Sch叭warz cr