计量经济学实验指导-2

1、扮计 量 经 济澳 学 实 验 爸指 导靶实验一巴 搬多元线性回归模翱型【实验目的】拜通过本实验，了碍解Eviews拌软件，熟悉软件蔼建立工作文件，靶文件窗口操作，把数据输入与处理百等基本操作。掌袄握多元线性回归氨模型的估计方法澳，学会用Eie斑ws软件进行多八元回归分析。通拜过本实验使得学碍生能够根据所学般知识，对实际经柏济问题进行分析埃，建立计量模型哀，利用Eiew岸s软件进行数据邦分析，并能够对斑输出结果进行解百释说明。巴【实验内容及步安骤】半本实验选用美国斑金属行业主要的邦27家企业相关稗数据，如下表，肮其中佰被班解释变量Y表示爱产出，碍解释变量爱L表示劳动力投瓣入，K表示资本版投入。

2、稗试建立三者之间笆的回归关系。暗观测值鞍Y坝L板K昂观测值挨Y熬L班K艾1捌657.31般162岸279.99俺15吧1917.55搬536懊2109.34袄2爱935.93版214叭542.5爱16扒9849.17翱1564邦13989.5奥5巴3扒1110.65碍186昂721.51白17熬1088.27蔼214扳884.24氨4摆1200.89鞍245邦1167.68颁18搬8095.63蔼1083巴9119.7百5背1052.68矮211芭811.77爱19矮3175.39暗521半5686.99罢6啊3406.02佰690八4558.02败20耙1653.38稗304班1701.06

3、氨7扮2427.89拜452疤3069.91氨21扒5159.31澳835癌5206.36百8澳4257.46埃714稗5585.01把22芭3378.4八284敖3288.72败9半1625.19芭320叭1618.75按23绊592.85班150奥357.32俺10氨1272.05霸253白1562.08坝24跋1601.98哀259拔2031.93办11翱1004.45拜236绊662.04哎25拔2065.85凹497安2492.98八12埃598.87佰140摆875.37癌26捌2293.87昂275鞍1711.74捌13熬853.1稗154搬1696.98碍27岸745.67巴1

4、34按768.59哀14盎1165.63昂240啊1078.79败【实验内容及步敖骤】1.数据的输入颁STEP1扒：双击桌面上E熬views快捷盎图标，打开Ev袄iews，如图案1. 图1霸STEP2凹：点击Evie巴ws主画面顶部爸按钮哀file/ne般w/Workf懊ile 拜，如图2，弹出把workfil熬e creat俺e对话框如图3爸。在frequ伴ency中选择傲integer懊 data，在艾start d哎ate 和en佰d date 靶中分别输入1和背27，点击OK罢，出现图如4画拜面，Workf艾ile定义完毕案。在新建的wo佰rkfile中傲已经存在两个o拔bjects，

5、半即c和resi懊dual。c是霸系数向量、re柏sidual是斑残差序列，当估岸计完一个模型后佰，该模型的系数岸、残差就分别保笆存在c和res安idual中。图2图3图4笆STEP3靶：在workf唉ile空白部分氨单击右键，选择翱New obj傲ect，在Ty扳pe of o板bject中选皑择Series癌，将该对象命名翱为Y,如图5.版单击ok，得到懊图6。图5图6埃STEP4昂：双击图6中的疤图标“y”，得靶到如下图7，是搬关于序列“y”板的工作表。点击皑表示命令栏中的唉“Edit+/班-”即可进入数败据输入状态，利稗用给定的数据逐盎步输入27个数摆值。图7摆STEP5哎：重复上面的

6、数盎据输入步骤，依摆次输入序列“L吧”和“K”.如爸下图8所示.图82数据描述版 (1).盎 数据的查看方唉式。Eview皑s可以有多种不埃同数据的查看方皑式，在数据输入拜时用的表格形式爱，即Sprea芭dsheet。八双击“y”，得背到Spread靶sheet形式岸，点击表格命令办栏中的view耙，选择Grap安h可以用图的形蔼式显示数据。如俺选择Line，癌得到图10的线斑性图。图9图10班(2).数据的般统计性质。双击蔼“y”，得到S疤preadsh氨eet形式，点扒击表格命令栏中傲的“view”班，选择“Des盎criptiv艾e Stati挨stics”、白“Histog昂ram a

7、nd鞍 State”哎，如图11，得稗到图12，其中扳给出了序列“y岸”的均值、方差把等统计量以及用斑以判断该序列是暗否服从正态分布扒的JB概率等。图11图12爸3.多个序列的办走势图。有些时般候为了方便找出肮多个变量之间的扒关系，需要观察肮多个变量的走势胺，Eviews哀处理这个问题的拌方法也很简单。颁在workfi袄le中按住co颁ntrol键依耙次选中“y”“昂l”“k”，单八击右键，选择“按open”“a爱s group背”如图13，得霸到图14。此时傲3个序列被显示坝在一张表格中。半单击图13中的巴“View”“翱Graph”“艾Line”得到胺图1板5扒。图13图14图15氨4百.

8、生成新的序列瓣。有时为了研究岸的需要要在原有碍序列的基础上进敖行处理生产新的板序列。比如我们皑需要对序列“y岸”“l”“k”哀取对数的步骤如邦下：在命令栏中哎点击“Genr埃”得到如图15伴的对话框，在空疤白部分输入“l癌ny=log（安y）”表示新建澳的序列lny是矮由原有序列y取盎对数得到的。点伴击“ok”后，拜lny序列被保白存。相同的方法挨可建立新序列l氨nl与lnk，吧如图1扮7疤。图16图17八4.多元回归分熬析。利用序列“巴lny”“ln绊l”“lnk”癌进行多元回归分半析的方法有两种敖。按住cont笆rol键，依次爸选中三个序列，跋右键选择“op白en”“as 败Equatio

9、盎n”如图1懊8胺得到图19。或熬者在窗口上方的笆命令栏中点击选班择 “Quic坝k”“Esti半mate Eq百uation”案 如图1袄9拜得到图巴20矮。在图斑20矮中输入lny、吧lnc、lnl哀、lnk，中间岸用空格键隔开，靶点击“确定”得疤到最终的回归分扳析结果，如图2班1疤。图18图19图20图21背5.结果分析。傲从图20可以看爸出，回归方程为拌LNY = 0斑.607815叭1931*LN敖L + 0.3岸7188748般7*LNK +隘 1.1715矮24819，并耙且氨通过了F检验和坝t检验，并且可拔决系数为0.9白424，调整后叭的可决系数为0笆.9377，表般明建立的

10、回归方岸程的统计性质是扮是比较好的。点袄击命令栏中的 芭“Resids般”得到图21，把可以看出实际值拌和拟合值是非常案的接近的。图22傲从图2败2埃中可以看出残差氨在0的上下摆动跋，可以对其进行阿正态性检验。点般击“resid稗”癌序列，选择“V扮iew”“De鞍scripti安ve Stat叭istics”爱，“Histo翱gram an邦d State哎”得到图2办3阿，通过正态性检挨验。图23爱作业：利用中国皑统计年鉴201摆1，建立我国税斑收收入、国内生邦产总值、财政支肮出、商品零售价艾格指数的回归模版型。课堂练习半 搬 据相关数据奥以税收收入为被蔼解释变量，国民袄生产总值和财政哎支

11、出及商品零售碍价格指数为解释柏变量建立我国税癌收收入的多元模班型。俺实验二搬 罢异方差的检验与案处理【实验目的】百了解异方差的概巴念及产生的原因背，学会异方差的鞍检验方法(图示扮法、帕克检验法颁、格里瑟检验法矮、GQ检验法等隘)和修正的方法把-加权最小二乘碍法。案【实验内容及步斑骤】拜Y扳消费性支出矮X芭可支配支出澳Y熬消费性支出俺X搬可支配支出柏8493.49肮10349.6拔9隘7020.22靶9279.16俺6121.04办8140.5安5022安6489.97哀4348.47肮5661.16败3830.71版4766.26芭3941.87安4724.11暗4644.5班5524.54暗

12、3927.75傲5129.05白5218.79扳6218.73吧4356.06版5357.79百8016.91按9761.57盎4020.87翱4810稗4276.67巴5124.24把3824.44敖4912.88罢4126.47罢4916.25皑8868.19扮11718.0叭1唉4185.73靶5169.96安5323.18瓣6800.23昂4422.93盎5644.86笆(1)采用OL耙S估计结果如图癌1：图1搬(2)观察e绊2鞍X图。首先生板成 e霸2斑序列。点击“g柏enr”输入“邦e2=resi霸d*resid胺”得到残差的平安方e2。点击窗扮口上方的“Qu胺ick”“Gr爸ap

13、h”“Sc佰atter”如暗图2，得到图3拔，在空白部分输背入“x，e2”斑，点击“ok”昂得到图4。从中半不看出随着X的靶增大e跋2半有变大的趋势，捌可以初步判断存班在递增型的异方挨差。图2图3图4矮(3)G-Q检拜验首先对序列“扮x”进行排序，扒然后选择前8个案样本进行最小二拜乘回归，结果如敖下图5，选择后邦8个样本回归的八结果如图6。图5图6昂由图5和图6知澳道两组样本的残耙差平方和即SS胺R分别是126矮528.3、6翱15472.0案。构造F统计量安，又因为耙，于是拒绝无异安方差的假设，表摆明模型存在异方搬差。按(4)怀特检验扳。在对原模型进霸行OLS估计后澳的窗口中，选择啊“Vie

14、w”“拔Residua扳l Tests胺”斑“White 把Hetero佰”，如图7，得把到如图8的检验艾结果。图7图8唉从图8中可以看碍出伴nR颁2稗统计量的伴随概岸率为0.001俺789，即在5懊%的显著性水平盎下，原模型存在傲异方差。傲(5)异方差的拜修正。首先用l阿og(e2)关哎于x的OLS回扒归，如下图9图9吧结果显示，变量拔的线性关系在5拔%的显著性水平笆下成立。可生成傲权序列。靶具体的方法为点背击“genr”氨在对话框中输入 HYPERLINK mailto:w=1/sqrt(exp(6.8251+0.00046) 背w=1/sq吧rt(exp(哎6.8251+般0.00046

15、般)败如下图10。点斑击“ok”即可碍生成序列“暗w扒”图10癌下面用加权最小碍二乘法进行估计埃。首先选中序列把“x”“y”，般右键选择“op奥en”“as 版equatio奥n”，在出现的半对话框中输入“哀y c x”，败如图11。然后蔼选择“opti袄on”，选中“靶Weighte般d LS/TS啊LS”，输入“扮w”，如图12办。点击“确定”绊，得到加权最小班二乘的估计表达扳式，如图13。图11图12图13办 可以看出与鞍不加权的最小二芭乘小比较，加权叭的最小二乘估计板使得参数估计值碍有所下降，但是袄标准差却增大了斑。表明最小二乘半低估了x对应参懊数的标准差。可扒以验证加权最小坝二乘估计

16、的模型爱已经不存在异方碍差，怀特检验的案结果如图14。图14矮注：在实际建立皑模型时候，可以伴对原有的序列摆取巴对数，这种方法坝有时可以消除异芭方差或者有效降澳低异方差。课堂练习熬 选择某爸省份，查找该省坝城镇居民家庭人办均消费和收入的傲相关数据，建立班回归模型后在进百行异方差的检验傲与处理。扳实验三 序列相爱关的检验与处理【实验目的】拔 版 在理解自相关办的基本概念及其啊导致的后果的基搬础上，掌握诊断拌自相关存在的方拔法和修正自相关傲的方法。能够熟肮练使用Evie斑ws对实际经济霸问题独立进行自八相关的诊断与处叭理。俺【实验内容及步扒骤】阿下表是我国19白80-2007瓣年社会固定资产拜总额

17、X和工业增埃加值的统计结果氨，如果采用对数鞍形式的模型：奥，试对该模型进芭行序列相关的检邦验，若存在序列熬相关的问题，请绊采用相关方法处伴理。阿obs啊Y埃X巴obs蔼Y熬X疤1980鞍1996.5盎910.9癌1994埃19480.7矮17042.1袄1981隘2048.4白961靶1995瓣24950.6暗20019.3般1982爱2162.3霸1230.4把1996百29447.6霸22913.5皑1983斑2375.6办1430.1昂1997鞍32921.4鞍24941.1挨1984扒2789敖1832.9扒1998叭34018.4版28406.2爸1985白3448.7安2543.2

18、阿1999俺35861.5敖29854.7胺1986暗3967坝3120.6笆2000白40033.6肮32917.7氨1987捌4585.8罢3791.7办2001哀43580.6艾37213.5白1988傲5777.2胺4753.8熬2002芭47431.3盎43499.9奥1989俺6484啊4410.4矮2003哎54945.5八55566.6拜1990伴6858白4517班2004伴65210按70477.4埃1991扳8087.1半5594.5胺2005盎77230.8芭88773.6阿1992巴10284.5皑8080.1坝2006癌91310.9八109998.百2皑1993袄

19、14188氨13072.3班2007跋107367.哀2安137323.肮9霸(1)首先对取办对数后的lny罢与lnx进行白回归斑分析，结果如图摆1。点击“Re艾sids”得到邦残差序列图2。搬(2)从残差图背观察，此时似乎安不太好像结论，碍下面用其他的检霸验方法检验相关肮性。埃(3)D.W检耙验。从图1中发昂现D.W.的值肮为傲0.百379323。翱又因为5%的显案著性水平下，样罢本容量为28的埃D.W.分布的爱下限临界值为肮d矮L笆为1.33，因爱此模型哀存在皑1阶序列相关。捌(4)LM检验败。在估计窗口中安依次选中“Vi昂ew”“Res把idual T拔ests”“S八erial C伴o

20、rrelat鞍ion LM 爱Test”如图胺3。在得到的窗爸口中输入滞后阶瓣数“1”如图4巴所示。点击“o百k”后得到图5熬。图1图2图3图4图5袄从图5中发现奥nR捌2半统计量的伴随概般率小于显著性水翱平5%，从而可班知模型存在1阶俺的序列自相关。颁同样的方法输入蔼滞后阶数“2”皑“3”得到图6把和图7。图6爸从图6和图7我盎们可以发现，本坝模型存在2阶自暗相关，但是不存邦在3阶自相关。图7跋(5)模型的估拜计。选择“Qu氨ick”“Es盎timate 背Equatio班n”，在出现的奥对话框中输入“扮lny c l奥nx AR(1吧) AR(2)稗”，得到图8的耙估计结果。图8按由图8可

21、以知道澳原估计的模型可柏写为：半LNY = 1按.462411扮093 + 0罢.865725氨4045*LN拜X + 1.1颁5309973鞍8AR(1) 背-0.5166百722259A盎R(2)。其中拔AR(1)和A班R(2)前面的拜系数即为随机扰鞍动项的相关系数安。我们还可以发斑现经广义最小二俺乘估计的模型已耙经不存在1阶序哀列相关性。LM凹的检验结果如图奥9。图9奥(6)在Evi芭ews中，回到败OLS估计的窗稗口，点击“Es凹timate”蔼在出现的对话框吧中点击“Opt暗ion”，在出把现的窗口中选择跋“Hetero拌skedast颁ic”选项，并肮选中“New-罢West”选项

22、摆。如图10所示挨。图10蔼点击“确定”，俺得到图11。从半该图结果中可以安发现变量X的对扮数修正后的标准百差比OLS估计爱的结果有所增大鞍，表明原模型的搬OLS的估计结拌果低估了X的标矮准差。图11课堂练习翱 查找中耙国统计年鉴得到霸我国GDP与进扒出口的相关数据凹，建立回归模型版，并进行自相关疤检验与修正。疤实验四 多重共唉线性的检验与处隘理【实验目的】吧通过本实验，要哀求学生在理解计捌量经济模型能够芭中出现的多重共摆线性的不良后果邦的基础上，掌握扮诊断多重共线性伴和修正多重共线版性的方法。芭【实验内容及步背骤】癌建立我国农业生芭产相关计量模型鞍。原始数据表:扮年份敖粮食产量（万吨啊）/靶

23、Y皑农业化肥施用量氨（万公斤）/艾X耙粮食播种面积（稗千公顷）/败X奥成灾面积（公顷巴）/袄X氨农业机械总动力暗（万千瓦）/伴X扳农业劳动力（万哀人）/袄X敖1983拌38728俺1660稗114047蔼16209胺18022跋31151绊1984矮40731疤1740癌112884靶15264安19497靶30868埃1985艾37911俺1776瓣108845瓣22705隘20913暗31130伴1986班39151肮1931阿110933百23656碍22950蔼31254爱1987艾40208啊1999傲111268啊20393拜24836半31663昂1988霸39408搬2142扮

24、110123唉23945疤26575俺32249办1989鞍40755爸2357埃112205隘24449办28067翱33225拜1990阿44624岸2590芭113466拌17819拔28708懊38914皑1991伴43529拜2806袄112314矮27814捌29389班39098背1992疤44264柏2930靶110560芭25895罢30308柏38699叭1993傲45649挨3152板110509耙23133阿31817绊37680靶1994坝44510邦3318八109544氨31383摆33802袄36628蔼1995佰46662半3594皑110060隘22267叭

25、36118俺35530摆1996哎50454扒3828瓣112548哀21233懊38547绊34820霸1997绊49417奥3981摆112912胺30309白42016岸34840把1998安51230靶4084胺113787巴25181捌45208扒35177胺1999稗50839板4124伴113161败26731袄48996板35768班2000拜46218叭4146岸108463碍34374捌52574稗36043凹2001巴45264瓣4254八106080拔31793背55172办36513爸2002巴45706班4339伴103891挨27319矮57930吧36870吧2

26、003凹43070搬4412耙99410阿32516佰60387澳36546胺2004把46947阿4637盎101606埃16297癌64028颁35269氨2005瓣48402澳4766矮104278氨19966叭68398暗33970罢2006罢49804佰4928邦104958扒24632八72522靶32561安2007哎50160背5108柏105638岸25064凹76590胺31444唉中国粮食生产与暗相关投入资料，版来源中国统计埃年鉴熬下面建立Y与X澳i扳之间的计量模型昂。拌(1)输入原始佰数据，按照以前埃的方法再生成去稗对数后的序列，耙如下图1。图1罢对对数序列做多按元回归

27、分析，结懊果如图2。从该艾图中可以发现，奥回归方程有较高暗的可决系数，并澳且F统计量的值氨较大，伴随概率瓣为零，这都说明背方程有着较好的按拟合优度。但是版，我们可以发现袄，某些参数没能巴通过t检验，并翱且符号的经济意百义也不合理，故芭认为模型存在多埃重共线性。图2肮(3)检验5个熬解释变量之间的稗相关系数。将l芭ny与lnx俺i傲展开成组，点击敖“View”癌选择“Corr胺elation吧s”“Comm皑on Samp俺le”如图2，颁可以得到图3。图2图3班从图3中发现，扮lny与lnx靶1的相关性较高斑，相关系数为0把.277596懊。lnx1与l疤nx4的相关性邦也较高，为0.半776

28、276。蔼(4)逐步回归熬。第一步将ln瓣y和lnx1做案回归分析，结果傲如下图4。可以唉看出，方程的拟把合优度较高，变挨量也通过了t检半验。D.W.检埃验表明模型不存板在1阶序列相关跋。图4拔第二步在模型中爸加入lnx2，盎进行回归分析结爸果如图5。图5熬通过图4和图5搬的比较分析可以巴看出引入lnx拜2后，模型的拟霸合优度得到了提坝高，变量通过t八检验，不存在序邦列相关性。第三百步再在模型中引捌入lnx3，进暗行回归分析，结搬果如下如图6。柏与图5比较发现摆模型的拟合优度稗再次得到了提高碍，变量也通过t柏检验，且由LM哀检验结果发现不凹存在序列相关性白，图7所示。图6图7吧第四步在模型中澳

29、引入lnx4，伴如图8。发现引板入后的修正的可版决系数较上一步霸有所降低，并且岸lnx4也未能邦通过t检验。第伴五部去掉lnx跋4，引入lnx班5的回归结果见扳图9。从图9中斑可以发现，引入白lnx5后虽然昂拟合优度有所提扳高，单数参数未奥能通过t检验。艾第四案步吧和第五步的结果蔼表明模型中的l敖nx4和lnx摆5两个变量是多案余的。同样还可拜以验证若首先让奥lnx4进入模敖型，最终发现模艾型的拟合效果都斑没有以lnx1矮、lnx2、l昂nx3的效果好矮。最终通过上述班分析可以得到最霸终的回归形式为鞍：斑LNY = 0艾.32338*邦LNX1 + 昂1.29073伴*LNX2 翱0.0867

30、5阿*LNX3- 颁5.9996图8图9课堂练习按 根据相阿关数据，建立我拌国旅游年收入和拔旅游人数、城镇矮居民人均旅游支鞍出、农村居民旅把游支出、公里里蔼程、铁路里程之扳间的计量关系，搬并进行多重共线背性的检验与处理扳。柏实验五 虚拟变癌量模型【实验目的】矮通过本实验，要艾求学生能够在理耙解虚拟变量的意隘义和实际中的存胺在必要性的基础挨上，熟练使用E袄views软件懊对虚拟被解释变八量模型进行估计八。百【实验内容及步拔骤】氨改革开放以来，把随着经济的发展颁中国城乡居民的瓣收入快速增长，伴同时城乡居民的扒储蓄存款也迅速颁增长。经济学界扒的一种观点认为艾，20世纪90挨年代以后由于经哎济体制、住

31、房、扒医疗、养老等社氨会保障体制的变斑化，使居民的储靶蓄行为发生了明皑显改变。为了考艾察改革开放以来肮中国居民的储蓄笆存款与收入的关昂系是否已发生变斑化，以城乡居民案人民币储蓄存款笆年底余额代表居邦民储蓄（Y），扳以国民总收入G昂NI代表城乡居岸民收入，分析居蔼民收入对储蓄存奥款影响的数量关唉系。啊表8.1为19稗78-2003八年中国的国民总傲收入和城乡居民暗人民币储蓄存款白年底余额及增加般额的数据。皑国民总收入（G拌NI）氨，佰城乡居民人民币傲储蓄存款年底余拔额（Y）暗，鞍城乡居民人民币跋储蓄存款增加额案（YY）伴表8.1 罢 笆 国坝民总收入与居民半储蓄存款 扳 拔 鞍 扮单位：亿元奥年

32、 份爸（GNI）霸（Y）矮（YY）摆年 份昂（GNI）唉（Y）办（YY）伴1978氨3624.1八210.6版NA癌1991捌21662.5耙9241.6斑2121.80敖0扳1979耙4038.2暗281.0颁70.4爸1992哀26651.9坝11759.4氨2517.80八0般1980唉4517.8疤399.5阿118.5耙1993拜34560.5拜15203.5稗3444.10巴0按1981班4860.3背532.7捌124.2爱1994鞍46670.0百21518.8笆6315.30败0澳1982靶5301.8奥675.4矮151.7跋1995柏57494.9氨29662.3坝814

33、3.50版0皑1983懊5957.4佰892.5靶217.1啊1996靶66850.5吧38520.8背8858.50扒0袄1984扮7206.7跋1214.7稗322.2蔼1997八73142.7白46279.8巴7759.00翱0斑1985敖8989.1芭1622.6唉407.9艾1998瓣76967.2巴53407.5瓣7615.40鞍0稗1986柏10201.4扒2237.6颁615.0搬1999佰80579.4蔼59621.8矮6253.00爸0埃1987坝11954.5斑3073.3袄835.7办2000白88254.0鞍64332.4颁4976.70肮0瓣1988罢14922.3

34、捌3801.5扮728.2澳2001鞍95727.9艾73762.4笆9457.60傲0爱1989阿16917.8胺5146.9搬1374.2挨2002罢103935.搬3摆86910.6吧13233.2稗0疤1990哀18598.4颁7119.8霸1923.4澳2003霸116603.傲2拜103617.佰7袄16631.9袄0扮 岸数据来源：中坝国统计年鉴20办04，中国统哀计出版社。表中拌“蔼城乡居民人民币扮储蓄存款袄年增加额”为年斑鉴数值，与用年岸底余额计算的数瓣值有差异。佰为了研究197佰82003年芭期间城乡居民储斑蓄存款随收入的案变化规律是否有耙变化,考证城乡叭居民储蓄存款、靶国

35、民总收入随时昂间的变化情况，靶如下图1所示：图1隘从图1中，尚无叭法得到居民的储摆蓄行为发生明显般改变的详尽信息把。若取居民储蓄佰的增量摆(yy)挨，并作时序图，拌为此点击“Ge熬nr”，在生成埃的对话框中输入罢“yy=d(y埃)”见图2。d扳(y)拔指的是生产y的坝一阶差分序列。图2图3拔从居民储蓄增量氨图坝3鞍可以看出，城乡隘居民的储蓄行为鞍表现出了明显的摆阶段特征：在1凹996年和20肮00年有两个明盎显的转折点。再邦从城乡居民储蓄板存款增量与国民案总收入之间关系鞍的图看坝，拔见图斑6(通过图4和昂图5得到)，罢也呈现出了相同艾的阶段性特征。案 图4图5澳 颁 图6霸 为了分懊析居民储蓄

36、行为八在1996年前啊后和2000年白前后三个阶段的跋数量关系，引入挨虚拟变量D挨1斑和D佰2耙。D半1唉和D办2傲的选择，是以1斑996、200霸0年两个转折点背作为依据，19澳96年的GNI背为66850.板50亿元,20扒00年的GNI邦为国为民825碍4.00亿元,八并设定了如下以靶加法和乘法两种哎方式同时引入虚百拟变量的的模型版：其中： 靶对上式进行回归胺后，哀在命令栏中输入斑“白smpl 19澳78 2003凹LS YY C蔼 GNI (G翱NI-6685肮0.5)*D1挨 (皑GNI-绊88254.0佰)*D2把”拔ls yy c俺 gni (g稗ni-6685傲0.5)*d1唉

37、 (gni-8凹8254.0)板*d2半得到如下的结果岸：图7把由于各个系数的八t检验均大于2拌，表明各解释变芭量的系数显著地爸不等于0，居民扳人民币储蓄存款罢年增加额的回归蔼模型分别为：霸这表明三个时期矮居民储蓄增加额瓣的回归方程在统凹计意义上确实是摆不相同的。19柏96年以前收入瓣每增加1亿元，傲居民储蓄存款的奥增加额为0.1跋445亿元；在颁2000年以后皑，则为0.41安33亿元，已发班生了很大变化。啊上述模型与城乡绊居民储蓄存款与疤国民总收入之间般的散布图是吻合柏的，与当时中国斑的实际经济运行扳状况也是相符的疤。巴需要指出的是，哎在上述建模过程岸中，主要是从教半学的目的出发运办用虚拟

38、变量法则埃，没有考虑通货盎膨胀因素。而在罢实证分析中，储阿蓄函数还应当考叭虑通货膨胀因素傲。败实验六 分布滞懊后模型【实验目的】按 白本实验是经典的凹线性回归模型的奥扩充，是动态计扒量经济模型的一阿种。通过本实验邦，在了解分布滞袄后模型与自回归癌模型的区别和联斑系的基础上，掌阿握Eviews坝软件进行分布滞昂后模型的参数估疤计方法。绊【实验内容及步扮骤】巴货币供应量与物摆价指数模型分析安原始数据如下表隘。爸M2Z 胺：广义货币月增奥长量；扮TBZS捌：居民消费价格靶同比指数稗obs版M2Z般TBZS唉obs耙M2Z笆TBZS芭obs扮M2Z暗TBZS胺1996M01柏1998M05袄1.274

39、安99半2000M09霸2.6838般100安1996M02靶5.377绊109.3佰1998M06俺0.722拌98.7爸2000M10拜-0.9518拜100哀1996M03阿0.733阿109.8捌1998M07班1.656芭98.6熬2000M11阿1.4721矮101.3袄1996M04艾1.212懊109.7佰1998M08傲0.985案98.6氨2000M12般3.6162吧101.5俺1996M05般1.157白108.9耙1998M09百2.496班98.5巴2001M01奥2.9333矮101.2班1996M06罢1.252爱108.6板1998M10鞍1.0802哀98.

40、9肮2001M02疤-1.3334吧100懊1996M07奥1.214芭108.3搬1998M11盎1.3538熬98.8皑2001M03疤2.5343叭100.8袄1996M08捌2.963鞍108.1爸1998M12笆2.2695翱99翱2001M04懊1.2054伴101.6哀1996M09澳-2.666肮107.4安1999M01伴1.0015熬98.8昂2001M05拔-0.9341敖101.7办1996M10笆3.5092办107敖1999M02懊2.278颁98.7稗2001M06稗8.7939奥101.4哎1996M11傲0.9898吧106.9肮1999M03笆0.66碍98

41、.2肮2001M07碍1.419办101.5半1996M12蔼1.9529矮107稗1999M04扒0.78败97.8碍2001M08俺0.7131皑101氨1997M01氨2.5531吧105.9哀1999M05叭0.843拜97.8阿2001M09矮1.8808阿99.9疤1997M02挨0.35挨105.6盎1999M06扮1.302败97.9绊2001M10昂-0.3253埃100.2傲1997M03拜0.891伴104艾1999M07伴0.051败98.6奥2001M11翱2.591澳99.7俺1997M04隘0.929挨103.2鞍1999M08鞍1.413鞍98.7败2001M1

42、2拔4.2136巴99.7伴1997M05邦0.333伴102.8败1999M09案2.252袄99.2矮2002M01败1.3374蔼99拌1997M06靶1.638安102.8熬1999M10班0.311碍99.4摆2002M02败1.2963芭100爱1997M07哎0.671案102.7败1999M11罢1.169癌99.1肮2002M03斑3.129办99.2邦1997M08凹1.286般101.9般1999M12拔3.339昂99鞍2002M04哎0.506凹98.7癌1997M09罢1.146捌101.8笆2000M01啊1.322碍99.8耙2002M05吧1.4904稗98.

43、9安1997M10颁0.752翱101.5版2000M02捌0.3634懊100.7摆2002M06拔3.5402笆99.2暗1997M11碍0.946肮101.1班2000M03懊0.9973叭99.8懊2002M07艾1.2499傲99.1岸1997M12唉3.4053阿100.4拌2000M04隘1.5412佰99.7班2002M08把2.3998皑99.3背1998M01霸1.2161挨100.3艾2000M05蔼-0.0686艾100.1盎2005M01哀4.54513瓣101.9拔1998M02癌-0.1874版99.9袄2000M06癌2.552啊100.5班2005M02瓣1.

44、60327拌103.9埃1998M03案-0.009安100.7绊2000M07哀-0.2814颁100.5败2005M03敖5.2328澳102.7败1998M04昂0.647爸99.7坝2000M08唉1.4661颁100.3盎2005M04摆2.40376瓣101.8捌2003M01蔼5.481埃100.4爱2003M10捌0.9023凹101.8巴2004M08板4.88679挨105.3八2003M02版-0.3799办100.2阿2003M11癌1.8823按103般2004M09稗4.02781昂105.2版2003M03埃4.3789巴100.9鞍2003M12袄4.8711拜

45、103.2白2004M10跋-0.017拜104.3暗2003M04瓣1.6428埃101阿2004M01哎3.87913熬103.2唉2004M11昂3.39558搬102.8版2003M05板3.3751扳100.7版2004M02袄1.94879安102.1搬2004M12氨6.07212扒102.4叭2003M06摆5.4262氨100.3奥2004M03班4.60388案103柏2005芭M八05熬2.23674胺101.8百2003M07暗1.2617捌100.5扮2004M04拔1.97326肮103.8半2002M09阿3.7315吧99.3搬2003M08拔4.3988办10

46、0.9稗2004M05奥1.21454绊104.4拌2002M10扒0.3118背99.2坝2003M09盎2.9752翱101.1隘2004M06胺3.58509鞍105颁2002M11巴2.4421般99.3矮2004M07扒-3.5850摆9靶105.3爸2002M12白5.271挨99.6挨金融领域是数据半发生量大，数据颁发送频率最高的挨领域，金融变量半之间关系研翱究十分有必要。爸计量模型特有的摆处理问题的特点扳成为金融工作者巴常用的处理金融百问题的手段与方哎法。然而金融变把量的关系因为政颁策效应的滞后和罢行为人的预期往碍往显现出滞后关胺系。巴将货币供应量与扳物价指数的滞后办量进行反复

47、试算挨，长度选择6、矮12、18进行板回归分析，判断办的标准是SC、绊SIC越小越好叭，因为他们都是八残差的函数。在绊图1的对话框中唉输入要估计的方稗程，包含m2z坝的滞后6期的变肮量。图2是滞后靶6期的分析结果阿图。图1图2背从图2中可以看阿出，滞后期的系伴数逐步增加，表胺明当期的货币供翱应量的变化对物阿价水平的影响需鞍要经过一段时间矮才能显示出来。懊但是t统计量检哀验不显著。为此蔼下面做滞后12敖期的分析结果，爱如图3所示。图3熬自图3可以看出罢，从m2z到m背2z(-11)版，回归系数都不癌显著。而m2z拔(-12)的回摆归系数t统计量班的值为3.01鞍6798，在5昂%的显著性水平疤下

48、拒绝系数为零袄的原假设。表明扮当期货币供应量邦变化对物价水平碍的影响在经过1拔2个月后明显的版显示出来。为了哀考察货币供应量岸变化对物价水平挨影响的持续期，安做滞后18期的佰回归分析。结果拜如图4所示。图4办图4表明，从滞版后12期开始，拜t统计量显著，哀一直到滞后16坝个月为止，从滞安后17期开始，鞍t值变得不显著叭。我们可以做出笆这样的判断，在哎我国，货币供应稗量变化对物价水翱平的影响具有明耙显的滞后性，滞癌后期大约为一年捌，而且滞后影响拔具有持续性，持肮续期大约为半年疤。敖从图4中我们还癌可以发现，模型啊的R艾2搬不高，DW值也百偏低，表明出来罢货币供应量外，氨还有其他的因素啊影响物价变

49、化。搬如果我们要提高扮模型的精度，当白滞后期比较大时俺可以用自回归模翱型代替。因此我啊们估计如下的模邦型：佰回归结果如下图罢5所示。图5挨从图5看出m2版z的t统计连不扳显著，表明当期鞍货币量的变化对稗当期物价水平的办影响在统计上意拜义不明显，可以把剔除，重新估价白的图6结果。图6爱从图6中可看出绊，并且模型不存矮在自相关。班实验七 联立方坝程模型【实验目的】熬通过本实验的学按习，掌握线性联哎立方程模型的一摆般概念和模型识奥别的基础上，能癌够利用软件熟练霸进行方程的估计爸，包括简单最小把二乘法、工具变昂量法、两阶段最背小二乘法。能够霸针对经济问题，啊运用相关方法建伴立联立方程模型安。哀【实验内

50、容及步扒骤】哀 宏观经济模凹型的设计与总体邦拟合优度检验。颁相关数据如下：皑obs把GDP翱CONSUME半INVEST案GOV哀1978岸3605.6斑2239.1柏1377.9罢480伴1979稗4074奥2619.4背1474.2般614翱1980挨4551.3芭2976.1哎1590埃659拌1981八4901.4绊3309.1胺1581埃705阿1982芭5489.2班3637.9案1760.2埃770氨1983拌6076.3暗4020.5摆2005盎838凹1984笆7164.4疤4694.5白2468.6疤1020唉1985跋8792.1扒5773把3386岸1184唉1986矮

51、10132.8般6542案3846盎1367澳1987矮11784.7耙7451.2霸4322艾1490巴1988坝14704皑9360.1拌5495胺1727耙1989捌16466叭10556.5爸6095芭2033阿1990吧18319.5白11365.2罢6444扒2252板1991叭21280.4拜13145.9叭7517绊2830肮1992哎25863.7凹15952.1啊9636办3492.3版1993耙34500.7吧20182.1绊14998跋4499.7哀1994岸46690.7靶26796跋19260.6稗5986.2柏1995奥58510.5坝33635傲23877瓣66

52、90.5靶1996皑68330.4搬40003.9碍26867.2按7851.6巴1997懊74894.2爱43579.4班28457.6芭8724.8半1998敖79003.3蔼46405.9白29545.9般9484.8叭1999胺82673.1皑49722.7半30701.6袄10388.3背2000办89340.9笆54600.9皑32499.8熬11705.3佰2001拌98592.9癌58927.4扮37460.8稗13029.3澳2002敖107897.颁6巴62798.5熬42304.9氨13916.9按2003拜121511.鞍4袄67442.5懊51382.7澳14764挨

53、 采用三埃部门的凯恩斯总白需求决定模型，颁在不考虑进出口搬的条件下，通过袄消费者、企业和隘政府的经济活动俺，分析总收入的埃变动对消费和投隘资的影响，假设岸理论模型如下：办1.方程的识别啊和工具变量的选蔼择。上面的模型凹是可以识别的，熬而且两个方程都芭是过度识别，有背三个工具变量:安 跋，伴，阿。跋2.间接最小二艾乘法的参数估计挨。若消费方程中笆再添加一个变量罢，则癌，恰好识别。将挨与疤进行回归，结果叭如下图1：图1艾从上图1中可以霸看出模型拟合较艾好，进一步计算百GDP的估计值翱，在上图中点击唉“绊Forecas扳t班”伴得到GDP的预班测值序列GDP奥F序列。用该序绊列替换恰好识别佰方程办中

54、的百，再用最小二乘胺法，回归的结果鞍如下图2。图2唉实际上上面的两俺步操作就是二阶耙段的最小二乘法扒，由上图的结果耙，估计的模型为叭：坝CONSUME鞍 = 528.摆0331755般 + 0.51伴7464919坝9*GDPF 案+ 0.395肮6232717搬*CONSUM埃E(-1) -隘 0.4350吧217768*笆INVEST(昂-1)阿3.依次估计单扒方程法霸 首先做回归哎，GDP C 巴GOV CON耙SUME(-1奥) INVES哎T(-1)；再凹生成序列GEN半R GDPF=啊GDP-RES盎ID，得到GD艾P的估计值。最跋后再作回归：C邦ONSUME 隘C GDPF 肮C

55、ONSUME懊(-1)。最后巴的结果如下图3埃。图4安消费函数的表达坝式为：邦CONSUME八 = 760.碍1016195盎 + 0.39八3228694叭*GDPF +癌 0.3420稗251194*俺CONSUME芭(-1)疤 爸投资函数的估计胺，胺与上面消费函数氨的估计类似。俺首先做回归，G办DP C GO板V CONSU埃ME(-1) 颁INVEST(敖-1)；再生成瓣序列GENR 盎GDPF=GD扮P-RESID瓣，得到GDP的鞍估计值。最后再伴作回归：INV跋EST C G捌DPF INV罢EST(-1)阿。最后的结果如半下图5。图5岸消费函数的表达背式为：凹INVEST 靶=

56、-542.懊5630637坝 + 0.52坝4588769搬7*GDPF 昂- 0.369斑1643925斑*INVEST疤(-1)板4.用系统对象蔼进行参数估计。案在主窗口总点击疤“俺Object佰”“翱New Obj癌ect胺”案选择败“矮system敖”百，如下图6。确扳定后进入方程定跋义窗口，如图7白。在系统窗口中伴输入待估计模型哎系统：伴CONSUME袄=C(1)+C阿(2)*GDP翱+C(3)*C肮ONSUME(按-1)白INVEST=按C(4)+C(蔼5)*GDP+板C(6)*IN蔼VEST(-1班)办INST CO绊NSUME(-叭1) INVE败ST(-1) 叭GOV图6图7

57、罢在定义文本窗口案中点击扮“爸Estimat挨e敖”巴，出现吧“凹system 暗estimat皑e哎”袄对话框，在澳“邦method白”斑中选择Two-疤Stage L伴east Sq巴uare，点击翱确定得到最终的霸估计结果，如图暗9。图8图9靶实验八 时间序埃列模型分析【实验目的】靶通过本实验的学拜习，掌握时间序昂列平稳性判断的案方法佰坝ADF检验；掌胺握协整理论，双胺变量的EG两步稗法和误差修正模扮型分析方法；掌凹握格兰杰因果检斑验方法。能够利靶用时间序列方法叭对实际经济问题啊建立相关模型，扒并进行分析。傲【实验内容及步昂骤】吧下表给出了19癌50-2008鞍年中国货物进出皑口总额X与

58、关税胺Y的相关数据，八用样本相关图及懊单位根方法，判绊断X,Y,ln凹X,lnY几个背序列的平稳性。绊检验上述几个序哎列的单整性，并案指出那组变量是澳同阶单整的。对袄同阶单整组的变瓣量试寻找适当的隘ARMA模型。拌对同阶单整组的颁变量进行协整检稗验，如果是协整唉的，则建立相应袄的误差修正模型芭。柏年份叭X(亿美元)坝Y(亿元)百年份艾X(亿美元)伴Y(亿元)佰1950岸11.3傲3.6盎1980白381.4啊33.5半1951坝19.6巴6.9摆1981稗440.3叭54霸1952昂19.4胺4.8埃1982阿416.1皑47.5背1953巴23.7肮5.1耙1983暗436.2皑53.9盎1

59、954疤24.4绊4.1八1984暗535.5埃103.1澳1955霸31.4靶4.7背1985敖696把205.2敖1956癌32.1碍5.4敖1986耙738.5佰151.6霸1957笆31傲5.8暗1987佰826.5蔼142.4爱1958爸38.7捌6.4八1988摆1027.9跋155靶1959蔼43.8阿7昂1989啊1116.8艾181.5挨1960袄38.1翱6笆1990岸1154.4蔼159拌1961罢29.4办6.2罢1991罢1357拌187.3半1962坝26.6半4.8拔1992邦1655.3佰212.8白1963唉29.2班4.2般1993熬1957跋256.5疤1

60、964伴34.7瓣4.4啊1994翱2366.2按272.7靶1965挨42.5癌5.7阿1995肮2808.6安291.8敖1966蔼46.2暗6.5胺1996凹2898.8唉301.8碍1967吧41.6啊3.9巴1997靶3251.6哀319.5霸1968埃40.5艾6.3岸1998坝3239.5瓣313盎1969鞍40.3埃6.4斑1999绊3606.3凹562.2鞍1970扮45.9胺7百2000哎4742.9耙750.5班1971瓣48.4昂5百2001安5096.5颁840.5捌1972袄63摆5摆2002白6207.7板704.3拔1973背109.8昂9颁2003敖8509.