

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

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文档简介
实验三受约束条件的显著性检验第一页,共二十八页,2022年,8月28日第二页,共二十八页,2022年,8月28日设定模型为(1)利用上述资料,进行回归分析。(2)回答:中国该年的制造业总体呈现规模报酬不变吗?第三页,共二十八页,2022年,8月28日步骤一:建立工作表,并输入数据(1)打开Eviews软件,进入主界面,界面如下:第四页,共二十八页,2022年,8月28日(2)点击File
NewWorkfile,得到如下界面:第五页,共二十八页,2022年,8月28日
(3)由于数据为截面数据,则依次点击:workfilefrequency
→
Undatedorirregular;因数据的个数为31,则按如下列步骤依次填入:
Startdate→1
Enddate
→31→OK
结果如下图:第六页,共二十八页,2022年,8月28日第七页,共二十八页,2022年,8月28日第八页,共二十八页,2022年,8月28日(4)建立序列对象:
定义解释变量Y
在workfile窗口中,依次点击:
ObjectsNewObjectseries;
在Nameforobject中输入Y,界面如下所示第九页,共二十八页,2022年,8月28日第十页,共二十八页,2022年,8月28日定义被解释变量K:
同理,在workfile窗口中,依次点击:
ObjectsNewObjectseries;
在Nameforobject中输入K,界面如下所示第十一页,共二十八页,2022年,8月28日第十二页,共二十八页,2022年,8月28日定义被解释变量L:同理,在workfile窗口中,依次点击:
ObjectsNewObjectseries;在Nameforobject中输入L,界面如下所示第十三页,共二十八页,2022年,8月28日第十四页,共二十八页,2022年,8月28日(5)录入数据:
同时选中Y、K、L右击:
Open→asGroup→Edit+/-
相应的界面如下所示:第十五页,共二十八页,2022年,8月28日第十六页,共二十八页,2022年,8月28日
输入数据,数据输入后得到如下界面:第十七页,共二十八页,2022年,8月28日步骤二:进行回归分析首先对输入的数据进行最小二乘估计。在workfile窗口中,依次点击:
quickestimateequation;出现如下界面:第十八页,共二十八页,2022年,8月28日第十九页,共二十八页,2022年,8月28日由于工业总产值Y与资产K以及职工人数L三者呈现幂指数的形式,我们需要通过取对数将其转换成线性形式,才可以最小二乘估计。即第二十页,共二十八页,2022年,8月28日令即化成第二十一页,共二十八页,2022年,8月28日因此,我们在equationspecification框里依次输入的输入的是:Log(Y)Clog(K)log(L);注意要有空格!而不是:YCKL如下图所示:第二十二页,共二十八页,2022年,8月28日第二十三页,共二十八页,2022年,8月28日1、看
:lny的80.99%可由其他两个变量的变化来解释。2、看F统计量:在5%的显著性水平下,F统计量的临界值为:表明模型的线性显著成立。3、看t值:自由度n-k-1=28的统计量的临界值为:因此,logk和logl的参数显著异于零。回归分析第二十四页,共二十八页,2022年,8月28日在得到最小二乘法估计出来的表后,点击左上角的view中的representations,于是得到模型界面:第二十五页,共二十八页,2022年
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