《计量经济学》实验指导书.doc

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计量经济学实验指导书浙江万里学院计量经济学实验室2009年6月10日修订目 录实验一：EViews软件的基本操作1实验二：一元回归模型8实验三：多元回归模型15实验四：异方差模型的检验和处理19实验五：序列相关模型28实验六：多重共线性模型33实验七：虚拟变量的设置39实验八：联立方程模型43实验一：EViews软件的基本操作一、实验目的熟悉Eviews软件基本操作功能，掌握数据输入和图形分析方法。二、实验内容 （一）熟悉EViews软件的启动和主菜单 （二）数据的输入、编辑与序列生成 （三）图形与统计分析 （四）数据文件的调用、转换和保存三、实验步骤（一）EViews软件的启动和主菜单1、启动EViews：单击Windows的开始按钮，选择程序项中的EViews3，单击EViews3.1；或者直接点击桌面上的Eviews3快捷方式，进入图1-1界面。这一界面主要包括菜单栏、工作区域以及状态栏。图1-1 Eviews主窗口（二）数据的输入、编辑与序列生成1、菜单方式（1）创建工作文件进入EViews 主窗口后（如图1-1所示），在主菜单上依次点击File/New/Workfile，即选择新建对象的类型为工作文件，将弹出一个对话框（如图1-2所示）。用户可以根据需要选择数据的时间频率（frequency）、起始期和终止期。其中，Annual：年度；Monthly：月度；Semi-annual：半年；Weekly：周；Quarterly：季度；Daily：日；Undated or irregular：非时序数据。 图1-2 Eviews工作文件窗口以一个时间序列数据为例：表1-1 某企业科研支出与利润数据年份科研支出X利润Y1992531199311401994430199553419963251997220此时，时间数据的时间频率（frequency）选择Annual，同时在起始期和终止期分别填入1992和1997，然后点击OK即可。（2）建立序列和导入数据在EViews软件主窗口或工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名（图1-3）,一次只能创建一个新序列。再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列就可以展示该对象，选择Edit/，进入编辑状态，输入数据。 图1-3 Eviews工作对象窗口 （3）打开数据组（Group） 在工作文件窗口中单击所要选择的变量，按住Ctrl键不放，继续用鼠标选择要展示的变量，选择完以后，单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中点击Open/asGroup，则会弹出如图1-4所示的数组窗口，其中变量从左至右按在工作文件窗口中选择变量的顺序来排列。 图1-4数据组窗口 在数组窗口点击Edit/，进入全屏幕编辑状态，选择一个空列，点击标题栏，在编辑窗口输入变量名，再点击屏幕任意位置，即可增加一个新变量。增加变量后，即可输入数据。点击要删除的变量列的标题栏，在编辑窗口输入新变量名，再点击屏幕任意位置，弹出RENAME对话框，点击YES按钮即可。 在工作文件窗口中选取所要删除或更名的变量并单击鼠标右键，在弹出的快捷菜单中选择Delete（删除）或Rename（更名）即可。2、命令方式 以上过程也可以通过输入命令方式进行，具体步骤如下：（1）在EViews软件的命令窗口中直接键入CREATE命令，命令格式为： CREATE 时间频率类型 起始期 终止期以上例子的菜单方式过程可写为：CREATE A 1992 1997（2）输入Y、X 的数据在EViews 软件的命令窗口键入DATA 命令，命令格式为： DATA 本例中可在命令窗口键入如下命令： DATA Y X将显示一个数组窗口（图1-5），此时可按全屏幕编辑方式输入每个变量的统计数据。图1-5 Eviews工作对象工作窗口（三）图形与描述统计分析 1、图形分析 图形分析主要有两种：一是趋势图分析，用于分析经济变量的发展变化趋势或观察是否存在异常值；二是相关图分析，主要分析观察变量之间的相关程度或观察变量之间的相关类型，即为线性相关还是曲线相关，曲线相关时大致是哪种类型的曲线。 （1）命令格式：作趋势图命令：PLOT 变量1 变量2 变量K。如输入PLOT X Y，得到表1-6的两个变量的趋势图。 图1-6 趋势图作相关图命令：SCAT 变量1 变量2如输入SCAT X Y，得到表1-7的两个变量的相关图（图1-7）。 图1-7 相关图注意：SCAT 命令中，第一个变量为横轴变量，一般取为解释变量；第二个变量为纵轴变量，一般取为被解释变量；同时SCAT命令每次只能显示两个变量之间的相关图，若模型中含有多个解释变量，可以逐个进行分析。（2）菜单方式在Eviews序列组的窗口菜单中选择View/Graph/line，可以显示序列的趋势图。同样，在序列组的窗口菜单中选择View/Graph/scatter，可以显示变量的相关图。点击Freeze键，可将该图保留下来。要想将该图保存在工作文件中，你必须为这个图对象命名；按Name键，并键入一个名。2、在序列和数组窗口观察变量的描述统计量若是单独序列窗口，从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量。若是数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/Individual Samples，就对每个序列计算描述统计量。（四）数据文件的保存、调用与转换1、保存工作文件在Eviews主窗口的工具栏上选择File/Save（Save as），再在弹出的对话框中指定存贮路径，点击确定按钮即可。2、调用工作文件在Eviews主窗口的工具栏上选择File/Open/Workfile，再在弹出的对话框中选取要调用的工作文件，点击确定按钮即可。3、调用保存的变量在工作文件窗口中选取所要保存的变量，点击工作文件窗口菜单栏中的Store按钮，弹出store对话框，指定保存路径，点击YES按钮。打开另一个工作文件，点击工作文件窗口菜单栏中的Fetch按钮，弹出fetch对话框，在指定目录下选取要调用的变量，点击确定按钮即可。4、将工作文件分别保存成文本文件和Excel文件在工作文件窗口中选择要保存的一个或多个变量，点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Export/Write Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中指定存贮路径和存贮的文件格式，若存贮成文本文件则选择Text-ASCII，若存贮成Excel文件则选择Excel.xls，再点击保存按钮，弹出ASCII Text Export（Excel Export）窗口，点击OK按钮即可。其中，By Observation-Series in columns表示各观测值按列排列，By Series-Series in rows 表示各观测值按行排列。5、在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件点击Eviews主窗口菜单栏中的File/Import/Read Text-Lotus-Excel，在弹出的对话框中选取要调用的文本文件或Excel 文件，点击打开按钮后，弹出ASCII Text Import（Excel Import）窗口，在Name for series or Numberof series if file names in file 编辑框中要输入调用的变量名，点击OK 按钮即可。其中in columns 表示按列调用数据，in rows 表示按行调用数据。四、思考与练习1、 下表给出了19901996年间的CPI指数与S&P500指数，以CPI指数为X，S&P500指数为Y，完成以下步骤：表1-2 CPI指数与S&P500指数年份CPIS&P500指数1990130.7334.591991136.2376.181992140.3415.741993144.5451.411994148.2460.331995152.4541.641996159.6670.83（1）建立新工作文件和相应序列，输入相应数据和保存文件； （2）对以上表格中的Y和X变量作图形分析。实验二：一元回归模型一、实验目的通过EViews软件掌握一元回归模型的参数估计以及检验方法。二、实验内容（一）根据一元模型录入相应变量数据，建立数据组；（二）选择方程估计方法和回归分析的样本范围；（三）图形分析和变量因果关系检验；（四）一元线性回归过程：1、通过OLS方法输出方程估计结果；2、统计检验 （五）非线性模型参数估计和比较三、实验步骤以下步骤以表2-1中我国1985-1998年间税收收入Y和国内生产总值（GDP）X的时间序列数据为例：表2-1 19851998年我国税收与GDP统计数据年份税收YGDP X年份税收YGDP X1985204189641992329726638198620911020219934255346341987214011963199451274675919882391149281995603858478198927271690919966910678851990282218548199782347446319912990216181998926379396（一）建立工作文件启动Eviews 软件之后，在主菜单上依次点FileNewWorkfile，在弹出的对话框里选择数据的时间频率（Frequency）、起始期和终止期。本例中选择时间频率为Annual（年度数据），在起始栏和终止栏分别输入相应的日期1985和1998。图2-1 Eviews工作文件窗口如图2-1所示，然后点击OK，在Eviews软件的主显示窗口将显示相应的工作文件窗口（如图2-2所示）。 图2-2 Eviews工作文件窗口一个新建的工作文件窗口内有2个对象(Object)，分别为c（系数向量）和resid（残差）。它们当前的取值分别是0和NA（空值）。可以通过鼠标左键双击对象名打开该对象查看其数据，也可以用相同的方法查看工作文件窗口中其它对象的数值。以上过程也可用输入命令的方式建立工作文件。在Eviews 软件命令窗口中直接键入CREATE命令：CREATE 时间频率类型 起始期 终止期本例应输入：CREATE A 85 98（二）输入数据在图2-2的工作窗口中点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名税收（Y），同样的方法创建新序列GDP（X）。再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列税收（Y），选择Edit/，然后根据表2-1的数据输入相应年份的Y数据，同样的方法再输入X数据。 同样，以上方法也可以通过在Eviews 软件的命令窗口中键入数据输入/编辑命令来完成： DATA Y X此时将显示一个数组窗口，即可以输入每个变量的数值。（三）图形分析这一过程可以通过命令方式实现：在命令窗口中键入：PLOT Y；则可以绘制变量Y的趋势图（图2-3）。 图2-3趋势图在命令窗口中键入：SCAT X Y则可以初步观察变量之间的相关程度与相关类型（图2-4）。 图2-4 散点图以上图分析结果显示，我国税收收入与GDP二者之间呈现出较强的相关关系。 从序列窗口菜单选择View/Descriptive Statistics/Histogram and Stats，则会显示变量的描述统计量（图2-5）： 图2-5 描述统计图 若是数组窗口，从数组窗口菜单选择View/Descriptive Stats/IndividualSamples，就对每个序列计算描述统计量（图2-6）： 图2-6 序列描述统计量（四）线性回归模型估计和检验 在数组窗口中点击ProcMake Equation，如果不需要重新确定方程中的变量或调整样本区间，可以直接点击OK进行估计。也可以在Eviews主窗口中点击QuickEstimate Equation，在弹出的方程设定框内输入模型： Y C X 或 Y = C(1) + C(2) *X还可以通过在Eviews 命令窗口中键入LS命令来估计模型，其命令格式为：LS 被解释变量 C 解释变量系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果。图2-7 我国税收-GDP模型的输出结果因此，我国税收模型的估计式为：y= 987.54+0.0946x这个估计结果表明，GDP每增长1亿元，我国税收收入将增加0.09646亿元。同时根据图2-7，可以对该模型进行相关统计检验（略）。（五）非线性回归模型的参数估计 若变量之间呈现明显的非线性关系，则要通过非线性回归模型进行参数估计。仍以表2-1为例，由相关图分析可知，以上模型变量之间是非线性的曲线相关关系。因此，可初步将模型设定为指数函数模型、对数模型和二次函数模型，并分别进行估计。在Eviews命令窗口中分别键入以下命令来估计模型：双对数函数模型：LS log(Y) C log(X)对数函数模型：LS Y C log(X)指数函数模型：LS log(Y) C X二次函数模型：LS Y C X X2还可以采取菜单方式，在上述已经估计过的线性方程窗口中点击Estimate项，然后在弹出的方程定义窗口中依次输入上述模型（方法通线性方程的估计），根据输出估计结果（见软件中的输出结果图）。 从模型的拟合优度来看，二次函数模型的拟合优度最高（通过调整后的判定系数比较），其次为指数函数模型。因此，对这两个模型再做进一步比较。 在回归方程（以二次函数模型为例）窗口中点ViewActual,Fitted,ResidualActual,Fitted,Residual Table（如图2-8）,可以得到相应的残差分布表。 图2-8 回归方程残差分析菜单 通过比较可以发现，虽然二次函数模型总拟合误差较小，但其近期误差却比指数函数模型大。所以，如果所建立的模型是用于经济预测，则指数函数模型更加适合。四、思考与练习1、仍以19901996年间的CPI指数与S&P500指数为例，以CPI指数为X，S&P500指数为Y，对以下模型进行OLS参数估计，并根据输出结果进行统计检验：表2-2 CPI指数与S&P500指数年份CPIS&P500指数1990130.7334.591991136.2376.181992140.3415.741993144.5451.411994148.2460.331995152.4541.641996159.6670.83实验三：多元回归模型一、实验目的 通过EViews软件掌握多元回归模型的参数估计以及检验方法。二、实验内容（一）根据模型要求建立工作文件，建立数据组；（二）选择方程估计方法和回归分析的样本范围；（三）模型参数估计以及检验过程 1、通过OLS方法输出方程估计结果； 2、根据回归结构进行统计检验。三、实验步骤 以二元线性模型（表3-1）为例，分析二元模型的参数估计以及统计检验过程： 例：假定某种商品的需求量（Y，吨）、价格（X1，元/公斤）和消费者收入（X2，千元）的观测值如下表：表3-1 商品需求量影响因素及其数据需求量Y10075807050659010011060价格X15766875439收入X210006001200500300400130011001300300（一）建立新工作文件 启动Eviews软件之后，在主菜单上依次点FileNewWorkfile，在弹出的对话框里选择数据频率（Workfile Frequency）和观察值的起始和终点数值（如图3-1）。 图3-1 Eviews软件工作窗口点击OK后进入图3-2： 图3-2 Eviews软件工作窗口（二）输入数据 在EViews软件工作文件窗口点击Objects/New Object，对象类型选择Series，并给定序列名需求量（Y），同样的方法创建新序列X1和X2。再从工作文件目录中选取并双击所创建的新序列，选择Edit/，然后根据表3-1的数据输入相应的Y数据，同样的方法再输入X数据，然后保存序列。（三）估计线性回归模型1、通过OLS方法输出方程估计结果： 在数组窗口中点击ProcMake Equation，直接点击OK进行估计。也可以在Eviews主窗口中点击QuickEstimate Equation，在弹出的方程设定框内输入模型：Y=C(1)+C(2)*X1+C(3)*X2还可以通过在Eviews 命令窗口中键入LS命令来估计模型，其命令格式为：LS Y C X1 X2系统将弹出一个窗口来显示有关估计结果：图3-3 二元线性需求模型输出结果在上一输出结果窗口选择viewActual,Fitted,Residual Actual,Fitted,Residual Table，可以得到残差分布图（如图3-4）。图3-4 二元线性需求模型残差分布图2、模型估计结果分析 以上二元需求模型的计算结果表明，该商品的需求样本函数为： 说明：当价格保持不变时，收入每增加1千元，对该种商品的需求平均将增加0.0143吨；当收入保持不变时，价格每上升1元/公斤，对该种商品的需求将平均减少7.188吨。 根据输出结果的判定系数表明：价格和收入水平能对该种商品需求变动的89.4%作出解释。根据输出结果的F统计量也显示，5%显著性水平下，价格和收入对该种商品需求的共同影响是显著的。同时，根据输出结果的t值表明，5%显著性水平下的t检验中，价格对该种商品需求量的影响是显著的；消费者收入水平对该种商品需求量的影响是不显著的。四、思考与练习1、 下表是关于需求量、价格和消费者收入的时间序列资料：表3-2 需求量、价格和消费者收入数据（单位：（吨/元）年份1991199219931994199519961997199819992000需求量Y59190654506236064700674006444068000724007571070680价格X123.5624.4432.0732.4631.1534.1435.3038.7039.6346.68收入X27620091200106700111600119000129200143400159600180000193000（1）将以上模型以二元线性方程进行OLS参数估计；（2）对估计结果进行统计检验。实验四：异方差模型的检验和处理一、实验目的掌握异方差模型的检验和处理方法。二、实验内容 （一）异方差检验方法 1、图形法检验： （1）回归分析 （2）残差趋势图分析 2、Goldfeld-Quant检验 3、White检验 4、帕克（PARK）检验（二）使用加权最小二乘法解决异方差三、实验步骤 下面通过例4模型来检验异方差性以及处理方法： 例4：表4-1列出了1998 年我国主要制造工业销售收入与销售利润的截面数据，利用统计软件Eviews建立制造业利润函数模型。 表4-1 1998年我国制造工业销售利润与销售收入情况行业名称销售利润销售收入行业名称销售利润销售收入食品加工业187.253180.44医药制造业238.711264.1食品制造业111.421119.88化学纤维制品81.57779.46饮料制造业205.421489.89橡胶制品业77.84692.08烟草加工业183.871328.59塑料制品业144.341345纺织业316.793862.9非金属矿制品339.262866.14服装制品业157.71779.1黑色金属冶炼367.473868.28皮革羽绒制品81.71081.77有色金属冶炼144.291535.16木材加工业35.67443.74金属制品业201.421948.12家具制造业31.06226.78普通机械制造354.692351.68造纸及纸品业134.41124.94专用设备制造238.161714.73印刷业90.12499.83交通运输设备511.944011.53文教体育用品54.4504.44电子机械制造409.833286.15石油加工业194.452363.8电子通讯设备508.154499.19化学原料纸品502.614195.22仪器仪表设备72.46663.68（一）检验异方差性1、图形检验法观察销售利润（Y）与销售收入（X）的相关图：可以通过输入命令：SCAT X Y，得到以下图形：图4-1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图 从图中可以看出，随着销售收入的增加，销售利润的平均水平不断提高，但离散程度也逐步扩大。这说明变量之间可能存在递增的异方差性。（2）残差分析 首先将数据排序（命令格式为：SORT 解释变量），然后建立回归方程。在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图（或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察）。 图4-2 我国制造业销售利润回归模型残差分布 图4-2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势，即表明存在异方差性。2、Goldfeld-Quant 检验将样本按解释变量排序（SORT X）并分成两部分（第1到10共11个样本为第1组；剩下的第19到28共10个样本为第2组）利用样本1建立回归模型1，输入命令： SMPL 1 10 LS Y C X得到回归结果如图，其残差平方和为2579.587： 图4-3 样本1回归结果利用样本2 建立回归模型2，输入命令： SMPL 19 28 LS Y C X得到回归结果如图4-4，其残差平方和为63769.67。 图4-4 样本2 回归结果计算F统计量：F = RSS2 / RSS1 63769.67/2579.59=24.72。取=0.05时，查F分布表得F0.05(8,8)=3.44,而24.723.44，所以存在异方差性。3、White 检验建立回归模型：LS Y C X，回归结果如图4-5。 图4-5 回归输出结果在方程窗口上点击ViewResidualTestWhite Heteroskedastcity,检验结果如图4-6。 图4-6 White检验结果图其中F值为辅助回归模型的F统计量值。取显著水平=0.05，由于：,所以存在异方差性。实际应用中可以直接观察相伴概率p值的大小，若p值较小，则认为存在异方差性。反之，则认为不存在异方差性。4、Park 检验建立回归模型（结果同图4-5所示）。生成新变量序列：GENR LNE2=log(RESID2)GENR LNX=log建立新残差序列对解释变量的回归模型：LS LNE2 C LNX，回归结果如图4-7所示。 图4-7 Park 检验回归模型 从图7所示的回归结果中可以看出，LNX 的系数估计值不为0，且能通过显著性检验，即随即误差项的方差与解释变量存在较强的相关关系，即认为存在异方差性。（二）异方差性的修正 1、确定权数变量 根据Park 检验生成权数变量：GENR W1=1/X1.6743 根据Gleiser 检验生成权数变量：GENR W2=1/X0.5 另外生成：GENR W3=1/ABS(RESID) GENR W4=1/ RESID 2 2、利用加权最小二乘法估计模型 在Eviews 命令窗口中依次键入命令： LS(W= Wi ) Y C X或在方程窗口中点击EstimateOption 按钮，并在