EViews统计分析在计量经济学中的应用--第4章 放宽基本假定的单方程模型.ppt

单击此处编辑母版标题样式,,单击此处编辑母版文本样式,,第二级,,第三级,,第四级,,第五级,,,*,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,*,,第 章 放宽基本假定的单方程模型,4.1,异方差问题的解决实验,,4.2,序列相关性问题的解决实验,,4.3,多重共线性问题的解决实验,,4.4,习题（略）,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,1,4,4.1,：异方差问题的解决实验,实验目的：掌握异方差、,Goldfeld-Quandt,检验、,White,检验、加权最小二乘法等基本概念及异方差产生的原因和后果；进一步掌握异方差的检验与修正方法以及如何运用,Eviews,软件在实证中实现相关检验与修正实验数据：人均收入,X,、人均储蓄,Y,，样本容量：,21,实验原理：,G-Q,检验、,White,检验，加权最小二乘法异方差修正方法实验知识预习：,OLS,估计；异方差问题后果；异方差检验方法；,WLS,异方差修正程序9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,2,实验步骤一：建立工作文件和数据录入,运行,Eviews,，建立名为“,4-1.wlf,”工作文件，里面包括序列,X,、,Y,。

录入数据操作步骤与前面实验所述，样本点,21,个9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,3,导入的数据序列,X,、,Y,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,4,X,序列导入图表,Y,序列导入图表,实验步骤二：构建估计模型,结合,1991-2011,年国内生产总值,X,（亿元）与出口总额,Y,（亿元）的数据资料，分析国内生产总值与出口总额之间的线性关系多元线性模型如下：,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,5,实验步骤三：模型的初步估计,估计方法采用,OLS,方法估计的程序类似前面实验估计的结果（见后）,9/13/2024,哈尔滨工程大学,版权所有,6,参数估计结果表,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,7,实验步骤四：异方差检验,(G-Q,检验,),在,Workfile,窗口中，点击,Sample,按钮，弹出,Sample,窗口，建立样本范围为,1991-1998,的人均收入与人均储蓄的回归结果，记录该残差的平方和用同样的方法得出,2004-2011,的人均收入与人均储蓄的回归结果，记录该样本的残差的平方和。

9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,8,1991-1998,年样本回归结果,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,9,1991-1998,年样本回归结果，其中残差平方和,RSS1=5995343,2004-2011,样本回归结果,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,10,2004-2011,年样本回归结果，其中残差平方和,RSS1=6.58E+08,异方差检验结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,11,检验结论,:,在显著水平为,0.1,的条件下， 检验结果显示：本模型具有异,,方差性基于,以上两个样本的,残差平方和,RSS,的数据,，,得到,RSS1=5995343,、,RSS2=6.58E+08,根据,G-Q,检验,，,F,的统计量为：,F=RSS2/RSS1=109.75,；,F,0.1,(6,6)=4.28,，得,F=109.75>F,0.1,(6,6)=4.28,,实验步骤四,:,异方差检验,(White,检验,),在,Equation,窗口中，点击,View/Residual Diagnostics/,Heteroskedasticity,Test,，在,Test type,中选择,White,，进行,White,检验。

检验结果如后面所示9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,12,异方差检验结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,13,异方差检验结果,由,White,检验结果可知,R,2,=0.56433,，怀特统计量,nR,2,=21*0.56433=11.85092,，由于,,,,可得出以下结论,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,14,,检验结论：在显著水平为,0.05,的条件下，检验结果显示：本模型具,,有异方差性实验步骤五,:,异方差修正,(1),采用的方法为,WLS,、,,创建权重序列,w,， 操作方式,,,(1),在,workfile,窗口，点击,Object/Generate Series,，弹出,Generate Series by Equation,对话框2),在,Enter equation,输入框中输入,w=1/x,，将权重序列设置为自变量,(x),的倒数，最后点击,OK,，生成权重序列,w,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,15,实验步骤五,:,异方差修正,(2),求出异方差修正的回归结果,.,具体操作步骤是：,,,(1),在主窗口中点击,Quick/Estimate Equation,，在弹出的对话框中输入,Y,、,C,、,X,；,,(2),点击对话框右侧的,Option,，弹出新的对话框，在,Coefficient covariance,选中,White,，在,Weights,的,Type,选择,Inverse,std.dev,，在,Weight series,中输入,w,，点击确定，得到加权最小二乘法的输出结果。

9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,16,异方差修正后的回归结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,17,对加权的模型进行异方差检验,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,18,操作过程如前面,White,检验所述，检验结果如下图所示：,结果比较,,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,19,修正前,White,检验结果,加权修正后,White,检验结果,结论：通过上述比较，可知经过加权修正后，原数据的异方差已经,,被消除了实验总结,对比加权前后的估计结果，进行讨论本实验的其他可能问题的讨论可以同时采用图形法、戈里瑟检验9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,20,ready? Let,’,s go to the next!,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,21,4.2:,序列相关性问题的解决实验,实验目的：掌握序列相关性问题出现的来源、后果、检验及修正的原理；进一步熟悉,Eviews7,方面的相关操作实验数据：,1991-2011,年的出口总额,(y,亿元,),和国内生产总值,(x,亿元,),。

实验原理：图形检验，杜宾,-,沃森,DW,检验，,LM,检验预备知识：序列相关及其检验知识9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,22,实验步骤一：建立工作文件并估计方程,依据前述实验知识，建立,4-2.wfl,工作文件构建如下估计模型：,,,,依据以前的基本操作程序，估计上述模型结果见后9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,23,初步估计结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,24,实验步骤二：异方差图形检验,（,1,）创建残差序列在方程窗口点击,Proc/Make Residual Series,，打开序列对话框，将序列命名为,e,2,）单击确定，得到残差序列,e,3,）在主窗口中点击,Quick/Graph,，在弹出的对话框中输入,e e(-1),,点击,OK,4,）在弹出的新对话框中在图表类型中选择散点图,Scatter,，点击,OK,，可得到残差与残差滞后一期的散点图9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,25,图形检验,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,26,由上图可以初步判断,:,模型存在正的序列相关,.,实验步骤三：,DW,检验,通过对模型的,OLS,估计，得到其,DW,估计为：,,,通过查表，可以发现，对样本量为,21,、一个解释变量的模型、,5%,显著水平，查,DW,统计表可知，,,dL,=1.22,，,dU,= 1.42,，模型中,DW<,dL,，,显然消费模型中有正的自相关。

9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,27,实验步骤四：,LM,检验,（,1,）在估计方程选择,eview,-residual test-serial correlation LM test,，在弹出窗口，选择滞后,1,项（即可能存在,1,阶序列相关）得到,LM,检验结果如后9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,28,LM,检验结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,29,由结果可知：,存在一阶正的序列相关实验步骤五：,CO,修正,注意：在,Eviews,的估计中，序列相关性修正并不复杂在主窗口中，点击,Quick/Estimate Equation,，在新的对话框的输入框中输入,Y C X AR(1),，点击确定， 选择最小二乘估计，单击确定，即可得到修正的估计方程9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,30,序列相关修正的模型设置,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,31,模型修正结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,32,实验步骤六：对修正模型的再检验,修正后模型的,DW,＝,1.34,，通过查表，,,d,L,=1.20,d,U,=1.41,，由于,d,L,=1.20

9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,33,实验步骤七：,CO,再修正,根据前面,CO,修正的操作步骤，在,Equation specification,输入框中输入,Y C X AR(1) AR(2),，点击确定，即可得到再次修正的估计方程9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,34,模型再次修正结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,35,实验步骤八：对修正模型的再检验,修正后模型的,DW,＝,2.29,，若给定,a=0.05,，,n=19,，,k=2,，通过查表，,d,L,=1.18,，,d,U,=1.40,，由于,d,U,=1.40

实验数据：被解释变量,Y,及解释变量,X1,X2,X3,X4,的时间序列观察值实验原理：,t,、,R,平方与,F,检验；逐步回归法实验预备知识：多重共线的矩阵知识；逐步回归方法9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,38,实验步骤一：建立工作文件并构建模型,依据前述相关实验的知识，在,Eviews,中构建,4-3.wfl,工作文件，并建立相应的序列对象，其中包括被解释变量,(Y),，解释变量,X1,、,X2,、,X3,、,X4,构建如下研究模型：,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,39,实验步骤二：初步估计方程,方程估计的,Eviews,估计结果如下：,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,40,实验步骤三：多重共线性诊断,多重共线性诊断有多种方法：,,（,1,）,t,、,F,、,R,平方诊断注意到前述模型,OLS,估计的,F,＝,60.19,；调整后的,R,平方＝,0.96,；但是，常数项、,X1,、,X3,、,X4,的系数都通不过显著性检验2,）计算解释变量间的相关系数操作模式：将,Y~X4,同组打开，选择,View/Covariance Analysis,，在,Statistics,中选择,Correlation,，点击,OK,，得到相关系数矩阵。

9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,41,解释变量相关系数矩阵,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,42,由表可以看出，,Y,与,X1,、,X2,、,X4,的相关系数都在,0.9,以上，但输出结果中，解释变量,X1,、,X4,的回归系数却无法通过显著性检验，因此可以认为解释变量之间存在多重共线性实验步骤四：多重共线性的消除,采用逐步回归的办法，去检验和解决多重共线性问题分别作,Y,对,X1,、,X2,、,X3,、,X4,的一元回归按,R,2,的大小对,X,进行排序以,R,2,对应最大的,X,为基础，顺次加入其他变量逐步回归9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,43,,Y,分别对,X1,、,X2,、,X3,、,X4,的一元回归,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,44,Y C X1,的线性回归结果,Y C X2,的线性回归结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,45,Y,分别对,X1,、,X2,、,X3,、,X4,的一元回归,Y C X3,的线性回归结果,Y C X4,的线性回归结果,按,R,2,的大小对,X,进行排序,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,46,因为 所以对,X,的排列顺序为,X1,、,X2,、,X4,、,X3,以,X1,为基础顺次加入其他变量的多重逐步回归结果,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,47,实验步骤五：结论与讨论,经过逐步迭代以及显著性检验之后，最后的拟合模型为：,,,,可知解释变量,X3,与,X4,是多余的，它们是导致多重共线性的主要原因。

9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,48,The end. Thank you!,9/13/2024,EViews,统计分析在计量经济学中的应用,49,。