实验2联立方程模型的估计.docx

本文格式为Word版，下载可任意编辑实验2联立方程模型的估计 测验2：联立方程模型的估计 1测验目的 1）通过测验加深对课堂讲授学识的理解，化解繁杂的计算过程 2）纯熟使用计算机和Eviews软件举行计量分析，了解联立方程模型的识别和估计的原理，掌管常用的估计、检验方法 3）独立地建立和应用计量经济学模型及方法来研究实际的经济问题 2测验软件 EViews 5 3测验数据 下表是1978年—2022年我国宏观经济历史数据，表中给出了国民生产总值GDP，消费C，投资I，政府支出G（单位：亿元） 1 4测验内容及其步骤 1、设定模型为： 消费方程：C t = α0 + α1Y t + α2 C t-1+ u1t 投资方程：I t = β0 + β1 Y t+ β2 I t-1 + u2t 收入方程；Y t = C t + I t + G t 2、判断消费方程、投资方程均为过度识别，用两阶段最小二乘法举行估计未知参数1）估计消费函数 进入EViews主页点击file菜单中的New选项中的Workfile，展现Workfile Range 键入开头和终止年份1978、2022.，点击Ok，展现Workfile对话框。

点击Objects中的New Objects，选择Group，并定义文件名，点击Ok，展现数据编辑框，输入样本数据 在主页上选择Quick菜单，点击Estimate Equation项，展现估计对话框，在Estimate Settings中选择TSLS估计，Estimate Speclication中分别键入：COM C G COM(-1)和C G Dependent Variable: COM Method: Two-Stage Least Squares Date: 05/20/10 Time: 22:07 Sample (adjusted): 1979 2022 Included observations: 25 after adjustments Instrument list: C G COM(-1) I(-1) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 704.4045 358.0557 1.967304 0.0619 G 2.725613 0.618021 4.410230 0.0002 COM(-1) 0.442217 0.143208 3.087927 0.0054 R-squared 0.997333 Mean dependent var 24219.11 Adjusted R-squared 0.997090 S.D. dependent var 22022.70 S.E. of regression 1187.223 Sum squared resid 31008980 F-statistic 4113.249 Durbin-Watson stat 0.388798 Prob(F-statistic) 0.000000 2 3 Dependent Variable: I Method: Two-Stage Least Squares Date: 05/20/10 Time: 22:14 Sample (adjusted): 1979 2022 Included observations: 25 after adjustments Instrument list: C G COM(-1) I(-1) Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -542.5599 397.8731 -1.363651 0.1865 Y 0.524587 0.122685 4.275892 0.0003 R-squared 0.994537 Mean dependent var 15799.04 Adjusted R-squared 0.994040 S.D. dependent var 15119.00 S.E. of regression 1167.206 Sum squared resid 29972131 F-statistic 1999.298 Durbin-Watson stat 0.786535 Prob(F-statistic) 0.000000 5测验结果分析 1、消费函数 参数估计方程：C t = 704.4045+ 2.7256Y t +0.4422C t-1 1）拟合优度检验：可决系数R 2=0.9973，修正可决系数 =0.9971，均接近1，说明方程在整体上拟合很好。

2）F 检验：F=4113.249，而F 0.05（2,22）=3.44，F> F 0.05（2,22），说明在95%的概率水平下，回归方程的线性关系是显著成立的 3）DW 检验：由表得DW=0.3888，当n=23，k=2时，查表得d L =1.26，d U =1.44，0 F 0.05（1,19），说明在95%的概率水平下，回归方程的线性关系是显著成立的 2R 2R 3）DW检验：由表得DW=0.7865，当n=23，k=2时，查表得d L=1.26，d U=1.44，0

2、计量经济学为一门应用性很强的学科，作为方法论学科，是举行经济学实证研究的根本工具，强调经济理论、应用实践和统计计量软件实现三者的结合在测验之前，有好多东西只是停留在外观的理解，没有经过系统的测验与实践，无法真正掌管其精华，这次测验给了我一个验证学识的机遇在这次测验中，自己展现了大量失误，造成测验结果与梦想有很大的区别但是在老师的指示下，实时的察觉了自己未真正掌管的内容和环节，使自己对理论学识有更深的理解和掌管 3、联立方程比单方程要繁杂，不仅要考虑模型如何建立，还要对其举行可识别性的判断起初由于疏忽这一点，我在测验时产生了一些错误，但在其他同学的扶助下得到了解决在测验过程中，我对二阶段最小二乘法的应用及Eviews软件的操作都有了更纯熟的掌管，能够通过软件输出的结果，纯熟地对联立方程所反映的经济问题举行估计与检验同时我还熟悉到，对于实际的经济问题来说，模型的建立并不是唯一的，增加、裁减变量或是增加、裁减样本容量都会使结果产生差异，这需要我们能作出合理的判与选择我想在以后的学习中，计量经济学的研究方法与应用都是对我们大有好处的 4 — 6 —。