本科计量经济学实验上机手册学生版.docx
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本科计量经济学实验上机手册学生版
附页:
上机手册
实验一一元线性回归模型的参数估计和统计检验
模型:
1978-2000年中国人均居民消费支出(
)对人均GDP(
)的回归分析
程序:
(一)A二版P50页表2.5.1(第二版)
datachina;
inputyearCONSPGDPP@@;
cards;
数据行(自己输入)
;
run;
procprintdata=china;
title‘china’;
run;
/*procgplotdata=china;
symbolv=plusi=join;
plotCONSP*GDPP;
run;*/
procregdata=china;
modelCONSP=GDPP;
title‘china’;
run;
模型:
课本P53-55页实例2006年中国城镇居民人均消费支出模型:
截面数据模型,消费支出()对可支配收入()的回归分析
三版P54页表2.6.1数据,请大家注意此表中X与Y的数据弄反了,但是53页估计的结论没问题:
程序:
(一)B
datachengzhen;
inputdiqu$YX@@;
cards4;
数据行(自己输入)
;;;;
run;
procprintdata=chengzhen;
title‘chengzhen’;
run;
/*procgplotdata=chengzhen;
symbolv=plusi=join;
plotY*X;
run;*/
procregdata=chengzhen;
modelY=X;
title‘chengzhen’;
run;
procunivariatedata=chengzhen;/*单变量分析,为了得到常见的描述统计量*/
varXY;
iddiqu;/*标识语句*/
title‘chengzhen1’;
run;
程序
(二)二版P54页习题11数据
datacaizheng;
inputyearYGDP@@;
cards;
数据行(自己输入)
;
run;
procprintdata=caizheng;
title‘caizheng’;
run;
/*procgplotdata=caizheng;
symbolv=plusi=join;
plotY*GDP;
run;*/
procregdata=caizheng;
modelY=GDP;
title‘caizheng’;
run;
实验二多元线性回归模型的参数估计和统计检验
程序
(一)二版课本P77页表3.5.1数据,或者三版P85页表3.5.1数据,仅是年份差别,分别估计课本中P78或85页式子(3.5.18)和P80或87页中式子(3.5.19):
dataxiaofei;
inputyearXC1990Q1990P01990P11990@@;
cards;
数据行(自己输入)
;
run;
procprintdata=xiaofei;
title‘中国城镇居民人均消费支出’;
run;
dataxiaofei2;
setxiaofei;
lnQ=log(Q1990);
lnX=log(XC1990);
lnP0=log(P01990);
lnP1=log(P11990);
x1=XC1990/P01990;
y1=P11990/P01990;
lnXP0=log(x1);
lnP1P0=log(y1);
run;
procregdata=xiaofei2;
modellnQ=lnXlnP1lnP0/DW;
title‘模型3.5.18’;
run;
procregdata=xiaofei2;
modellnQ=lnXP0lnP1P0/DW;
title‘模型3.5.19’;
run;
程序
(二)二版课本P92页习题11数据,模型为对数线性模型或者三版P105页习题13数据:
datazhizhao;
inputnumberYKL@@;
cards;
数据行(自己输入)
;
run;
procprintdata=zhizhao;
title‘中国2000年的制造业总体规模’;
run;
datazhizhao2;
setzhizhao;
lnY=log(Y);
lnK=log(K);
lnL=log(L);
run;
procprintdata=zhizhao2;
title‘zhizhao2’;
run;
procregdata=zhizhao2;
modellnY=lnKlnL;
printcli;/*可得95%的置信区间及相对误差值*/
run;
datazhizhao3;
setzhizhao2(keep=YlnYlnKlnL);
lnYY=1.15397+0.60925*lnK+0.36078*lnL;
/*即为
*/
YY=exp(lnYY);/*即为
*/
aa=Y-YY;/*即为
*/
Yresid=aa/Y;/*即为
*/
procprintdata=zhizhao3;
title‘简单拟合’;
run;
datazhizhao4;
setzhizhao3;
keepYlnYYYYYresid;
procprintdata=zhizhao4;
run;
datazhizhao5;
setzhizhao;
a=Y/L;
lnYL=log(a);
b=K/L;
lnKL=log(b);
run;
procprintdata=zhizhao5;
title‘zhizhao5’;
run;
procregdata=zhizhao5;
modellnYL=lnKL;
run;
实验三异方差模型的检验和处理
程序
(一)二版课本P101页表4.1.1数据或三版课本P116页表4.1.1数据:
datanongcun;
inputdiqu$YX1X2@@;
cards4;
数据行(自己输入)
;;;;
run;
procprintdata=nongcun;
title‘中国农村居民人均消费’;
run;
datanongcun2;
setnongcun;
lnY=log(Y);
lnX1=log(X1);
lnX1X1=lnX1*lnX1;
lnX2=log(X2);
lnX2X2=lnX2*lnX2;
lnX1X2=lnX1*lnX2;
run;
procregdata=nongcun2;
modellnY=lnX1lnX2;
title‘nongcun2’;
run;
datanongcun3;
setnongcun2;
e=lnY-(1.60258+0.32541*lnX1+0.50708*lnX2);
e1=abs(e);
e2=e*e;
run;
/*procgplotdata=nongcun3;
symbolv=plusi=jion;
plote2*lnX2;
run;*/
procregdata=nongcun3;
modele1=lnX1lnX2;
title‘用戈里瑟法检验异方差’;
run;
procregdata=nongcun3;
modele1=X1X2;
title‘用戈里瑟法检验异方差1’;
run;
procregdata=nongcun3;
modele2=lnX1lnX1X1lnX2lnX2X2lnX1X2;
title‘怀特检验法检验异方差’;
run;
procregdata=nongcun3;
modele2=lnX1lnX1X1lnX2lnX2X2;
title‘没有交叉项的怀特检验’;
run;
datanongcun4;
setnongcun2;
procsortdata=nongcun4;
byX2;
procprintdata=nongcun4;
title‘nongcun4’;
run;
datanongcun5;
setnongcun2;
X22=X2;
ifX2<=876.0;
procsortdata=nongcun5;
byX2;
procprintdata=nongcun5;
title‘nongcun5’;
run;
procregdata=nongcun5;
modellnY=lnX1lnX2;
title‘G-Q检验子样本1’;
run;
datanongcun6;
setnongcun2;
X22=X2;
ifX2>=1303.6;
procsortdata=nongcun6;
byX2;
procprintdata=nongcun6;
title‘nongcun6’;
run;
procregdata=nongcun6;
modellnY=lnX1lnX2;
title‘G-Q检验子样本2’;
run;
datanongcun7;
setnongcun3;
lnYjiaq=lnY/e1;
lnX1jiaq=lnX1/e1;
lnX2jiaq=lnX2/e1;
procprintdata=nongcun7;
title‘nongcun7’;
run;
procregdata=nongcun7;
modellnYjiaq=lnX1jiaqlnX2jiaq/DWnoint;
title‘加权最小二乘法’;
run;
实验四序列相关模型的检验和处理
程序
(一)第三版课本P56页中国居民总量消费函数模型,表2.6.2中数据,与实验1.2数据相同:
datajumin;
inputyearTXY@@;
cards;
数据自己输入
;
run;
procprintdata=jumin;
title‘jumin’;
run;
/*procgplotdata=jumin;
symbolv=plusi=join;
plotY*X;
run;*/
procregdata=jumin;
modelY=X/dw;
title‘jumin’;
run;
/*画参差相关图*/
datajumin2;
setjumin;
YY=2091.29476+0.43753*X;
et=Y-YY;
et_1=lag(et);
et_2=lag(et_1);
et_3=lag(et_2);
run;
/*procgplotdata=jumin2;
Symbolv=stari=join;
plotet*year;
run;
procgplotdata=jumin2;
Symbolv=plusi=join;
plotet*et_1;
run;*/
/*回归检验法*/
procregdata=jumin2;
modelet=et_1;
title‘回归法1’;
run;
procregdata=jumin2;
modelet=et_1et_2;
title‘回归法2’;
run;
/*引入时间变量T以平方的形式出现,依据P59页图2.6.1*/
datajumin3;
setjumin2;
T2=T*T;
run;
procregdata=jumin3/dw;
modelY=XT2;
title"引入时间变量T的回归模型";
run;
run;
/*拉格朗日乘数检验*/
datajumin4;
setjumin3;
YYY=3328.19055+0.17615*X+21.65582*T2;
ett=Y-YYY;
ett_1=lag(ett);
ett_2=lag(ett_1);
ett_3=lag(ett_2);
Y_1=lag(Y);
Y_2=lag(Y_1);
X_1=lag(X);
X_2=lag(X_1);
T2_1=lag(T2);
T2_2=lag(T2_1);
run;
procregdata=jumin4;
modelett=XT2ett_1;
title"含1阶滞后残差项的辅助回归拉格朗日乘数检验序列相关";
run;
procregdata=jumin4;
modelett=XT2ett_1ett_2;
title"含2阶滞后残差项的辅助回归拉格朗日乘数检验序列相关";
run;
procregdata=jumin4;
modelett=ett_1ett_2ett_3/noint;
title"估计各阶相关系数";
run;
procregdata=jumin4;
modelett=ett_1ett_2/noint;
title"估计各阶相关系数";
run;
procregdata=jumin4;
modelett=ett_1/noint;
title"估计各阶相关系数";
run;
datajumin5;
setjumin4;
Ystar=Y-0.73761*Y_1;
Xstar=X-0.73761*X_1;
T2star=T2-0.73761*T2_1;
run;
procregdata=jumin5;
modelYstar=XstarT2star;
title"一阶广义差分法";
run;
datajumin6;
setjumin4;
AR1=Y_1-(3328.19055+0.17615*X+21.65582*T2);
Ystar=Y-1.05582*Y_1+0.38105*Y_2;
Xstar=X-1.05582*X_1+0.38105*X_2;
T2star=T2-1.05582*T2_1+0.38105*T2_2;
run;
procregdata=jumin6;
modelYstar=XstarT2star;
title"二阶广义差分法";/*形如P129页(4.2.22)式估计*/
run;
procregdata=jumin6;
modelY=XT2AR1;
title"二阶广义差分法";/*形如P130页(4.2.21)式改写而成的式子来估计,或直接对应P133页(4.2.25)式*/
run;
/*用拉格朗日乘数检验模型(4.2.25)式已不存在序列相关*/
datajumin7;
setjumin6;
eresidu=Y-(3296.3154+0.22541*X+19.69796*T2+0.71199*AR1);
Xstar1=X-0.73761*X_1;
T2star1=T2-0.73761*T2_1;
run;
procregdata=jumin7;
modeleresidu=Xstar1T2star1;
title"用拉格朗日乘数检验模型(4.2.25)式已不存在序列相关";
run;
程序
(一)二版课本P115页中国商品进口模型,表4.2.1中数据:
dataMGDP;
inputyearGDPMt@@;
cards;
数据自己输入
;
run;
procprintdata=MGDP;
title‘MGDP’;
run;
procregdata=MGDP;
modelMt=GDP/DW;
title‘中国商品进口模型’;
run;
dataMGDP2;
setMGDP;
MM=152.90574+0.02039*GDP;
et=Mt-MM;
et_1=lag(et);
et_2=lag(et_1);
et_3=lag(et_2);
run;
/*procgplotdata=MGDP2;
Symbolv=stari=join;
plotet*year;
run;
procgplotdata=MGDP2;
Symbolv=plusi=join;
plotet*et_1;
run;*/
/*回归检验法*/
procregdata=MGDP2;
modelet=et_1;
title‘回归法1’;
run;
procregdata=MGDP2;
modelet=et_1et_2;
title‘回归法2’;
run;
/*拉格朗日乘数检验*/
procregdata=MGDP2;
modelet=GDPet_1et_2;
title‘拉格朗日乘数检验2阶序列相关’;
run;
procregdata=MGDP2;
modelet=GDPet_1et_2et_3;
title‘拉格朗日乘数检验3阶序列相关’;
run;
/*杜宾两步法修正*/
dataMGDP3;
setMGDP2(drop=etet_1et_2et_3);
Mt_1=lag(Mt);
Mt_2=lag(Mt_1);
GDPt_1=lag(GDP);
GDPt_2=lag(GDPt_1);
run;
procregdata=MGDP3;
modelMt=Mt_1Mt_2GDPGDPt_1GDPt_2;
title‘杜宾法第一步估计相关系数’;
run;
dataMGDP4;
setMGDP3;
Mtstar=Mt-(0.93825*Mt_1-0.46865*Mt_2);
GDPstar=GDP-(0.93825*GDPt_1-0.46865*GDPt_2);
run;
procprintdata=MGDP4;
title‘MGDP4’;
run;
procregdata=MGDP4;
modelMtstar=GDPstar;
title‘杜宾法第二步’;
run;
/*科克伦-奥克特迭代法(只迭代两步)修正*/
procregdata=MGDP2;
modelet=et_1et_2/noint;
title‘第一次估计相关系数’;
run;
dataMGDP5;
setMGDP3;
MtM=Mt-(1.10999*Mt_1-0.75138*Mt_2);
GDPG=GDP-(1.10999*GDPt_1-0.75138*GDPt_2);
run;
procregdata=MGDP5;
modelMtM=GDPG;
title‘第一次估计待估参数’;
run;
dataMGDP6;
setMGDP3;
MMM=107.39666+0.01991*GDP;
et=Mt-MMM;
et_1=lag(et);
et_2=lag(et_1);
et_3=lag(et_2);
run;
procregdata=MGDP6;
modelet=et_1et_2/noint;
title‘第二次估计相关系数’;
run;
dataMGDP7;
setMGDP6;
MtMt=Mt-(1.19578*Mt_1-0.76487*Mt_2);
GDPGD=GDP-(1.19578*GDPt_1-0.76487*GDPt_2);
run;
procregdata=MGDP7;
modelMtMt=GDPGD;
title‘第二次估计待估参数’;
run;
/*回归法求4.2.26式*/
dataMGDP8;
setMGDP3;
AR1=Mt_1-93.74328-0.02001*GDPt_1;
AR2=Mt_2-93.74328-0.02001*GDPt_2;
run;
procprintdata=MGDP8;
title‘MGDP8’;
run;
procregdata=MGDP8;
modelMt=GDPAR1AR2/DW;
title‘估计式4.2.26’;
run;
实验五多重共线性模型的检验和处理
程序
(一)二版课本P124页粮食生产模型,表格4.3.3数据或者三版P141页表4.3.2:
datagrain1;
inputyeartotalX1X2X3X4X5@@;
cards;
数据自己输入
;
run;
procprintdata=grain1;
title"粮食生产模型原始样本观测值数据";
run;
procregdata=grain1;
modeltotal=X1X2X3X4X5/DW;
run;
proccorr;/*求相关系数矩阵*/
varX1X2X3X4X5;
run;
procregdata=grain1;
modeltotal=X1/DW;
run;
procregdata=grain1;
modeltotal=X2/DW;
run;
procregdata=grain1;
modeltotal=X4/DW;
run;
procregdata=grain1;
modeltotal=X5/DW;
run;
/*以下是逐步回归过程*/
procregdata=grain1;
modeltotal=X1X2X3X4X5/dwselection=stepwisedetails=allslentry=0.05slstay=0.05;
/*selecton=stepwise表示的是reg过程所提供的九种模型选择方法中的逐步法:
从不包含任何自变量的模型开始,每一步加入一个自变量,同时判断模型内自变量是否达到剔除标准,如果是则剔除一个自变量;可以先不用details=all这个选项运行一下查看结果,再与有details=all的结果作比较。
可选all、或steps——显示每一步骤的信息和变量筛选汇总表、或summary——表示仅显示变量筛选汇总表;slentry=0.05表示用来指定变量的入选标准(变量进入模型所需达到的显著性水平,此处为0.05),默认值为0.15;slstay=0.05表示用来指定变量的剔除标准(模型中的变量剔除出模型(或者是理解成将变量保留在模型中)所需达到的显著性水平,此处为0.05),默认值为0.15*/
title"粮食生产模型逐步回归";
run;
datagrain;
setgrain1;
totalguji=-11978+5.25594*X1+0.40843*X2-0.19461*X3;/*加波浪线的数值是前面估计得来的参数值,需要从前面的回归结果中得到。
*/
wucha=total-totalguji;
xdwucha=wucha/total;
keepyeartotaletw
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- 本科 计量 经济学 实验 上机 手册 学生