计量经济学实验指导书本科.docx
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计量经济学实验指导书本科
计量经济学基础实验
实验一Eviews软件的基本操作
【实验目的】
通过本实验,全面了解Eviews软件,熟悉Eviews软件建立工作文件、文件窗口操作、对象操作、数据处理与操作等的基本操作,掌握单序列和多序列的描述统计分析和统计检验等操作方法,学习使用Eviews软件的帮助系统,为后续计量分析做好必需的软件操作准备。
【实验内容】
一、Eviews软件的安装
二、建立工作文件和对象
三、数据的输入、编辑
四、序列生成、序列组和序列窗口
五、图形分析与描述统计分析
【实验步骤】
一、安装Eviews软件
1.双击Eviews6安装盘中的setup.exe,弹出安装界面,如图2-2-1所示。
2.指定安装Eviews软件的目标目录(默认为C:
\Programfiles\EVIEWS6),多次点击Next键,在SerialNumber项中输入序列号(如图2-1-2所示);
3.安装完毕之后,桌面上会有Eviews6的快捷图标,了解更多信息可以点击“开始/程序/Eviews6”中的文件。
图2-1-1Eviews安装界面
图2-1-2Eviews安装界面
二、建立工作文件和对象
1.建立工作文件。
启动Eviews后,单击主菜单中的File/New/Workfile,在弹出的窗口中选择数据性质和起始、终止期,创建一个工作文档。
文件的保存后缀为“WF1”。
具体操作参考图1-1-2和图1-1-3及相关内容。
2.建立对象。
在Eviews中,相关数据都保存的对象中,对象还包括视图(View)和处理。
具体操作参考第1部分1.1.4中的Step3~Step5。
图2-1-3菜单操作创建序列文件
三、数据的输入、编辑与序列生成。
选择主菜单Objects/NewObjects,选择所需建立的对象类型,如序列(Series)、方程(equation)等。
对象的冻结操作比较实用(如果希望保留某个图形,使它不随工作进程而改变,可以点击对象窗口工具栏中的Freeze键,该功能可以把当前图形冻结下来)(图1-1-8),对象的命名要注意可读性。
具体操作可参考图1-1-4及相关内容。
1.建立工作文件。
2.输入Y、X的数据。
(消费和收入数据见电子附件2-1-1.wf1)
两种建立新序列的操作。
菜单操作为:
选择主菜单Objects/NewObjects后,选择Series对象类型,在弹出的窗口中给序列命名,点击OK;命令操作为:
在命令窗口直接输入SeriesX即可建立X序列,如图2-1-3和图2-1-4所示。
图2-1-4命令窗口创建序列文件
图2-1-5打开SAS、SPSS等格式数据文件的操作
三种数据输入方式:
(1)键盘输入。
(2)复制粘贴输入。
通过主菜单的Edit/copy和Edit/Paste功能复制粘贴数据;要注意粘贴数据的时间区间要和表单中的时间区间一致。
(3)文件输入。
可以通过其他程序建立的数据文件直接输入数据。
可以通过单击file/Open/foreigndataasworkfile直接打开SAS、SPSS等格式的数据文件(见图2-1-5);也可以单击主菜单中的File/Import/ReadText-Lotus-Excel,在输入窗口中的Windows子目录中找到相应的Excel(.xls)文件,输入与Excel文件的列顺序相同的序列名(见图2-1-6)。
尤其要注意时间区间和该窗口中设置好Excle(.xls)文件的数据开始单元。
至于文本文件的输入转换,与Excel(.xls)操作类似。
数据起始位置
图2-1-6Excel文件数据输入选择窗口
3.公式的运用。
在命令窗口用命令生成log(Y)、log(X)、X^2、1/X、时间变量T等序列(@year),见图2-1-7。
图2-1-7公式的编辑
4.选择若干序列,用右键以群(组)方式打开,在数组中可以增加、删除和更名序列(菜单GroupMember)见图2-1-8。
图2-1-8构成数组菜单
5.在工作文件窗口中删除、更名序列,可通过鼠标右键选择相应命令操作完成。
6.标量的使用(scalar命令)。
标量与序列或组不同,它没有显示窗口,只能通过命令方式来建立。
例如,在命令窗口输入:
Scalarhj=2。
等号右边也可以是表达式或一个特殊的函数。
如果要显示标量对象的值,可以使用Show按钮,这时系统会在Eviews窗口底部状态栏显示标量对象的值。
如,Showhj。
另外,也可通过双击工作文件窗口的标量对象的名字来显示标量对象的值,如图2-1-9所示。
图2-1-9标量的使用命令
7.对序列取数(序列名(i))。
如在命令窗口键入scalara=X
(2),则取出序列X的第2个数据,如图2-1-10所示。
图2-1-10序列取数命令操作
8.群(组)生成的几种操作方式:
DATA命令(见图2-1-11);菜单操作(见图2-1-12);追加成员(见图2-1-13)。
9.设定样本范围。
在计量分析中,设定样本范围是很重要的。
Eviews主菜单中Quick/Sample功能和工作文件窗口中的功能键Procs中的Sample功能可以用来完成样本范围的设定。
如在设定对话框上侧窗口输入:
18;下侧窗口输入:
X>3000,这意味着样本在前8个观测范围内,收入大于3000的观测,如图2-1-14所示。
图2-1-11DATA命令操作
图2-1-12菜单操作
点击此键
图2-1-13追加成员操作
图2-1-14设定样本范围对话框
四、图形分析与描述统计分析
1.菜单方式作图。
要作出一个序列的图形,首先要在工作文件窗口中双击该序列的名称,在打开的序列窗口中,单击View功能键,选择Graph中的Line就可以显示以时间为横轴的折线图,选择Bar可以显示标有序列观测值条形图,如图2-1-15和图2-1-16所示。
图2-1-15Line图图2-1-16直方图
要画两个或更多序列的图形,从工作文件中选择要画图的多个序列,或打开一个数据组窗口,接着单击View键,选择Graph/Line就可以得到画在一张图中的各序列的折线图。
如果要画两个变量的相关图,则选择主菜单Quick/Graph/XYline即可。
图2-1-17X和Y的序列图
图2-1-18X和Y的相关散点图
2.命令方式作图。
利用PLOT命令绘制趋势图。
如Plotxy,绘制出两个序列的趋势图(见图2-1-17);利用SCAT命令绘制X、Y的相关图(见图2-1-18);
3.在序列和数组窗口观察序列的描述统计量
选择View下的DescriptiveStats菜单项。
该菜单项下的第二项是IndividualSamples,选择它将会生成序列的直方图和描述统计量。
这些统计量包括均值(Mean)、中位数(Median)、最大和最小值(MaximumandMinimum)、标准差(StandardDeviation)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、Jarque-Bera统计量及概率(Probability),如图2-1-19所示。
图2-1-19简单描述统计量窗口
需要注意的是,标准差的公式
。
图2-1-20统计检验表单图2-1-21统计检验对话框
4.Eviews进行描述统计检验
选择序列窗口View按钮下的TestsofEquality菜单项。
这里主要是序列均值、中位数和方差的简单假设检验。
在序列窗口选择View/TestsofEquality,就会出现序列简单检验对话框。
此选项提供了对均值(Mean)、方差(Variance)和中位数(Median)3个统计量是否等于某个给定值的检验,如图2-1-20和图2-1-21所示。
【练习与作业】
1.数据文件的存贮、调用与转换
(1)存贮并调用工作文件;
(2)存贮若干个变量,并在另一个工作文件中使用这些存贮的变量(复制);(3)将工作文件分别另存为文本文件和Excel文件;(4)在工作文件中分别调用文本文件和Excel文件;(5)在对象窗口中点击Name按钮,将对象命名贮于工作文件
2.命令操作方式练习
(1)Scalar标题命令的使用;
(2)Eviews函数的使用,序列函数及其它对象函数;(3)使用帮助系统查阅函数及对象视图及属性的使用。
3.1998年我国30个省的城镇居民人均可支配收入与人均消费性支出数据(单位:
元)。
表示的是可支配收入,
表示的是消费性支出。
(数据见电子附件lx1-3.wf1)
(1)分别用菜单和命令方式建立并保存工作文件为Ex01.wf1;
(2)将数据导出为Excel格式文件,文件名为Ex01.xls;(3)对数据进行描述统计分析,求两个变量的均值、方差等统计量;(4)作出两个变量的分布图。
4.为了了解现阶段护士们对于工作的满意程度,国家医护协会对全国的医院护士进行了一项调查,下表是一个由50名护士组成的样本对工作、工资和升职机会的满意程度的评分(分值越大表明满意程度越高)。
表示工作,
表示工资,
表示升职机会,(数据见电子附件lx1-4.wf1)。
要求:
(1)利用各种描述统计指标概括样本数据;
(2)判断哪一方面是护士们最为满意的,哪一方面是护士们最不满意的,说明原因,并对如何改进进行讨论;
(3)根据变异指标,判断护士们对工作的哪一方面的满意程度的差异程度最大;
(4)指出还可以利用哪些指标来分析护士们对工作满意程度的情况。
实验二一元回归模型
【实验目的】
通过本实验,熟练掌握简单(一元)线性回归模型的文档建立和数据录入,熟悉Eviews对象操作和函数应用,熟悉Eviews进行回归分析的操作步骤,熟练掌握一元线性回归模型的建模、检验和预测等方法。
学会用Eviews软件的回归分析功能分析和解决实际问题。
【实验内容】
一、建立我国城镇居民平均消费支出模型(2-2-1.wf1)
二、建立我国财政收入模型(2-2-2.wf1)
【实验步骤】
一、建立我国城镇居民平均消费支出模型(2-2-1.WF1)
问题概述:
研究全国31个省市2002年城市居民家庭平均每人消费支出(Y)与收入(X)的数量关系(单位:
亿元)。
1.建立工作文件和序列。
选择Eviews主菜单File/New/Workfile,进而在文件创建对话框中做如图2-2-1的设置,确定后再选择Object/Newobject建立两个序列(图2-2-2)。
图2-2-1创建工作文件
图2-2-2建立序列
2.通过序列视图(view)考察数据的特征:
趋势图、散点图、描述统计量和相关系数。
通过序列窗口中的View功能键下Graph/Line,Graph/Scatter,Descriptivestatistics,correlations菜单来完成;操作方式如图2-2-3所示。
图2-2-3群窗口中的View功能键的下拉菜单
3.线性回归模型的估计(命令方式和菜单方式)
(1)命令方式:
LSYCX,如图2-2-4所示。
图2-2-4命令方式估计模型
(2)菜单方式
①点击Quick\EstimateEquation,如图2-2-5所示。
图2-2-5建立方程对象估计模型
②在弹出的方程设定框内输入模型:
YCX或Y=C
(1)+C
(2)*X,可参考图1-1-9。
确定后可得到模型参数估计的结果,如图2-2-6所示。
4.方程对象窗口及功能
图2-2-6表明,F统计量为421.90,方程具有显著性;而截距项的显著性检验不能通过(伴随概率0.334>0.05),从经济意义上考虑自发性消费是应该有的一部分,可以保留截距项;X系数的显著不为零,说明城市人均可支配收入对消费支出有显著影响;可决系数为0.9357也表明模型总体拟合较好。
在方程(Equation)窗口中(图2-2-6),View(视图)、Estimate(估计)、Forecast(预测)、Stats(统计量)和Resids(残差)是常用的按钮,点击相应按钮可以执行相应的功能。
图2-2-6模型估计结果
5.残差项正态分布检验
回归的残差项服从正态分布是建立模型的基本要求。
在工作文件目录中双击resid序列,在打开的窗口中点击View/DescriptiveStatistics/HistogramandStats,如图2-2-7所示,可以得到柱状分布图、Jarque-Bera统计量和它的伴随概率等统计量,如图2-2-8所示。
图中Jarque-Bera统计量的伴随概率(Probability)大于0.05,则认为残差服从正态分布。
也可从偏度(Skewness)和峰度(Kurtosis)考察残差序列分布的特点,由偏度值0.7439可知,其概率分布为左偏(值为0是为对称分布);由峰度值3.8902可知,其比标准正态分布的峰要高(值为0是标准正态分布)。
另外,还可以在Resid序列窗口点击View/Graph或在方程窗口点击Resid按钮得到残差序列的线图,考察其变化规律,可以参考图1-1-12的相关操作。
图2-2-7残差序列的随机项正态分布检验的对话框
图2-2-8残差序列的柱状图及相关统计量
图2-2-9建立工作文件
二、建立我国财政收入模型(2-2-2.wf1)
问题概述:
研究中国1978~1997年的财政收入(Y)和国内生产总值(X)的数量关系。
(单位:
亿元)
1.建立工作文件
在命令窗口键入CREATE,弹出创建文件对话框,做如图2-2-9的设置。
2.输入数据
在命令窗口键入:
DATAYX,即可打开群窗口,输入相关数据,如图2-2-10所示。
图2-2-10命令方式建立群
3.图形分析
(1)在命令窗口键入PLOTYX,得到趋势图,也可参考图2-1-17的相关操作。
(2)在命令窗口键入SCATXY,得到两个序列的相关图,如图2-2-11。
图2-2-11财政收入(Y)与国内生产总值(X)的相关图
4.估计线性回归模型
(1)命令方式LSYCX,与图2-2-4操作相同。
(2)菜单方式
①点击Quick\EstimateEquation,与图2-2-5操作相同。
②在弹出的方程设定框内输入:
YCX或Y=C
(1)+C
(2)*X,可参考图1-1-9。
5.根据判定系数、残差图等进行综合分析
图2-2-12我国财政收入模型回归结果
图2-2-13残差、实际值和拟合值的线图
由回归结果图2-2-13可知,
,说明模型拟合很好。
变量x的伴随概率为0.0000,说明x对y有显著的影响。
由图2-2-13(在图2-2-12中点击Resids按钮可得)可知,模型拟合效果不错,残差呈现出随机波动的特点。
6.Eviews函数的使用
(1)常用函数(以@符号为起始符)
①序列描述统计函数:
均值[@MEAN()];相关系数[@COR()];协方差[@COV()]等。
②分布函数:
标准正态分布[@CNORM()];t分布[@TDIST(x,v)]等。
③分位数函数:
t分位数[@QTDIST(p,v)];f分位数[@QFDIST(p,v1,v2)]等。
④回归统计函数(重点):
回归参数标准差[@STDERRS(i)];回归系数[@COEFS(i)];回归标准差[@SE];回归可决系数[@R2];残差平方和[@SSR]等。
(2)用函数完成参数估计和预测区间的计算(在Eviews命令窗口内)
seriesdifx=x-@mean(x)‘建立x与其均值的离差序列
seriesdify=y-@mean(y)
seriesdifx2=difx*difx‘计算离差平方
seriesdifxdify=difx*dify
图2-2-14序列的生成
在Eviews命令窗口中,输入以上命令,得到如图2-2-14所显示的序列。
图2-2-15参数的计算
scalarb2=@sum(difxdify)/@sum(difx2)‘计算回归系数
scalarb1=@mean(y)-b2*@mean(x)‘计算回归截距项
根据公式
和
计算出
和
。
如图2-2-15所示。
seriesforecasty=b1+b2*x
seriese=y-forecasty
seriese2=e*e
scalarsigma2=@sum(e2)/18‘求得方程方差
scalarvarb2=sigma2/(@var(x)*20)‘求得回归系数方差
scalarTb2=b2/@sqrt(varb2)‘求得T统计量
scalartlinjie=@qtdist(0.975,18)‘求出95%置信水平下的T临界值
scalary1998=b1+b2*78017.8‘已知1998年GDP为78017.8,预测1998年财政收入
scalarfdown=y1998-tlinjie*@sqrt(sigma2)*@sqrt(1+1/20+(78017.8-@mean(x))^2/(@var(x)*20))‘计算1998年预测值的置信区间下限
图2-2-16置信区间的计算
求出1998年的预测值置信区间下限。
如图2-2-16所示。
根据公式:
,可以得出1998年的预测值置信区间下限为8146.2890。
(3)使用回归统计函数获取回归过程的中间结果
在命令窗口键入Scalara=@SSR(将回归残差平方和的值赋给标量a);或者Scalara=@Stderrs
(2)(将第二个参数估计量的标准差赋给标量a),使用回归统计函数有利于更快捷地计算其他相关的统计量。
【练习与作业】
1.开放作业(需上机前做好准备)。
利用网络搜索有关计量经济学的网站、实证论文,就感兴趣的某一问题及相关的实证论文,了解在实际经济背景下如何利用计量经济学软件建立计量经济学模型的全过程。
要求如下:
(1)将查阅的资料录入生成工作文件;
(2)用三种不同的操作方式完成回归分析,保存回归结果;(3)对建立的模型进行经济理论检验、统计检验并对残差进行图形分析;(4)写出回归分析报告,与论文的分析结果进行对比。
2.发生车祸次数与司机年龄有关吗?
作为交通安全研究的一部分,美国交通部采集了每1000个驾驶执照发生死亡事故的车祸次数(number)和有驾驶执照的司机中21岁以下者所占比例(proportion)的数据,样本由42个城市组成(数据见电子附件LX2-2.wf1)。
要求:
(1)对这些数据做出数值的和图示的概述;
(2)利用回归分析研究发生死亡事故的车祸次数和有驾驶执照的司机中21岁以下者所占比例之间的关系,结合分析结果展开同学间的讨论。
(3)从你的分析中,你能得出什么结论或提出什么建议。
3.利用1988年9个工业国的名义利率(Y)与通货膨胀率(X)的数据(数据见电子附件LX2-3.wf1),资料来源:
原始数据来自国际货币基金组织出版的《国际金融统计》。
分析下列问题:
(1)以利率为纵轴、通货膨胀率为横轴做图;
(2)用OSL进行回归分析,写出求解步骤;(3)如果实际利率不变,则名义利率与通货膨胀率的关系如何?
4.研究深圳市1990~2001年地方预算内财政收入(Y)与国内生产总值(X)的关系(数据见电子附件LX2-4.wf1),资料来源:
《深圳统计年鉴2002》,中国统计出版社。
要求:
(1)建立深圳地方预算内财政收入对GDP的回归模型;
(2)估计所建立模型的参数,解释斜率系数的经济意义;(3)对回归结果进行检验,用命令方式计算参数估计量的置信区间和预测的置信区间;(4)若是2005年年的国内生产总值为3600亿元,用命令方式确定2005年财政收入的预测值和预测区间。
实验三多元和非线性回归模型
【实验目的】
本章是在第二章基础上的推广,仍然是学习计量经济学的重要基础。
要求掌握多元线性回归模型的矩阵估计方法,理解模型的参数估计以及模型的统计检验与简单线性回归的区别;熟悉模型的非线性特征,掌握非线性模型的两类估计方法。
在本实验结束后,学生能够根据所学知识,独立地选择实际经济问题,确定研究对象,按照计量经济分析的工作程序(即建立理论模型,收集统计数据,参数的估计和检验),最终写出研究分析报告。
【实验内容】
一、建立西部电力消费多元回归模型(2-3-1.wf1)
二、建立中国税收收入多元回归模型(2-3-2.wf1)
三、建立中国的生产函数(模型)(2-3-3.wf1)
【实验步骤】
一、建立西部电力消费多元回归模型(2-3-1.wf1)
问题概述:
研究西部各省份2002年电力消费量(Y,亿千瓦·小时)与国内生产总值(
,亿元)、水电燃料价格指数(
,%)的数量关系。
1.用矩阵命令构造X和Y矩阵(见图2-3-1);
图2-3-1命令窗口中使用矩阵命令
matrixmatrixy=@convert(y)‘将Y序列转换为矩阵类型
seriesx1=1‘建立一个值为1的序列
groupgroupxx1x2x3‘建立一个名称为groupx的数组,包括三个序列
matrixmatrixx=@convert(groupx)‘将groupx数组转换为矩阵
2.用矩阵运算函数完成对模型参数的估计(见图2-3-2);
matrixxx=@transpose(matrixx)*matrixx‘求出参数估计公式的前半部分
matrixxy=@transpose(matrixx)*matrixy‘求出参数估计公式的后半部分
matrixb=@inverse(xx)*xy‘得到参数矩阵
图2-3-2矩阵运算函数
双击工作文件窗口中的矩阵b,即可得到估计出的三个参数(图2-3-3),估计出的模型为:
图2-3-3矩阵命令计算出的参数向量b
3.用矩阵运算完成方程方差估计和可决系数的计算(见图2-3-4)。
,多重可决系数参考公式(1-2-38)。
matrixRSS=@transpose(matrixy)*matrixy-@transpose(b)*@transpose(matrixx)*matrixy‘计算残差平方和
scalarsigma2=rss
(1)/8‘计算方程方差
matrixESS=@transpose(b)*@transpose(matrixx)*matrixy-11*@mean(y)^2
matrixTSS=@transpose(matrixy)*matrixy-11*@mean(y)^2
scalarr2=ESS
(1)/TSS
(1)
图2-3-4回归方程方差和多重可决系数的计算
由图2-3-4计算结果可知,回归方程的多重可决系数为0.9469,拟合效果较好。
另外,还可以利用矩阵命令计算参数估计量的标准差和t统计量,进行显著性检验。
图2-3-5模型的参数回归
二、建立中国税收收入多元回归模型(2-3-2.wf1)
问题概述:
研究我国税收收入增长的主要原因,建立税收收入(Y,亿元)和国内生产总值(
,亿元)、财政支出(
,亿元)、商品零售价格指数(
,%)的回归模型。
1.建立方程对象完成多元回归模型的参数估计
可以参考图2-2-5的相关操作,在方程窗口输入YX2X3X4C,确定后即可得到回归分析结果(见图2-3-5)。
2.作出残差图和查看模型表达式
在方程对象窗口中,点击View,选择Actual,Fitted,Residual/ResidualGraph,便出现残差图(见图2-3-6);
点击View/Representations,得到估计方程的表达式,如图2-3
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