计量经济学时间序列实验报告

内容回顾： 什么是虚拟变量？ 它有什么作用？ 引入虚拟变量的方式有几种？各在什么 情况下引入？ CHOW(邹)检验需要首先判断出什么 点？如何操作？其检验的原理是什么？ CHOW检验的自由度如何确定？

第四章 时间序列

第一节第二节 第三节

时间序列的平稳性及其检验时间序列模型的识别、估计、预测 协整分析与误差修正模型

一、问题的引出：非平稳变量与经典 回归模型

1.经典回归模型与数据的平稳性 经典回归分析暗含着一个重要假设：数据是平稳的。 数据非平稳，大样本下的统计推断基础——“一致 性”要求被破怀。 经典回归分析的假设之一：解释变量X是非随机变 量，只能有一个均值。因变量无此限制。 放宽该假设：X是随机变量，则需进一步要求： (1)X与随机扰动项 不相关∶Cov(X, )=0 (2) ( X i X ) 2 / n 依概率收敛： P lim ( ( Xn i

X ) 2 / n) Q

2 数据非平稳与“虚假回归”问题表现在:两个本来没有任何因果关系的变量，却 有很高的相关性(有较高的R2): 例如：如果有两列时间序列数据表现出一致的变 化趋势(非平稳的),即使它们没有任何有意义的 关系，但进行回归

2.1980年-2013年中国全社会固定资产投资总额X与工业总额增加Y的统计资料如下：

试问：

（1）当设定模型为lnY=B0+B1lnX+u时是否存在序列相关？

（2）采用普通最小二乘法和稳定标准误差方法分别估计模型，比较参数估计的差异和它们标准差的误差，并说明稳定标准误差法克服序列相关后果的原理。 （3）若原模型存在序列相关性，试用广义最小二乘法估计模型。

（1)1.图示法

从图中可以残差项的变化图形判断随机干扰项的序列相关性为正相关。 2.原模型OLS估计

由于DW值为0.28，dL(k=2,T=34)=1.39

DW值小于dL,应此可以判断模型存在序列相关。

3.LM检验

、

根据nR^2统计量对应的值得出LM=34*0.699=23.76，在5%显著性水平下存在一阶序列相关性。

再继续LM检验的2阶序列相关性检验，发现在5%显著性水平下，原模型存在2阶序列相关性，但在t-test中，RESID（-2）的参数为0的假设。故不存在2阶序列相关性。

（2）序列相关稳健标准误差法

与原模型OLS估计对比

发现变量X的对应参数修正后的标准差OLS结果有所增大，表明原模型OLS估计结果低估了X的标准差。

（3）广义最小二乘法估

《计量经济学》实验报告

一，数据

某年中国部分省市城镇居民家庭人均年可支配收入（X）与消费性支出（Y）统计数据 地区 北 京 天 津 河 北 山 西 内蒙古 辽 宁 吉 林 黑龙江 上 海 江 苏 可支配收入（X） 10349.69 8140.50 5661.16 4724.11 5129.05 5357.79 4810.00 4912.88 11718.01 6800.23 消费性支出（Y） 8493.49 6121.04 4348.47 3941.87 3927.75 4356.06 4020.87 3824.44 8868.19 5323.18 地区 浙 江 山 东 河 南 湖 北 湖 南 广 东 陕 西 甘 肃 青 海 新 疆 可支配收入（X） 9279.16 6489.97 4766.26 5524.54 6218.73 9761.57 5124.24 4916.25 5169.96 5644.86 消费性支出（Y） 7020.22 5022.00 3830.71 4644.5 5218.79 8016.91 4276.67 4126.47 4185.73 4422.93 二，理论模型的设计

解释

计量经济学第二次实验报告

实验目的

1.利用数据建立柯布—道格拉斯生产函数分析美国某行业的投入产出情况，并用多种统计方法检验规模报酬不变的假设。

2．利用CES生产函数检验是否使用柯布道格拉斯生产函数建模是较为合适的。

实验报告

1、问题提出

生产力水平决定了一个国家或者地区的生活水平，因此研究分析产出受那些因素的影响以及是如何被影响对于把握生产规律并进而提高生产效率有着极大的意义。 2、指标选择

从经济学原理的课程学习中可以知道，产量Y主要是被这几个因素所决定：技术水平（T）,资本量（K）,劳动（L）,人力资本（H）自然资源（N）。根据已有的数据资料，为达到实验目的，并且简化实验模型与分析，只分析劳动与资本量这两个因素的投入对产出的影响。在本次实验中，我们分析美国某行业投入与产出情况。选择样本容量为27的样本，分析劳动量，资本与产出的关系。 3、数据来源

数据由老师提供，详细数据见表1 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 产出Y 657.29 935.93 1110.65 1200.89 1052.68 3406.02 2427.89 4257.46 1625.19 1

计量经济学

计量经济学实验报告

班级：数学与应用数学 学号：0807011110269 姓名：黄国胜

一、实验名称：社会固定资产投资与工业总产值的实证分析

二、实验准备

数据 中国1980—2007年全社会固定资产投资总额X与工业总产值Y的统计资料：单位亿元

问题（1）当设定模型为ln Y=是否存在序列相关？

（2）若原模型存在序列相关，试用广义最小二乘法估计原模型

计量经济学

（3）若原模型存在序列相关，试用序列相关稳健标准误差估计法估计原模型。

三、实验操作

在Eviews软件下，输入数据

得到的结果如下：

计量经济学

由于D.W.的值为0.379，小于显著性水平为5%下，样本容量为28的D.W.分布的下限临界值d=1.33.因此，可判定模型存在一阶序列相关。也可以通过LM检验法进行检验，检验结果如下：

计量经济学

从RESID(-1)显著不为0，这进一步表明原模型存在一阶序列相关性。用同样的方法检验出，原模型存在2阶序列相关性，但不存在3阶序列相关性。

（2）在Eviews软件中，选择“Quick\Estimate…”在出现的Equation Specification 对话框中输入“log(y) c log(x) ar(1) ar(2)”得到下面结果：

计量经济学

容易检

计量经济学实验

基于EViews的 中国能源消费影响因素分析

学院： 班级： 学号： 姓名：

基于EViews的中国能源消费影响因素分析

一、背景资料

能用消费是引是指生产和生活所消耗的能源。能源消费按人平均的占有量是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要标志。能源是支持经济增长的重要物质基础和生产要素。能源消费量的不断增长，是现代化建设的重要条件。我国能源工业的迅速发展和改革开放政策的实施，促使能源产品特别是石油作为一种国际性的特殊商品进入世界能源市场。随着国民经济的发展和人口的增长，我国能源的供需矛盾日益紧张。同时，煤炭、石油等常规能源的大量使用和核能的发展，又会造成环境的污染和生态平衡的破坏。可以看出，它不仅是一个重大的技术、经济问题，而且以成为一个严重的政治问题。

在20世纪的最后二十年里，中国国内生产总值（GDP）翻了两番，但是能源消费仅翻了一番，平均的能源消费弹性仅为0.5左右。然而自2002年进入新一轮的高速增长周期后，中国能源强度却不

计量经济学

计量经济学实验报告

班级：数学与应用数学 学号：0807011110269 姓名：黄国胜

一、实验名称：社会固定资产投资与工业总产值的实证分析

二、实验准备

数据 中国1980—2007年全社会固定资产投资总额X与工业总产值Y的统计资料：单位亿元

问题（1）当设定模型为ln Y=是否存在序列相关？

（2）若原模型存在序列相关，试用广义最小二乘法估计原模型

计量经济学

（3）若原模型存在序列相关，试用序列相关稳健标准误差估计法估计原模型。

三、实验操作

在Eviews软件下，输入数据

得到的结果如下：

计量经济学

由于D.W.的值为0.379，小于显著性水平为5%下，样本容量为28的D.W.分布的下限临界值d=1.33.因此，可判定模型存在一阶序列相关。也可以通过LM检验法进行检验，检验结果如下：

计量经济学

从RESID(-1)显著不为0，这进一步表明原模型存在一阶序列相关性。用同样的方法检验出，原模型存在2阶序列相关性，但不存在3阶序列相关性。

（2）在Eviews软件中，选择“Quick\Estimate…”在出现的Equation Specification 对话框中输入“log(y) c log(x) ar(1) ar(2)”得到下面结果：

计量经济学

容易检

实验1：一元线性回归分析

实验目的：学习利用Eviews进行一元线性回归分析

一、实验内容：利用一元线性回归模型研究改革开放以来中国居民消费状况。

1、 实验目的:利用Eviews进行一元回归分析，并做检验及结果解释。 2、 实验要求：

（1）、观察分析原始数据，对其进行价格因子剔除；

(2)、一元线性回归方程的建立和基本的经济检验、统计检验； (3)、对回归模型做出经济上的解释； （4）、独立、规范地完成实验报告。

二、实验报告

----一元线性回归分析

1、问题提出

在现实生活中。我们仔细观察便不难发现，改革开放以来，随着经济不断发展，人们的消费水平也在不断提高。

因此，我们会自然的提出这样一个问题：改革开放以来我国经济增长对人均消费水平有着怎样的影响？转换为计量经济学问题，即：经济增长与人均消费之间是否存在相关关系？这也就是我们今天所要分析的问题。

2、指标选择：

以人均GDP作为解释变量，以人均ACON作为被解释变量，以CPI进行价格因子调节，

取改革开放以来（即1978-2006年）的数据进行计量经济学分析。

3、数据来源：

实验原始数据经初步整理后如表1.1： year GDP ACON CPI 1978 1979 1980

计量经济学实验报告

实验名称：gdp 增速与物价指数、固定投资增速、出口

增速、消费额增速的关系模型 指导教师：刘 悦 姓 名：向学 号：年级专业：

充 11402070224 2014级 金融工程

实验原理 1、 Eviews 8

2、 最小二乘法、多元线性回归模型 实验内容

1．创建工作文件；

2．利用并建立“税收”的计量经济学模型 3．输入（编辑）数据 4．回归分析

5．利用样本数据估计模型的参数 6．分析所估计模型的经济意义和作用

7．检验物价指数、固定投资增速、出口增速、消费额增速对gdp增速的影响 【实验步骤】 一、 实验数据

为了研究1982年至2014年我国gdp 增速与物价指数、固定投资增速、出口增速、

消费额增速的关系，得到了一下数据

时间 gdp增长率 0.09 0.12 0.21 0.25 0.14 0.17 0.25 0.00 0.24 0.17 CPI（%） （%） 2 2 2.7 9.3 6.5 7.3 18.8 18 3.1 3.4 消费水平增长率固定投资增长率IN（%） 0

时间序列数据的计量分析方法

1.时间序列平稳性问题及处理方案

1.1序列平稳性的定义

从平稳时间序列中任取一个随机变量集，并把这个序列向前移动h个时期，那么其联合概率分布仍然保持不变。

平稳时间序列要求所有序列间任何相邻两项之间的相关关系有相同的性质。 1.2不平稳序列的后果

可能两个变量本身不存在关系而仅仅因为有相似的时间趋势而得出它有关系，也就是出现伪回归；破坏回归分析的假设条件，使得回归结果和各种检验结果不可信。

1.3平稳性检验方法：ADF检验 1.3.1ADF检验的假设：

?辅助回归方程：Yt????Yt?1??t????Yii?1t?i??t（是否有截距和时间趋势项

在做检验时要做选择）

原假设：H0：p=0,存在单位根

备择假设：H1：P<0，不存在单位根

结果识别方法：ADF Test Statistic 值小于显著性水平的临界值，或者P值小于显著性水平则拒绝原假设并得出结论：所检测序列不存在单位根，即序列是平稳序列。

1.3.2实例

对1978年2008年的中国GDP数据进行ADF检验，结果如表一。

表一 ADF检验结果

Augmented Dickey-Fuller test statistic t-Statistic Prob.*