重慶理工大學(xué)《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》實(shí)驗(yàn)報(bào)告

實(shí)驗(yàn)報(bào)告課程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)二級(jí)學(xué)院經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院專業(yè)金融學(xué)班級(jí)110020402學(xué)生姓名柯云峰學(xué)號(hào)11002040210指導(dǎo)教師劉悅時(shí)間2012-5-20重慶理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心實(shí)驗(yàn)題目利用軟件建立模型并分析實(shí)驗(yàn)日期2012年5月20日實(shí)驗(yàn)地點(diǎn)新二實(shí)驗(yàn)樓401實(shí)驗(yàn)人員柯云峰實(shí)驗(yàn)要求1、步驟要詳細(xì)：不但要寫出結(jié)果，還要有一定的分析。2、模型的擬合優(yōu)度要高。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容已知重慶市1978---2009年的人均GDP數(shù)據(jù)，請(qǐng)建立人均GDP的趨勢(shì)模型，要求用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)軟件（EVIEWS）完成下列工作：1、建立模型（模型自選）2、參數(shù)估計(jì)3、模型檢驗(yàn)（檢驗(yàn)方法自選）4、模型應(yīng)用：預(yù)測將來（預(yù)測期為5年）年份人均GDP（元）年份人均GDP（元）19781979198019811982198319841985198619871988198919901991199219932873213573794194615426246947669581103118113381641215619941995199619971998199920002001200220032004200520062007200820092935393145745253557958046274696379129098108451240413939166292049022920圖1.1建立模型數(shù)據(jù)的錄入進(jìn)入EViews窗口，新建一個(gè)Workfile,在命令窗口輸入“dataxy”，進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入。按照?qǐng)D1.1的數(shù)據(jù)，按順序鍵入數(shù)據(jù)。在命令窗口中輸入“dataXY”，顯示出X、Y數(shù)據(jù)，單擊工具欄的“View—Graph…”,選擇散點(diǎn)圖，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行“火力觀察”。如圖1.2所示：圖1.2根據(jù)圖形，建立如下模型：1/y=β0+β1*(1/x)+μ二、參數(shù)估計(jì)1、對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合模型的建立單擊工具欄的“Quick—GenerateSeries”,在“Enterequation”窗口中輸入“X1=1/X”，打擊“OK”即可，同理對(duì)Y進(jìn)行“Y1=1/Y”轉(zhuǎn)化。作普通最小二乘法估計(jì)在主菜單選“Quick--EstimateEquations”，進(jìn)入輸入估計(jì)方程對(duì)話框,輸入待估計(jì)方程，選擇估計(jì)方法—普通最小二乘法，如圖2.1所示。圖2.1點(diǎn)擊OK進(jìn)行估計(jì)，得到估計(jì)方程(1)及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果，如圖2.2所示：圖2.2Yi=-0.1994+399.2535Xi+μ方程（1）t（-11.80）(11.80)三、模型檢驗(yàn)從回歸估計(jì)的結(jié)果看，模型擬合較好?？蓻Q系數(shù)，表明模型在整體上擬合的非常好。而且從常數(shù)項(xiàng)和解釋變量系數(shù)的檢驗(yàn)值看，比給定5%顯著性水平下自由度為n-2=30的臨界值2.042都大的多，說明參數(shù)值是比較顯著的。而從F=140.6524可以看出，遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于模型的整體的線性關(guān)系也是非常顯著的。D.W.=0.0623，在(0,d=1.35)之間，則應(yīng)該存在一階相關(guān)關(guān)系。用科克倫—奧科特迭代法對(duì)原模型進(jìn)行修正，如圖3.1所示：圖3.1再對(duì)修正后的模型用拉格朗日乘數(shù)法進(jìn)行檢驗(yàn)，得如圖3.2所示：圖3.2由圖3.2可看出，修正后的0，5795，該值小于顯著性水平為5%，自由度為2的分布的臨界值（2）=5.991，由此可以判斷模型不再存在相關(guān)關(guān)系。檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖诋惙讲钤趫D2.2的基礎(chǔ)上，利用white檢驗(yàn)對(duì)模型是否存在異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，得圖3.3如下：圖3.3由表2.4可知，2.1992，該值小于顯著性水平為5%，自由度為2的分布的臨界值（2）=5.991，因此接受同方差的原假設(shè)。四、模型應(yīng)用：預(yù)測將來5年更改解釋變量和被解釋變量的區(qū)間，在workfile窗口，雙擊“Range”，按圖圖3.1的輸入數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊“OK”，即更改其區(qū)間。并對(duì)“X”進(jìn)行賦值，然后按照步驟二·1進(jìn)行數(shù)據(jù)整合。然后在步驟三·4的基礎(chǔ)上，在圖3.1的工具欄中的“Forecast”打開對(duì)話框（圖4.1），輸入序列名yf，命名后，指定的序列將存儲(chǔ)于工作文件中；在預(yù)測區(qū)間“forecastsample”中輸入137；將對(duì)話框的內(nèi)容輸入完畢，點(diǎn)擊“OK”得到預(yù)測值序列，如圖4.2所示。圖4.1圖4.2