计量经济学实验报告 2.docx
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计量经济学实验报告2
21978-2011年的数据搜集
年份
人均GDP
城市化率
城镇居民家庭人均可支配收入
政府支出
城镇居民消费水平
1978
381
17.92
343.4
1122.09
405
1979
419
18.96
405
1281.79
425
1980
463
19.39
477.6
1228.83
489
1981
492
20.16
500.4
1138.41
521
1982
528
21.13
535.3
1229.98
536
1983
583
21.62
564.6
1409.52
558
1984
695
23.01
652.1
1701.02
618
1985
858
23.71
739.1
2004.25
765
1986
963
24.52
900.9
2204.91
872
1987
1112
25.32
1002.1
2262.18
998
1988
1366
25.81
1180.2
2491.21
1311
1989
1519
26.21
1373.9
2823.78
1466
1990
1644
26.41
1510.2
3083.59
1596
1991
1893
26.94
1700.6
3386.62
1840
1992
2311
27.46
2026.6
3742.2
2262
1993
2998
27.99
2577.4
4642.3
2924
1994
4044
28.51
3496.2
5792.62
3852
1995
5046
29.04
4283
6823.72
4931
1996
5846
30.48
4838.9
7937.55
5532
1997
6420
31.91
5160.3
9233.56
5823
1998
6796
33.35
5425.1
10798.18
6109
1999
7159
34.78
5854
13187.67
6405
2000
7858
36.22
6280
15886.5
6850
2001
8622
37.66
6859.6
18902.58
7113
2002
9398
39.09
7702.8
22053.15
7387
2003
10542
40.53
8472.2
24649.95
7901
2004
12336
41.76
9421.6
28486.89
8679
2005
14185
42.99
10493
33930.28
9410
2006
16500
43.9
11759.5
40422.73
10423
2007
20169
44.94
13785.8
49781.35
11904
2008
23708
45.68
15780.8
62592.66
13526
2009
25575
46.59
17174.7
76299.93
15025
3REVIEWS模型建立及检验
3.1散点图变化分析
3.1.1GDPP(人均GDP)和CSH(城市化)的关系
3.1.2GDPP(人均GDP)和JMKZPSR(城镇居民家庭人均可支配收入)的关系
3.1.3GDPP(人均GDP)和ZFZC(政府支出)的关系
3.1.4GDPP(人均GDP)和GMXFSP(城镇居民消费水平)
3.2Ganger检验
3.2.1首先,我们研究GDPP和CSH的因果检验。
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
06/03/12Time:
10:
42
Sample:
19782009
Lags:
1
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
CSHdoesnotGrangerCauseGDPPP
31
0.78247
0.3839
GDPPPdoesnotGrangerCauseCSH
0.57193
0.4558
由表可知,CSH影响GDPP的概率较大,故可以将CSH作为自变量,GDPP为因变量。
3.2.2其次,我们研究GDPP和JMKZPSR的因果检验。
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
06/03/12Time:
10:
44
Sample:
19782009
Lags:
1
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
JMKZPSRdoesnotGrangerCauseGDPP
31
0.24821
0.6222
GDPPdoesnotGrangerCauseJMKZPSR
0.19484
0.6623
由表可知,JMKZPSR影响GDPP的概率高,故可以将JMKZPSR作为自变量,GDPP作为因变量。
3.2.3紧接着,我们研究GDPP和ZFZC之间的因果关系。
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
06/03/12Time:
10:
45
Sample:
19782009
Lags:
1
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
ZFZCdoesnotGrangerCauseGDPP
31
0.02024
0.8879
GDPPdoesnotGrangerCauseZFZC
0.33720
0.5661
由表可知,GDPP和ZFZC相互影响,概率都比较大,所以可以将ZFZC作为自变量。
3.2.4最后,我们研究GDPP和GMXFSP的因果关系。
PairwiseGrangerCausalityTests
Date:
06/03/12Time:
10:
44
Sample:
19782009
Lags:
1
NullHypothesis:
Obs
F-Statistic
Prob.
JMXFSPdoesnotGrangerCauseGDPP
30
16.0251
0.0004
GDPPdoesnotGrangerCauseJMXFSP
7.44216
0.0111
由表可知,GDPP和JMXFSP的相关可能性都非常低,顾将JMXFSP作为自变量剔除。
3.3选择模型形式,做回归,描绘模型
估计模型:
DependentVariable:
GDPP
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/12Time:
16:
47
Sample:
19782011
Includedobservations:
34
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
472.7725
178.0388
2.655446
0.0126
CSH^2
-1.589601
0.416496
-3.816604
0.0006
ZFZC
0.096333
0.011037
8.728460
0.0000
JMKZPSR
1.269763
0.086591
14.66399
0.0000
R-squared
0.999337
Meandependentvar
7863.882
AdjustedR-squared
0.999271
S.D.dependentvar
9292.254
S.E.ofregression
250.9664
Akaikeinfocriterion
13.99865
Sumsquaredresid
1889524.
Schwarzcriterion
14.17822
Loglikelihood
-233.9770
Hannan-Quinncriter.
14.05989
F-statistic
15070.08
Durbin-Watsonstat
1.179488
Prob(F-statistic)
0.000000
令
3.4随机误差项的正态性检验(JB检验)
通过JB检验发现,估计模型随机误差项可能为正太分布的可能性P>5%,所以通过检验。
3.5Ramseyresettest检验
RamseyRESETTest:
F-statistic
4.085866
Prob.F(1,27)
0.0533
Loglikelihoodratio
4.509325
Prob.Chi-Square
(1)
0.0337
TestEquation:
DependentVariable:
GDPP
Method:
LeastSquares
Date:
06/03/12Time:
13:
59
Sample:
19782009
Includedobservations:
32
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-44.45361
313.7799
-0.141671
0.8884
CSH^2
-0.208129
0.798441
-0.260669
0.7963
JMKZPSR
1.226143
0.088068
13.92275
0.0000
ZFZC
-0.004762
0.051507
-0.092447
0.9270
FITTED^2
8.81E-06
4.36E-06
2.021353
0.0533
R-squared
0.998943
Meandependentvar
6325.906
AdjustedR-squared
0.998787
S.D.dependentvar
7066.021
S.E.ofregression
246.1018
Akaikeinfocriterion
13.99197
Sumsquaredresid
1635285.
Schwarzcriterion
14.22099
Loglikelihood
-218.8715
Hannan-Quinncriter.
14.06788
F-statistic
6382.086
Durbin-Watsonstat
1.060922
Prob(F-statistic)
0.000000
Prob.F值为0.533>5%,所以模型被误设可能性较小。
3.6T、F检验,拟合优度检验
t-Statistic
2.288009
-3.385601
13.98170
7.726581
T值的绝对值>2,通过检验,说明此模型拟合优度较好。
Prob(F-statistic)
0.000000
F值为0,远远小于5%,说明此模型拟合优度较好。
R-squared
0.998784
=0.99,说明改模型可行性很大,拟合度好。
3.7WaldTest检验,若 Prob.F>5%,接受约束条件
WaldTest:
Equation:
Untitled
TestStatistic
Value
df
Probability
F-statistic
3.421460
(1,28)
0.0749
Chi-square
3.421460
1
0.0644
NullHypothesisSummary:
NormalizedRestriction(=0)
Value
Std.Err.
-1+C
(2)^2-3*C(3)+C(4)
2.792085
1.509465
Deltamethodcomputedusinganalyticderivatives.
3.8邹氏突变检验:
若 Prob.F<5%,认为该点很可能是突变点
通过观察整体数据较为平稳,未发现明显突变点,其中对1995年、2004年进行随机检测,如下图:
ChowBreakpointTest:
1994
NullHypothesis:
Nobreaksatspecifiedbreakpoints
Varyingregressors:
Allequationvariables
EquationSample:
19782009
F-statistic
10.66037
Prob.F(4,24)
0.0000
Loglikelihoodratio
32.68074
Prob.Chi-Square(4)
0.0000
WaldStatistic
42.64146
Prob.Chi-Square(4)
0.0000
ChowBreakpointTest:
2004
NullHypothesis:
Nobreaksatspecifiedbreakpoints
Varyingregressors:
Allequationvariables
EquationSample:
19782009
F-statistic
51.32985
Prob.F(4,24)
0.0000
Loglikelihoodratio
72.22598
Prob.Chi-Square(4)
0.0000
WaldStatistic
205.3194
Prob.Chi-Square(4)
0.0000
所以通过邹氏检验,发现无突变点。
3.9模型的比较:
观察AIC和SC值的变化,若有下降的现象,该模型可能更好些。
DependentVariable:
GDPP
Method:
LeastSquares
Date:
06/07/12Time:
19:
12
Sample:
19782009
Includedobservations:
32
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-355.7275
157.9942
-2.251522
0.0327
CSH^2
1.175857
0.448006
2.624645
0.0141
ZFZC
-0.157097
0.034252
-4.586449
0.0001
JMKZPSR
1.056712
0.058971
17.91905
0.0000
JMKZPSR^2
5.91E-05
7.81E-06
7.574526
0.0000
R-squared
0.999611
Meandependentvar
6325.906
AdjustedR-squared
0.999553
S.D.dependentvar
7066.021
S.E.ofregression
149.3804
Akaikeinfocriterion
12.99347
Sumsquaredresid
602491.2
Schwarzcriterion
13.22249
Loglikelihood
-202.8955
Hannan-Quinncriter.
13.06938
F-statistic
17333.87
Durbin-Watsonstat
1.124435
Prob(F-statistic)
0.000000
此时
原模型
通过比较发现增加一个变量后的模型更适合
4REVIEWS异方差检验及克服
4.1异方差检验
4.1.1图形法
4.1.2WHITE检验
HeteroskedasticityTest:
White
F-statistic
4.375318
Prob.F(9,22)
0.0023
Obs*R-squared
20.53007
Prob.Chi-Square(9)
0.0149
ScaledexplainedSS
25.76099
Prob.Chi-Square(9)
0.0022
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
06/03/12Time:
14:
01
Sample:
19782009
Includedobservations:
32
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
8464.488
329747.7
0.025670
0.9798
CSH^2
-201.3539
1601.322
-0.125742
0.9011
(CSH^2)^2
0.390429
1.982626
0.196925
0.8457
(CSH^2)*JMKZPSR
-0.209972
0.662189
-0.317087
0.7542
(CSH^2)*ZFZC
0.006477
0.073271
0.088393
0.9304
JMKZPSR
-13.46487
270.5561
-0.049767
0.9608
JMKZPSR^2
0.028131
0.065792
0.427570
0.6731
JMKZPSR*ZFZC
-0.005733
0.017857
-0.321084
0.7512
ZFZC
46.12346
50.20082
0.918779
0.3682
ZFZC^2
0.000277
0.001399
0.198082
0.8448
R-squared
0.641565
Meandependentvar
58835.95
AdjustedR-squared
0.494932
S.D.dependentvar
108225.6
S.E.ofregression
76913.92
Akaikeinfocriterion
25.58907
Sumsquaredresid
1.30E+11
Schwarzcriterion
26.04711
Loglikelihood
-399.4251
Hannan-Quinncriter.
25.74090
F-statistic
4.375318
Durbin-Watsonstat
2.022294
Prob(F-statistic)
0.002261
,由white检验知,在
,查
分布表,得临界值
,所以拒绝原假设,接受备择假设,表明模型存在异方差。
4.2异方差的修正
DependentVariable:
GDPP
Method:
LeastSquares
Date:
06/03/12Time:
14:
34
Sample:
19782009
Includedobservations:
32
Weightingseries:
1/RESID^2
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
849.1712
171.2264
4.959347
0.0000
CSH
-48.90755
8.460355
-5.780791
0.0000
ZFZC
0.086467
0.004839
17.86810
0.0000
JMKZPSR
1.185499
0.028887
41.03
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