計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)試驗(yàn)匯報(bào)書(shū)試驗(yàn)二一、試驗(yàn)開(kāi)設(shè)對(duì)象本試驗(yàn)開(kāi)設(shè)對(duì)象為《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程學(xué)習(xí)者，試驗(yàn)為必修內(nèi)容。二、試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)試驗(yàn)二、掌握計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)多元模型建立，模型形式設(shè)定，模型擬合度、t檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)判斷過(guò)程；三、試驗(yàn)環(huán)境微型計(jì)算機(jī)（要求必須能夠連接Internet,且安裝有Eviews6.0軟件。）四、試驗(yàn)結(jié)果依照所給定范例數(shù)據(jù)和要求，利用Eviews6.0軟件對(duì)其進(jìn)行分析和處理，并撰寫(xiě)試驗(yàn)匯報(bào)。五、試驗(yàn)結(jié)果lny=10.32935-1.481851lnx1+1.032128lnx2SE0.39860.13620.0698T25.9162-10.879014.7849P0.00000.00000.0000R2=0.9804=0.9785F=502.5196P=0.0000試驗(yàn)三一、試驗(yàn)開(kāi)設(shè)對(duì)象本試驗(yàn)開(kāi)設(shè)對(duì)象為《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程學(xué)習(xí)者，試驗(yàn)為必修內(nèi)容。二、試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)試驗(yàn)三：掌握多重共線性檢驗(yàn)及修正方法、過(guò)程，異方差檢驗(yàn)及修正方法、過(guò)程三、試驗(yàn)環(huán)境微型計(jì)算機(jī)（要求必須能夠連接Internet,且安裝有Eviews6.0軟件。）四、試驗(yàn)結(jié)果依照所給定范例數(shù)據(jù)和要求，利用Eviews6.0軟件對(duì)其進(jìn)行分析和處理，并撰寫(xiě)試驗(yàn)匯報(bào)。（1）創(chuàng)建工作文件

開(kāi)啟Eviews，在主菜單依次點(diǎn)擊【File】-【New】-【W(wǎng)orkfile】，在彈出“WorkfileRange”對(duì)話框中選擇“Unstructured/Undated”（不規(guī)則或非時(shí)間序列數(shù)據(jù)），在“Daterange”里面輸入“20”，點(diǎn)擊OK。（2）輸入數(shù)據(jù)

DataXY

（3）繪制散點(diǎn)圖

在主菜單依次點(diǎn)擊【Quick】-【Graph】，在彈出對(duì)話框中輸入“XY”（注意：做兩個(gè)變量序列散點(diǎn)圖時(shí)，要注意序列對(duì)象排列次序，即把作為橫軸變量放在前面），點(diǎn)擊“OK”后屏幕上出現(xiàn)“Group”組窗口，點(diǎn)擊工具欄上“View”按鈕，在彈出快捷菜單依次點(diǎn)擊“Graph”-“Scatter”，出現(xiàn)下列圖：

能夠看出，銷(xiāo)售收入X與利潤(rùn)總額Y之間適用線性回歸模型，設(shè)定模型為點(diǎn)擊【Quick】-【EstimationEquation】,在文本框中輸入“YCX”，選擇“LS-LeastSquares”為回歸方法，點(diǎn)擊“OK”，出現(xiàn)以下結(jié)果。

Y=-0.5167+0.0668XSE0.62220.0085t-0.837.89p0.41720.0000R2=0.7761=0.7637DW=1.9020F=62.39從回歸結(jié)果看，常數(shù)項(xiàng)不顯著（t檢驗(yàn)通不過(guò)），且可決系數(shù)不高（不到0.8）。殘差圖形分析法第一步：取得殘差平方序列得到參數(shù)估量結(jié)果后，立刻將得到殘差序列resid值保留到序列e0中，并在此基礎(chǔ)上取得殘差平方序列e02。步驟以下：

①將工作文件窗口置為當(dāng)前窗口；

②在主菜單上依次點(diǎn)擊[Quick]-[GenerateSeries]；

③在“enterequation”文本框中輸入描述新序列公式，如e0=resid,

e02=e0^2.第二步：繪制殘差平方序列e02對(duì)序列X散點(diǎn)圖

在主菜單上依次點(diǎn)擊[Quick]-[Graph]-[Scatter]，在彈出serieslist

對(duì)話框中輸入“Xe02”,點(diǎn)擊【OK】，得到散點(diǎn)圖。

第三步：判斷是否存在異方差

由上圖可知，e02有伴隨X增大而增大趨勢(shì)，所以模型可能存在異方差，不過(guò)否確實(shí)存在異方差還需深入檢驗(yàn)。（2）White檢驗(yàn)

第一步：建立輔助回歸模型

第二步：在得到參數(shù)估量結(jié)果基礎(chǔ)上，單擊方程窗口工具欄里[View]按鈕，在彈出快捷菜單中依次點(diǎn)擊[ResidualTests]-[HeteroskedasticityTests]，在“Testtype”中選擇“White”，勾選“includewhitecrossterms”,得到White檢驗(yàn)結(jié)果.在利用加權(quán)最小二乘法過(guò)程中，假如找不到殘差項(xiàng)和解釋變量之間擬合度很高回歸模型，就能夠考慮用最初回歸得到殘差項(xiàng)絕對(duì)值倒數(shù)作為權(quán)重，來(lái)對(duì)原模型進(jìn)行修正。4異方差修正

（1）在得到參數(shù)估量結(jié)果后，立刻將得到殘差序列resid值

保留到序列e0中；

（2）在主菜單上依次點(diǎn)擊[Object]-[Newobject]，“typeofobject”

選擇“equation”，點(diǎn)擊“ok”，新建一個(gè)方程對(duì)象。

（3）在“equationestimation”對(duì)話框中選擇“specification”選項(xiàng)卡，

輸入“ycx”，“method”選擇“LS”。

（4）在“equationestimation”對(duì)話框中選擇“options”選項(xiàng)卡，勾選

“weightedLS/TSLS”，在“weight”中輸入“1/abs(e0)”，點(diǎn)擊“確定”，

得到WLS輸出結(jié)果。經(jīng)過(guò)繪制此時(shí)殘差平方序列對(duì)加權(quán)后X散點(diǎn)圖，能夠看出e2與Xi之間沒(méi)有系統(tǒng)關(guān)系，可能已經(jīng)消除了異方差。試驗(yàn)四一、試驗(yàn)開(kāi)設(shè)對(duì)象本試驗(yàn)開(kāi)設(shè)對(duì)象為《計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)》課程學(xué)習(xí)者，試驗(yàn)為必修內(nèi)容。二、試驗(yàn)?zāi)繕?biāo)試驗(yàn)四：掌握虛擬變量應(yīng)用，二元選擇模型設(shè)定與檢驗(yàn)方法。三、試驗(yàn)環(huán)境微型計(jì)算機(jī)（要求必須能夠連接Internet,且安裝有Eviews6.0軟件。）四、試驗(yàn)結(jié)果依照所給定范例數(shù)據(jù)和要求，利用Eviews6.0軟件對(duì)其進(jìn)行分析和處理，并撰寫(xiě)試驗(yàn)匯報(bào)。1模型設(shè)定(1）創(chuàng)建工作文件

開(kāi)啟Eviews，在主菜單依次點(diǎn)擊【File】-【New】-【W(wǎng)orkfile】

，在彈出“WorkfileRange”對(duì)話框中選擇“Unstructured/Undated”（不規(guī)則或非時(shí)間序列數(shù)據(jù)），在“Daterange”里面輸入“85”，點(diǎn)擊OK。（2）輸入數(shù)據(jù)

DataYXD1

（3）繪制散點(diǎn)圖

在主菜單依次點(diǎn)擊【Quick】-【Show】，在彈出對(duì)話框中輸入“XY”（注意：做兩個(gè)變量序列散點(diǎn)圖時(shí)，要注意序列對(duì)象排列次序，即把作為橫軸變量放在前面），點(diǎn)擊“OK”后屏幕上出現(xiàn)“Group”組窗口，點(diǎn)擊工具欄上“View”按鈕，在彈出快捷菜單依次點(diǎn)擊“Graph”-“Scatter”，出現(xiàn)下列圖：

能夠看出，因變量Y只有兩種狀態(tài)，所以應(yīng)該建立二元選擇模型。2參數(shù)估量（1）估量logit模型

點(diǎn)擊【Quick】-【EstimateEquation】,在文本框中輸入

“YCXD1”，在對(duì)話框下半部分“Estimationsettings”欄“Method”下拉列表中選擇“BINARY-Binarychoice(logit,probit,extremevalue)”，在“Binaryestimationmethod”中選擇“Logit”，點(diǎn)擊“OK”，出現(xiàn)以下回歸結(jié)果。logit模型估量結(jié)果：Y=-242.46+0.68X–0.48D1z-1.94721.9454-0.1597p0.05150.05170.8731=0.8954LR=68.0976p=0.0000從回歸結(jié)果看，D1參數(shù)沒(méi)有顯著性（z檢驗(yàn)通不過(guò)），這說(shuō)明考生應(yīng)屆、非應(yīng)屆特征對(duì)錄用是否無(wú)顯著影響。于是，從模型中剔除D1，重新估量，輸出結(jié)果以下。logit模型估量結(jié)果：Y=-243.74+0.68Xz-1.94131.9385p0.05220.0526=0.8950LR=68.0719p=0.0000依照這一估量結(jié)果，可知logit模型估量結(jié)果對(duì)應(yīng)表示式為：（1）估量probit模型點(diǎn)擊【Quick】-【EstimateEquation】,在文本框中輸入

“YCXD1”，在對(duì)話框下半部分“Estimationsettings”欄“Method”下拉列表中選擇“BINARY-Binarychoice(logit,probit,extremevalue)”，在“Binaryestimationmethod”中選擇“Probit”，點(diǎn)擊“OK”，出現(xiàn)以下回歸結(jié)果。probit模型估量結(jié)果：

Y=-143.32+0.40X–0.25D1z-2.05292.0522-0.1504p0.04010.04010.8805=0.8968LR=68.2056p=0.0000從回歸結(jié)果看，D1參