计量经济学上机教程(修正版)

操作步骤如下：
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打开 hprice1.wf1 文件，点击 resid 文件，操作 view→graph→line，我们可以看到：
我们可以观察到，残差随着收入的变化，波动较大，故初步推断，模型存在异方差； 我们在空白框内输入：ls price c lotsize sqrft bdrms，得到方程，命名为 eq01，如下 图所示：
这里采用了工具变量估计的方法： 转化成式子，就是：
最后出现了一个 β 文件，点击之后，会发现：
我们惊奇地发现，R1-R4 的系数的值竟然与方程 eq01 的自变量的系数一样！ ！ 以上就是 eviews 的矩阵运算。
约束检验
书上第 144-145 页： 操作步骤如下： 打开文件 mlb1.wf1，我们估计无约束模型： 点击 Quick——Estimate Equation →输入 log(salary) c years gamesyr bavg hrunsyr
rbisyr，得到方程 eq01，如下图：
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然后进行系数约束检验，即 wald 检验：假定 bavg，hrunsyr 和 rbisyr 的系数为 0，即
c(4)=c(5)=c(6)=0
操作步骤如下： 点击 view→coefficient tests→Wald-coefficient restrictions，如下图：
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由于杨海生老师前几次的上机主要是让我们熟悉 Eviews 软件的操作，主要 重点放在了约束检验与矩阵运算，所以杨海生老师的上机就只有这两章节了。 如果有同学需要另外的章节的话，欢迎联系我 (15013222060)~
矩阵运算
Example 5.3：
Goldfeld-Quandt 检验：
双击 Price 文件，然后点击 Sort→price 和 Ascending，对其进行升序排列；如下图所示：
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然后在 Sample 下面填上 1 33，如下图所示：
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然后对模型进行OLS估计：Quick→Estimate Equation, 输入：price c sqrft lotsize bdrms
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操作如下图：
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然后， 点击 view →residual test →white heteroskedasticity(no cross terms)或者 cross terms:
White Test 原理：利用原 OLS 回归中得到的残差平方对所有的自变量、自变量的平方及自 变量的交叉项（因为异方差不一定只是与一次项相关）进行回归，然后对此回归方程进行 系数联合检验，如果所有系数为零的原假设不成立，即表明方程存在异方差。 No cross （即不包含自变量的交叉项） ， 我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 SQRFT SQRFT^2 BDRMS BDRMS^2 而 cross（即包含自变量的交叉项），我们得到的解释变量为 C LOTSIZE LOTSIZE^2 LOTSIZE*SQRFT LOTSIZE*BDRMS SQRFT SQRFT^2 SQRFT*BDRMS BDRMS BDRMS^2 我们选择 white heteroskedasticity(no cross terms) 生成报告，如下图所示：
点击前面估计得到的方程 eq01，然后点击 Proc→make residual series 取出方程的残差，命 名为 res； 接着，在空白框中输入：scalar sigma=eq01.@ssr/88 然后继续在空白框中输入：scalar g=res^2/sigma-1 然后我们将 g 对 Z 回归，(PS:其中 Z 是你认为的跟异方差的有关的解释变量的集合（包括常 数项）)，求得回归平方和，计算 LM 统计量： 具体操作如下： 在空白框中输入： ls g c lotsize sqrft bdrms 得到估计方程， 命名为 eq02；
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这里，我们观察到 F 统计值和 LM 统计值的 Prob 的值很小，故拒绝原假设，即判断模型中 存在异方差。 检验对变量采用对数形式是否能有效降低异方差？ 我们将 price、 lotsize、 sqrft 都取了对数形式， 输入 ls log(price) log(lotsize) log(sqrft) bdrms，做 OLS 估计，命名为 eq02，然后与上述一样的做怀特检验，选择 white heteroskedasticity(no cross terms)，我们得到下图：
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Eviews 上机教程
我收集了杨海生和徐淑一两位老师在这学期的上机课的 Eviews 的操作，通过整理，编写成了这份教程。虽然不是什么宏篇巨作，但 希望可以在 2011 年到来之际，献给大家一份新年礼物！ 由于编写教程的想法事出突然， 这几天我熬夜赶工， 再加上本人 学术水平还有待提升， 教程本身可能会存在一些纰漏， 希望大家在阅 读的同时能指出错误，本人不胜感激！ ——08 经济 林盛楷
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此时，对比之前的 F 统计值和 LM 统计值的 Prob,我们发现新的模型的 F 统计值和 LM 统计 值的 Prob 显著增大了。因此，我们不能拒绝不存在异方差的原假设，从而验证了对变量取 对数形式可以显著地降低方程中的异方差的说法！！！
Breusch-Pagan Test：
操作如下： 打开 crime.wf1 文件，做 OLS 估计 点击 Quick——Estimate Equation →输入 narr86 c pcnv ptime86 qemp86，得到估计 方程，命名为 eq01，如下图：
我们可以看到自变量的系数（红框里面所示） 接下来，我们采用矩阵的形式来得到同样的估计结果： 在空白框中输入 series i=1 得到一个全为 1 的列向量； 接下来，继续在空白框中输入 group group01 i pcnv ptime86 qemp86 上述操作是把 i，pcnv，ptime86 和 qemp86 合并成一个向量组； 接着，继续在空白框中输入连续 3 行：
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我们可以得到以下结果：（PS：如果输出结果中出现 White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance ，表示以完成怀特一致协方差估计）
怀特一致协方差估计：
我们在对可能存在异方差的数据模型进行估计时，可以点击 options，然后选择 heteroskedasticity consistent coefficient 中的 white 一致协方差估计，即是采用怀特方法对 数据模型中的异方差性进行修正（PS：Newey West 一致协方差估计则是同时可以对模型中 可能存在的异方差与序列相关进行修正），如图所示：
然后构建 LM 统计量：输入：scalar lm=eq02.@ssr*(eq02.@r2/(1-eq02.@r2))/2 得到 LM 统计量，然后我们继续输入：scalar chi=@qchisq(0.975,3)
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9.3484036045。
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结果得到 LM 统计量为 30.0227300855，而自由度为 3，置信水平为 5%的卡方统计量为
异方差检验（一）
Example8.4：研究 HPRICE1 的数据。 1.估计 Example8.4 的方程；观察残差随收入变化的分布特征，你能得出什么结 论? 2.用 White 方法检验 1.的模型是否存在异方差； 3.用 Breusch-Pagan 方法检验 1.的模型是否存在异方差； 4.以 lotsize 作为划分样本的依据，取 C 22 ，将样本分成相等的两个子样本， 用 Goldfeld-Quandt 方法检验 1.的模型是否存在异方差； 如果以 sqrft 作为划分 样本的依据呢？ 5.求 White 一致协方差估计，与 1.的 OLS 估计结果进行比较。
得到方程，命名为 eq04;如下图所示：
同样的，我们对另一阶段进行估计，与上述操作一致，不同的是 Sample 要改为 56 得到方程 eq05，如下图所示：
88；
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然后，在空白框中输入：scalar f=eq05.@ssr/eq04.@ssr 我们可以得到 f 值为 2.02264039761 ； 然后在空白框中进一步输入 scalar fgqx=@qfdist(0.95,33,33) 表示显著性水平 5%的 F 统计量临界值 对比可知，f 值大于 fgqx 的值，所以拒绝原假设，即到 LM 统计量为 14.0923855146 然后在空白框中输入 scalar f=@qchisq（ 0.975,3） ，得到置信水平为 5%的卡方统计 量为 f=9.3484036045 通过比较可以知道，LM 统计量比 f 值大，故我们可以拒绝原假设，即模型存在异方差。
在对话框中输入：
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得到如下结果：
我们观察到 F 统计量和卡方统计量的 Prob 均为 0，表明原假设成立的概率为 0，即我们应 该拒绝 c(4)=c(5)=c(6)=0 的原假设。 然后我们估计约束模型，即去掉 bavg，hrunsyr 和 rbisyr 三个解释变量。 点击 Quick——Estimate Equation →输入 log(salary) c years gamesyr， 得到估计方程， 命名为 eq02； 如图所示：