计量经济学第一次上机作业
计量经济学上机实验
计量经济学上机实验上机实验一：一元线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：中国内地2011年中国各地区城镇居民每百户计算机拥有量和人均总收入一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y X2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y X2.相关图：键入命令 SCAT Y X 散点图：趋势图：上机结果：Yˆ11.958+0.003X=s (βˆ) 5.6228 0.0002t (βˆ) 2.1267 11.9826prob 0.0421 0.00002=0.831 R2=0.826 FR=143.584 prob(F)=0.0000上机实验二：多元线性回归模型实验目的：多元回归模型的建立、比较与筛选，掌握基本的操作要求并能根据理论对分析结果进行解释实验内容：对线性回归模型进行参数估计并进行检验上机步骤：商品的需求量与商品价格和消费者平均收入趋势图：散点图：上机结果:i Yˆ=132.5802-8.878007X1-0.038888X2s (βˆ) 57.118 4.291 0.419t (βˆ) 2.321 -2.069 -0.093prob 0.0533 0.0773 0.9286 R2=0.79 R2=0.73 F =13.14 prob(F)=0.00427三：非线性回归模型实验目的：EViews软件的基本操作实验内容：对线性回归模型进行参上机步骤：我国国有独立核算工业企业统计资料一．建立工作文件：1.在主菜单上点击File\New\Workfile；2.选择时间频率，A3.键入起始期和终止期，然后点击OK；二．输入数据:1.键入命令：DATA Y L K2.输入每个变量的统计数据；3.关闭数组窗口（回答Yes）;三．图形分析：1.趋势图：键入命令PLOT Y K L2.相关图：键入命令 SCAT Y K L四．估计回归模型：键入命令LS Y C K L上机结果：Y =4047.866K1.262204L-1.227157s (βˆ) 17694.18 0232593 0.759696t (βˆ) 0.228768 5.426669 -1.615325prob 0.8242 0.0004 0.1407R2=0.989758 R2=0.987482 F=434.8689 prob(F)=0.0000上机实验四：异方差实验目的：：掌握异方差的检验与调整方法的上机实现实验内容：我国制造工业利润函数行业销售销售行业销售销售实验步骤：一．检验异方差性1．图形分析检验：1) 观察Y、X相关图：SCAT Y X2) 残差分析:观察回归方程的残差图LS Y C X在方程窗口上点击Residual按钮；2． Goldfeld-Quant检验：SORT XSMPL 1 10LS Y C X（计算第一组残差平方和）SMPL 19 28LS Y C X（计算第二组残差平方和）计算F统计量，判断异方差性3．White检验：SMPL 1 28LS Y C X在方程窗口上点击：View\Residual\Test\White Heteroskedastcity 由概率值判断异方差性。
计量经济学上机操作步骤
上机操作步骤：1、样本回归模型：data y x ls y c x2、Goldfeld-Quandt 法：Sort x （假设有60 个样本，去掉中间16个，则样本应是以下）Smpl 1 22Ls y c xRss1=Smpl 39 60Ls y c xRss2=F=rss2/rss1= >F 0.05(22,22) ≈2.05模型存在异方差。
3、White 方法检验模型：（解释变量只有x,就用no cross ,若是有x2 x3 x4等多个解释变量，就用cross ）Smpl 1 60Ls y c x在方程窗口点View/residual/white ………nR 2= ,> 205.0χ（2）=5.99,或P=0.0044 (n 是样本个数，R^2是可决系数) 4、加权最小二乘法（WLS ）法：ls y c xgenr w1=1/resid^2（建议采用此权重变量，也可以使用其他权重变量）ls(w=w1) y c x5、使用互相关分析命令，初步判断滞后期的长度：cross y x6、阿尔蒙法建立分布滞后模型：ls y c pdl(x,s,m) （s 代表滞后期长度，m 一般取2或者3.）7、模型的短期乘数就是x 的系数。
8、DW 检验法：DW=2，ρ=0，DW=0，一阶高度正相关，DW=4，一阶高度负相关。
dl DW ≤≤0，一阶正相关，44≤≤-DW dl ，一阶负相关。
9、BG 检验法：在方程窗口点击VIEW/RESIDUIAL TEST/ SERIAL CORRELATION LM TEST10、广义差分法：ident residls y c x ar(1)11、虚拟变量模型：（从1985-1998,1996为分界线）smpl 1985 1995genr d1 = 0smpl 1996 1998genr d1 = 1data d1genr xd = x*d1smpl 1985 1998ls y c x d1 xd12、多重共线性：1、简单相关系数检验COR X1 X2 X3 X42、某一解释变量(如X1)的VIFLS X1 C X2 X3 X4 VIF=1/(1-R2)3、某一解释变量(如X1)的TOL：TOL=1/VIF=1-R24、采用逐步回归法建立最终方程13、Glejser检验 (假定h=1时)Ls y c xGenr e1=abs(resid)Ls e1 c xF= ，或P=14、Park检验Ls y c xGenr lne2=log(resid^2)Genr lnx=log(x)Ls lne2 c lnxF= , 或P=15、偏相关系数检验LS Y C XIDENT RESID16：非线性回归模型1、可线性化(重点掌握)如：LNY=a + bLNX则 LS LOG(Y) C LOG(X)以及多项式模型、指数模型、幂函数等。
《计量经济学》上机实验参考答案(本科生)
《计量经济学》上机实验参考答案实验一：计量经济学软件Eviews 的基本使用；一元线性回归模型的估计、检验和预测；多元线性回归模型的估计、检验和预测（3课时）；多元非线性回归模型的估计。
实验设备：个人计算机，计量经济学软件Eviews ，外围设备如U 盘。
实验目的：（1）熟悉Eviews 软件基本使用功能；（2）掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法；正态性检验；（3）掌握多元线性回归模型的估计、检验和预测方法；（4）掌握多元非线性回归模型的估计方法。
实验方法与原理：Eviews 软件使用，普通最小二乘法（OLS ），拟合优度评价、t 检验、F 检验、J-B 检验、预测原理。
实验要求：（1）熟悉和掌握描述统计和线性回归分析；（2）选择方程进行一元线性回归；（3）选择方程进行多元线性回归；（4）进行经济意义检验、拟合优度评价、参数显著性检验和回归方程显著性检验；（5）掌握被解释变量的点预测和区间预测；（6）估计对数模型、半对数模型、倒数模型、多项式模型模型等非线性回归模型。
实验内容与数据1：表1数据是从某个行业的5个不同的工厂收集的，请回答以下问题：（1）估计这个行业的线性总成本函数：t t x b b y 10ˆˆˆ+=；（2）0ˆb 和1ˆb 的经济含义是什么？；（3）估计产量为10时的总成本。
表1 某行业成本与产量数据总成本y80 44 51 70 61 产量x 12 4 6 11 8参考答案：(1)总成本函数(标准格式)：t t x y25899.427679.26ˆ+= s = (3.211966) (0.367954)t = (8.180904) (11.57462)978098.02=R 462819.2.=E S 404274.1=DW 9719.133=F(2)0ˆb =26.27679为固定成本，即产量为0时的成本；1ˆb =4.25899为边际成本，即产量每增加1单位时，总成本增加了4.25899单位。
计量经济学第一次作业
计量经济学第一次作业一、选择题1、在同一时间不同统计单位的相同统计指标组成的数据组合，是（ D ）A 、原始数据B 、时点数据C 、时间序列数据D 、截面数据2、同一统计指标按时间顺序记录的数据称为( B )。
A 、横截面数据B 、时间序列数据C 、修匀数据D 、原始数据3、下列模型中不属于线性模型的有（ C ）A 、u X Y ++=ln 10ββB 、u Z X Y +++=210βββC 、u X Y ++=10ββD 、Y=u X ++10ββ4、半对数模型μββ++=X Y ln 10中，参数1β的含义是（ C ）A ．X 的绝对量变化，引起Y 的绝对量变化B ．Y 关于X 的边际变化C ．X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化D ．Y 关于X 的弹性5、设OLS 法得到的样本回归直线为i i i e X Y ++=21ˆˆββ，以下说法不正确的是 ( )A ．0=∑i eB ．),(Y X 在回归直线上C ．Y Y =ˆD ．0),(≠i i e X COV6、根据样本资料估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归模型为i Y ∧ln =2.00+0.75lnXi ，这表明人均收入每增加1％，人均消费支出将增加（ B ）A 、0.2%B 、0.75%C 、2%D 、7.5%7、古典线性回归模型的普通最小二乘估计量的特性有A 、无偏性B 、线性性C.最小方差性 D 一致性 E. 有偏性8、利用普通最小二乘法求得的样本回归直线i i X Y 21ˆˆˆββ+=的特点（ ）A. 必然通过点),(Y XB. 可能通过点),(Y XC. 残差i e 的均值为常数D.i Y ˆ的平均值与i Y 的平均值相等 E. 残差i e 与解释变量i X 之间有一定的相关性二、判断正误(1) 随机误差项u i 与残差项e i 是一回事。
（×）1:Ui 为观察值Yi 围绕它的期望值E(Y|Xi)的离差（deviation ），是一个不可观测的随机变量.2:e 为残差，代表了其他影响Yi 的随机因素的集合，可看成Ui的估计量。
计量经济学第一次作业参考答案
1914
1998
2840 .6010563 .4897674
0
1
2840 4789.801 3361.39 176.1308 50725.66
2840 7.624296
2.9349
0
15
（3） 乌有大学的飘渺教授认为教育对于收入有着重要的影响，她建议估计下面这个回归 方程式：
empjob _ twage *schooling _ yr u
21.03976 133.0146
179.4049
t
7.64 -8.50
21.84ຫໍສະໝຸດ P>|t|0.000 0.000
0.000
[95% Conf. Interval]
119.535 202.0446 -1391.024 -869.3943
3567.096 4270.651
（b） 你能得到所有系数的估计值吗？如果不能，为什么？（提示：考虑上面这个回 归方程中，哪个假设不能成立。） （5 分） 不能,违背了假设: 解释变量不能存在多重共线性.
Variable
female male
birthyear marriage empjob_twage
schooling_yr
Obs
Mean Std. Dev.
Min
Max
2840 .3140845 .464232
0
1
2840 .6859155 .464232
0
1
2840 1974.865 11.2741
=
Adj R-squared =
Root MSE
=
2840 70.06 0.0000 0.0471 0.0464 3282.5
计量经济学上机作业试题以及答案
题目：第二题：下表中，Y代表新客车出售量，X1代表新车价格指数，X2代表消费者价格指数，X3代表个人可支配收入，X4代表利率，X5代表就业人数。
试建模并估计结果。
年度 1X2X3 X451971 10227 112 121.3 776.8 4.89 793671972 10872 111 125.3 839.6 4.55 821531973 11350 111.1 133.1 949.8 7.38 850641974 8775 117.5 147.7 1038.4 8.61 867941975 8539 127.6 161.2 1142.8 6.16 858461976 9994 135.7 170.5 1252.6 5.22 887521977 11046 142.9 181.5 1379.3 5.5 920171978 11164 153.8 195.3 1551.2 7.78 960481979 10559 166 217.7 1729.3 10.25 988241980 8979 179.3 247 1918 11.28 993031981 8535 190.2 272.3 2127.6 13.731982 7980 197.6 286.6 2261.4 11.2 995261983 9179 202.6 297.4 2428.1 8.691984 10394 208.5 307.6 2670.6 9.651985 11039 215.2 318.5 2841.1 7.751986 11450 224.4 323.4 3022.1 6.31第三题为了了解影响电信业务的发展情况，特收集了如下数据，请建模并估计合理的结果。
年电信业务总量邮政业务总量中国人口数市镇人口比重人均GDP人均消费水平1991 1.5163 0.5275 11.5823 0.2637 1.879 0.896 1992 2.2657 0.6367 11.7171 0.2763 2.287 1.070 1993 3.8245 0.8026 11.8517 0.2814 2.939 1.331 1994 5.9230 0.9589 11.9850 0.2862 3.923 1.746 1995 8.7551 1.1334 12.1121 0.2904 4.854 2.236 1996 12.0875 1.3329 12.2389 0.2937 5.576 2.641 1997 12.6895 1.4434 12.3626 0.2992 6.053 2.834 1998 22.6494 1.6628 12.4810 0.3040 6.307 2.972 1999 31.3238 1.9844 12.5909 0.3089 6.534 3.143第四题：X代表职工的工龄，Y代表薪水。
计量经济学上机操作过程详解
上机操作步骤详解及分析假设检验部分类型一：会利用软件处理σ2已知关于μ的假设检验以及σ2未知关于μ的假设检验【例一】某车间用一台包装机包装葡萄糖。
袋装糖的净重量是一个随机变量，它服从正态分布。
当机器正常运行时，其均值为0.5KG ，标准差为0.015KG 。
某日开工后为检验及其运转是否正常，随机的抽取了它所包装的糖9袋，称得净重为（KG ）：0.497 0.506 0.518 0.524 0.498 0.511 0.520 0.515 0.512问：机器运转是否正常？（假设样本方差不变） 仍然为上题，但如果方差未知的情况下呢？因为是研究型假设故0H :u=0.5 1H ：u<>0.5第一步：将数据移入第二步：关闭后再次把数据打开，按如下路径打开下一个对话框第三步：根据已知的均值和标准差输入下列对话框（注意：是标准差，如果题目告诉的是方差，则还要进一步转化成为标准差）第四步：点击OK后，得到如下结果，并分析该题的方差已知，故看Z-statistic的P值，因为0.0248<a/2=0.025，故拒绝原假设，结论为：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常若该题的方差未知，则看t-statistic的P值，结论依然是：在5%的显著性水平下，该机器运转不正常类型二：会利用软件处理来自两个正态总体均值的假设检验：等方差和异方差【例2】用两种方法（A、B）测定冰从-0.72摄氏度变为0摄氏度的比热。
测得下列数据：两个样本独立且来自与方差相等的两个正态总体方法A 79.98 80.04 80.02 80.04 80.03 80.0380.04 79.97 80.05 80.03 80.02 80.00 80.02方法B 80.02 79.94 79.98 79.97 79.97 80.03 79.9579.971、两种方法是否具有显著性差异2、A方法是否比B方法测得的比热要大？解析：该题属于双样本的等方差检验，故在EXCEL背景下操作第一小问：第一步：移入数据，将原本的两行数据，分别调整为一行第二步：EXCEL的调试，“工具”——“加载宏”后选择如下选项：第三步：点击“工具”——“数据分析”——“t检验-双样本等方差检验”第四步：输入相应的数据第五步：分析相应结果解析：第一小问只需判断是否有显著性差异，也就是说只需要判断A U 与B U 是否相等,属于双侧检验，在统一用P(T<=t) 单尾分析的时候，与的是a/2比较0H ：AU-B U =0 1H ：A U -B U <>0如上图结果所示，P(T<=t) 单尾=0.001276<a/2=0.025，所以拒绝原假设，也就是说在5%的显著性水平下，方法A 和方法B 具有显著性差异第二小问：解析：第二小问不同于第一小问，判断的是A 与B 的大小，是研究型假设检验， 将认为研究结果是无效的说法或理论作为原假设H00H ：AU<=B U 1H ：A U >B U因为是单侧检验，故与a 相比，因为P(T<=t) 单尾=0.001276<a=0.05，所以拒绝原假设，结论是在5%的显著性水平下，A 方法测得的比热比B 方法的大【例3】下表给出两位文学家马克吐温的8篇小品文以及斯诺特格拉斯的10篇小品文中由3个字母组成的单字的比例 马克吐温0.225 0.262 0.217 0.240 0.2300.229 0.235 0.217 斯诺特格拉斯0.209 0.205 0.196 0.210 0.202 0.207 0.224 0.223 0.2200.201两组数据均来自正态总体，且方差相等。
计量经济学第一次上机作业(1)
计量经济学实验报告班级：数理金融1一元线性回归模型研究内容：研究全国各地区城市居民的消费是否有显著差异以及城市居民消费与人均收入之间的关系。
研究方法：最小二乘法（实验原理略）研究数据：详细数据见附录1.研究工具：Matlab2008研究过程：我们以城市居民的人均消费支出为被解释变量，以城市居民每人每年可支配收入为解释变量的一元回归分析模型。
21、散点图2、求解过程matlab代码：[n,k]=size(x);X=[ones(n,1),x];%构建结构阵X，A=X'*X; %求算信息阵A，C=inv(A); %求算信息阵的逆阵，b=X\y, % 求算回归统计数向量，其中第一行为回归截距a,RSS=y'*y-b'*X'*y, %求算离回归平方和，MSe=RSS/(n-k-1),%求算离回归方差，Up=b.*b./diag(C);%求算偏回归平方和，其中第一行是a与0差异的偏平方和，F=Up/MSe,%F测验，其中第一行为a与0差异的F值，34sb=sqrt(MSe*diag(C)); %求算回归统计数标准误，t=b./sb, % 回归统计数的 t 测验，其中第一行为a 与0差异的t 测验值。
[t, t.^2, F],%验证t^2=F SSy=var(y)*(n-1) R2=(SSy-RSS)/SSy3、回归方程Y =−554.5943+0.2484x4、回归曲线图5、指标分析估计值 t 值 F 值 b0 −554.5943 -16.8745 284.7 b 10.2484 35.46841258.0 R 20.9836分析：我们可以很清楚的看到，t值和F值都表明回归的截距项和系数都比较大，显然这一定落在拒绝域中，那么我们可以知道回归方程的截距项和斜率系数都是显著的。
上述的R^2=0.9836,已经很接近于1了，也就是说被解释变量有98.36%的变异可以被解释变量解释，那么这个比例已经很高了，这也从一定程度上说明回归的拟合效果比较好。
《计量经济学》上机实践
第三节 建立与应用计量经济 模型的主要步骤
一、根据经济理论建立计量经济模 型
二、样本数据的收集 三、估计参数 四、模型的检验 五、计量经济模型的应用
一、根据经济理论建立 计量经济模型
设定一个合理的计量经济模型，应当注 意以下几个方面：
（一）要有科学的理论依据 （二）模型要选择适当的数学形式 （三）方程中的变量要具有可观测性
数学知识（函数性质等）对计量建模的 作用。
计量经济学不是数学，是经济学。
计量经济学的内容体系
(一)从内容角度，可以将计量经济 学划分为理论计量经济学和应用计 量经济学。
(二)从学科角度，可以将计量经济 学划分为广义计量经济学与狭义计 量经济学。
计量经济学在经济学科中的地位
省略
第二节 计量经济学的基本概念
《计量经济学》上机实践
1、介绍EViews软件的基本情况和操作使用说明 2、使用EViews的基本概念，并学会数据的输入等 3、利用EViews对一元回归模型进行计算操作 4、利用EViews对多元回归模型案例进行计算操 5、利用EViews检验模型的异方差性 6、利用EViews检验模型的自相关性 7、利用EViews检验模型的多重共线性 8、利用EViews对联立方程模型进行计算 9、上机考试
本章总结
重要的知识点：
1.1933年《计量经济学》会刊的出版，标志着 计量经济学作为一个独立的学科正式诞生。
2.什么计量经济学？ 3.计量经济学的学科性质与其他学科的关系 4.计量经济学的学科体系 5.计量经济学的基本概念：变量、数据、参数
及其估计准则、计量经济模型 6.建立与应用计量经济学模型的主要步骤
通过P180案例分析，掌握以下内容： 1.异方差的图示检验法 2.G-Q检验法 3.怀特检验法 4.戈里瑟检验和帕克检验法 5.WLS估计法 6.对数变换法
计量经济学上机实验一
实验一 EViews软件的基本操作【实验目的】了解EViews软件的基本操作对象，掌握软件的基本操作。
【实验内容】一、EViews软件的安装；二、数据的输入、编辑与序列生成；三、图形分析与描述统计分析；四、数据文件的存贮、调用与转换。
实验内容中后三步以表1-1所列出的税收收入和国内生产总值的统计资料为例进行操作。
表1-1 我国税收与GDP统计资料单位：亿元年份税收 Y GDP X 年份税收 Y GDP X 1985 2041 8964 1992 3297 26638 1986 2091 10202 1993 4255 34634 1987 2140 11963 1994 5127 46759 1988 2391 14928 1995 6038 58478 1989 2727 16909 1996 6910 67885 1990 2822 18548 1997 8234 74463 1991 2990 21618 1998 9263 79396资料来源：《中国统计年鉴1999》【实验步骤】一、安装EViews软件㈠EViews对系统环境的要求⒈一台386、486奔腾或其他芯片的计算机，运行Windows3.1、Windows9X、Windows2000、WindowsNT或WindowsXP操作系统；⒉至少4MB内存；⒊VGA、Super VGA显示器；⒋鼠标、轨迹球或写字板；⒌至少10MB以上的硬盘空间。
㈡安装步骤⒈点击“网上邻居”，进入服务器；⒉在服务器上查找“计量经济软件”文件夹，双击其中的setup.exe，会出现如图1-1所示的安装界面，直接点击next按钮即可继续安装；⒊指定安装EViews软件的目录（默认为C:\EViews3，如图1-2所示），点击OK按钮后，一直点击next按钮即可；⒋安装完毕之后，将EViews的启动设置成桌面快捷方式。
图1-1 安装界面1图1-2 安装界面2二、数据的输入、编辑与序列生成㈠创建工作文件⒈菜单方式启动EViews软件之后，进入EViews主窗口（如图1-3所示）。
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在 Eviews 命令栏目输入 ls e e(-1),得到回归方程
在 Eviews 的命令栏输入 Ls y-0.622116419551*y(-1) c x--0.622116419551*x(-1)回车后方程得到
④生成回归方程
⑤点击 genr,在对话框中输入 yn=y-0.622116419551*y(-1),同样的方法得到差分序列 xn=x-0.622116419551*x(-1),此时的 xn 和 yn 都缺少第一个值，用普莱斯变换得到 yn1 和 xn1 分别为计算为 91.22 和 200.22，添加进 xn,yn 里面，在命令栏输入 ls yn c xn 得到来 普斯变换的广义差分模型为
⑥结果。
⑦保存结果。
结论，产生的最小二乘法估计方程为 Save=-648+0.085x
（2）用戈德菲尔德匡特检验进行异方差性检验 建立一个 new project,数据类型选择 series，name 为 e2,在 eviews 上方输入框中输入 e2=resid^2，点击 enter 运行，生成残差平方和的表格。
建立一个 new projiect,命名为 e less,在 e2 表格中把前十个数据复制到 eless 中，点击 view 选择 descriptive，stats table。
同样的方法建立 emore，把 e2 的后面是个数据 21-30 复制粘贴到 emore 中，用点击 view 选择 descriptive，stats table。 ④ 检 验 分 析 ， 在 eless 、 emore 中 统 计 出 来 的 残 差 平 方 和 分 别 为 RSS1=1.69e^8 和 RSS2=15284104, 样 本 容 量 分 别 为 10 、 10 ， 根 据 戈 德 菲 尔 德 匡 特 检 验 他 们 的 统 计 量 F=RSS1/RSS2=11.06，因为他们的自由度都为 9，在α=0.5 情况下 F 0.5(9,9) 3.18 ,
计量经济学第一次上机作业 统计 1301 刘亚男 1309020137 （1）用最小二乘法估计个人储蓄函数 建立 workfil ，点击 Eviews 窗口顶部 file ，在弹出的窗口中 workfile structure type 选择 Dated-regular frequency,Frequency 中选择 Integer date 整数日期，输入日期 start 1 ，end 31, 点击 OK.
F 11.6 F 0.5(9,9) 3.18
所以拒绝原假设，确实存在异方差。
（3）用加权最小二乘法估计个人储蓄函数 将 save 和 income 重 命 名 为 y 和 x, 在 窗 口 上 单 击 Genr, 在 弹 出 的 窗 口 中 分 别 输 入 W1=1/X,W2=1/X^2,产生 W1，W2，
在 quick 中选择 estimate equation，输入 y c w1，选择最小二乘法，在产生的图框中选 择 views，选择 resid diagnostics,再选择 heteroskedaciticity ,在接下来的页面中中选 择 white④在以 w1 为权数系数时 NR^2=4.108,w2 为权数时的 NR^2=4.127,在 5.99 的临界值下都不拒 绝原假设，即模型不存在异方差，因为此时 W1 值较小，故证明 W2 为权数较好。选中 quick-estimate，输入 y c x,再在 option 中选择 variance，权重选择为 W1。
得到 yn=12.32+0.34*xn 由于是小样本补充观测值 b=12/(1-0.622)=31.74,最终得到回归方 程模型为 Yn=12.32+0.34*xn
新建 object，用来录入数据。在对象类型中选择 series，name for object 中输入 save 表示 录入储蓄数据的对象，点击 OK。
录入数据，点击 save，右击 edit 输入储蓄数据，完成后关掉窗口即可。
④同样的方法建立一个 income 对象，并录入数据。
⑤进行最小二乘回归，点击 Eviews 窗口上面的 quick-estmate equation,在 specification 输入 income c save,选择 LS 最小二乘法估计，点击 OK.
产生加权最小二乘法回归方程
Y=-530+0.08X
第二题 （1）最小二乘法估计方程模型 建立一个 workfile 如下截图
建立新的对象 x 和 y.并输入数据。
进行最小二乘法估计
④得出回归方程
Y=27+0.35X
（2）图示法检验自相关，生成残差图
在残差图中，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差存在一阶正自相关， 模型中 t 和 F 统计量的结论不可信，需要采取补救措施。 （3）采用广义差分法处理序列相关问题 产生 et 序列