Eviews计量经济学三大检验

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作业1

我们有1978-2007年我国财政收入,国内生产总值,财政支出和商品零售价格指数的年度数据。请用Eview进行回归分析。

(1)根据回归结果分析模型的经济意义(包含模型的显著性,拟合优度,系数

的显著性,系数的经济意义)

建立模型,做OLS估计,得结果图一,列表如下:

Y 6399.558 0.003271X2 0.898859X3 57.83175X4

SE(2132.836)(0.012559)(0.065848)(20.0636)

t (-3.000492)(-0.260476)(13.65061)(2.882456)

2 2

R20.997046 R 0.996705 F 2924.845

2

模型整体显著性较高(F检验十分显著),可决系数R和调整的可决系数较

大,即样本回归方程对样本观测值拟合较好。t检验显示X2的系数不

显著(p值>0.05,不能拒绝B =0的原假设),X3和X4的系数显著(p值

<0.05,拒绝B =0的原假设)。

从模型的经济意义来看,财政支出、商品零售价格指数与财政收入成正相

关,国内生产总值与财政收入成负相关,不符合客观经济规律,可能与模

型变量的选取有关。考虑对模型进行对数变换,结果为图二。

InY 6.946444 0.448496l nX20.631090l nX3 1.1284271nX4

SE(2.853146)(0.141418)(0.160929)(0.610249)

t ( 2.434662)(3.171412)(3.921549)(1.849127)

R2 0.987673 R2 0.986251 F 694.3969

对数变换后模型整体显著性较高(F检验十分显著,p值=0.00<<0.05 ),

2

可决系数R和调整的可决系数略有下降,模型可解释98.63%的因变量变

化。t检验显示lnX4的系数不显著(p值=0.0758>0.05,不能拒绝B =0的原假

设)」nX2和lnX3的系数显著(p值<0.05,拒绝B =0的原假设)。从模型的经

济意义来看,国内生产总值、财政支出、商品零售价格指数与财政收入均成正相关,符合客观经济规律。在其他条件不变的情况下,国内生产总值每增加1%财政收入平均增加0.448496%;在其他条件不变的情况下,财政支出每增加1%财政收入平均增加0.631090%。

(2)分别用F检验,Wald, LR, LM检验检验:“财政收入和商品零售价格指数

的边际效应之合为1”是否成立。

(要求:清将必要的Eviews输出结果放在作业中,并做必要的解释)

Wald检验:

在限制条件中输入c(3)+c(4)=1,得出的结果图三,t检验F检验卡方检验p值均小于0.05,拒绝原假设,即认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。

F检验:

受限条件为3 4 1,回归模型为y 1 2X2 3X3 4X4

可得受限模型为y-X4 1 2X2 3(X3-X4)

对受限模型进行OLS估计,结果见表4.可得RSQ 14599615,而无约束模

型的RSS U 11076606,又q 1,n 30,k 4,代入F检验统计量:

(RSE RSS U)/q

F R U 8.26952

RSS J /(n k)

F F°.05(2,26) 3.37,拒绝原假设,即认为财政支出与商品零售价格指数之

和为一不成立。

似然比LR检验:

受限模型log likelihood -238.9978,无约束模型loglikelih ood -234.8554,

代入LR 2(-234.8554 238.9978) 8.2848

LR统计量服从卡方分布,查表得0.05(1) 3.841,因此拒绝原假设,认为财

政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。

拉格朗日乘数LM检验:

检验统计量LM nR2,服从卡方分布。

将受限模型残差与所有自变量做回归,结果如图五。R2 0.241308 - -r” 十------------- 扌f (PtT W^DT"" - " -------------- ---- ------ --------- - ------ -- ----- ----- 则LM 30* 0.241308 7.23924 3.841,拒绝原假设,认为财政支出与商品零售价格指数之和为一不成立。

附录

Dependent Variable: Y

Method: Least Squares

Date: 03/30/17 Time: 21:11

Sample: 1978 2007

Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C -6399.558 2132.836 -3.000492 0.0059

X2 -0.003271 0.012559 -0.260476 0.7965

X3 0.898859 0.065848 13.65061 0.0000

X4 57.83175 20.06336 2.882456 0.0078

R-squared 0.997046 Mean dependent var 9153.233

Adjusted R-squared 0.996705 S.D. dependent var 11370.31

S.E. of regression 652.7046 Akaike info criterion 15.92369

Sum squared resid 11076606 Schwarz criterion 16.11052

Log likelihood -234.8554 Hannan-Quinn criter. 15.98346

F-statistic 2924.845 Durbin-Watson stat 0.866234

Prob(F-statistic) 0.000000

图一

Dependent Variable: LNY

Method: Least Squares

Date: 03/31/17 Time: 09:20

Sample: 1978 2007

Included observations: 30

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Pro b.

C -6.946444 2.853146 -2.434662 0.0221

LNX2 0.448496 0.141418 3.171412 0.0039

LNX3 0.631090 0.160929 3.921549 0.0006

LNX4 1.128427 0.610249 1.849127 0.0758

R-squared 0.987673 Mean dependent var 8.341376

Adjusted R-squared 0.986251 S.D.dependent var 1.357225

S.E. of regression 0.159145 Akaike info criterion -0.714436

Sum squared resid 0.658506 Schwarz criterion -0.527610

Log likelihood 14.71654 Hannan-Quinn criter. -0.654669

F-statistic 694.3969 Durbin-Watson stat 0.616869

Prob(F-statistic) 0.000000

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