eviews阿尔蒙多项式法
eviews阿尔蒙多项式法，也称为Almon polynomial method，是一种在计量经济学中常
用的时间序列分析方法之一。该方法用于处理具有滞后效应的自变量对因变量的影响。
具体而言，Almon polynomial method将自变量的滞后效应建模为一个多项式函数。这
个多项式函数可以用来拟合不同滞后期的影响，并且可以根据数据的特征进行调整。
在EViews软件中，可以使用Almon多项式法进行时间序列回归分析。通过指定滞后
期数和多项式度数，可以估计出各个滞后期对应的权重系数，进而得到回归方程。
需要注意的是，Almon多项式法适用于具有滞后效应的数据分析，但并不适用于所有
情况。在使用该方法时，需要考虑数据的特点和目标研究问题的要求，以便选择适当
的模型和方法进行分析。
《计量经济学》教学大纲
《中级计量经济学》教学大纲 （Econometrics） 一、编写说明 学分：3学分；总课时：48学时，课内外学时比至少应达到1：2；课程性质：经济类学科各专业学位课、必修课，其他专业研究生的选修课。先修课程：《微积分》《线性代数》《概率论与数理统计》《西方经济学》《计算机基础》。 课程简介：本课程以中级计量经济学为主，适当吸收高级水平的内容；以经典线性模型为主，适当介绍一些适用的扩展模型。全书形成具有实用性、继承性和前瞻性特色的内容体系。本课程较为系统地介绍计量经济学的基本理论、方法、最新进展以及计量经济学软件EViews。全书共分9章，第1章阐述回归分析的基本内容及应用问题，这是整个计量经济学的基础；第2章至第5章介绍异方差性、自相关性、多重共线性、虚拟变量、模型设定误差、变量观测误差以及随机解释变量等计量经济问题及其解决方法，这是本书的主要内容；第6章和第8章阐述滞后变量模型和联立方程模型，这是本课程的重点内容之一，第7章重点阐述时间序列分析，主要涉及ADF检验、Johansen协整检验、Granger因果关系检验、ARIMA模型、向量自回归模型(V AR)、协整理论与向量误差修正模型(VEC)，这部分内容是当代计量经济学研究的热点问题；第9章介绍面板数据模型及其应用，这是计量经济学研究的最新近展。第7章和第9章是本书重点内容。本书特别强调应用EViews解决实际经济问题，具有很强的可操作性。 （一）本课程的教学目的和要求 本课程是中级计量经济学的系统讲授。要求学生通过本课程的学习，系统掌握各类计量经济模型的设定、估计与检验方法，能够熟练运用Eviews（或某一相关软件）建模；并且能够追踪有关专业领域计量经济模型方法的新发展，尝试运用计量经济分析方法进行课题研究。 （二）大纲的教学体系 1．课程内容与学时分配。本课程48学时，每周3学时。各章内容与学时分配如下：第一章多元线性回归模型（6学时）；第二章异方差性（4学时）；第三章自相关性（4学时）；第四章多重共线性（4学时）；第五章单方程回归模型的几个专门问题（6学时）；第六章滞后变量模型（4学时）；第七章时间序列分析（8学时）；第八章联立方程模型（6学时）；第九章面板数据模型（6学时） 2．本课程教学方法。计量经济学是实践性很强的课程，为经济学研究提供坚实的基础和系统的
硕士生《计量经济学I》 厦门大学《高级计量经济学I》历年试卷
要求：1－4题必做；5－10题选做五道题完成。 1．（10%）对矩阵形式的多元线性回归模型 =+Y X βε 其中 213111112232222223111k k n n kn n k n X X X Y X X X Y X X X Y βεβεβε?? ?? ???? ? ? ? ? ? ? ? ?==== ? ? ? ? ? ? ? ? ??????? ? ?Y X βεL L L L L L L M M M L 1）叙述模型满足的经典假设。 2）在模型满足经典假设的情形下，证明它的OLS 估计量的方差为：21?()()Var σ-'=β X X ，这里2 ()1,2,,i Var i n εσ ==L 。 2．（10%）根据我国1985—2001年城镇居民人均可支配收入y 和人均消费性支出x 的数据，按照凯恩斯绝对收入假说建立的消费函数计量经济模型为： 137.420.77 (5.88) (127.09)y x =+ 999.02=R ；9.51.=E S ；205.1=DW ；16151=F 2451.900.87 (-0.28) (2.10)t t e x =-+ 20.477e R =；.3540S E =； 1.91DW =； 4.424F = 1）解释模型中0.77的经济意义； 2）检验该模型是否存在异方差性； 3）如果模型存在异方差，写出消除模型异方差的方法和步骤。 （显著性水平 0.05α=，20.05 (1) 3.84χ=；20.05(17)27.59χ=；2 0.05(16)26.3χ=；20.05(15)25χ=） 3．（12%）设市场供求平衡结构模型为： 厦门大学《高级计量经济学I 》课程试卷(A) 经济学院 2005年级
第九章 案例分析(分布滞后模型)
第九章 案例分析 【案例7.1】 为了研究1955—1974年期间美国制造业库存量Y 和销售额X 的关系， 用阿尔蒙法估计如下有限分布滞后模型： t t t t t t u X X X X Y +++++=---3322110ββββα 将系数i β(i =0,1,2,3)用二次多项式近似，即 00αβ= 2101αααβ++= 210242αααβ++= 210393αααβ++= 则原模型可变为 t t t t t u Z Z Z Y ++++=221100αααα 其中 3 212321132109432---------++=++=+++=t t t t t t t t t t t t t X X X Z X X X Z X X X X Z 在Eviews 工作文件中输入X 和Y 的数据，在工作文件窗口中点击“Genr ”工具栏，出现对话框，输入生成变量Z 0t 的公式，点击“OK ”；类似，可生成Z 1t 、Z 2t 变量的数据。进入Equation Specification 对话栏，键入回归方程形式 Y C Z0 Z1 Z2 点击“OK ”，显示回归结果（见表7.2）。 表7.2 表中Z0、 Z1、Z2对应的系数分别为210ααα、、的估计值210???ααα 、、。将它们代入
分布滞后系数的阿尔蒙多项式中，可计算出3210? ???ββββ、、、的估计值为： -0.522)432155.0(9902049.03661248.0?9?3??0.736725)432155.0(4902049.02661248.0?4?2?? 1.131142)432155.0(902049.0661248.0????661248.0??2101 21012101 00 =-?+?+=++==-?+?+=++==-++=++===αααβαααβαααβαβ 从而，分布滞后模型的最终估计式为： 32155495.076178.015686.1630281.0419601.6----+++-=t t t t t X X X X Y 在实际应用中，Eviews 提供了多项式分布滞后指令“PDL ”用于估计分布滞后模型。下面结合本例给出操作过程： 在Eviews 中输入X 和Y 的数据，进入Equation Specification 对话栏，键入方程形式 Y C PDL(X, 3, 2) 其中，“PDL 指令”表示进行多项式分布滞后（Polynomial Distributed Lags ）模型的估计，括号中的3表示X 的分布滞后长度，2表示多项式的阶数。在Estimation Settings 栏中选择Least Squares(最小二乘法)，点击OK ，屏幕将显示回归分析结果（见表7.3）。 表 7.3 需要指出的是，用“PDL ”估计分布滞后模型时，Eviews 所采用的滞后系数多项式变换不是形如（7.4）式的阿尔蒙多项式，而是阿尔蒙多项式的派生形式。因此，输出结果中PDL01、PDL02、PDL03对应的估计系数不是阿尔蒙多项式系数210ααα、、的估计。但同前面分步计算的结果相比，最终的分布滞后估计
《计量经济学》课程教学大纲
《计量经济学》课程教学大纲 英文名称：Econometric 课程代码：221102004 课程类别：专业核心课 课程性质：必修 开课学期：第四学期 总学时：54（讲课：36，实验0，实践18，网络0） 总学分：3 考核方式：作业 先修课程：高等数学、微观经济学、宏观经济学、统计学 适用专业：经济学 一、课程简介 《计量经济学》是经济学专业的一门专业核心课程。本课程以高等数学、宏微观经济学、统计学为先修课程，系统讲授计量经济学的基础理论、一元和多元线性回归模型、非线性回归模型的线性化、异方差、自相关、多重共线性、模型中特殊的解释变量以及Eviews基础操作等内容，为全国大学生市场调查与分析大赛以及毕业论文作理论与实践兼具的准备。该课程分别从理论授课、软件学习以及团队实训等三个维度全面提高学生的思想水平、政治觉悟、道德品质及文化素养，重点培养学生经济学专业知识与技能，使其具有较为扎实的专业知识储备、数据分析的能力、实践与创新能力。 二、课程目标及其对毕业要求的支撑 总体目标：全面提高学生的政治素养和道德品质，重点培养学生经济统计专业知识与技 三、课程内容及要求 第一章绪论 教学内容： 第一节计量经济学的定义与类型 1．计量经济学的定义 2．计量经济学的类型
第二节计量经济学的特征 1．经典计量经济学在理论方法方面特征 2．经典计量经济学在应用方法方面特征 第三节计量经济学的目的及研究问题的步骤 1．计量经济学的目的 2．计量经济学研究问题的步骤 3．Eviews软件介绍 学生学习预期成果： 1．理解计量经济学的含义 2．理解计量经济学的类型与特征 3．了解计量经济学的目的及研究问题的步骤 4．了解Eviews软件并下载安装成功 教学重点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤；Eviews软件介绍。教学难点：计量经济学的含义；计量经济学研究问题的步骤。 第二章一元线性回归模型 教学内容： 第一节模型的建立及其假定条件 1．回归分析的概念 2．一元线性回归模型的介绍 3．随机误差项的假定条件 第二节一元线性回归模型的参数估计 1．普通最小二乘法的概念 2．参数估计 第三节最小二乘估计量的统计性质 1．线性性 2．无偏性 3．最小方差性 第四节用样本可决系数检验回归方程的拟合优度 1．总离差平方和的分解 2．样本可决系数及相关系数 第五节回归系数估计值的显著性检验与置信区间 1．随机变量u的方差 2．t检验 3．置信区间 第六节一元线性回归方程的预测 1．点预测 2．区间预测 第七节案例分析
计量经济学试卷汇总含答案
计量经济学试卷汇总含 答案 文档编制序号：[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]
选择题（单选题1－10 每题 1 分，多选题11－15 每题 2 分，共20 分） 1、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B．增加 C．不变 D．变化不定 2、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表 明模型中存在 C A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+,这表 明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加 B A．% B．% C．5% D．% 7、对样本相关系数r，以下结论中错误的是 D A．越接近于1，Y与X之间线性相关程度越高 B．越接近于0，Y与X之间线性相关程度越弱 C．-1≤r≤1 D．若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L，则认为随机误差项εi A．不存在一阶负自相关 B．无一阶序列相关 C．存在一阶正自相关D．存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入 A．一个虚拟变量B．两个虚拟变量 C．三个虚拟变量 D．四个虚拟变量
第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题
第五章 经典单方程计量经济学模型：专门问题 例1．一个由容量为209的样本估计的解释CEO 薪水的方程为 Ln(salary)=4.59 +0.257ln(sales)+0.011roe+0.158finance +0.181consprod – 0.283utility (15.3) (8.03) (2.75) (1.775) (2.130) (-2.895) 其中，salary 表示年薪水（万元）、sales 表示年收入（万元）、roe 表示公司股票收益（万元）；finance 、consprod 和 utility 均为虚拟变量，分别表示金融业、消费品工业和公用事业。假设对比产业为交通运输业。 （1）解释三个虚拟变量参数的经济含义； （2）保持sales 和roe 不变，计算公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异。这个差异在1%的显著水平上是统计显著的吗？ （3）消费品工业和金融业之间估计薪水的近似百分比差异是多少？写出一个使你能直接检验这个差异是否统计显著的方程。 解答：（1）finance 的参数的经济含义为：当销售收入与公司股票收益保持不变时，金融业的CEO 要比交通运输业的CEO 多获薪水15.8个百分点。其他两个可类似解释。 （2）公用事业和交通运输业之间估计薪水的近似百分比差异就是以百分数解释的utility 的参数，即为28.3%。由于参数的t 统计值为-2.895，它大于1%显著性水平下自由度为203的t 分布的临界值1.96，因此这种差异是统计上显著的。 （3）由于消费品工业和金融业相对于交通运输业的薪水百分比差异分别为15.8%与18.1%，因此它们间的差异为18.1% - 15.8% = 2.3%。一个能直接检验这一差异是否显著的方程为 u trans utilty consprod roe salse salary ++++++=321210)ln()ln(αααβββ 其中，trans 为交通运输业虚拟变量。这里对比基准为金融业，因此1α表示了消费品工业与金融业薪水的百分数差异，其t 统计值可用来进行显著性检验。 例2．假设货币需求关系式为t t t M Y R αβγ*=++，式中，t M 为时间t 的实际现金余额；t Y *为时间t 的“期望”实际收入；t R 为时间t 的利率。根据适应规则，11(1)t t t t Y Y Y λλμ** --=+-+，01λ<<修改期望值。已知t Y ，t M ，t R 的数据，但t Y *的 数据未知。 （1）建立一个可以用于推导,,αβγλ和估计值的经济计量模型。 （2）假设221()0,(),()0,0;,,t t t t s t t E E E s Y R μμσμμ--===≠1t M -和1t R -与t μ都不相关。OLS 估计值是1）无偏的；2）一致的吗？为什么？ （3）假设t μ=1,t t ρμε-+t ε的性质类似（2）部分。那么，本例中OLS 估计值是1）无偏的；2）一致的吗？为什么？ 解答：（1）由于 t t t M Y R αβγ*=++ （1） 11(1)t t t t Y Y Y λλμ** --=+-+ （2） 第二个方程乘以β有
计量经济学实验七--李子奈
实验七分布滞后模型与自回归模型及格兰杰因果关系检验 一实验目的：掌握分布滞后模型与自回归模型的估计与应用，将我格兰杰因果关系检验方法，熟悉Eviews的基本操作。 二实验要求：应用教材P187习题6案例，做有限分布滞后模型的估计、格兰杰因果关系检验。 三实验原理：普通最小二乘法、阿尔蒙法、格兰杰因果关系检验、LM检验。四预备知识：普通最小二乘法估计的原理、t检验、拟合优度检验、阿尔蒙法、多项式近似。 五实验内容： 1970～1991年美国制造业固定厂房设备投资Y和销售量X的相关数据如下表所示。 单位：10 亿美元 (1)假定销售量对厂房设备支出有一个分布滞后效应，使用4期滞后和2次多项式去估计此分布滞后模型； (2)检验销售量与厂房设备支出的格兰杰因果关系，使用直至6期为止的滞后并评述你的结果。 六实验步骤： 6.1 建立工作文件并录入数据，如图1所示
图 1 6.2 使用4期滞后2次多项式估计模型 在工作文件中，点击Quick\Estimate Equation …，然后在弹出的对话框中输入：Y C PDL(X,4,2)，点击OK ，得到如图2所示的回归分析结果。 其中，“PDL 指令”表示进行多项式分布滞后(Ploynamial Distributed Lags)模型的估计，X 为滞后序列名，4表示滞后长度，2表示多项式次数。 由图2中的数据，我们得到估计结果如下： 01230825540.0117400.2362370.092921( 3.457) (0.087) ( 3.476)(1.370) t t t t Y W W W ∧ =---+--- 2 0.981227R = 2 0.977204R = .. 1.358472D W = 243.9194F = 642.8093RSS = 最后得到的分布滞后模型估计式为： 1234 30.825540.832420.317420.011740.155060.11253( 3.457) (4.382) (3.242) (0.087) ( 1.679) (0.573) t t t t t t Y X X X X X ∧ ----=-++-------
Eviews软件操作指令
ＥViews软件操作 一、建立工作文件 打开ＥViews主窗口；从ＥViews主菜单中点击File键，选择Ｎew→Workfile，则打开一个Workfile Range选择框，其中需做三项选择：①Workfile frequency；②Start date； ③End date 。根据数据的性质做①Workfile frequency；②Start date；③End date各项选择。 点击OK键。这时会建立一个尚未命名的工作文件（Workfile：UNTITLED）。点击name 键（起名，保存）。 二、关闭工作文件 从ＥViews 三、打开工作文件 双击ＥViews标识，从主窗口，点击File→open→Workfile→工作文件名（工作文件名字符不得超过１６个）。 四、输入数据 从主窗口，点击Quick→Empty Group→用手工输入数据。输入好数据后，对时间序列数据name（起名）→save（保存）。 也可从Ecxel中把数据粘贴到Empty Group，name→save。 注意：如果输入数据错误，如何该？从Ｅviews主菜单中点击Edit键。 五、用公式生成新序列 从主窗口，点击Quick→Generate Series→输入计算公式。 最常用运算符号：加（+），减（-），乘（*），除（/），乘方（^），X的一阶差分（D（X），即X-X（-1）），对X取自然对数（log（X）），对X取自然对数后做一阶差分D(log（X）），下面是@函数及其含义： @SUM（X）——序列X的和 @MEAN（X）——序列X的均值 @ V AR（X）——序列X的方差 @ SUMSQ（X）——序列X的平方和 @ COV（X，Y）——序列X和序列Y协方差 @ COR（X，Y）——序列X和序列Y @ R2——R2统计量 @RBA R2——调整的R2统计量 @ SE——回归函数的标准误差 @ F——F统计量 @ MOV A V（X，n）——序列X的n期移动平均，其中n为整数 六、改变工作文件区间 从主窗口，点击proc→structure/Resize Current Page→改变区间。 七、把各序列放到一起 方法一：从主窗口，点击Object→New Object→Group→输入序列名→OK→name→save。 方法二：从工作文件窗口，左键单击某一序列→按住电脑左下方Ctrl键不松→再依次左键单击另外序列→按鼠标右键→as Group→name→save。 八、单序列（X）的直方图和描述统计量
计量经济学第十讲
第五节滞后变量 一、滞后变量模型 （一）滞后变量 现实经济生活中，许多经济变量不仅受同期因素的影响，而且还与某些因素甚至自身的前期值有关。例如，人们的消费支出不仅取决于当前收入水平，还在一定程度上与过去各期收入有关；通货膨胀与货币供给量的大幅度增加也不是同时发生的，往往要滞后若干时期；固定资产的形成也与本期和前几期的投资额有关；企业确定合理库存时，通常也是根据前几期的市场销售额和价格变动情况做出决定。将变量的前期值，即带有滞后作用的变量称为滞后变量（Lagged variable），含有滞后变量的模型称为滞后变量模型。 （二）产生滞后效应的原因 变量Y受其他因素前期值影响的现象称为滞后效应，即Y在其他因素变化之后，需要滞后若干时期才能做出响应。滞后效应是一个较为普遍的客观经济现象，其产生原因可以归结为以下三个方面：（1）心理因素：人们的观念和习惯是长期形成的，适应新的经济环境往往需要一段时间。例如，当收入水平提高或物价降低时， 人们为了维持已经习惯的生活水准往往不会立即增加消费。（2）技术因素：生产过程中的投入和产出经常不是同步发生的。例如，农业生产中，从种植到收获存在着时间间隔；工业生产中，当年产出在一定程度上取决于过去若干年的投资；科研成果的 完成到形成新的生产力也需要时间间隔。
（3） 制度因素：契约、管理等因素也会形成一定程度的滞后。例如， 企业往往受到过去签订合同的制约，不能根据市场变化情况随时调整产品的生产和价格。在管理体制中，管理层次过多，管理效率低下，也会造成严重的滞后现象。 （三）滞后变量模型 1、分布滞后模型 如果模型中的滞后变量只是解释变量x 的过去各期值，即： i k t k t t t x b x b x b a y ε+++++=-- 110 则称其为分布滞后模型，表明x 对y 的滞后影响分布在过去各个时期，例如： 消费函数 i t t t t Y b Y b Y b a C ε++++=--22110 投资函数 i t t t Y b Y b a I ε+++=-110 2、自回归模型 如果模型中包含解释变量x 的本期值和被解释变量y 的若干期滞后值，即： i k t k t t t t y b y b y b x b a y ε++++++=--- 12110 则称其为（k 阶）自回归模型。例如： 消费函数 i t t t C b Y b a C ε+++=-110 税收函数 i t t t T b GDP b a T ε+++=-110 另外，根据滞后期的选取，又可以将滞后变量模型分成有限滞后模型（若滞后期有限）和无限滞后模型（若滞后期无限）。 （四）滞后变量模型的特点
计量经济学课后思考题答案
第五章 异方差性 思考题 5.1 简述什么是异方差？为什么异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关？ 答 ：设模型为),....,,(....n 21i X X Y i i 33i 221i =μ+β++β+β=，如果其他假定均不变，但模型中随机误差项的方差为),...,,()(n 21i Var 2i i =σ=μ，则称i μ具有异方差性。由于异方差性指的是被解释变量观测值的分散程度是随解释变量的变化而变化的，所以异方差的出现总是与模型中某个解释变量的变化有关。 5.2 试归纳检验异方差方法的基本思想，并指出这些方法的异同。 答：各种异方差检验的共同思想是，基于不同的假定，分析随机误差项的方差与解释变量之间的相关性，以判断随机误差项的方差是否随解释变量变化而变化。其中，戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验、ARCH 检验和Glejser 检验都要求大样本，其中戈德菲尔德-跨特检验、怀特检验和Glejser 检验对时间序列和截面数据模型都可以检验，ARCH 检验只适用于时间序列数据模型中。戈德菲尔德-跨特检验和ARCH 检验只能判断是否存在异方差，怀特检验在判断基础上还可以判断出是哪一个变量引起的异方差。Glejser 检验不仅能对异方差的存在进行判断，而且还能对异方差随某个解释变量变化的函数形式进行诊断。 5.3 什么是加权最小二乘法？它的基本思想是什么？ 答：以一元线性回归模型为例： 12i i i Y X u ββ=++经检验i μ存在异方差，公式可以表示为22var()()i i i u f X σσ==。选取权数 i w ，当2i σ 越小 时，权数i w 越大。当 2i σ越大时，权数i w 越小。将权数与 残差平方相乘以后再求和，得到加权的残差平方和：2i 21i 2i i X Y w e w )(**β-β-=∑∑，求使加权残差平方和最小的参数估计值**ˆˆ21ββ和。这种求解参数估计式的方法为加权最小二乘法。 加权最小二乘的基本思想是通过权数Wi 使异方差经受了“压缩”和“扩张”变为同方差。区别对待不同的 2i σ 。对较小的2i e ,给予较大的权数，对较大的2i e 给予较小的权数，从而使∑2i e 更 好地反映2i σ 对残差平方和的影响。 5.4 产生异方差的原因是什么？试举例说明经济现象中的异方差性。 答：原因包括模型设定误差，模型中略去重要解释变量或者模型数学形式不正确都可能
计量经济学复习习题
第二章 回归模型习题 一、填空题： 1.在Eviews 软件中，估计线性模型的命令是__LS_____。 2.在Eviews 软件中，估计非线性模型的命令是_____NLS_____。 3.被解释变量的观测值i Y 及其回归理论值)(Y E 之间的偏差，称为__随机扰动项 __；被解释变量的观测值i Y 及其回归估计值i Y ˆ之间的偏差，称为____残差____。 4.对线性回归模型μββ++=X Y 10进行最小二乘估计，最小二乘准则是 残差平方和最小。 5.高斯—马尔可夫定理证明在总体参数的各种无偏估计中，普通最小二乘估计量具有 方差最小 的特性，并由此才使最小二乘法在数理统计学和计量经济学中获得了最广泛的应用。 6.普通最小二乘法得到的参数估计量具有 无偏性 、 有效性、 一致性 统计性质。 9.对计量经济学模型作统计检验包括 R 平方 检验、F 检验、 T 检验。 10．判定系数R 2可以判定回归直线拟合的优劣，又称为 可决系数 。 11.可以利用线性回归模型的系数直接进行 边际 分析，利用双对数模型的回归系数进行 弹性 分析。 12．动态模型是在方程中引入 滞后 变量。 二、单选题： 1.回归分析中定义的（ B ） A.解释变量和被解释变量都是随机变量 B.解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
C.解释变量和被解释变量都为非随机变量 D.解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量 2.最小二乘准则是指使（D ）达到最小值的原则确定样本回归方程。 A.()∑=-n t t t Y Y 1ˆ B.∑=-n t t t Y Y 1ˆ C.t t Y Y ˆmax - D.()2 1ˆ∑=-n t t t Y Y 3.双对数模型μββ++=X Y ln ln 10中，参数1β的含义是（ D ）。 A.X 的相对变化，引起Y 的期望值绝对量变化 B.Y 关于X 的边际变化 C.X 的绝对量发生一定变动时，引起因变量Y 的相对变化率 D.Y 关于X 的弹性 4.在多元回归中，调整后的判定系数 及判定系数 的关系有 ( B) A ． < B ． > C ． = D ．及 的关系不确定 5.根据样本资料已估计得出人均消费支出Y 对人均收入X 的回归方程为 X Y ln 75.000.2ln += ，这表明人均收入每增加１％，人均消费支出将增加（C ）。 A.2% B.0.2% C.0.75% D.7.5% 6.参数β的估计量βˆ具备有效性是指（B ） A.0)ˆ(=βVar B.)ˆ(βVar 为最小 C.0ˆ=-ββ D.)ˆ(ββ-为最小 7、对样本相关系数r ，以下结论中错误的是( D) A ．越接近于1，Y 及X 之间线性相关程度越高 B ． 越接近于0，Y 及X 之间线性相关程度越弱 C ．-1≤r ≤1
Eviews_教程
Eviews 教程（案例介绍） 一、单方程计量经济模型参数估计与统计检验 例1 为了研究税收（T ）发展状况，选择国内生产总值（GDP ）、财政支出（GE ）为影响因素，建立计量经济模型分析因素之间的经济关系。选取下表的有关统计数据，模型如下： t t t t GE GDP T μβββ+++=210 税收收入等有关统计数据 单位：亿元 借助该财政收入模型案例，采用Eviews6.0估计模型中参数，并进行相关的统计检验，确
定最终模型。Eviews软件模型分析过程如下： 1.创建工作文件 启动Eviews软件，在主菜单上依次单击File→New→Workfile，选择数据类型（时间序列或非时间序列），并输入样本区间和工作文件名，创建工作文件的子窗口如图1-1所示。 图1-1 创建工作文件 2.建立变量组 Eviews软件建立变量组可采用三种途径： （1）在主菜单上依次单击Quick→Empty Group，在数据编辑窗口中单击Edit+/-，并按上行健↑，这样可依次输入变量名； （2）在主菜单上依次单击Objects→New Objects，在对话框中选择“Group”并定义文件名，在数据编辑窗口中首先按上行健↑，这样可依次输入变量名； （3）在主菜单上Eviews命令框中直接输入命令：Data T GDP GT CPI（命令及变量名之间用空格分隔），将直接出现已定义变量名称的数据编辑窗口。 图1-2 数据编辑窗口 3.输入经济变量的样本数据
在图1-2所示的数据编辑窗口中，在“NA”的位置可输入各经济变量的样本数据，输入样本数据后及时予以保存。 样本数据也可以从有关Office软件的各类表格中进行数据的复制；也可以通过Eviews 软件本身生产新的变量数据序列，如在主菜单上依次单击Quick→Generate Series、或者在工作文件（Workfile）窗口中单击Generate，在弹出窗口中输入方程式，如图1-3所示。 图1-3 生产新变量数据序列 4.估计模型参数 在主菜单上依次单击Quick→Estimate Equation，弹出对话框，在“Specification”选项卡中输入模型中被解释变量、常数项、解释变量序列，并选择估计方法及样本区间，如图1-4所示，估计结果如图1-5。 图1-5 模型设定对话框 5.参数估计结果分析 经参数估计后，回归模型为
第八讲 滞后变量模型
第8章 滞后变量模型 8.1 滞后变量模型的基本概念 8.1.1 滞后现象与产生滞后现象的原因 因变量受其自身或其他经济变量前期水平影响的经济现象，称之为滞后现象（或滞后效应）。产生滞后现象的原因主要有以下几个方面： 1．经济变量自身的原因：有些经济变量的发展变化有很强的继往性，当期水平与前期水平有极为密切的关系。 2．决策者心理上的原因 3．技术上的原因 4．制度的原因 8.1.2 滞后变量与滞后变量模型 所谓滞后变量(lagged variable)，是指过去时期的、对当前因变量产生影响的变量。滞后变量可分为滞后解释变量与滞后因变量两类。把滞后变量（滞后解释变量与滞后因变量）引入回归模型，这种回归模型称为滞后变量模型。含有滞后解释变量的模型，又称为动态模型。 滞后变量模型的一般形式为 t p t p t t k t k t t t u y y y x b x b x b a y +γ++γ+γ+++++=----- 2211110 (8.1.1) 其中，k,p 分别为滞后解释变量和滞后因变量的滞后期长度。p t y -为被解释变量y 的第q 阶滞后，k t x -为解释变量x 的第k 阶滞后。若滞后期长度为有限，称模型为有限滞后变量模型；若滞后期长度为无限，称模型为无限滞后变量模型。由于模型既含有y 对自身滞后变量的回归，还包括解释变量x 分布在不同时期的滞后变量，因此，一般称为自回归分布滞后模型（autoregessive distributed lag model ，ADL ）。 1．分布滞后模型
如果滞后变量模型中没有滞后因变量，因变量受解释变量的影响分布在解释变量不同时期的滞后值上，即模型形如 t k t k t t t u x b x b x b a y +++++=-- 110 (8.1.2) t k t k t t t u x b x b x b a y ++++++=-- 110 (8.1.2)* 具有这种滞后分布结构的模型称为分布滞后模型(distributed lag model)。 在分布滞后模型中，各系数体现了解释变量的各个滞后值对因变量的不同影响程度。 0b 称为短期影响乘数(或即期乘数、短期乘数、短期效果)，表示本期解释变量x 变动一个单位对被解释变量y 值产生的影响，即短期影响。 i b 称为延期过渡性乘数（或中期乘数、动态乘数）(i =1，2，…，k ，…)，表示解释变量在各滞后期变动一个单位对y 值的影响大小，即x 的滞后影响。 i b ∑称为长期影响乘数（或长期乘数、总分布乘数、长期效果），表示x 变动一个单位时，由于滞后效应而形成的对y 值总的影响大小。 例如，设有消费模型： 2 11.03.06.08.1500ˆ--+++=t t t t y y y C ，则本期收入对本期消费的影响为0.6；上期收入对本期消费的影响为0.3；上上期收入对本期消费的影响为0.1。 2．自回归模型 如果滞后变量模型的解释变量仅包括自变量x 的当期值和因变量的若干期滞后值，即模型形如 t p t p t t t t u y y y x b a y +γ++γ+γ++=--- 22110 (8.1.3) 则称这类模型为自回归模型，其中p 称为自回归模型的次数。而t t t t u y x b a y +++=-110γ为一阶自回归模型。 例8.1.1 消费滞后 消费者的消费水平，不仅依赖于当年的收入，还同以前的消费水平有关。其消费模型可以表示为 t t t t u C b y b a C +++=-110 其中，t C 、t y 分别为第t 年的消费和收入，a 为常数，0b 为边际消费倾向，表示本期收入
计量经济学试题
试题一 1．回归分析中使用的距离是点到直线的垂直坐标距离;最小二乘准则指的是 D A ．使︱ n (Y Y ^ ) ︱达到最小值 B.使 min ︱ Y y ^ ︱达到最小值 t =1 C.使 max ︱ Y y ^ ︱达到最小值 D.使 n (Y Y ^ )2 达到最小值 t =1 2．在一元线性回归模型中,样本回归方程可表示为 C A ．Y = a + a X + u B ．Y = E(Y / X ) + u t 0 1 t t t t i C. t Y^ = a ^0 + a ^ 1X t D. E( t Y / X ) = a 0 + a 1X t 3．将内生变量的前期值作解释变量,这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 4.若回归模型中的随机误差项存在异方差性,则估计模型参数应采用 B A ．普通最小二乘法 B ．加权最小二乘法 C.广义差分法 D.工具变量法 5.书籍 DW 统计量的值接近于 2,则样本回归模型残差的一阶自相关系数近似等于 A 在线性回归模型中,若解释变量 X1 和X2 的观测值成比例,即 有 X1=kX2,其中k 为非零常熟,则该模型中存在 B A.方差非齐性 B.多重共线性 C.序列相关 D.设定误差 7.计量经济模型分为单方程模型和 C A.随机方程 B.行为方程 C.联立方程 D.非随机方程 8.样本数据的质量问题,可以概括为完整性、准确性、可比性和 B A.时效性 B.一致性 C. 广泛性 D.系统性 9.时间序列资料中,大多存在序列相关问题 ,对于分布滞后模型 ,这种序列相关问题就转 化为 B A ．异方差问题 C ．随机解释变量问题 B ．多重共线性问题 D ．设定误差问题 10．根据判定系数 R 2 与 F 统计量的关系可知,当 R 2=1 时有 D i t i i t t t t
滞后变量---阿尔蒙变换及操作步骤
表1列出了某地区制造行业历年库存Y 与销售额X 的统计资料。请利用分布滞后模型建立库存函数。 表1 某地区制造行业统计资料 单位：亿元 年份 库存Y 销售额X 年份 库存Y 销售额X 1981 50070 27280 1990 84655 46449 1982 52707 30219 1991 90875 50282 1983 53814 30796 1992 97074 53555 1984 54939 30896 1993 101645 52859 1985 58213 33113 1994 102445 55917 1986 60043 35032 1995 107719 62017 1987 63383 37335 1996 120870 71398 1988 68221 41003 1997 147135 82078 1989 77965 44869 一、Almon 估计 ⒈分析滞后期长度 在Eviews 命令窗口中键入：CROSS Y X ，输出结果见图1。 图1 互相关分析图 图中第一栏是Y 与X 各滞后期相关系数的直方图。可以看出，库存额与当年及前三年的销售额相关。因此可以设： t t t t t x b x b x b x b a y ε+++++=---3322110 假定i b 可以由一个二次多项式逼近。 ⒉利用Almon 方法估计模型 在Eviews 命令窗口中键入： LS Y C PDL(X,3,2) 输出结果见图2，Eviews 分别给出了Almon 方法估计的模型和还原后的估计模型及相应参数。
图2 Almon 估计输出结果 经过Almon 变化之后的估计结果为：（i z 即图2中的PDL 项）： t t t t Z Z Z y 2105445.01338.0261.1012.9152ˆ-++-= （6.6477） （0.7938） （－3.1145） 9969.02=R 996.02=R 17.2=DW 还原后的分布滞后模型为： 32165.085.02609.15825.0012.9152ˆ----+++-=t t t t t x x x x y （3.4431） （6.6477） （4.922） （－2.7124） 二、滞后期长度的调整 将PDL 项的参数依次设定为：PDL(X,3,2)、PDL(X,4,2)、PDL(X,5,2)，其调整的判定系数、SC 、AIC 值如表2所示。 表2 Almon 估计法滞后期确定 参数类型 AIC SC PDL(X,3,2) 0.996 17.9504 18.133 PDL(X,4,2) 0.997 17.597 17.772 PDL(X,5,2) 0.9957 17.9162 18.0778 从表2中可以看出，当滞后期由3增加至4时，调整的判定系数增大而AIC 和SC 值均减小。当滞后期由4增大到5时，调整的判定系数减小，AIC 值、SC 值增大。所以，将滞后期确定为4时合理的。 二、Almon 估计的模拟 ⒈Almon 变换 genr z0=x+x(-1)+x(-2)+x(-3) genr z1=x(-1)+2*x(-2)+3*x(-3) genr z2=x(-1)+4*x(-2)+9*x(-3) ⒉估计变化后的模型 LS Y C Z0 Z1 Z2 2R
用stata建立滞后变量模型解决实际问题
重庆：不同类型的收入对消费的影响 ②滞后收入对即期消费支出的影响分析 滞后收入又可称为过去收入，是指现期收入以前年份的收入，这里指重庆农 民过去年份所取得的人均纯收入。杜森贝利从“消费不可逆性”解释过去收入对现期消费的影响，他认为过去的消费水平对现期消费具有很强的“示范效应”，即使现期收入出现较大波动，也不会影响消费水平的剧烈波动，它会“承继”过去消费的延伸影响。现在用现期消费与过去收入的相关系数来考察重庆市农村居民的现期消费 与过去收入的相关程度，样本相关系数如下： 相关系数回归结果表明，过去收入对现期消费的影响较大，过去收入每增加 1 元，导致居民的现期消费增长 0.997 元。说明重庆市农村居民的现期消费对过去收 入的依赖性较强。这可能是由于农民受“量入为出”、“勤俭节约”传统观念影响，养成了捂紧钱罐子的消费习惯，消费预期心理和预期收支趋紧，积累重于消费的观 念在农村仍占主导地位。 农村居民收入： 从表 3 可知，回归模型存在自相关，不能使用( 1) 式。根据消费与收入理论，消费不仅受当期收入的影响，还可能受以前消费水平的影响。因此，需要引入滞后变量。 3． 2 引入滞后变量的科伊克模型检验
由图 2 可知，dlnRCt和 dlnRIt相对趋于平稳，时间趋势基本消除。应用 Eviews 6． 0 对 lnRCt、lnRIt、dlnRCt、dlnRIt、ddlnRCt及 ddlnRIt分别做单位根检验，结果见表 4。 从表4 中可以看出，变量lnRCt、lnRIt、dlnRCt、dlnRIt的ADF 检验统计量的值在5% 显著性水平下均大于所对应的临界值，说明未经差分的人均收入和人均消费以及一阶 差分的人均收入和人均消费均存在单位根，是非平稳的。而其二阶差分以后的ddlnRCt 和 ddlnRIt的 ADF 检验值都小于所对应的临界值，均达到平稳，说明 lnRCt和 lnRIt均为二阶单整序列。 3． 2． 2 协整检验 变量序列 lnRCt、lnRIt均是二阶单整序列，符合协整检验的要求。采用 Johansen 协 整检验，应用Eviews 6． 0 得到表 5 的检验结果。由表 5 可知，变量 lnRCt与lnRIt 之间存在协整关系。 4 结论 从以上分析和建立的科伊克回归模型，可以得出以下几点结论: 第一，1995—2010 年 江苏省农村居民实际人均消费支出与实际人均纯收入之间具有协整关系，即长期的动 态均衡关系。第二，影响江苏省农村居民实际人均消费水平的主要因素是即期收入和 上一期消费水平。上一期消费水平对当期消费有正向作用，表明江苏省农村居民实际 人均消费水平不仅受即期收入的影响，还受上一期的消费水平的影响，说明江苏省农 村居民消费具有后瞻性。第三，回归模型中上上期消费水平对当期消费水平有反向作用，说明江苏省农村居民更早期的消费支出对当前消费有一定的制约作用，农村居民 消费有着一定时期( 比如 3 年) 内的计划性。上上期消费对当期消费的影响远小于上一期，江苏省农村居民总的消费滞后效应仍为正向作用。第四，由格兰杰因果关系检验 结果知，江苏省农村居民人均纯收入是人均消费支出的格兰杰原因，而农村居民的人 均消费支出不是人均收入的格兰杰原因。这说明江苏省农村居民的消费呈现“量入为出”的特点。第五，实证的计量分析结果表明，政府应当想方设法提高农村居民收入，加大农村社会保障力度，使农村居民消费时无后顾之忧。 广东：基于分布滞后模型的广东省生产总值与固定资产投资关系的实证分析 一、引言 近年来，广东省经济持续稳定增长，地区生产总值和全社会固定资产投资是拉动广东经济 增长的重要因素，因此，对生产总值与固定资产投资的关系的研究显得尤为重要。由于在 现实经济活动中，经济活动主体的决策与行动都需要一个过程，加之人们生活习惯的延续、
计量经济学试卷
第一学期课程试卷(A) 课程名称：计量经济学课程号：0050339 考核方式：试 选择题（单选题1－10每题1分，多选题11－15每题2分，共20分） 1、在多元线性回归中，判定系数R2随着解释变量数目的增加而 B A.减少 B．增加 C．不变 D．变化不定 2、在多元线性回归模型中，若某个解释变量对其余解释变量的判定系数接近1，则表明模型中存在 C A．异方差性 B．序列相关 C．多重共线性 D．拟合优度低 3、经济计量模型是指 D A.投入产出模型 B.数学规划模 C.模糊数学模型 D.包含随机方程的经济数学模型 4、当质的因素引进经济计量模型时，需要使用 D A.外生变量 B.前定变量 C.内生变量 D.虚拟变量 5、将内生变量的前期值作解释变量，这样的变量称为 D A.虚拟变量 B.控制变量 C.政策变量 D.滞后变量 6、根据样本资料已估计得出人均消费支出Y对人均收入X的回归模型Ln Y=5+0.75LnX,这表明人均收入每增加1%，人均消费支出将预期增加 B A．0.2% B．0.75% C．5% D．7.5% 7、对样本相关系数r，以下结论中错误的是 D A．越接近于1，Y与X之间线性相关程度越高 B．越接近于0，Y与X之间线性相关程度越弱 C．-1≤r≤1 D．若r=0,则X与Y独立 8、当DW>4-d L ，则认为随机误差项ε i
A ．不存在一阶负自相关 B ．无一阶序列相关 C ．存在一阶正自相关 D ．存在一阶负自相关 9、如果回归模型包含二个质的因素，且每个因素有两种特征，则回归模型中需要引入 A ．一个虚拟变量 B ．两个虚拟变量 C ．三个虚拟变量 D ．四个虚拟变量 10、线性回归模型 中，检验H 0: i β=0（i=1，2，…,k ）时， 所用的统计量)ˆvar(ˆi i t ββ= 服从 A.t(n-k+1) B.t(n-k-2) C .t(n-k-1) D.t(n-k+2) 11、对于经典的线性回归模型，各回归系数的普通最小二乘法估计量具有的优良特性有ABC A ．无偏性 B ．有效性 C ．一致性 D ．确定性 E ．线性特性 12、经济计量模型主要应用于ABCD A ．经济预测 B ．经济结构分析 C ．评价经济政策 D ．政策模拟 13、常用的检验异方差性的方法有 ABC 、 A ．戈里瑟检验 B ．戈德菲尔德-匡特检验 C ．怀特检验 D ．DW 检验 E ．方差膨胀因子检测 14、对分布滞后模型直接采用普通最小二乘法估计参数时，会遇到的困难有BCE A ．不能有效提高模型的拟合优度 B ．难以客观确定滞后期的长度 C ．滞后期长而样本小时缺乏足够自由度 D ．滞后的解释变量存在序列相关问题 E ．解释变量间存在多重共线性问题 15、常用的检验自相关性的方法有BCD A ．特征值检验 B ．偏相关系数检验 C ．布罗斯－戈弗雷检验 D ．DW 检验 E ．怀特检验 二、判断正误（正确打√，错误打×，每题1分，共10分， 答案填入下表） 1、在存异方差情况下采用的普通最小二乘回归估计是有偏估计 2、DW 统计量的值接近于2，则样本回归模型残差的一阶自相关系数ρ ˆ近似等于0