计量经济学_残差图分析
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简答题一、计量经济学的步骤答:选择变量和数学关系式 —— 模型设定 确定变量间的数量关系 —— 估计参数 检验所得结论的可靠性 —— 模型检验 作经济分析和经济预测 —— 模型应用 二、模型检验答:所谓模型检验,就是要对模型和所估计的参数加以评判,判定在理论上是否有意义,在统计上是否有足够的可靠性。
对计量经济模型的检验主要应从以下四方面进行:1、经济意义的检验。
2、统计推断检验。
3、计量经济学检验。
4、模型预测检验。
三、模型应用 答:(1)经济结构分析,是指用已经估计出参数的模型,对所研究的经济关系进行定量的考查,以说明经济变量之间的数量比例关系。
(2)经济预测,是指利用估计了参数的计量经济模型,由已知的或预先测定的解释变量,去预测被解释变量在所观测的样本数据以外的数值。
(3)政策评价,是利用计量经济模型对各种可供选择的政策方案的实施后果进行模拟测算,从而对各种政策方案作出评价。
(4)检验与发展经济理论,是利用计量经济模型去验证既有经济理论或者提出新的理论。
四、普通方法的思想和它的计算方法答:计量经济学研究的直接目的是确定总体回归函数12,然而能够得到的知识来自总体的若干样本的观测值,要用样本信息建立的样本回归函数尽可能“接近”地去估计总体回归函数。
为此,可以以从不同的角度去确定建立样本回归函数的准则,也就有了估计回归模型参数的多种方法。
例如,用生产该样本概率最大的原则去确定样本回归函数,成为极大似然发展;用估计的剩余平方和的最小的原则确定样本回归函数。
称为最小二乘法则。
为了使样本回归函数尽可能接近总体回归函数,要使样本回归函数估计的与实际的的误差尽量小,即要使剩余项越小越好。
可是作为误差有正有负,其简单代数和∑最小的准则,这就是最小乘准则,即∑∑∑五、简单线性回归模型基本假定 答:(1)对模型和变量的假定,如12i i iY X u ββ=++①假定解释变量x 是确定性变量,是非随机的,这是因为在重复抽样中是取一组固定的值.或者虽然是随机的,但与随机扰动项也是不相关;②假定模型中的变量没有测量误差。
《计量经济学》实验报告实验课题:各章节案列分析姓名:茆汉成班级:会计学12-2班学号: 2012213572指导老师:蒋翠侠报告日期: 2015.06.18目录第二章简单线性回归模型案例 01 问题引入 02 模型设定 03 估计参数 (2)4 模型检验 (2)第三章多元线性回归模型案例 (4)1 问题引入 (4)2 模型设定 (4)3 估计参数 (5)4 模型检验 (5)第四章多重线性案例 (7)1 问题引入 (7)2 模型设定 (7)3 参数估计 (7)4 对多重共线性的处理 (8)第五章异方差性案例 (10)1 问题引入 (10)2 模型设定 (10)3 参数估计 (10)4 异方差检验 (11)5 异方差性的修正 (13)第六章自相关案例 (14)1 问题引入 (14)2 模型设定 (14)3 用OLS估计 (14)4 自相关其他检验 (15)5 消除自相关 (16)第七章分布滞后模型与自回归模型案例 (18)7.2案例1 (18)1 问题引入 (18)2 模型设定 (18)3 参数估计 (18)7.3案例2 (20)1 问题引入 (20)2 模型设定 (20)3、回归分析 (20)4模型检验 (22)第八章虚拟变量回归案例 (23)1 问题引入 (23)2 模型设定 (23)3 参数估计 (25)4 模型检验 (26)第二章简单线性回归模型案例1、问题引入居民消费在社会经济的持续发展中有着重要的作用。
适度的居民消费规模和合理的消费模型是人民生活水平的具体体现,有利于经济持续健康的增长。
随着社会信息化程度和居民的收入水平的提高,计算机的运用越来越普及,作为居民耐用消费品重要代表的计算机已经为众多的城镇居民家庭所拥有。
研究中国各地区城镇居民计算机拥有量与居民收入水平的数量关系。
影响居民计算机拥有量的因素有多种,但从理论和经验分析,最主要的影响因素应是居民收入水平。
从理论上说居民收入水平越高,居民计算机拥有量越多。
实验二〔一〕异方差性【实验目的】掌握异方差性的检验及处理方法【实验内容】建立并检验我国制造业利润函数模型【实验步骤】【例1】表1列出了1998年我国主要制造工业销售收入与销售利润的统计资料,请利用统计软件Eviews建立我国制造业利润函数模型。
一、检验异方差性⒈图形分析检验⑴观察销售利润〔Y〕与销售收入〔X〕的相关图(图1):SCAT X Y图1 我国制造工业销售利润与销售收入相关图从图中可以看出,随着销售收入的增加,销售利润的平均水平不断提高,但离散程度也逐步扩大。
这说明变量之间可能存在递增的异方差性。
⑵残差分析首先将数据排序〔命令格式为:SORT 解释变量〕,然后建立回归方程。
在方程窗口中点击Resids按钮就可以得到模型的残差分布图〔或建立方程后在Eviews工作文件窗口中点击resid对象来观察〕。
图2 我国制造业销售利润回归模型残差分布图2显示回归方程的残差分布有明显的扩大趋势,即说明存在异方差性。
⒉Goldfeld-Quant检验⑴将样本安解释变量排序〔SORT X〕并分成两部分〔分别有1到10共11个样本合19到28共10个样本〕⑵利用样本1建立回归模型1〔回归结果如图3〕,其残差平方和为。
SMPL 1 10LS Y C X图3 样本1回归结果⑶利用样本2建立回归模型2〔回归结果如图4〕,其残差平方和为。
SMPL 19 28 LS Y C X图4 样本2回归结果⑷计算F 统计量:12/RSS RSS F ==,21RSS RSS 和分别是模型1和模型2的残差平方和。
取05.0=α时,查F 分布表得44.3)1110,1110(05.0=----F ,而44.372.2405.0=>=F F ,所以存在异方差性⒊White 检验⑴建立回归模型:LS Y C X ,回归结果如图5。
图5 我国制造业销售利润回归模型⑵在方程窗口上点击View\Residual\Test\White Heteroskedastcity,检验结果如图6。
美股行情对A股的影响性分析——标普500与沪深300相关性分析摘要:本文主要通过分析标准普尔500指数与沪深300指数的相关性,以标普500指数为解释变量,以沪深300指数为被解释变量,利用Eviews软件,使用其中的最小二乘法对其进行线性回归分析,最终得出方程。
并对其进行显著性检验(F,t)、异方差检验、自相关性检验来验证方程的可靠性。
然后解释方程的经济意义,并利用软件对未来指数变动进行预测。
最后在未来几天比较预测结果与实际两个指数的变化情况,验证实际应用情况。
关键词:标普500、沪深300、Eviews、显著性检验、异方差检验、自相关性检验。
一、研究背景1.全球化大环境在经济全球化不断深入发展的今天,全球资本市场,尤其是中美两个超级大国之间的资本流通,早已彼此嵌入,密不可分。
全世界早有不少学者对中美资本流通做了深入研究。
但美国股市发展早于中国十几年,其内部的资金也远远超过中国股市,美国股市的资本流动势必会对中国股市产生一定影响,这种影响不仅体现在情绪面,更反映在指数变动方向上。
2.对外开放资本市场的QFII政策Qualified Foreign Institutional Investor,作为一种过渡性制度安排,QFII制度是在资本项目尚未完全开放的国家和地区,实现有序、稳妥开放证券市场的特殊通道。
外资对中国股市的影响早已不可忽视,而美国市场的变动也一定程度会影响在中国股市外资的操作行为。
所以研究两个指数的变动是很有意义的。
二、数据1.数据选择沪深两个市场各自均有独立的综合指数和成份指数,这些指数不能用来反映沪深两市的整体情况,而沪深300指数则同时考虑了两市的交易情况,是中国A股市场的“晴雨表”。
标准普尔500指数英文简写为S&P 500 Index,是记录美国500家上市公司的一个股票指数。
与道琼斯指数等其他指数相比,标准普尔500指数包含的公司更多,因此风险更为分散,能够反映更广泛的市场变化。
计量经济学实验报告书实验二、实验开设对象本实验的开设对象为《计量经济学》课程的学习者,实验为必修内容、实验目的实验二、掌握计量经济学多元模型的建立,模型形式的设定,模型拟合度、t检验和F 检验判断过程;三、实验环境微型计算机(要求必须能够连接In ternet,且安装有Eviews6.0软件。
)四、实验成果根据所给定的范例数据和要求,利用Eviews6.0软件对其进行分析和处理,并撰写实验报告。
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第六章自相关实验报告一、研究目的对于广大的中国农村人口而言,其消费总量比重却不高。
农村居民的收入和消费是一个值得研究的问题。
消费模型是研究居民消费行为的常用工具。
通过中国农村居民消费模型的分析可判断农村居民的边际消费倾向,这是宏观经济分析的重要参数。
同时,农村居民消费模型也能用于农村居民消费水平的预测。
二、模型设定影响居民消费的因素很多,但由于受各种条件的限制,通常只引入居民收入一个变量做解释变量,即消费模型设定为:+β1X t+ U tY t=β参数说明:Y——农村居民人均消费支出 (单位:元)tX——农村居民人均纯收入(单位:元)tU t——随机误差项收集到数据如下(见表2-1)表2-1 1985-2011年农村居民人均收入和消费单位:元注:资料来源于《中国统计年鉴》1986-2012。
为了消除价格变动因素对农村居民收入和消费支出的影响,不宜直接采用现价人均收入和现价人均消费支出的数据,而需要用经消费价格进行调整后的1985年可比价格及人均纯收入和人均消费支出的数据做回归分析。
根据表2-1中调整后的1985年可比价格计的人均纯收入和人均消费支出的数据,使用普通最小二乘法估计消费模型得如下结果。
表2-2 最小二乘估计结果Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 12/04/13 Time: 20:00Sample: 1985 2011Included observations: 27Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 45.40225 10.30225 4.407025 0.0002X 0.718526 0.012526 57.36069 0.0000R-squared 0.992459 Mean dependent var 580.5296 Adjusted R-squared 0.992157 S.D. dependent var 256.4506 S.E. of regression 22.71079 Akaike info criterion 9.154744 Sum squared resid 12894.50 Schwarz criterion 9.250732 Log likelihood -121.5890 Hannan-Quinn criter. 9.183287 F-statistic 3290.249 Durbin-Watson stat 0.528075 Prob(F-statistic) 0.000000由以上结果得到以下方程:^Y t=45.4022545+0.718526X t(6.1)(10.30225)(0.012526)t = (4.407025) (57.36069)R2=0.992459--R2=0.992157 F=3290.249 DW=0.528075该回归方程可决系数较高,回归系数均显著。
1.什么是计量经济学?答: 计量经济学是以经济理论和经济数据的事实为依据,运用数学和统计学的方法,通过建立数学模型来研究经济数量关系和规律的一门经济学科。
2.什么是总体回归函数和样本回归函数?他们之间的区别是什么?答:假如已知所研究的经济现象的总体的被解释变量Y和解释变量X的每个观测值有规律的变化(通常这是不可能的!),那么,可以计算出总体被解释变量Y的条件期望E(Y|Xi) 并将其表现为解释变量X的某种函数E(Y|Xi) =f(Xi) ,这个函数称为总体回归函数。
如果把被解释变量Y的样本条件均值表示为解释变量X的某种函数,这个函数称为样本回归函数。
Y^i=β^1+β2Xi区别:(1)总体回归线是未知,但它是确定的;样本回归线随抽样波动而变化,可以有许多条。
(2)总体回归函数的参数虽未知,但是确定的常数;样本回归函数的回归系数可估计,但是随抽样而变化的随机变量;(3)总体回归函数中的随机误差项ut 是不可直接观测的;而样本回归函数中的残差et 是只要估计出样本回归估计值就可以计算的数值。
3.对随机误差扰动项的假设?答:(1)、随机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量;(2)、对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;(3)、随机误差项彼此不相关;(4)、解释变量是确定性变量,不是随机变量,与随机误差项彼此之间相互独立;(5)、随机误差项服从正态分布。
4.ols估计量的统计性质与对模型的基本假定的关系是什么?1.多元回归的基本假设是什么,与简单线性回归的基本假设有什么区别?答:1:零均值假定2.同方差和无自相关假定3随机扰动项与解释变量不相关4.无多重共线性假定5.正态性假定区别:多元的基本假设比简单的多了一个无多重共线性假定。
2.F检验,是检验什么的?t检验,检验什么?答:T检验是对回归参数的检验。
F检验是对多元线性回归模型中所有解释变量之间的线性关系在整体上是否显著的检验。
3.可决系数的显著性是通过什么来检验的?答:可决系数可以作为综合度量回归模型对样本观测值拟合优度的度量指标。