Eviews和非线性模型.ppt

安徽财贸学院信管系 第四章 回归模型的函数形式 一、可线性化模型 二、不可线性化模型 三、回归模型的比较 练习题及参考资料 返回 选择数据类型 选择数据频率 选择样本范围 EViews软件介绍 【例1】 我国税收预测模型。表2-3列出了我国1985～1998年期间税收收入Y和国内生产总值X的统计资料（时间序列数据），试利用EViews软件建立一元线性回归模型。 （1）建立工作文件： 命令方式：在EViews命令窗口中键入 CREATE 时间频率类型 起始期 终止期 例如：CREATE A 85 98 （3）估计回归模型： 命令方式，键入： LS 被解释变量 C 解释变量 例如：LS Y C X 表2-5 我国城镇居民家庭1998年收支情况 其中 ： 对数函数模型中， 4．多项式模型 根据边际成本的U型曲线理论，总成本函数可以用产量的三次多项式近似表示，即： 对总成本函数求导数，得到边际成本函数的估计式为： 二、不可线性化模型 2．迭代估计法的EViews软件实现 如，对于非线性回归模型y=a(x-b)/(x-c)+ε，则 NLS Y= C(1)*(X-C(2))/(X-C(3)) 【例6】 我国国有工业企业生产函数（例4续）。例4中曾估计出我国国有独立核算工业企业的线性生产函数，现建立C-D（Cobb-Dauglas）生产函数： 得到C-D生产函数的估计式为： 操作演示 ③输入非线性模型的方程表达式： Y=C(1)*L^C(2)*K^C(3) 三、回归模型的比较 2．模型估计结果观察分析 在方程窗口点击View \ Actual,Fitted,Residual\ Tabe（或Graph），观察： 【例7】我国税收预测模型的比较分析（例1续）。 （4）拟合预测分析 指数函数拟合预测图 (1) 设定待估参数的初始值 方式1：PARAM命令，格式为： PARAM 1 初始值1 2 初始值2 …… 方式2：在工作文件窗口中双击序列C，并在序列窗口中直接输入参数的初始值 (2)估计非线性模型 ? 【命令方式】 ?? 键入命令：NLS 被解释变量=非线性函数表达式 ??? 【菜单方式】 （1）在数组窗口中点击Procs\Make Equation； （2）在弹出的方程描述对话框中输入模型具体形式： Y= C(1)*(X-C(2))/(X-C(3))； （3）选择估计方法为最小二乘法后点击OK。 注：可设置最大迭代次数和误差精度，初始值和精度得设定会影响估计结果。 （1）转化成线性模型进行估计 lny=lnA+αlnL+βlnK+ε 键入以下命令： GENR LNY = log(Y) GENR LNL = log(L) GENR LNK = log(K) LS LNY C LNL LNK 即: （2）利用迭代法直接估计非线性模型： ?? ①输入命令： Param 1 1 2 1 3 1 ?? ②在主窗口中点击Objects\New Object，并选择Equation； ④如果要修改迭代次数或收敛的误差精度,可点击Options按钮进行设置。 ⑤点击OK后，系统将自动进行迭代运算并输出估计结果： 操作演示 报告迭代了13次后收敛 对应A，α，β 1．图形观察分析 （1）观察趋势图 ? ①变量的发展趋势是否一致？ ? ②解释变量能否反映被解释变量的波动变化情况？ ? ③变量发展过程中是否有异常点等问题。 （2）观察相关图 ?? 直观地判断两者的相关程度和相关类型。 （1）回归系数的符号、值的大小。 （2）改变模型形式之后是否使判定系数的值明显提高。 （3）各个解释变量t检验的显著性。 （4）系数的估计误差较小。 （5）自相关检验 （1）各期残差是否大都落在 的虚线框内； （2）残差分布是否具有某种规律性，即是否存在着系统误差； （3）近期残差的分布情况。 ?? 注意：当模型侧重于预测，则应关注F,R2, 当模型侧重于因素分析，则应关注t。 3．残差分布观察分析 （1）相关图分析： 操作演示 键入 SCAT X Y (3.1版)，结果如图 （2）估计模型： GENR LNY = Log(Y) GENR LNX = Log(X) GENR X2 = X^2 LS LNY C X （