VAR模型Eviews方法.doc

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VAR模型Eviews方法

用EViews估计联立方程模型 1.EViews提供的系统估计方法 (1)跨方程加权法(Cross-equation weighting) (2)似不相关回归法 (Seemingly Unrelated Regression.SUR ) (3)两阶段最小二乘法 (4)三阶段最小二乘法 (5)广义矩法(GMM) (一共有8种方法) 2.系统方程的建立与估计 (1)建立系统方程工作文件或打开一个已存在的工作文件. 2. 系统模型的建立 点击Objects-New-System,在打开的对话框中给系统方程命名.点击OK 出现如图所视的对话框,然后可以将系统方程直接键入窗口.系统方程中的方程应当是行为方程式(需要估计参数的方程). 例如包含两个方程的系统方程,可以在对话框中输入如下的方程 3. 估计方程 点击系统窗口工具栏中Estimate功能键,出现如下对话框 如果选择两阶段最小二乘法,应在方程对话框中在键入工具变量 y=c(1)+c(2)*x+c(3)*y(-1)+c(4)*z x=c(5)+c(6)*y+c(7)*z(-1) INST Y Y(-1) X Z 对话框提供了8种估计方法,选择两阶段最小二乘法,点击OK. 得到如下的输出结果 System: UNTITLED Estimation Method: Two-Stage Least Squares Date: 11/23/05 Time: 19:47 Sample: 2 248 Included observations: 247 Total system (balanced) observations 494 Instruments: Y Y(-1) X Z C Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) -860.3344 293.0996 -2.935297 0.0035 C(2) 0.155681 0.034374 4.529044 0.0000 C(3) 0.832925 0.020329 40.97300 0.0000 C(4) 1941557. 690610.1 2.811365 0.0051 C(5) 7569.148 219.1231 34.54290 0.0000 C(6) 0.532777 0.057813 9.215462 0.0000 C(7) 565949.9 -30.88347 0.0000 Determinant residual covariance 1960996. Equation: Y=C(1)+C(2)*X+C(3)*Y(-1)+C(4)*Z Observations: 247 R-squared 0.990558 Mean dependent var 1942.944 Adjusted R-squared 0.990441 S.D. dependent var 226.2892 S.E. of regression 22.12439 Sum squared resid 118945.8 Durbin-Watson stat 1.525904 Equation: X=C(5)+C(6)*Y+C(7)*Z(-1) Observations: 247 R-squared 0.981143 Mean dependent var 5197.016 Adjusted R-squared 0.980989 S.D. dependent var 523.0837 S.E. of regression 72.12362 Sum squared resid 1269243. Durbin-Watson stat 1.174580 根据输出结果中的数据对模型进行检验 联立模型系统的练习 1 简述联立模型的识别条件;估计方法及方法所适用的条件。 2 查统计年鉴,建立中国宏观经济联立模型并对模型进行识别和估计,利用模型对经济发展趋势进行预测。 3复习单方程的检验和估计方法。 4设宏观经济模型为其中c为消费,i为投资,g为政府支出,y为收入L为利润 ① 利用经济学原理对经济变量进行分类。 ② 确定模型的识别情况。 ③ 根据下列数据,选择适当的方法对模型进行估计和检验。 编号 y c i L g 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 484 504 520 560 591 632 685 750 794 866 311 325 335 355 375 401 433 466 492 537 75 75 72 83 87 94 108 121 116 126 29 27 27 31 33 38 47 50

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