计量经济学第三版课件于俊年 ISBN9787566310101 PPT12第十二章12.5三版.pptVIP

* §12.5案例分析 自回归模型估计Eviews软件的实现—工具变量 法的应用 表12.5.1给出某地区1981—2010年消费y与收入 x的调查数据。试用模型 分析消费与收入的关系。 （12.5.1） 表12.5.1 消费y与收入x的调查数据 754.397 924.637 2010 223.11 238.957 1995 644.568 817.953 2009 216.654 233.203 1994 566.046 660.709 2008 206.34 222.419 1993 519.662 484.939 2007 209.012 228.098 1992 489.223 534.915 2006 200.947 229.019 1991 433.119 492.567 2005 193.835 212.357 1990 372.47 435.141 2004 182.137 190.26 1989 326.277 375.442 2003 173.46 179.496 1988 302.248 326.654 2002 176.648 170.735 1987 285.363 312.116 2001 174.033 187.659 1986 270.44 325.579 2000 180.552 198.651 1985 256.07 314.215 1999 169.268 189.134 1984 253.635 268.723 1998 144.547 164.77 1983 244.876 253.631 1997 134.46 147.63 1982 230.96 248.779 1996 116.518 135.729 1981 y x 年份 y x 年份 解法一： 第一步：首先判断滞后长度，在Eviews软件中，打 开数据表点击Views/Cross Correlation(2)得到变量 消费y与收入x的相关关系的关系图，如图12.5.1所示： 图12.5.1 相关关系图 由图12.5.1可看出，消费y与当年和前四年的收 入x相关。因此，可设有限分布滞后模型： （12.5.2） 第二步：利用OLS法估计分布滞后模型（设滞后 长度为4）： 在工作文件主窗口点击Quick/Estimate Equation ， 在对话框Equation Specification 中， 输入 Y C X(0 to -4) ，得到计算结果如图12.5.2所示： 图12.5.2 分布滞后模型的估计 第三步：造一个工具变量，在命令窗口输入： GENR z = y-RESID 第四步：由图12.5.2知： zt-1 = = -15.92257+ 0.310621xt-1 + 0.287191 xt-2 +0.304692xt-3 + 0.267257 xt-4-0.141343xt-5 用工具变量zt-1替代自回归模型（12.5.1）中的yt-1 , 用LOS 法估计自回归模型结果如图12.5.3所示： 图12.5.3 IV法估计自回归模型 检验随机项有二阶自相关，因此用广义最小二乘 法估计模型： 在主窗口输入命令: LS Y C X Z(-1) AR(1) AR(2) 估计结果如图12.5.4所示： 图12.5.4 GLS法估计自回归模型 图12.5.4的结果已不存在自相关因为：n = 23 , k = 2 , dL =1.17 ,dU = 1.54， dU =1.54 D-W = 1.697615 2.46 = 4- dU 。 最终估计结果为： （12.5.3） R2=0.998417 DW=1.697615 F= 2838.606 其中 zt-1 = = -15.92257+ 0.310621xt-1 + 0.287191 xt-2 +0.304692xt-3 + 0.267257 xt-4-0.141343xt-5 自回归模型也可以转化为分布滞后模型： （12.5.4） 解法二： 我们可以利用表12.5.1的数据直接估计自回归模型 （12.5.1） 得到结果如图12.5.5所示： 图12.5.5