滞后变量试验报告.doc
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1、(完整版)滞后变量试验报告计量经济学上机实验报告六题目:滞后变量实验日期和时间: 班级: 学号:姓名: 实验室:实验环境: Windows XP ; EViews 3。1实验目的:掌握滞后效应、因果关系检验及分布滞后变量模型估计,熟悉EViews软件的相关应用实验内容:利用实例数据和EViews软件,因果关系检验、采用阿尔蒙法估计回归模型、检验及滞后效应分析。第七章习题7。3实验步骤:一、 建立工作文件菜单方式命令方式:CREATE A 起始期 终止期二、 输入数据三、应用互相关分析命令初步选择滞后期长度,结果如下: Cross Y X据此,初步设定分布滞后模型利用阿尔蒙法估计模型,命令和结果
2、为Ls Y C PDL(X,3,2) 试验结果:例39表7给出了某地区制造行业与统计资料(单位:亿元),(1) 检验库存和销售额之间的因果关系(2) 利用互相关分析命令,初步设定分布滞后模型滞后期长度(3) 试阿尔蒙方法估计分布滞后模型建立库存函数表7 某地区制造行业与统计资料(单位:亿元)年份库存y销售额x年份库存y销售额x1978450692648019886822141003197950642277401989779654486919805187128736199084655464491981500702728019919087550282198252707302191992970745
3、35551983538143079619931016455285919845493930896199410244555917198558213331131995107719620171986600433503219961208707139819876338337335199714713582078答案:(1) 检验库存和销售额之间的因果关系数组窗口中点击viewGranger Causality,分别输入滞后期长度,结果如下:滞后期为1滞后期为2滞后期为3滞后期为4滞后期为5滞后期为6格兰杰因果关系检验结果表滞后长度q=s格兰杰因果性F值F值的P值结论1x不是y的格兰杰原因y不是x的格兰杰原因
4、53.31654。34672.e-060.0535拒绝接受(,拒绝(0。10)2x不是y的格兰杰原因y不是x的格兰杰原因18。45912。65580.00020.1079拒绝接受(,接受(0.10)3x不是y的格兰杰原因y不是x的格兰杰原因7。47054。13130。00650.0380拒绝拒绝4x不是y的格兰杰原因y不是x的格兰杰原因7.63332.13740.01080.1790拒绝接受5x不是y的格兰杰原因y不是x的格兰杰原因6.47221。28720.04720.4151拒绝接受6x不是y的格兰杰原因y不是x的格兰杰原因4。52780。73460。34500.7124接受接受从上表可知
5、,当滞后阶数低于6时,因果关系检验结果为拒绝“销售额不是库存的格兰杰原因”的假设,即销售额是影响库存的原因;而当滞后阶数为3和1时拒绝“库存不是销售额的格兰杰原因”,即库存是影响销售额的原因,当随着滞后阶数为2、4、5、6时接受“库存不是销售额的格兰杰原因”,即库存是影响销售额的原因,可见,一年及三年库存和销售额具有双向的因果关系,而4年和5年仅具有销售额对库存的单向因果关系,5年以上二者均不具因果关系。据此,我们确定销售额为影响库存的原因.(2)利用互相关分析命令,初步设定滞后期长度Cross y x从上图Y与X的各期滞后值的相关系数及直方图可知,(考试中根据相关系数接近0.5的最大滞后期,
6、做论文时可以先初步设定再逐步改变滞后期长度,当判定系数最大或赤池准则和施瓦兹准则最小者时,其对应的滞后期长度)库存额可能与当年和前三年的销售额相关,故初步设定滞后期长度为3,模型为Yt=a+b0Xt+ b1Xt1+ b2Xt-2+ b3Xt-3+ 2、利用阿尔蒙法估计模型,命令和结果如下:(1)假定bi可以用一个二次多项式逼近(注:一般多项式次数m小于滞后期长度s)Ls Y C PDL(X,3,2)经阿尔蒙变换之后的估计结果为:= 7140。754+1。1311Z0t+0.0377 Z1t-0。4322Z2tT= (3.5829) (6.2844) (0.2323) (-2.5960)R= 0
7、.9968,=0.9961, F=1348.639,prob(F)= 0.000000 DW=1。8482即= -7140.754,=1。13114,= 0.0377,= -0.4322还原成原分布滞后模型:将估计结果代入以下公式=+(i1)+(i1)2 i=0,1,2,3,4(注:Eviews软件中为了对模型回归系数两端数据进行控制约束,对多项式公式进行调整,此公式已与前述理论有所区别。根据Eviews输出结果中的值(PDL1的系数),可以判断估计过程中对多项式的设定形式,若 =,则多项式的设定形式为=+(is)+(is)2+.。+ (i-s)m ,如本例中 =,则多项式设为=+(i1)+(
8、i-1)2)得:=-+=1.1311-0。0377 0.4322=0.6613=1.1311 =+=1.1311+0。0377 -0。4322=0.7367=+2+4=1。1311+0.03772 0.4322*4=0.5220在Eviews软件的窗口中已给出了上述计算结果,即库存模型为:= 7140.754 + 0.6613Xt + 1.1311*Xt-1 + 0.7367* Xt-2-0.5220 Xt3T= (3.5829) (3.9960) (6。2844) (4。4846) (-2。2231)R= 0.9968,=0。9961, F=1348。639,prob(F)= 0.00000
9、0 DW=1.8482从估计结果来看,有所改善,所有X的参数T统计量值大大提高,且检验均显著,F检验也显著,模型也不存在一阶自相关.模型的经济意义(乘数分析):短期乘数为0。6613,表明本期销售额增长1%,本期库存将增长0.6613;长期乘数为2。0071,表明本期销售额增长1,库存总的增长2。0071。(2)假定bi可以用一个一次多项式逼近(注:一般多项式次数小于滞后期长度)Ls Y C PDL(X,2,1)经阿尔蒙变换之后的估计结果为:= -7984.934+0。6850Z0t0.1760Z1tT= (3。6107) (31。0723) (-1。0581) R=0。9954,=0.994
10、8, F=1524.817,prob(F)= 0.000000 DW=1.4811即= 7984。934,=0。6850,=-0.1760还原成原分布滞后模型:将估计结果代入以下公式=+(i1) i=0,1,2,(注:Eviews软件中为了对模型回归系数两端数据进行控制约束,对多项式公式进行调整,此公式已与前述理论有所区别。根据Eviews输出结果中的值(PDL1的系数),可以判断估计过程中对多项式的设定形式,若 =,则多项式的设定形式为=+(is)+(is)2+.。+ (is)m ,如本例中 =,则多项式设为=+(i-1)得:=0。6850+0.1760=0。8610=0.6850 =+=0
11、.68500。1760=0.5090在Eviews软件的窗口中已给出了上述计算结果,即库存模型为:= 7984。934 + 0。8610Xt + 0.6850*Xt1 +0。5090 Xt2T= (-3。6107) (5。7827) (31。0723) (2.7552) 从估计结果来看,X的回归系数均显著,F统计量值很大,方程整体显著,R接近于1,说明模型整体上对样本数据拟合较好,但PDL02回归系数不显著,说明多项式次数选择不太合理。(2)将滞后期调整为3,初步设定模型为:Yt=a+b0Xt+ b1Xt1+ b2Xt2+ b3Xt-3+利用阿尔蒙法估计模型,命令和结果为Ls Y C PDL(
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