eviews实验报告 联立方程模型
Eviews实验报告
Eviews实验报告
本次实验使用Eviews对数据进行了分析和建模，主要分为以下几个部分：
一、数据预处理
1. 数据清洗：对数据进行了初步的检查和清洗，处理了数据中的缺失值和异常值；
2. 数据变换：对原始数据进行了对数化处理，使其符合正态分布。
二、数据分析
1. 描述性统计：通过统计均值、标准差、相关系数等指标，对数据进行了分析和描述；
2. 单因素分析：使用单因素方差分析对不同自变量与因变量之间的关系进行了检验。
三、建模分析
1. 模型选择：根据变量相关性和变量显著性等因素，最终选择了一组自变量，建立了多元线性回归模型；
2. 模型检验：对建立的模型进行了残差分析，验证了模型的可靠性和稳定性；
3. 预测分析：利用建立的模型对新数据进行了预测，并进行了模型预测精度的评估。
四、实验结论
通过Eviews的分析和建模，得出了以下结论：
1. 数据清洗和变换可以提高数据分析的准确性和可靠性；
2. 描述性统计和单因素分析可以为建模提供有用的参考和决策依据；
3. 多元线性回归模型可以较好地解释自变量与因变量之间的关系，并可进行预测和决策分析。
综上所述，本次实验通过Eviews软件对数据进行了分析和建模，得出了有关数据的一些重要结论，为后续数据分析和决策提供了基础和支持。
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图二 点击“view/ Multiple Graphs/XY line”得到下图。
图三 Xy line图中，横坐标表示表示EX出口额，纵坐标表示GDP生产总 值，从图中曲线的形状分析，EX与GDP的线性关系较强，有继续分析 的意义。 5、描述性统计 （1）、打开对象“EX”，点击“view/Descriptive statistics/Histogram and stats”,可得到EX的描述性统计量。 EX的描述性统计。 均值（mean）为1134213。 中位数（median）为429843。 最大值（maximum）为4673393、最小值（minimum）为2368，可 知EX序列数据跨度大。 标准差（std.dev）为1463811，说明Y序列数据离散程度大。
9、最终确定模型 综上所述，最终确定的模型为 LnEX = -7.756501 + 1.438620 LnGDP +0.574091AR(1) 该模型不仅与样本的拟合程度高，而且不存在自相关问题，具有对 显示经济现象进行解释与预测的意义。 经济分析：InGDP的系数为正，说明经济发展水平的提高的确可以 增加出口额，而这与现实经济现象也是一致的。 统计分析：R2 =0.995071，说明模型很好地拟合了样本，所有参数 的Prob(t-statistic) <0.05，说明显著性检验通过，D.W.= 1.898759, du <1.898759<4-du,说明模型不存在自相关问题。
图四 （2）、打开对象“GDP”，点击“view/Descriptive statistics/Histogram and stats”,可得到GDP的描述性统计量。
面板数据的联立方程模型在eviews中估计的详细图解
第一步:首先说明一下我的论文研究情景：1.时间：2006-20112.主题：资本监管对银行业的风险承担行为的影响（以工行，建行，中行，交行作为例子，4个cross sections）3.模型如下：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)有上面联立方程可以看出：dcap 和drisk 相互影响为内生变量size roa non riskt capt 为外生变量第二步：eviews6.0 实现过程：打开file-new-workfile按图操作：点击ok得到：点击object-new objectType选pool，ok：跳出的横框:Cross Section Identifiers 填入数据变量名称：（这是纵轴的）GSYHJSYHZGYHJTYH（前面提及的四大银行）然后点view-spreadsheet（stacked data）series list小框输入（这是横轴的变量名称）dcap drisk size roa non riskt capt点击edit+/- 手动输入数据或用import导入数据或粘贴复制进去也行：此时点object-new object，这次type选择system 用以联立方程分析：在system框内输入联立方程和工具变量：dcap=c(1)+c(2)*drisk+c(3)*size+c(4)*roa+c(5)*riskt(-1)drisk=c(6)+c(7)*dcap+c(8)*size+c(9)*non+c(10)*capt(-1)inst dcap drisk size roa non riskt(-1) capt(-1)点右上方的estimate，method选择TSLS(两阶段最小二乘估计)：整个过程就是先建立workfile再建立panel data最后建立联立方程systemTSLS估计即可。
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2、求解模型
选择proc/solve
model,或者选择view/solve option，或者直接点击model01中工具栏上的 solve按钮，便出现对话框 在绝大多数情形下，只需对基本选项进行设 置，其他选项通常可以采用默认方式。
五、联立性检验
如果方程没有联立性，则OLS估计可以得到
GOV 0 1 AID 2 INC 3 POP AID 0 1GOV 2 PS (2) (1)
对于（1），采用工具变量法估计。选择
TSLS，在Instrument list中输入工具变量名， 因为方程（1）为恰好识别，可将（2）中的 外生变量PS作为工具变量，代替原方程中的 内生变量AID。 命令格式： Tsls gov c aid inc pop @ ps inc pop 对于（2），利用两阶段最小二乘法估计方程 式，两阶段最小二乘法是工具变量法的一个 特例
三、系统方法
最为常用的系统估计法有：似无关回归法、
三阶段最小二乘法和广义矩估计法。 例2 承例1，利用三阶段最小二乘法估计方程 （1）和（2）。
首先需要建立一个系统对象。单击EViews主菜单中 的Object/New Object选项，在所弹出对话框的 Type of object列表中选择System（系统对象）， 并为所建立的系统对象命名，本例命名为sys01， 然后单击OK按钮。将生成系统对象sys01，并打开 该对象。 在窗口中输入如下文本，以设定联立方程模型各方 程的形式： Gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*pop Aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps Inst inc pop ps 在上述方程的设定形式中，”inst”所在的行是设置 联立模型估计的工具变量。
EViews第7章 联立方程模型
7.1 联立方程的识别 7.2 联立方程的估计方法及比较 7.3 联立方程的检验 7.4 习题（略）
1/27/2020
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7.1：联立方程的识别
7.1.1结构式方程的识别
假设联立方程系统的结构式 BY+ΓZ=μ 中的第i个方程中包含ki个内生 变量和gi个先决变量，系统中的内生变量先决变量的数目仍用k和g比奥斯， 矩阵（B0 , Γ0）表示第i个方程中未包含的变量（包括内生变量和先决变量） 在其他k-1个方程中对应的系统所组成的矩阵。于是，判断第i个结构方程 识别状态的结构式识别条件为
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用普通最小二乘法估计第二个简化式：
Yt 21CSt 1 22Gt 2t
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普通最小乘法估计第一个方程结果
图7.4 普通最小乘法估计第一个方程结果
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用普通最小二乘法估计第二个简化式
（1）在Equation Estimation 中Specification 内输 入“cst c cst(-1) gt”,如图7.3所示，点击确定， 得到如图7.4所示结果。
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变量输入对话框
图7.3 变量输入对话框
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（2）在Equation Estimation 中Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”,如图7.5所示，点 击确定，得到如图7.6所示结果
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eviews 联立方程模型
方程联立性检验可以采用Hausman设定误差 检验方法。
联立性问题的原因在于方程中有一个或者多 个解释变量是内生变量，它们很可能会与随 机误差项存在相关。
Hausman检验的本质是：检验一个内生回归 元是否与误差项相关，若它们之间是相关的， 则存在联立性问题。
Gov=c(1)+c(2)*aid+c(3)*inc+c(4)*pop Aid=c(5)+c(6)*gov+c(7)*ps Inst inc pop ps 在上述方程的设定形式中，”inst”所在的行是设置
联立模型估计的工具变量。
四、联立方程模型的模拟（预测）
例3 承接上例，对方程（1）和（2）进行 模拟和评价
命令格式：
Tsls gov c aid inc pop ps inc pop
对于（2），利用两阶段最小二乘法估计方程 式，两阶段最小二乘法是工具变量法的一个 特例
三、系统方法
最为常用的系统估计法有：阶段最小二乘法估计方程 （1）和（2）。
第七章 联立方程模型
一、识别问题
对于结构式模型中任意一个方程，识别的阶 条件为：
K-M≥G-1
其中K=模型中的变量总数（内生变量+前定 变量），M=该方程中所包含的变量数目， G=模型中方程个数（即内生变量个数）
二、单方程方法
例1 表7.1是美国各州和地方政府费用支出数 据。其中，GOV为政府开支，AID为联邦政 府的拨款额，INC为各州收入，POP为各州 人口数，PS为小学与中学在校生人数。根据 分析，建立如下联立方程模型：
A I0 D 1 G O 2 ˆ V 3 P S
实验2：联立方程模型的估计
实验2：联立方程模型的估计1实验目的1）通过实验加深对课堂讲授知识的理解，化解繁杂的计算过程。
2）熟练使用计算机和Eviews软件进行计量分析，了解联立方程模型的识别和估计的原理，掌握常用的估计、检验方法。
3）独立地建立和应用计量经济学模型及方法来研究实际的经济问题。
2实验软件EViews 53实验数据下表是1978年—2003年我国宏观经济历史数据，表中给出了国民生产总值GDP，消费C，投资I，政府支出G（单位：亿元）。
年份Y C I G19783605.62239.11377.9480197940742619.41474.261419804551.32976.1159065919814901.43309.1158170519825489.23637.91760.277019836076.34020.5200583819847164.44694.52468.6102019858792.1577333861184198610132.8654238461367198711784.77451.2432214901988147049360.15495172719891646610556.560952033199018319.511365.264442252199121280.413145.975172830199225863.715952.196363492.3199334500.720182149984499.7199446690.72679619260.65986.2199558510.533635238776690.5199668330.440003.926867.27851.6199774894.243579.428457.68724.8199879003.346405.929545.99484.8199982673.149722.730701.610388.3200089340.954600.932499.811705.3200198592.958927.437460.813029.32002107897.662798.542304.913916.92003121511.467422.551382.7147644实验内容及其步骤1、设定模型为：消费方程：C t = 0 + 1Y t + 2 C t-1+ u1t投资方程：I t = 0 + 1 Y t+ 2 I t-1 + u2t收入方程；Y t = C t + I t + G t2、判断消费方程、投资方程均为过度识别，用两阶段最小二乘法进行估计未知参数。
计量经济学实验报告 ——联立方程模型的估计
西南科技大学Southwest University of Science and Technology 经济管理学院计量经济学实验报告——简单线性回归模型专业班级：姓名：学号：任课教师：成绩：简单线性回归模型实验目的：掌握一元线性回归模型的估计、检验和预测方法。
实验要求：选择方程进行一元线性回归，进行经济、拟合优度、参数显著性等检验，预测解释变量和应变量。
试验用软件：Eviews 3.0实验原理：普通最小二乘法，计量经济学预测原理。
实验用样本数据：2、实验步骤：1、录入数据：（1）点击“File/New/Workfile”，屏幕上出现Workfile Range对话框，选择Annual，在Start date里和End date里键入1991和2001，点击OK后屏幕出现Workfile对话框。
（2）输入命令data Y, X.。
点击Edit+/-。
粘贴数据。
2、分析，作散点图。
点击Quick—Graph,输入y x，选择scatter diagram,得到Y和X 的散点图。
从图中可以看出两个变量呈线性关系。
3、回归分析（1）设定模型理论设定Y=a+bX+c（2）做普通最小二乘法估计经过简单的回归分析后得出表EQ1：其中拟合优度为：0.991810有很强的线性关系。
因此Y=0.13458X-3.61115系统显著性检验，X的统计量t为34.80013，α=0.05，查t分布表。
自由度为n-2=10,t(10)=2.228,则t>t(10),拒绝H：β=0，表明国内生产总值对地方预算内财政收入有显著影响。
4.预测在Equation选项中选中Forecast.得到如下图键入：expand 1990 2005/回车（Range扩大）键入：smpl 1990 2005/回车 (Sample扩大）键入：data x /回车/yes, 输入X的2005年资料3600，入x=3600在E quation框中，点击“Forecast”Forecast name(预测值序列名)S．E．（预测值标准差），回车如图，得到2005年的预测值为480.8830.实验体会：自己在网上找点。
eviews实验报告
eviews实验报告Eviews 实验报告摘要Eviews 是一个被广泛应用于经济学、金融学等领域的计量经济学软件。
本实验报告通过一个具体案例，介绍了如何运用 Eviews进行数据处理、模型建立和分析。
通过对此案例的完整实施流程，读者能够了解到 Eviews 的基本使用方法以及它在实际经济问题中的应用能力。
引言Eviews（Econometric Views）是一种功能强大的计量经济学软件工具，能够处理和分析经济与金融数据。
它不仅仅是一个数据处理工具，还可用于建立经济模型、估计经济关系、进行预测以及进行模型检验等。
本实验报告将通过一个案例，介绍如何利用Eviews 进行数据处理、模型建立和分析。
数据处理在使用 Eviews 进行数据处理之前，首先需要准备好待分析的数据。
这些数据可以是收集到的实际数据，也可以是从其他来源获取的公开数据。
无论数据来源如何，都需要通过 Eviews 的数据导入功能将其导入到软件中。
在导入数据之后，可以使用 Eviews 的数据处理功能对数据进行清洗和转换。
例如，可以通过计算某个变量的平均值、标准差等统计指标，快速了解数据的基本特征。
此外，还可以使用Eviews 的图表功能绘制各种统计图表，如折线图、散点图等，以便更好地理解数据。
模型建立在数据处理完成后，可以根据研究目的建立相应的经济模型。
Eviews 提供了丰富的模型建立功能，可以根据需要选择不同的模型类型。
例如，可以建立回归模型、时间序列模型等。
对于回归模型，可以通过 Eviews 的回归分析功能进行模型的估计和检验。
此功能可根据输入的自变量和因变量数据，自动估计出回归方程的参数，并计算出各种统计指标。
通过对模型的参数估计和假设检验，可以判断模型的有效性。
分析和预测在模型建立完成后，可以利用 Eviews 的分析功能对模型进行进一步的分析和预测。
Eviews 提供了丰富的统计方法和技术，如方差分析、协整分析等，可以帮助用户深入理解模型关系。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学e v i e w s实验报告标准化管理处编码[BBX968T-XBB8968-NNJ668-MM9N]大连海事大学实验报告实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况（1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Errort-Statistic Prob.CAVGDPR-squared Mean dependent var Adjusted R-squared. dependent var. of regression Akaike info criterionSum squared resid1538032.Schwarz criterionLog likelihood Hannan-Quinn criter.F-statistic Durbin-Watson statProb(F-statistic)由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为: （令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = +* X其中斜率表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长元。
计量经济学eviews实验报告
计量经济学eviews实验报告大连海事大学实验报告Array实验名称：计量经济学软件应用专业班级：财务管理2013-1姓名：安妮指导教师：赵冰茹交通运输管理学院二○一六年十一月一、实验目标学会常用经济计量软件的基本功能，并将其应用在一元线性回归模型的分析中。
具体包括：Eview的安装，样本数据基本统计量计算，一元线性回归模型的建立、检验及结果输出与分析，多元回归模型的建立与分析，异方差、序列相关模型的检验与处理等。
二、实验环境WINDOWSXP或2000操作系统下，基于EVIEWS5.1平台。
三、实验模型建立与分析案例1：我国1995-2014年的人均国民生产总值和居民消费支出的统计资料（此资料来自中华人民共和国统计局网站）如表1所示，做回归分析。
表1我国1995-2014年人均国民生产总值与居民消费水平情况2008年23912 87072009年25963 95142010年30567 109192011年36018 131342012年39544 146992013年43320 161902014年46612 17806 （1）做出散点图，建立居民消费水平随人均国内生产总值变化的一元线性回归方程，并解释斜率的经济意义；利用eviews软件输出结果报告如下：Dependent Variable: CONSUMPTIONMethod: Least SquaresDate: 06/11/16 Time: 19:02Sample: 1995 2014Included observations: 20Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 691.0225 113.3920 6.094104 0.0000AVGDP 0.352770 0.004908 71.88054 0.0000R-squared 0.996528 Mean dependent var 7351.300Adjusted R-squared 0.996335 S.D. dependent var 4828.765S.E. of regression 292.3118 Akaike info criterion 14.28816Sum squared resid 1538032. Schwarz criterion 14.38773Log likelihood -140.8816 Hannan-Quinn criter. 14.30760F-statistic 5166.811 Durbin-Watson stat 0.403709Prob(F-statistic) 0.000000由上表可知财政收入随国内生产总值变化的一元线性回归方程为:（令Y=CONSUMPTION,X=AVGDP（此处代表人均GDP））Y = 691.0225+0.352770* X其中斜率0.352770表示国内生产总值每增加一元,人均消费水平增长0.35277元。
EViews统计分析在计量经济学中的应用联立方程模型
(3)关键路径检验
一个联立计量经济学模型可能包含许多结构方程，但一个总体结构清晰的模型， 应该存在明显的由一部分结构方程构成的关键路径，它们描述了主要经济行为主体 的经济活动过程。在一条关键路径中，结构方程之间存在着递推关系。例如，在宏 观计量经济学模型中，由固定资产决定社会总产值的生产，由社会总产值解释国民 收入，由国民收入决定投资额，由投资额解释固定资产，那么这4个方程构成一个 关键路径。沿着关键路径进行误差传递分析，可以检验总体模型的模拟优度与预测 精度。
7.1：联立方程的识别
7.1.2简化式方程的识别
联立方程系统的简化式识别条件，是根据联立方程系统的简化式结 构参数进行判断的。对于简化模型Y=ΠZ+E,简化式识别条件为
如果rank（Π2）<ki-1，则第i个结构方程不可识别； 如果rank（Π2）=ki-1，则第i个结构方程可以识别；并且
如果g-gi=ki-1，则第i个结构式方程恰好识别； 如果g-gi>ki-1，则第i个结构式方程过度识别。 式中：Π2是简化式参数矩阵Π中划去第i个结构方程所不包含的内生变量 所对应的行和第i个结构方程中包含的先决变量所对应的列之后，剩下的参 数按原次序组成的矩阵。其他符号、变量的含义与结构式相同。一般也成 该条件的前一部分称为秩条件，用以判断结构方程是否识别；后一部分称 为阶条件，用以判断结构方程的恰好识别或过度识别。
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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狭义工具变量法估计结果
（2）点击确定得 到：图7.2
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图7.2 狭义工具变量法估计结果
EViews统计分析在计量经济学中的应用
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参数模型估计量
Eviews14章联立方程模型
删除模型中的方程：
如果要删除模型中的方程，需选中模型窗口中的方程对象， 然后单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Delete”即可完成 操作。这里需要说明的是，在模型中添加和删除方程对象会 改变模型的内生变量。
EViews统计分析基础教程
五、联立方程模型的模拟
模型中的方程可以是内置的，也可以是链接的。内置方程 以文本形式显示在模型对象中，链接方程在模型中的表达式 来源与模型以外的对象。向模型中添加方程的方法有两种： 一种是添加链接方程，一种是添加文本形式的方程。
EViews统计分析基础教程
五、联立方程模型的模拟
添加链接方程：
如果是通过主菜单栏中的“Object”|“New Object”|“Model”选 项建立的模型对象，则在工作文件中选中要放入模型中的方 程对象，然后单击鼠标右键，在弹出的菜单中选择“Copy” （复制），再打开模型对象，在该窗口中单击鼠标右键，选 择弹出菜单中的“Paste”（粘帖），即可将方程对象放入模 型中。如果在系统对象窗口中建立的模型对象，则会自动生 成一个包含该方程组的模型。
EViews统计分析基础教程
四、联立方程系统的建立
系统设定好后，可对其进行估计。单击系统对象工具栏中的 “Estimate”功能键，在弹出如图所示的“Estimation Method” 选项卡对话框的“Method”中选择估计方法。
EViews统计分析基础教程
四、联立方程系统的建立
当选择“Iteration Options”选项卡时会弹出如图所示的对话 框，系统默认项是“Update weights once then”中的“Iterate coefs to convergence”。
EViews统计分析基础教程
EViews统计分析在计量经济学中的应用--第7章-联立方程模型
17.07.2020
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用普通最小二乘法估计第二个简化式
（2）在Equation Estimation 中 Specification 内输入“yt c cst(-1) gt”,如图7.5所示，点击确定，得到如图 7.6所示结果
17.07.2020
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变量输入对话框
图7.5 变量输入对话R框
设某关键路径上的方程数为，为第个方程的误差估计量，通常用下面两个统计 量来衡量关键路径的模拟或预测精度：
均方根误差 冯·诺依曼比
T
ei2 / T
i 1
T
i2
eiei12/iT 1ei2TT1
显然，均方根误差和冯·诺依曼比是越小越好。
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总体模型检验
（4）滚动预测最终检验
由上述各种结果可以看出，狭义的工具变量法 （IV）、间接最小二乘法(ILS)与二阶段最小二乘法(2SLS)， 都得到了相同的参数估计量。前三种方法都是适用于恰好识 别的结构方程，只是使用不同的工具变量估计得到的。
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7.3 联立方程的检验
1.单个结构方程的检验
对于模型中的每一个结构方程，单方程计量经济 学模型所有检验都是适用的，而且是必要的。主要 包括经济含义检验、统计检验、计量经济学检验和 预测检。
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项目选择对话框
图7.8 项目选择对话框
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变量显示窗口
图7.7 变量显示窗口
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模型建立
计量经济学实验42联立方程组模型
在两个窗口中分别输入：com c gdp com(-1) c gov com(-1) inv(-1)
同理可得到投资函数：com c gdp com(-1) c gov com(-1) inv(-1)
模型估计式为：
2.过度识别（K-k>m-1）模型的估计
在宏观经济模型中，当期消费·投资行为也要受到上一期的影响，因此引入Ct-1,It-1
可以验证消费函数和投资函数都为过度识别，此时采用二阶段最小二乘法（TSLS）
建立工作文件，进行模型参数估计二阶段最小二乘法（TSLS）
（1）阶条件
K－k2＝m2－1＝1
消费函数恰好识别
（2）秩条件
划去消费所在的第二行和消费函数中所出现的变量所在的第一列·第二列·第四列
同理可判断投资函数的恰好识别性
模型估计
1.恰好识别（M-m=K-k）模型的估计
运用最小二乘法(OLS)对上述三个方程进行估计
求解：可用其他数学软件计算
方程组模型为：
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实验目的熟练应用 EViews5进行联立方程组模型研究实例研究：通过简化的中国宏观经济调控模型，分析总收入的变动对消费和投资的影响
背景与数据 研究背景：根据凯恩斯宏观经济经济调控原理，建立简化的中国宏观经济调控模型，在不分析进口的条件下，通过消费·企业·政府的经济活动，分析总收入的变动对消费和投资的影响 数据选择：中国1978—2003年的中国宏观经济的历史数据
数据来源：《中国统计年鉴》（2004）详细数据：计量经济学实验课课件数据
模型设定模型假设：
变量设定：Y: 生产总值（GDP）C: 消费(COM) I：投资INV G：政府支出(GOV)
模型的识别
1.转换为标准内生变量的个数 M＝3 (Y·C·I) 外生变量的个数 K＝1 (G)
联立方程计量经济学模型――Eviews操作具体过程重点
联立方程模型_Eviews 案例操作1.下面建立一个包含3个方程的中国宏观经济模型,已经判断消费方程式恰好识别的,投资方程是过度识别的。
对模型进行估计。
样本观测值见表6.101211012t t t t t t t t t t t C Y C u I Y u Y I C G αααββ−=+++⎧⎪=++⎨⎪=++⎩表6.1中国宏观经济数据单位:亿元年份Y I C G 年份Y I C G 197836061378175946919912128075171031634471979407414742005595199225864963 612460376819804551159023176441993345011499815682382119814901158126047161 994466911926120810662019825489176028688611995585112387726945768919836076 200531838881996683302686732152931119847164246936751020199774894284583485 511581198587923386458981719987900329546369211253619861013338465175111219 998267330702393341263719871178443225961150120008934132500428961394519881 47045495763315762001985933746145898152341989164666095852418472001107514423554853516624199018320644491132763(1用狭义的工具变量法估计消费方程选取方程中未包含的先决变量G 作为内生解释变量Y 的工具变量,过程如下:结果如下:所以,得到结构参数的工具变量法估计量为: 012ˆˆˆ582.27610.2748560.432124ααα===,,(2用间接最小二乘法估计消费方程消费方程中包含的内生变量的简化式方程为: 1011112120211222t t t t t t t tC C G Y C G πππεπππε−−=+++⎧⎨=+++⎩参数关系体系为:11121210012012122000παπαπααππαπ−−=⎧⎪−−=⎨⎪−=⎩用普通最小二乘法估计,结果如下:所以参数估计量为:101112ˆˆˆ1135.937,0.619782, 1.239898πππ===202122ˆˆˆ2014.368,0.682750, 4.511084πππ===所以,得到间接最小二乘估计值为: 12122ˆˆ0.274856ˆπαπ==211121ˆˆˆˆ0.432124απαπ=−=010120ˆˆˆˆ582.2758απαπ=−=(3用两阶段最小二乘法估计消费方程第一阶段使用普通最小二乘法估计内生解释变量的简化方程,得到1ˆ2014.3680.68275 4.511084t t tY C G −=++用Y 的预测值替换消费方程中的Y ,过程如下:得到预测值,然后使用工具变量法进行估计。
计量经济学 实验9 联立方程
实验九联立方程模型【实验目的】掌握联立方程模型的常用估计、检验方法【实验内容】宏观经济模型的估计与总体拟合优度检验【实验步骤】【例1】表1中为我国国民经济年度序列统计资料。
年份C1 I Y G X1978 1759 989 3606 869 -111979 1910 1026 3880 963 -191980 2129 1185 4183 881 -121981 2322 1169 4371 869 111982 2478 1279 4742 906 791983 2736 1432 5225 1013 441984 3070 1711 5985 1204 01985 3630 2356 6955 1259 -2901986 3744 2453 7330 1319 -1861987 4274 2742 8180 1424 -2601988 4880 3237 9500 1380 -971989 5064 3403 9782 1425 -1101990 5053 3355 10157 1467 2821991 5376 3719 11091 1673 3231992 6104 4550 12670 1881 1351993 6536 6049 14379 2077 -2831994 7300 6441 16200 2241 2181995 8389 7008 17902 2204 3011996 9335 7516 19620 2353 4161997 10629 8006 21345 2684 -34一、建立系统对象⒈在Eviews主窗口中点击Objects\New object，并在弹出的列表框中选中System项（如图1、图2所示）。
图1图2⒉在系统窗口中逐行输入待估计的模型系统，包括工具变量定义行。
C1=C(1)+C(2)*Y+C(3)*C1(-1) I=C(4)+C(5)*Y(-1)+C(6)*DY INST Y(-1) C1(-1) G X二、估计系统在系统窗口中点击Estimate 按钮，并从弹出的对话框中选取相应的估计方法：OLS 估计\2SLS 估计\3SLS 估计（估计结果见图3、4、5）。
联立方程模型估计实验2
联立方程模型估计实验下列为一完备的联立计量经济学模型：Yt=β0+β1Mt+γ1Ct+γ2It+μ1tMt=α0+α1 Yt +γ3Pt+μ2t其中Mt为货币供给量，Yt为国内生产总值，Ct 和It分别为居民消费与投资。
以表中的中国实际数据为资料，估计上述联立方程模型，要求恰好识别的方程按工具变量法与二阶段最小二乘法估计。
221222.8 136398.8 334.8 56834.4 55566.6254107 160280.4 347.9 63833.5 70477.4298755.7 188692.1 354.2 71217.5 88773.6345603.6 221651.3 359.5 80476.9 109998.2403442.2 263242.5 376.7 93317.2 137323.9第一个方程恰好识别，首先用工具变量法估计。
用模型中的价格指数P作为M2的工具。
在Eviews软件中，选择“Quick\Estimate Equation”,+在新出现的对话框中的“Method”栏内选择“TSLS”再在新出现的对话框的“Equation Specification”栏内输入“GDP C M2 CONS I”,在下面的工具栏（Instrument list）内输入“C P CONS I”,点击OK。
得：Dependent Variable: GDPMethod: Two-Stage Least SquaresDate: 04/26/10 Time: 12:16Sample: 1990 2000Included observations: 11再用两阶段最小二乘法估计。
第一阶段，用OLS法估计M的简化方程。
Durbin-Watson stat 2.043032 Prob(F-statistic) 0.000000然后点击工具栏的Forecast按钮，在出现的对话框中，默认软件给出的估计的M2序列名M2F，点击OK。
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Eviews实验报告——联立方程模型
一．选题
单方程计量经济学模型，是用单一方程描述单一经济变量与影响该变量变化的诸因素之间的数量关系，它适用于单一经济现象的研究。
但是，经济现象是极为复杂的，其中诸因素之间的关系在很多情况下是不能用单一方程描述的。
这时，就必须用一组方程才能描述清楚，即联立方程。
二．模型介绍
以一个由国内生产总值（Y）、居民消费总额（C）、投资总额（I）和政府消费额（G）等变量构成的简单的宏观经济为例建立一个联立方程模型，模型如下：
消费方程C t = a0 + a1Y t + a2C t-1+ u1t
投资方程I t = b0 + b1 Y t + u2t
收入方程Y t = C t + I t + G t
第一个方程表示居民消费总额由国内生产总值和前一期的消费总额共同决定；第二个方程表示投资总额由国内生产总值决定；第三个方程表示国内生产总值由居民消费总额、投资总额和政府消费额共同决定。
三．数据来源
Y I C G
2166
6747
7868
2996814769
91125
98749
4556522214
55963
94402
该数据取自于1988——2007年中，国内生产总值、居民消费总额、投资总额和政府消费额的数值，具体数值见上表。
四．结果分析
首先输入数据；输入数据后，点击“object”下拉菜单下的“new object”选项，显示结果如下：选择“system”，再单击ok，出现系统窗口，再窗口中输入联立方程模型关系式，如下图所示：单击“estimate”，在“method”下拉菜单里选择“ordinary least squares”，然后点击ok，结果显示如下图：
由上图可知，系数c（1）——c（5）的数值分别为、、、、，最后一项prob的伴随概率均小于，所以估计结果均有效。
再看两个方程的拟合效果，两个方程的拟合值均接近于1，所以拟合效果较好，方程估计有效。
根据以后分析，可以整理出如下表达式：
消费方程：C t = + Y t + C t-1+ u1t
投资方程：I t = + Y t + u2t
收入方程；Y t = C t + I t + G t。