计量数据分析

利用统计资料进行分析，其中，y为因变量，l、k为自变量。实验步骤：（1）建立工作文件并输入数据资料；

导入数据：File/open/foreign data as workfile

（2）建立数据序列log（y）、log（l）、log（k），生成时间变量T；

在命令窗口输入 genr logy=log(y)

genr logl=log(l)

genr logk=log(k)

genr T=@trend+1

（3）列出变量y01、l、k、log（y）、log（l）、log（k）的均值、标准差、最小值、中值、最大值、偏度和峰度，（分析略）

首先选中y01、l、k、log（y）、log（l）、log（k），点击show，使这几个在一个窗口中显示，接着view/descriptive stats/common sample,命名为group02

（4）列出log（y）、log（l）、log（k）之间的相关系数表，（分析略）；

在命令窗口中输入cor logy logl logk

（5）对y、l、k进行LS估计，（分析略）；

Quick/estimate equation/y c l k,命名为eq01

（6）利用图形分析检验、White检验分析步骤（5）中是否存在异方差；

先把（5）中的残差序列做出来，点击eq01中的proc/make residual series,新序列命名为resid01

分别做y与k、y与l、k与resid01、l与resid01的图形

以y 与k 为例子：

点击quick/graph k y/scatter (details fit lines/regression line) White 检验：在eq01中点击view/residual test/heteroskedasticity tests/white

其中F 值为辅助回归模型的F 统计量值。取显著水平05.0=α，查卡方分布表，由于卡方分布值11.071>6.0497=5R^2，接受原假设，所以不存在异方差性。

（7）对log （y ）、log （l ）、log （k ）进行LS 估计；

Quick/estimate equation/y c logl logk,命名为eq02

（8）利用White检验分析步骤（7）中是否存在异方差；

步骤和（6）类似：

由于9.488<15.6817，拒绝原假设，存在异方差。

（9）对log（y）、log（l）、log（k）进行LS估计，要求控制住异方差，（分析

略）；

W1=1/ABS(RESID02）由于9.488<10.1121，拒绝原假设，存在异方差

W2=1/ RESID 02^2 由于9.488>3.1575，接受原假设，不存在异方差，控制住了异方差。