EViews统计分析在计量经济学中的应用综合案例

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（3）无风险利率的确定 无风险利率是指投资者能够按此利率进行无风
险借贷的利率。在国外的实证研究中，许多学者 以短期国债利率或银行同业拆借利率来代替无风 险利率。但是我国目前利率还没有完全市场化， 且国债的期限要比西方发达国家相对要长，而且 国债的回购交易大多是机构投资者。因此，无法 用国债利率或国债回购利率来代表无风险利率。 样本期内我国3个月居民定期储蓄存款年利率是 1.71% ， 折 算 为 周 利 率 为 0.03325% ， 即 =0.03325%。
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因此可以得出一下结论： 较高的搜寻成本导致不同声誉水平的卖家同时存在
于网上市场，声誉机制能够起到辨别卖家信用的作 用，并给予高声誉卖家一定的声誉溢价。 消费者保障计划的创设有助于高声誉卖家提高其产 品价格，降低了低声誉卖家产品价格，增大了高声 誉卖家和低声誉卖家之间的价格离差。在网络搜索 效率较低的情况下高声誉卖家将倾向于选择合作， 提供优质的产品和服务。
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二.资本资产定价模型及其检验方法介绍
各种股票的收益和风险呈现正相关，每种资
产的收益由无风险收益和风险贴水两部分构成。 可表示为：
E Ri Rf i E Rm Rf
（1）
其中： E Ri 为股票的期望收益率； Rf 为无风险收益率、 E Rm 为市场证券组合的
期望收益率； i 是股票 i 收益和市场组合收益间的协方差im 与市场组合收益方差 m 2 的比
值，即 i
im
2 m
，常被称为“
系数”（可以看作某种股票收益变动对市场组合收益变
动的敏感度）。
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假设关于任何资产的收益是一个公平博弈，换句 话说就是任何资产已实现的平均收益率等于其预 期的收益率。数学上有如下形式：
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首先，将数据保存在“诺基亚N97数据22” 的excel数据表中，然后将表格导入Eview6 中，如下图所示：
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导入后，数据显示如下：
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选择quick-equation estimation，按 下图填入变量名称，点击确定即可。
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电子商务市场上存在的价格离散现象曾引 起经济学界的广泛关注。价格离散是指 在同一市场同一时间不同卖家同种商品 的价格分布。“淘宝网”上的消费者保 障计划是一种典型的第三方中介信用担 保机制。总之，本实验旨在利用“淘宝 网”上的交易数据，实证分析在声誉机 制与第三方担保机制的共同影响下的网 络商品交易价格。
8.2 资本资产定价模型
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一.实验课题背景
资本资产定价模型（CAPM）可以说是现代金 融理论的基石之一。一方面，在市场达到均衡 时，资产的合理价格是什么，这是所有市场参 与者共同关注的一个焦点，因而也自然成为金 融以及经济理论研究的核心。另一方面，它又 与市场有效性问题的研究密不可分。
卖方好评度PositiveRatio、真实陈述虚变量Accurate、 卖家地域Location变量的t检验虽然在严格的统计检验效 果上并不好，但是在经济学意义上通过检验。另外，因为 采集的数据量不是很大，不可避免的会出现一些误差，因 此，通过淘宝商品诺基亚N97的网上交易信息的市政研究， 我们验证了电子商务产品多因素定价模型的正确性。
将方程（1）代入方程（2）可得：
Rit Rft i • E Rmt Rft i •mt eit
Rft Rmt Rft • i eit
所以，对资本资产定价模型进行检验时，一般用如下模型：
Rit Rft Rmt Rft • i eit
（3）
检验模型（3）时，首先要估计系数。通常 采用的方法是对单个股票或股票组合的收益 率与市场指数的收益率进行时间序列的回归， 模型为：
R itiiR m tit （6）
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我们以方正科技（600601）为例，介绍如何通过Eviews 软件进行系数的回归估计。
打开Eviews6.0，选择File-New-Workfile，frequency选择integer date，时间为1至200，点击确定。
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由于中国股票市场的特殊性，研究CAPM在这一市 场中的适用性是非常重要的。与西方成熟的市场相 比，中国股票市场的特殊性着重体现在以下两个方 面：其一，它是一个新兴市场，存在许多不完善的 地方，如以散户为主体，投资者的短期投机性动机 很强，禁止卖空等。其二，它仍然保留了许多计划 经济的特征，如股票发行和上市的审批制度直到 2000年才逐步改革，市场缺乏退出机制，无法实 现上市公司的优胜劣汰；同时，市场受到政府政策 的巨大影响。因此，即使CAPM在西方成熟市场中 是适用的，中国股票市场的这种特殊性也很可能使 得CAPM所蕴涵的资产的均衡收益率与其系数之间 的线性关系不复存在。
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六：结论
本实验主要在声誉信号理论的框架内分析了在 卖家声誉存在差异的情况下，考察了第三方中介 信用担保机制对网上交易市场定价的效应，首先 根据文献调研和实际经验提出了被解释变量和解 释变量以及控制变量，然后采用从“淘宝网”收 集的真实交易数据进行实证研究，验证了本实验 的电子商务产品多因素的定价模型。
Ri
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由表2可知，卖方好评度PositiveRatio、质量担保虚变量 Quality、退换货虚变量Refunding、真实陈述虚变量 Accurate、卖家地域Location均与卖家商品的定价正相 关，卖家地域与卖家商品定价负相关，这与实际的电子商 务市场定价预测相符合。
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表2 逐步回归(Stepwise)回归结果
系数
0
-0.742
1
2.342
Fra Baidu bibliotek
R2
0.433
F检验
8.072
T检验 -3. 751 2. 841
sig
0. 001 0. 007
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从表 2 可以得出如下结论：第一，i2 的系数 2 的 T 检验结果并不显著，表明风险与收 益之间并不存在非线性相关关系；第二，ei 的系数 3 的 T 检验结果并不显著，表明非系统 风险在资产组合定价中并不起作用；第三， 0 的估计值为负，即资金的时间价值为负，表
Rit i i Rmt eit
（4）
方程（4）通常被称为“一次回归”方程。
确定系数之后，就可以将作为检验的输入量 对单个股票或组合的系数与收益再进行一次 回归，并进行相应的检验。回归方程如下：
R i01ii
（6）
方程（5）通常被称作“二次回归”方程。
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三．实验步骤
Rit E Rit imt eit
（2）
其 中 ， mt Rmt E Rmt ， E mt 0 ， eit 为 随 机 误 差 项 ， 且 E eit 0 ，
covemt
, eit
0
，
cov eit ,eit1
0
，
i
cov Rmt
,
Rit
Var
Rmt
。
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四、数据的获取和处理
本实验选择在“淘宝网”上购买量较大的手机商品——诺 基亚N97作为样本。按照“淘宝网”的商品分类，依次点 击“手机”——“诺基亚N97”，在默认的搜索网页中，搜 集了“淘宝网”2010年10月25日至10月30日5天中诺 基亚N73的成交信息。之所以选择诺基亚N97是因为此款 手机在中国具有很好的口碑，产品本身质量的不确定较小， 因此消费者在购买时主要考虑的是卖家的诚信程度，从而 避免了因不可观测的产品特征而产生的遗漏变量问题。本 实验用3个虚拟变量来分别表示卖家是否加入了“30天维 修”、“7 天退换”和“如实陈述”计划。本实验采集了 130个数据，为了消除误差选择了100个数据。
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风险与收益关系的检验
(1)用B JS方法进行时间序列回归及检验
将一阶回归得出的系数的估计值作为独立变量代入二阶回 归方程来估计和。二阶回归方程为：
R i01iui
（7）
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通过Eviews统计软件对方程（7）进行回归，可 以得到表1的结果。
表1 二阶回归结果
本文选用上述37支A股股票的周收盘价格数据作为样本 观察值，时间跨度是2000年6 月30日—2002年9月27 日，共计109周。
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（2）股市指数的选择 目前在上海股市中有上证指数、A股指数、B
股指数及各分类指数。其中，上证综合指数是一 种价值加权指数，其编制是借鉴了国际上股价指 数的编制经验的，故其编制方法合理科学，能反 映整个股市的变动趋势和上市公司全部资本价值 的变化与成长，并包括了上海股市中各种证券， 符合资本资产定价模型市场组合构造的要求。所 以本文选择上证指数作为市场组合指数，并用上 证指数的收益率代表市场组合。
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二.电子商务产品定价模型指标变量
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三、电子商务产品定价模型 在卖家信誉机制和第三方担保机制的共同影响下， 本实验确定电子商务产品多因素的定价模型为：
p ric e 0 1 P o sitiv e R a tio 2 Q u a lity + 3 R e fu n d in g 4 A c c u ta te 5 L o c a tio n
（1）股票品种的选取
本项研究采用上海股票市场代码自600601至600640 的37支股票，由于代码600625、 600629与600633三 支股票在采样期间内没有连续观察值，所以没有采用。37 支股票的行业分布为：房地产股3支，公用事业类股3支， 商业类股4支，综合类股2支，工业类股25支。这37支股 票均为任意选择，目的是为了科学地体现随机性。由行业 分布可以看出，这37支股票分布在多种行业，具有较好的 代表性。
系数
0
-0.742
1
2.342
R2
0.433
F检验
8.072
T检验 -3.751 2.841
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(2)采用FM模型进行横截面回归及检验
FM模型如下：
R i 0 1i 2i 2 3e i i （8）
对资本资产定价模型的横截面的检验采用多元回归中的逐 步回归分析法（Stepwise），即在回归分析中首先从所 有自变量中选择一个自变量，使相关系数最大，再逐步加 入新的自变量，同时删去可能变为不显著的自变量，并保 证相关系数上升，最终保证结果中的所有自变量的系数均 显著不为0并且被排除在模型之外的自变量的系数均不显 著。用Eviews统计软件进行处理，可得表2的结果。
分析结果如下：
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五、实证结果与分析 本 实 验 通 过 以 price 为 主 要 的 研 究 变 量 ， 以 PositiveRatio为自变量和第三方担保机制的质量 担 保 quality 、 退 换 货 refunding 和 真 实 陈 述 accurate三个虚变量，并控制卖家地域进行OLS 回归分析。可得结果如表2所示。
Ri
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（4）收益率的计算
在上述样本的基础上，按下面公式来分别计算个 股和指数的周收益率： Ri=（今周收盘价格/前周收盘价格-1）*100， Rm=（今周收盘综合指数/前周收盘综合指数-1） *100。
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上海股票市场资本资产定价模型的估计与检验 （1）个股β系数的估计 利用上证综合指数的周回报率与每支股票的周回 报率作时间序列回归，估计每支股票与市场的风 险系数——系数，采用如下的单指数模型：
第8章 综合案例
26.07.2020
8.1 电子商务产品定价模型
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一.实验课题背景
近年来，随着信息技术的飞速发展和因特网的 普及，电子商务行业得到了蓬勃发展，网上交 易这一全新的商业模式逐渐为人们所熟悉。相 比一般形式的商业活动，网上交易的优势在于 减少了信息收集成本和信息传播成本。
出现下图后，点击Object-New Object，在Type of object中 选择seriers,，并命名为SY和MY，从而创建两个序列。
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选中SY和MY两个序列，右键选择Open as group，打开如下图将 数据填入相应的变量下面，如下图所示：
选择quick-equation estimation，按下图填入变量名称，点击确定即可。