计量经济学第一次上机作业

建立一个 new projiect,命名为 e less,在 e2 表格中把前十个数据复制到 eless 中，点击 view 选择 descriptive，stats table。
同样的方法建立 emore，把 e2 的后面是个数据 21-30 复制粘贴到 emore 中，用点击 view 选择 descriptive，stats table。 ④ 检 验 分 析 ， 在 eless 、 emore 中 统 计 出 来 的 残 差 平 方 和 分 别 为 RSS1=1.69e^8 和 RSS2=15284104, 样 本 容 量 分 别 为 10 、 10 ， 根 据 戈 德 菲 尔 德 匡 特 检 验 他 们 的 统 计 量 F=RSS1/RSS2=11.06，因为他们的自由度都为 9，在α=0.5 情况下 F 0.5(9,9) 3.18 ,
产生加权最小二乘法回归方程
Y=-530+0.08X
第二题 （1）最小二乘法估计方程模型 建立一个 workfile 如下截图
建立新的对象 x 和 y.并输入数据。
进行最小二乘法估计
④得出回归方程
Y=27+0.35X
（2）图示法检验自相关，生成残差图
在残差图中，残差的变动有系统模式，连续为正和连续为负，表明残差存在一阶正自相关， 模型中 t 和 F 统计量的结论不可信，需要采取补救措施。 （3）采用广义差分法处理序列相关问题 产生 et 序列
F 11.6 F 0.5(9,9) 3.18
所以拒绝原假设，确实存在异方差。
（3）用加权最小二乘法估计个人储蓄函数 将 save 和 income 重 命 名 为 y 和 x, 在 窗 口 上 单 击 Genr, 在 弹 出 的 窗 口 中 分 别 输 入 W1=1/X,W2=1/X^2,产生 W1，W2，
新建 object，用来录入数据。在对象类型中选择 series，name for object 中输入 save 表示 录入储蓄数据的对象，点击 OK。
录入数据，点击 save，右击 edit 输入储蓄数据，完成后关掉窗口即可。
④同样的方法建立一个 income 对象，并录入数据。
⑤进行最小二乘回归，点击 Eviews 窗口上面的 quick-estmate equation,在 specification 输入 income c save,选择 LS 最小二乘法估计，点击 OK.
⑥结果。
⑦保存结果。
结论，产生的最小二乘法估计方程为 Save=-648+0.085x
（2）用戈德菲尔德匡特检验进行异方差性检验 建立一个 new project,数据类型选择 series，name 为 e2,在 eviews 上方输入框中输入 e2=resid^2，点击 enter 运行，生成残差平方和的表格。
得到 yn=12.32+0.34*xn 由于是小样本补充观测值 b=12/(1-0.622)=31.74,最终得到回归方 程模型为 Yn=12.32+0.34*xn
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在 quick 中选择 estimate equation，输入 y c w1，选择最小二乘法，在产生的图框中选 择 views，选择 resid diagnostics,再选择 heteroskedaciticity ,在接下来的页面中中选 择 white 检验，产生结果如图。
同样的方式产生 w2 为权数的怀特检验。
在 Eviews 命令栏目输入 ls e e(-1),得到回归方程
在 Eviews 的命令栏输入 Ls y-0.622116419551*y(-1) c x--0.622116419551*x(-1)回车后方程得到
④生成回归方程
⑤点击 genr,在对话框中输入 yn=y-0.622116419551*y(-1),同样的方法得到差分序列 xn=x-0.622116419551*x(-1),此时的 xn 和 yn 都缺少第一个值，用普莱斯变换得到 yn1 和 xn1 分别为计算为 91.22 和 200.22，添加进 xn,yn 里面，在命令栏输入 ls yn c xn 得到来 普斯变换的广义差分模型为
④在以 w1 为权数系数时 NR^2=4.108,w2 为权数时的 NR^2=4.127,在 5.99 的临界值下都不拒 绝原假设，即模型不存在异方差，因为此时 W1 值较小，故证明 W2 为权数较好。选中 quick-estimate，输入 y c x,再在 option 中选择 variance，权重选择为 W1。
计量经济学第一次上机作业 统计 1301 刘亚男 1309020137 （1）用最小二乘法估计个人储蓄函数 建立 workfil ，点击 Eviews 窗口顶部 file ，在弹出的窗口中 workfile structure type 选择 Dated-regular frequency,Frequency 中选择 Integer date 整数日期，输入日期 start 1 ，end 31, 点击 OK.