应用EViews进行Chow检验法
3邹检验
实验三、邹检验1、选取2005年1月4日致2011年12月30日东风汽车收盘价日度数据及对应时间的上证综指收盘价日度数据2、打开Eviews软件，新建Workfile，选择数据类型：3、录入数据：对两个收盘价数据进行处理，计算每天的收益率，定义为：rd和rs genr rd=(df-df(-1))/df(-1)genr rs=(sz-sz(-1))/sz(-1)4、对rd和rs做回归分析，ls rd c rs：Dependent Variable: RDMethod: Least SquaresDate: 06/22/14 Time: 19:13Sample (adjusted): 1/05/2005 7/12/2011Included observations: 1700 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.C 9.57E-05 0.000450 0.212485 0.8318RS 1.077154 0.024237 44.44232 0.0000R-squared 0.537723 Mean dependent var 0.000644 Adjusted R-squared 0.537450 S.D. dependent var 0.027301 S.E. of regression 0.018567 Akaike info criterion -5.133649 Sum squared resid 0.585379 Schwarz criterion -5.127251 Log likelihood 4365.601 Hannan-Quinn criter. -5.131280 F-statistic 1975.120 Durbin-Watson stat 1.858855 Prob(F-statistic) 0.000000rs系数的P值为0，说明rd与rs存在显著的线性关系。
计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.881953 206.23 1971 638.01 1989 1077.921954 231.7 1972 658.23 1990 1163.191955 233.21 1973 691 1991 1212.511956 262.14 1974 664.81 1992 1272.681957 279.45 1975 691.32 1993 1403.621958 349.03 1976 656.25 1994 1383.741959 443.85 1977 724.18 1995 1442.191960 419.06 1978 931.47 1996 1613.191961 270.8 1979 924.71 1997 1868.981962 229.72 1980 882.78 1998 2190.31963 266.46 1981 874.02 1999 2616.461964 322.98 1982 884.14 2000 3109.611965 393.14 1983 982.17 2001 3834.161966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.41967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.41968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.991969 446.83 1987 1241.86步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
计量经济学chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月 15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin19521970198819531971198919541972199019551973691199119561974199219571975199319581976199419591977199519601978199619611979199719621980199819631981199919641982200019651983200119661984200219671985200319681986200419691987步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
（2）建立时间变量t=1，2，…，做Fin关于t的线性回归模型，并对其做参数结构稳定性检验（Chow检验或Chow预测检验）（建立变量t的方法是：t=@trend()+1）三、解题思路（1）Eviews6---建立fin的连续序列（object--series）---画散点图（view—graph—dot plot）（2）建立t的时间变量（quick—generate series—t=@trend()+1）---建立fin、t的方程（quick--estimate equation—fin c t）---chow检验（view—stability test—chow breakpoint test—断点为1996）---建立三个方程（一个受约束方程，两个不受约束方程）---比较1996年属于不受约束方程那个方程四、实验过程记录与结果（1）、散点图通过散点图可以发现，1996年存在结构性变化（针对斜率96年前后突然变大）（2）chow检验受约束模型：由该方程发现，残差存在明显的相关性，即存在自相关性，进行以1996年为断点分阶段检验不受约束模型（1）、1952-1996（2）1997-2004根据受约束模型相比，各统计量明显有转好的趋势。
Eviews处理多元回归分析操作步骤
操作步骤1.建立工作文件(1)建立数据的exel电子表格（2）将电子表格数据导入eviewsFile-open-foreign data as workfile，得到数据的Eviews工作文件和数据序列表。
2.计算变量间的相关系数在窗口中输入命令：cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb，点击回车键，得到各序列之间的相关系数。
结果表明Coilfuture数列与其他数列存在较好的相关关系。
3.时间序列的平稳性检验（1）观察coilfuture序列趋势图在eviews中得到时间序列趋势图，在quick菜单中单击graph，在series list对话框中输入序列名称coilfuture，其他选择默认操作。
图形表明序列随时间变化存在上升趋势。
（2）对原序列进行ADF平稳性检验quick-series statistics-unit root test，在弹出的series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择level，得到原数据序列的ADF检验结果，其他保持默认设置。
得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值0.97大于所有临界值，则表明序列不平稳。
以此方法，对各时间序列依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均大于临界值，表明各原序列都是非平稳的。
（3）时间序列数据的一阶差分的ADF检验quick-series statistics-unit root test，在series name对话框中输入需要检验的序列的名称，在test for unit root in 选择框中选择1nd difference，对其一阶差分进行平稳性检验，其他保持默认设置。
得到序列的ADF平稳性检验结果，检测值-7.8远小于所有临界值，则表明序列一阶差分平稳。
以此方法，对各时间序列的一阶差分依次进行ADF检验，将检验值与临界值比较，发现所有序列的检验值均小于临界值，表明各序列一阶差分都是平稳的。
eviews检验相关方法(2)
我用的是Eviews3.1注册版（因为其他的版本没注册都不稳定容易自己关闭程序），但大抵操作应该是相同的。
首先建立新的workfile,在命令窗口输入series，弹出新建的数列窗口，把要检验的数据存进去。
然后再数列窗口下点击view，找到unit root test就是单位根检验，弹出来的窗口的左上角是选择检验方式，一般保持默认的DF那一项就好了，Eviews里面的这个DF选项是把DF与ADF检验都包括在一起了。
右边的intercept啦intercept and trend啦是针对ADF 检验的不同模型，如果搞不清楚干脆就按默认吧。
左下角的level,1st differential，2st什么的是问你是针对原始数据、还是一阶差分、二阶差分来做检验，默认是level,就是原始数据。
都选好之后点击OK就好了。
输出的结果主要是看上面的表，第一个表左边给出一个值，右边给了三个值，分别是置信度99%，95%，90%的ADF检验临界值。
左边的值如果小于右边的某个值，说明该数据落在右边那个对应值的置信区间里。
比如左边给出-3，右边对应95%置信度的值是-1，-3<-1所以数据不存在单位根，是平稳的，这一检验的置信度是95%。
大概是这样吧，具体的ADF模型选择等等最好看一看相关书籍。
Eviews不难学的~~嘿嘿我也就是三天恶补大概看完的。
ADF检验的原假设是存在单位根，一般EVIEWS输出的是ADF检验的统计值，只要这个统计值是小于1%水平下的数字就可以极显著的拒绝原假设，认为数据平稳。
注意，ADF值一般是负的，也有正的，但是它只有小于1%水平下的才能认为是及其显著的拒绝原假设这样的话，如果你的变量是水平变量。
那么，你需要取对数，一般来说，取对数后的变量一般是平稳的，这样，你无需作协整；如果对数变量非平稳，再取一阶差分（绝大多数的水平变量取对数后再一阶差分是平稳的），你就可以作协整了了。
如果你的变量已是相对数，xt 与yt 并非I（1），那么，不能作协整，仅作一般的时间序列分析即可。
(完整word版)应用EViews进行Chow检验法
应用EViews进行Chow检验法（兰州财经大学金融学院 14级金融工程2班王满全）数据：1992-12-31，，2016—12-31中国GDP（单位：亿元）和INDEX为了分析中国INDEX和GDP的关系，根据上表做如下散点图：从散点图可以看出INDEX和GDP大体呈线性关系，为分析中国INDEX随GDP变动的数量规律性,可建立简单回归模型。
第一步:构建回归模型。
其中：——INDEX；——GDP应用EViews软件进行数据处理，得到如下回归结果:对回归结果的几点说明：1.经济意义：所估计的参数â=1085。
150,=0。
003287，说明GDP每增加1亿元，可导致INDEX平均增加0。
003287点。
2.拟合优度:R-squared=0.445876说明所建模型整体上对样本数据拟合可以，即解释变量GDP对被解释变量INDEX的部分差异做出了解释。
3.回归系数的t检验:取，因为t(â）=4。
101768〉，t（）=4.301969〉，所以可得出GDP对INDEX确有影响。
4.F值(模型总体显著性检验的指标，数值越大，模型越好）：因为Prob（F-ststistic）=0。
000265<0。
01，所以通过了0.01水平的显著性检验，说明模型总体显著。
5.Durbin—Watson检验：因为<Durbin—Watson stat=1。
572790<,所以不拒绝零假设，并且没有显著的残差自相关。
第二步：进行Chow氏稳定性检验。
第三步：确定结构变化的转折点（如2004年12月31日）,进行检验。
可得：从输出结果看，发现在0.1的水平上拒绝模型稳定原假设，说明2004年12月31日以后的中国股市发生了结构性变化.。
chow检验
（图 2）
实验结果与分析：
1. 根据费水平的对数值的趋势图，初步推断模型在 1978 年（第 26 年）存在结构突变。 2. 根据实验结果如图 2，因为 F=641.2290，远位于临界值右侧，所以推翻原价设，结论为 1978 年为结构突变点。
讨论与心得： Chow 存在结构突变点为外生的缺陷 成绩评定 评阅教师 评阅时间
( RSS1 RSS 2 ) / (T 2 K 2) ( RSS1 RSS2 ) / ( n1 k 1 n2 k 1) F ( K 1, T 2 K 2)
其中 T 是总的样本容量， n1 表示第一个子样本容量， n2 表示第二个子样本容量，K 表示回归模型中的解 释变量个数。 3.画出消费水平的对数值的趋势图，初步考察是否存在结构突变
实验步骤与内容： 1.打开 eviews 6 ，打开 workfile sy4.wfl
2.Chow Test 检验统计量的构造：
F
RSST ( RSS1 RSS2 ) / (T K 1 (n1 k 1 n2 k 1)) RSST ( RSS1 RSS2 ) / (k 1)
Equation Sample: 1952 1994 F-statistic Log likelihood ratio Wald Statistic 641.2290 151.4860 1282.458 Prob. F(2,39) Prob. Chi-Square(2) Prob. Chi-Square(2) 0.0000 0.0000 0.0000
湖南商学院模拟实验报告
实 验 地 点 : f601 课程名称 班级 计量经济学 姓名 实验项目名称 石伟男 学号 时 间 :2014-12-23 邹(Chow)突变点检验 120120036 学时 国贸 1201 石伟男
CHOW检验
实验地点:机房时间:ຫໍສະໝຸດ 015-12课程名称计量经济学
实验项目名称
邹(Chow)突变点检验
班级
国贸1301
姓名
龚庆
学号
130120025
学时
小组成员
实验目的：
中国全国居民消费水平时间序列(1952-1994)，用Chow Test方法检验1978年是否为一个突变点。
实验步骤与内容：
1.打开eviews 6，打开workfile sy4.wfl
2.Chow Test检验统计量的构造：
其中T是总的样本容量， 表示第一个子样本容量， 表示第二个子样本容量，K表示回归模型中的解释变量个数。
series xf1=log(xf)
genr t=@trend(1951)
3.画出消费水平的对数值的趋势图，初步考察是否存在结构突变
输入1978OK
Cow Breakpoint Test: 1978
Null Hypothesis: No breaks at specified breakpoints
Equation Sample: 1952 1994
F-statistic
641.22 90
Prob. F(2,39)
0.0000
Log likelihood ratio
讨论与心得：
Chow存在结构突变点为外生的缺陷
成绩评定
评阅教师
刘汉中
评阅时间
151.4860
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
Wald Statistic
1282.458
Prob. Chi-Square(2)
0.0000
计量经济学 Chow(邹氏)检验 检验模型是否存在结构性变化 Eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin1952 173.94 1970 563.59 1988 1122.881953 206.23 1971 638.01 1989 1077.921954 231.7 1972 658.23 1990 1163.191955 233.21 1973 691 1991 1212.511956 262.14 1974 664.81 1992 1272.681957 279.45 1975 691.32 1993 1403.621958 349.03 1976 656.25 1994 1383.741959 443.85 1977 724.18 1995 1442.191960 419.06 1978 931.47 1996 1613.191961 270.8 1979 924.71 1997 1868.981962 229.72 1980 882.78 1998 2190.31963 266.46 1981 874.02 1999 2616.461964 322.98 1982 884.14 2000 3109.611965 393.14 1983 982.17 2001 3834.161966 465.45 1984 1147.95 2002 4481.41967 351.99 1985 1287.41 2003 5153.41968 302.98 1986 1285.16 2004 6092.991969 446.83 1987 1241.86步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
Eviews线性回归教程
一、数据的导入与基本统计量
EViews提供序列的各种统计图、统计方法及过程。
当用前述的方法向工作文件中读入数据后，就可以对
这些数据进行统计分析和图表分析。
计算公式如下：
AIC 2l T 2k T
其中l 是对数似然值 l T (1 log( 2 π) log( uˆuˆ / T ))
2
我们进行模型选择时，AIC值越小越好。例如，可以通过选 择最小AIC值来确定一个滞后分布的长度。
第24页/共41页
（9）. Schwarz准则 Schwarz准则是AIC准则的替代方法:
峰度（Kurtosis） 度量序列分布的凸起或平坦程度，
计算公式如下
K 1 N
yi
y
4
N i1 ˆ
意义同S中
，正态分布的
K
值为3。如果
K
值大于3，
分布的凸起程度大于 正态分布；如果K值小于3，序列分布相
对于正态分布是平坦的。
第7页/共41页
Jarque-Bera 检验 检验序列是否服从正态分布。统计
工资差别
为了解工作妇女是否受到了歧视，可以用美国统计局的“当前人口调查” 中的截面数据研究男女工资有没有差别。这项多元回归分析研究所用到的变 量有：
W — 雇员的工资（美元/小时）
1；若雇员为妇女 SEX =
0；其他
ED — 受教育的年数 AGE — 雇员的年龄
1；若雇员不是西班牙裔也不是白人
NONWH = 0；其他
ARCH方法。 EViews计算R2 的公式为：
计量经济学chow(邹氏)检验检验模型是否存在结构性变化eviews6
数学与统计学院实验报告院（系）：数学与统计学学院学号：姓名：实验课程：计量经济学指导教师:实验类型（验证性、演示性、综合性、设计性）：验证性实验时间：2017年 3 月15 日一、实验课题Chow检验（邹氏检验）二、实验目的和意义1 建立财政支出模型表1给出了1952-2004年中国财政支出（Fin）的年度数据（以1952年为基期，用消费价格指数进行平减后得数据）。
试根据财政支出随时间变化的特征建立相应的模型。
表1obs Fin obs Fin obs Fin19521970198819531971198919541972199019551973691199119561974199219571975199319581976199419591977199519601978199619611979199719621980199819631981199919641982200019651983200119661984200219671985200319681986200419691987步骤提示：（1）做变量fin的散点图，观察规律，看在不同时期是否有结构性变化。
（2）建立时间变量t=1，2，…，做Fin关于t的线性回归模型，并对其做参数结构稳定性检验（Chow检验或Chow预测检验）（建立变量t的方法是：t=@trend()+1）三、解题思路（1）Eviews6---建立fin的连续序列（object--series）---画散点图（view—graph—dot plot）（2）建立t的时间变量（quick—generate series—t=@trend()+1）---建立fin、t的方程（quick--estimate equation—fin c t）---chow检验（view—stability test—chow breakpoint test—断点为1996）---建立三个方程（一个受约束方程，两个不受约束方程）---比较1996年属于不受约束方程那个方程四、实验过程记录与结果（1）、散点图通过散点图可以发现，1996年存在结构性变化（针对斜率96年前后突然变大）（2）chow检验受约束模型：由该方程发现，残差存在明显的相关性，即存在自相关性，进行以1996年为断点分阶段检验不受约束模型（1）、1952-1996（2）1997-2004根据受约束模型相比，各统计量明显有转好的趋势。
Eviews操作教程全套完整版
1.EVIEWS基础 (3)1.1. E VIEWS简介 (3)1.2. E VIEWS的启动、主界面和退出 (3)1.3. E VIEWS的操作方式 (6)1.4. E VIEWS应用入门 (6)1.5. E VIEWS常用的数据操作 (15)2.一元线性回归模型 (24)2.1. 用普通最小二乘估计法建立一元线性回归模型 (24)2.2. 模型的预测 (30)2.3. 结构稳定性的C HOW检验 (34)3. 多元线性回归 (39)3.1. 用OLS建立多元线性回归模型 (39)3.2. 函数形式误设的RESET检验 (45)4. 非线性回归 (48)4.1. 用直接代换法对含有幂函数的非线性模型的估计 (48)4.2. 用间接代换法对含有对数函数的非线性模型的估计 (50)4.3. 用间接代换法对CD函数的非线性模型的估计 (53)4.4. NLS对可线性化的非线性模型的估计 (55)4.5. NLS对不可线性化的非线性模型的估计 (58)4.6. 二元选择模型 (62)5. 异方差 (68)5.1. 异方差的戈得菲尔德——匡特检验 (68)5.2. 异方差的WHITE检验 (72)5.3. 异方差的处理 (75)6. 自相关 (79)6.1. 自相关的判别 (79)6.2. 自相关的修正 (83)7. 多重共线性 (87)7.1. 多重共线性的检验 (87)7.2. 多重共线性的处理 (92)8. 虚拟变量 (94)8.1. 虚拟自变量的应用 (94)8.2. 虚拟变量的交互作用 (99)8.3. 二值因变量：线性概率模型 (101)9. 滞后变量模型 (105)9.1. 自回归分布滞后模型的估计 (105)9.2. 多项式分布滞后模型的参数估计 (110)10. 联立方程模型 (115)10.1. 联立方程模型的单方程估计方法 (115)10.2. 联立方程模型的系统估计方法 (119)21.Eviews基础1.1. Eviews简介Eviews：Econometric Views（经济计量视图），是美国QMS公司（Quantitative Micro Software Co.，网址为）开发的运行于Windows环境下的经济计量分析软件。
Eviews统计第六章
自相关检验及修正的EViews操作
1.绘图检验自相关问题的EViews操作 进行了OLS回归后，选择EViews主窗口的Quick|Graph命令，输入残差序列名 （Resid），选择图形类型，最后单击确定键即得到残差图。绘制残差序列图也可以通 过Equation对象窗口的Resids按钮或View|Acutal,Fitted,Residual命令实现。 2.DW检验操作 通常OLS回归估计输出结果中包含着对模型的D.W.检验结果，无需单独进行操作。通 过查询DW临界值表可以判断模型自相关问题。DW统计量值越接近2，表明自相关程 度越弱。
异方差与加权最小二乘法 3.异方差的常用检验方法
观表现出变量之间的关系。利用时间序列 图、散点图以及残差序列对解释变量的散点图可以直观的 对模型否存在异方差进行初步判断。 （2）怀特检验 怀特检验通过OLS估计求得残差的估计值，然后利用残差 估计值的平方与解释变量及其交叉项辅助回归式，得到拟 合优度 ，从而构建统计量进行检验。 怀特检验的原假设为原回归模型不存在异方差，被择假设 为原回归模型存在异方差。
应用普通最小二乘法时要求模型的随机误差项必须满足：
（1）无偏性假定。即所有随机误差项的期望为0 （2）同方差性假定。即所有随机误差项的方差相等 （3）无序列相关性假定。即随机误差项之间无序列相关性 （4）解释变量与随机误差项相互独立。即解释变量X为非随机变量 （5）正态性假定。即随机误差项服从均值为0的正态分布。
5.异方差形式未知时的模型处理方法-White异方差一致协方差估计 当异方差形式未知时，无法使用加权最小二乘法（Weighted Least Square，WLS）消除异方差，此时需要采用White异方差一致协方差 估计。
EViews基本操作指导
《计量经济学》E V i e w s上机基本操作前言《计量经济学》作为经济学类各专业的核心课程已开设多年。
多年的教学实践中，我们深感计量经济学软件在帮助同学们更好地学习、理解《计量经济学》基本思想、提高解决实际问题的能力等方面有着重要的作用。
在过去的教学中曾采用过多种版本的软件，包括TSP、Eviews、SPSS、SAS等。
从1998年以来，Eviews逐渐成为计量经济学本科教学的基本软件。
实践证明，Eviews具有自身的特色和优良的性能。
为此，西南财经大学统计学院数量经济教研室组织编写了《计量经济学》Eviews上机基本操作，主要介绍Eviews的基本功能和基本操作，以供读参考。
按照教材体系和各章教学的要求，对Eviews的具体操作已经在《计量经济学》教材各章中结合案例作了介绍，所以这里并未包括Eview的全部具体操作。
西南财经大学统计学院数量经济教研室Eviews基本操作第一部分预备知识一、什么是EviewsEviews (Econometric Views)软件是QMS（Quantitative Micro Software）公司开发的、基于Windows平台下的应用软件，其前身是DOS操作系统下的TSP软件。
Eviews 软件是由经济学家开发，主要应用在经济学领域，可用于回归分析与预测(regression and forecasting)、时间序列(Time series)以及横截面数据(cross-sectional data )分析。
与其他统计软件（如EXCEL、SAS、SPSS）相比，Eviews功能优势是回归分析与预测，其功能框架见表 1.1。
从多方面的因素考虑，本手册不对最新版本的Eviews软件进行介绍，而只是以目前人们使用较为广泛的Eviews3.1版本为蓝本介绍该软件的使用。
Eviews3.1版本是QMS公司1998年7月推出的。
二、Eviews安装Eviews文件大小约11MB，可在网上下载。
第三讲 eviews多元线性回归模型(课堂PPT)
2000
89442.2
72085
32917.7
2001
95933.3
73025
37213.5
2002
102398.0
73740
43499.9
2003
117251.9
74432
55566.6
39
利用EViews软件解题如下：首先建立工作文件，其次输入样本 数据Q、L、K，再次，在EViews软件的命令窗口，依次键入：
表3.5.1 无约束条件的C-D生产函数估计结果
51
表3.5.2 有约束条件的C-D生产函数估计结果
52
在EViews软件中，当估计完C-D生产函数后，在方程结果输出窗口，点击View 按 钮 ， 然 后 在 下 拉 菜 单 中 选 择 Coefficient Test\Wald Coefficient Restrictions,屏幕出现图3.5.1对话框。
10
1222.1
1981.2
18
793.2
1998.6
14
660.8
2196.0
10
792.7
2105.4
12
580.8
2147.4
8
612.7
2154.0
10
890.8
2231.4
14
1121.0
2611.8
18
1094.2
3143.4
16
1253.0
3624.6
20
15
借助于计量经济软件EViews对表3.1.1进行分析，具体步骤为 (1)建立工作文件；(2)输入数据；(3)回归分析
表3.1.1 某地区家庭书刊消费水平及影响因素的调查数据表
中国白糖现货价格与期货价格实证关系思考
中国白糖现货价格与期货价格实证关系思考广东酒店管理职业技术学院财经系 李颖琨一、引言期货市场的套期保值功能意味着期货与现货价格必然有一定的联动关系。
白糖期货价格如果剧烈波动将对现货经营者和种植者都产生不利影响，而白糖产量及现货价格波动也可能影响期货投资者，因此对于白糖期货价格和现货价格的关系研究有助于实体经济的稳定发展。
国外对于期货价格和现货价格的联动关系研究文献主要有：Brenner, M. , Subrahmanyam, M.G.,& Uno,J. (1989)[1]研究了东京证券交易所(TSE)交易的日本股票价格与在新加坡国际货币交易所(SIMEX)交易的美国证券期货合约价格之间的关系。
Silvapulle, P., & Moosa,I.A.(1999)[2]以日数据为样本，研究了WTI原油现货价格与期货价格之间的关系。
线性因果检验揭示了期货价格对现货价格具有主导作用，而非线性因果检验揭示了双向效应。
Pindyck, R.S.(2001)[3]用过去二十年的原油、取暖油和汽油的数据解释了商品期货市场的作用和行为，以及现货价格、期货价格和库存行为之间的关系。
国内的研究主要包括：夏天,&程细玉.(2006)[4]研究表明大连商品交易所、美国芝加哥商品交易所的大豆期货价格与国产大豆现货价格三者间存在长期均衡、相互影响、相互引导关系。
大连期货市场具备了良好的价格发现功能,居于长期价格发现的主导地位。
刘凤军&刘勇 (2006)[5]利用协整检验、误差修正模型和Granger因果检验等统计发现大连商品交易所的大豆期货价格和现货价格之间存在的长期均衡关系，大都期货对短期内的价格波动造成影响并使之向长期均衡状态回归；期货价格和现货价格存在相互的价格引导关系。
这些研究对期货和现货市场稳定发展提供了理论基础，但对于瞬息万变的市场而言仍需要利用最新数据反复验证，才能得出对于期货和现货价格关系的更为完整明确的结论。
Eviews操作教程-详尽版
1982
1983
1984
1985
1986
1987
1988
1989
1990
1991
1992
X
13.55
14.38
15.52
15.17
17.48
17.63
20.05
23.14
25.25
25.88
24.83
27.4
【Windows】提供多种在翻开窗口种进行切换的方式，以及关闭所有对象〔Close All Objects〕或关闭所有窗口〔Close All〕。
1.2.2.3.
“︱〞
1.2.2.4.
1.2.2.5.
1.2.3.
图1.2
1.3.
方式
说明
面向对象
面向过程
交互方式
菜单方式
A.对象菜单方式
主要通过主菜单【Objects】、【View】和【Procs】来完成各种操作
图1.16
……〕不再赘述，请读者自己尝试。
1.5.
1.5.1.
表1.1Eviews中的运算符
运算符
+
-
*
/
^
>
<
=
<>
<=
>=
意义
加
减
乘
除
幂
大于
小于
等于
不等于
小于等于
大于等于
1.5.2.
1.5.2.1.
图1.17
series name。
注意：在给包括序列在内的所有的对象命名时，不能使用以下Eviews软件的保存字符。
例1.2将以下四个序列cs、gdp、gov_net、inv纳入到一个名为economy的组中。
计量经济学软件eviews的使用方法第十五章定义和诊断检验
第十五章 定义和诊断检验本章描述的每一检验过程包括假设检验的原假设定义。
检验指令输出包括一个或多个检验统计量样本值和它们的联合概率值（p 值）。
p 值说明在原假设为真的情况下，样本统计量绝对值的检验统计量大于或等于临界值的概率。
这样,低的p 值就拒绝原假设.对每一检验都有不同假设和分布结果。
方程对象菜单的View 中给出三种检验类型选择来检验方程定义。
包括系数检验、残差检验和稳定性检验.其他检验,如单位根检验（13章）、Granger 因果检验(8章）和Johansen 协整检验(19章）.§15。
1 系数检验一、Wald 检验—-系数约束条件检验Wald 检验没有把原假设定义的系数限制加入回归，通过估计这一无限制回归来计算检验统计量。
Wald 统计量计算无约束估计量如何满足原假设下的约束。
如果约束为真，无约束估计量应接近于满足约束条件。
考虑一个线性回归模型：εβ+=X y 和一个线性约束:0:0=-r R H β，R 是一个已知的k q ⨯阶矩阵，r 是q 维向量。
Wald 统计量在0H 下服从渐近分布)(2q χ，可简写为:)())(()(112r Rb R X X R s r Rb W -'''-=--进一步假设误差ε独立同时服从正态分布，我们就有一确定的、有限的样本F-统计量q W k T u u q u u u u F /)/(/)~~(=-''-'= u~是约束回归的残差向量。
F 统计量比较有约束和没有约束计算出的残差平方和。
如果约束有效，这两个残差平方和差异很小，F 统计量值也应很小。
EViews 显示2χ和F 统计量以及相应的p 值。
假设Cobb —Douglas 生产函数估计形式如下:εβα+++=K L A Q log log log (1）Q 为产出增加量，K 为资本投入,L 为劳动力投入。
系数假设检验时，加入约束1=+βα。
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应用EViews进行Chow检验法
（兰州财经大学金融学院14级金融工程2班王满全）数据：1992-12-31，⋯，2016-12-31中国GDP（单位：亿元）和INDEX
为了分析中国INDEX和GDP的关系，根据上表做如下散点图：
从散点图可以看出INDEX和GDP大体呈线性关系，为分析中国INDEX随GDP变动的数量规律性，可建立简单回归模型。
第一步：构建回归模型。
Y t=α+βX t+u t
其中：Y t——INDEX；X t——GDP
应用EViews软件进行数据处理，得到如下回归结果：
对回归结果的几点说明：
1.经济意义：所估计的参数â=1085.150，β=0.003287，说明GDP每增加1亿元，
可导致INDEX平均增加0.003287点。
2.拟合优度：R-squared=0.445876说明所建模型整体上对样本数据拟合可以，
即解释变量GDP对被解释变量INDEX的部分差异做出了解释。
3.回归系数的t检验：取α=0.05，因为t(â)=
4.101768>t0.025(25−2)=2.069，
t(β)=4.301969>t0.025(25−2)=2.069，所以可得出GDP对INDEX确有影响。
4.F值（模型总体显著性检验的指标，数值越大，模型越好）：因为Prob（F-ststistic）
=0.000265<0.01，所以通过了0.01水平的显著性检验，说明模型总体显著。
5.Durbin-Watson检验：因为d u=1.21<Durbin-Watson stat=1.572790<4−d u=
2.79，所以不拒绝零假设，并且没有显著的残差自相关。
第二步：进行Chow氏稳定性检验。
第三步：确定结构变化的转折点（如2004年12月31日），进行检验。
可得：
从输出结果看，发现在0.1的水平上拒绝模型稳定原假设，说明2004年12月31日以后的中国股市发生了结构性变化。