《计量经济学》实验指导书
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- 数曹 闵
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1 计量经济学实验指导书 1
2 实验基本要求 1 上机前充分准备, 复习有关计量经济学基本概念与统计原理 完成实验后写出实验报告, 计量经济学 实验报告应包括下列要求: (1) 实验原理; () 实验内容和要求; (3) 实验过程; (4) 实验分析; (5) 实验小结
3 实验一一元线性回归模型的参数估计和统计检验 一 实验目的与要求 1. 熟练掌握简单 ( 一元 ) 线性回归模型的文档建立和数据录入, 熟悉 Eviews 对象操作和函数应用. 熟悉 Eviews 进行回归分析的操作步骤, 熟练掌握一元线性回归模型的建模 检验和预测等方法, 学会用 Eviews 软件的回归分析功能分析和解决实际问题 二 实验内容 中国全体居民的消费水平与经济发展数量关系的分析 ( 见教材 P54 页案例 ) 数据 :1978 年 -007 年中国居民人均消费水平和人均 GDP 年份 全体居民人均消费水平 ( 元 )Y 人均 GDP( 元 )X
4 三 实验步骤 1. 建立工作文件并录入数据 (1) 双击 EViews 快速启动图标, 启动 EViews6.0 程序 () 点击主界面菜单 File\New\Worekfile, 弹出 Workfile Create 对话框 在 Workfile Create 对话框左侧 Workfile structure type 栏中选择 Dated-regular frequency 选项, 在右侧 Date specification 中 Frequency 栏中选择 Annual,Start date 填入 1978,End date 填入 007 在右下可输入 Workfile 的名称, 如 P54 如图 1.1 所示 图 1.1 点击左下的 OK 就建立了一个名称为 P54 的 Workfile 如图 1. 所示 : 图 1. 建立 Workfile 后, 应当进行数据录入工作 数据录入方法有多种 这里仅介绍常用的录入方法 直接在主界面命令栏键入 data y x, 回车, 则出现图 1.3 画面 在 Group 表格相应的位置逐个录入 y 和 x 的数据 ( 不过此时 Group 没有命名, 为 Untiled, 可点击 Group 表格上菜单命令 Name, 在弹出的对话框中命名为 yx)
5 命令栏 图 1.3. 两种录入方法完成后, 最终得到如图 1.4 所示结果 图 1.4 为了保存数据, 可点击主界面的 File, 选择 Save as 选项, 将文件永久存盘保留. 数据的描述统计和图形统计以上建立的序列 y 和 x 之后, 可对其做描述统计和图形统计以把握该数据的一些统计属性 (1) 描述统计 双击打开组对象 yx 的表格形式, 点 View/Descriptive Statistics/Common Sample, 得描述统计结 果, 如图 1.5 所示, 其中 :Mean 为均值,Std.Dev 为标准差 图 1.5 () 图形统计双击序列 y, 打开 y 的表格形式, 点击表格左边 View/Graph, 可以看到,Graph 的下级菜单上列有多种图形形式, 如线图 面积图 ( 区域图 ) 条形图 季节化堆叠式线图等 这里较常用的是线图, 点菜单栏 Line & Symbol, 可得到下图 ( 图 1.6) 3
6 图 1.6 同样可以查看序列 x 的线性图 很多时候需要把两个序列放到一个图形中来查看两者的相互关系, 用线图或者散点图都可以 例如以下用散点图来查看 y 和 x 的关系 在命令栏键入 :scat x y, 回车便得到如下结果 ( 图 1.7) 图 设定模型, 用普通最小二乘法估计参数设定模型为 Yi = β1 + βxi + ui 以下介绍三种 EViews 软件估计的操作方法 方法一 : 在主界面命令框栏中输入 ls y c x, 然后回车, 既可以得到最小二乘法估计的结果, 如图 1.8 所示 其中, ls 是做最小二乘法估计的命令,y 为被解释变量,x 为解释变量, c 为截距项 需要注意的是,ls y c x 之间要有空格, 被解释变量紧接在命令 ls 之后 方法二 : 点击主界面菜单 Quick\Estimate Equation, 弹出对话框 不过框中没有设定回归模型, 可以自己输入 y c x, 点确定即可得到回归结果 ( 图 1.8) ( 注意被解释变量 y 一定要放在最前面, 变量间留空格 ) 4
7 Equation 结果界面 回归结果界面解释如下表 1.1 表 1.1 图 1.8 英文名称中文名称常用计算公式常用相互关系和判断准则 Variable Coefficient 变量 系数 Sta.Error 标准差一般是绝对值越小越好 t-statistic T 检验统计量 t = β / se( 绝对值大于 时可粗略判 β) 断系数通过 t 检验 Prob T 统计量的 P 值 P 值小于给定显著水平时 系数通过 t 检验 R-squared R R = ESS / TSS = 1 RSS / TSS Ajusted R-squared R RSS /( n k 1) R = 1 TSS /( n 1) n 1 R = 1 (1 R ) n k 1 S.E. of regression 扰动项标准差 ei RSS σ = = n k n k Sum squared resid 残差平方和 RSS = e i Log likelihood 似然函数对数值 Durbin-Watson stat DW 统计量 d (1 ρ) Mean dependent var 应变量样本均值 Yi Y = n S.D. dependent var 应变量样本标准差 1 ( ) TSS Yi Y = 1 n 1 n Akaike info criterion AIC 准则 一般是越小越好 Schwarz criterion SC 准则 一般是越小越好 5
8 F-statistic F 统计量 ESS / k F = RSS /( n k 1) F = R / k (1 R ) /( n k 1) Prob(F-statistic) F 统计量的 P 值 P 值小于给定显著水平时 4. 模型检验 模型通过 F 检验 (1) 经济意义检验 β = 为居民边际消费, 落在 0~1 之间, 符合经济意义 ()t 检验和拟合优度检验 易判断, β 的 t 检验通过 整个模型拟合优度达到 0.989, 拟合良 好 在回归结果界面 ( 图 1.8 所示 ) 点击菜单命令 View\Actual Fitted Residual\ Actual Fitted Residual Graph 可得到图 1.9, 可以直观看到实际观测值和拟合值非常接近 图 Equation 窗口功能介绍 Equation 窗口菜单的功能与前面第一部分第二章讲过的 Series 类型 Object 窗口 Graph 类型 object 窗口顶部按钮的功能与操作类似, 这里只介绍 Equation 窗口中独有的按钮功能 (1) Views 该按钮作用很重要, 他可对回归估计进行检验 观察实际值 拟合值 残差等 点击 Views 出现一个下拉菜单, 菜单中包含很多次级操作, 主要功能如下 : 1Representation: 给出回归估计的方程表达式 Estimation Output: 给出回归估计输出结果 3Actual fitted Residual: 给出回归估计的实际值 拟合值 残差的图形 表格等形式 4Covariance Matrix : 计算变量协方差矩阵 5Coefficient Test: 对回归系数进行检验 包括检验回归系数约束的沃尔德 (Wald) 检验, 检验遗漏变量或冗余变量的似然比检验 在第十章设定偏误一章有用到 6Residual Tests: 对残差检验, 包括相关图 Q 统计量检验 正态性检验 序列相关的 LM 检验 ARCH 检验 不带交叉项的 White 检验 带交叉项的 White 检验等 在第六章异方差一章有用到 7Stability Test: 稳定性检验, 包括很多次级检验 注意 : 如果想将某个视图单独保存起来, 点击 Equation 窗口顶部 Freeze 按钮, 形成一个独立的 object, 然后对其编辑操作 ()Procs 6
9 该按钮中包含很多次级功能, 有些已经显示在 Equation 口顶部 (3)Forecast 预测可以直接在 EViews 上做内插点预测和外推点预测, 详见下第 5 点 6. 应用 : 回归预测 (1) 被解释变量 Y 的个别值和平均值的点预测 由课本第二章第四节知道, 个别值和平均值点预测的预测公式均为 YF = β1 + βx 内插预测在 Equation 框中, 点击 Forecast ", 进入图 1.10 所示的画面, 在 Forecast name 框中可以为所预测的预测值序列命名, 计算机默认为 YF, 点击 OK, 则得样本期内被解释变量的预测值序列 YF ( 也称拟合值序列 ) 的图形形式 ( 图 1.11) 同时在 Workfile 中出现一新序列对象 YF F 图 1.10 图 1.11 外推预测例如原资料为 , 外推预测 008 年的人均消费 Y 1 录入 008 年的人均 GDP X 的数据 双击 Workfile 菜单下的 Range 所在行, 出现 Workfile Structure 对话框, 将右侧 End data 旁的文本框中的数值改为 008( 图 1.1), 然后点 OK; 图 1.1 7
10 在命令栏键入 :data x, 在 x 序列中补充输入 X 008 = 001 进行预测 在 Equation 结果界面 ( 图 1.8) 的菜单上点击 Forecast, 弹出一对话框, 在其中为预测的序列命 名, 如 yf 点 OK 即可得到预测结果的图形形式, 点 Workfile 中新出现的序列 yf, 可以看到预测 值 ( 注意, 因为没有对默认预测区间 1978~008 做改变, 这时候得到的是所有内插预测与外推预测 的得值, 若将区间改为 008, 则只会得到外推预测结果 ) 3 结果查看按住 Ctrl 键, 同时选中 Y YF Resid, 点击右键, 在右键菜单中选 Group 可打开实际值 预测值 残差序列 () 区间预测 被解释变量 Y 的个别值区间预测公式为 Y f 1 ( X X) σ t + +, f α / 1 n xi 被解释变量 Y 均值区间预测公式 Y f ( X X) σ t + 1 f α / n xi 计算思路 : 区间预测不能直接由 EViews 得到 可以从 EViews 中得到公式中部分项的值, 再用手工或者别的方式将其计算出来 具体地, Y f 可以在前面点预测序列 yf 中找到 ; / t α 可以查 t 分布表得到 ; 样本数 n 为已知 ; X f X 中的 X 为已知, X 可以在序列 x 的描述统计中找到 ; 由总体方差的无偏估计式 σ = 算出 f i x x xi 可以计 n 1 x = ( n 1) σ 找到该预测公式中各项后, 即可用计算器或者 Excel 计算得到预测区间端点 找到上面公式中各项后, 若在 Excel 中计算预测区间, 可以采用以下表达式计算, 打开 Excel 后在任意一个空格中, 输入 = * *SQRT(1+1/ / ), 回车即可 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P64.3 8
11 实验二多元线性回归模型的参数估计和统计检验 一 实验目的与要求 1. 熟练掌握多元线性回归模型的文档建立和数据录入. 熟悉 Eviews 进行多元回归分析的操作步骤, 熟练掌握多元线性回归模型的建模 检验和预测等方法, 学会用 Eviews 软件的多元回归分析功能分析和解决实际问题 二 实验内容 研究影响中国税收收入增长的主要原因, 分析中央和地方税收收入增长的数量规律, 预测中国税 收未来的增长趋势 ( 见教材 P9 页案例 ) 数据 :1978 年 -007 年中国税收收入及相关数据 年份 税收收入 ( 亿元 )(Y) 国内生产总值 ( 亿元 )(X) 财政支出 ( 亿元 )(X3) 商品零售价格指数 (%)(X4)
12 三 实验步骤 1. 建立工作文件并录入数据 按照与实验一相同的方法建立名称为 P9 的 Workfile 如图. 1 所示 : 图.1 建立 Workfile 后, 应当进行数据录入工作, 直接在主界面命令栏键入 data y x x3 x4, 回车, 在 Group 表格相应的位置逐个录入 y x x3 和 x4 的数据, 最终得到如图. 所示结果 图.. 数据的图形统计以上建立的序列 y x x3 和 x4 之后, 可对其做图形统计以把握该数据的一些统计属性 双击打开组对象 y x x3 和 x4 的表格形式, 点 View/Graph, 在 Graph 的下级菜单上选择 Line & Symbol, 得 y x x3 和 x4 的线形图, 如图.3 所示 10
13 图.3 3. 设定模型, 用普通最小二乘法估计参数可以看出 Y X X3 都是逐年增长的, 但增长速率有所变动, 而且 X4 在多数年份呈现出水平波动 说明变量间不一定是线性关系, 可探索将模型设定为以下对数模型 lny = β + β ln X + β ln X + β X + u i 1 i 3i 3 4i i 首先利用 Eviews 生成对数变量的数据, 点击 Workfile 界面菜单 Genr, 弹出对话框, 分别输入新变量名及生产方式,lny=log(y) lnx=log(x) lnx3 =log(x3), 如图.4 图.4 回车, 生成 lny lnx lnx3 等对数变量的数据 点击主界面菜单 Quick\Estimate Equation, 弹出对话框 输入 lny c lnx lnx3 x4, 点确定即可得到回归结果 ( 图.5) 11
14 图.5 4. 模型检验 (1) 经济意义检验 模型估计结果说明, 在假定其它变量不变的情况下, 当年 GDP 每增长 1%, 税收收入会增长 0.451%; 当年财政支出每增长 1%, 平均说来税收收入会增长 0.671%; 当年商品零售价格指数上涨一个百分点, 平均说来税收收入会增长 % 这与理论分析和经验判断相一致 () 统计检验 拟合优度检验 : 整个模型调整之后的可决系数达到 0.986, 拟合良好 在回归结果界面点击菜单命令 View\Actual Fitted Residual\ Actual Fitted Residual Graph 可得到图.6, 可以直观看到实际观测值和拟合值非常接近 图.6 F 检验 : 因为 F 检验的 P 值为 <0.05, 说明模型总体上显著, 即 国内生产总值 财政支出 商品零售价格指数 等变量联合起来确实对 税收收入 有显著影响 t 检验 : 由于 ˆ β1 ˆ β ˆ β3的 t 检验的 P 值均小于 0.05, 说明在 0.05 的显著性水平下解释变量 国 内生产总值 财政支出 分别对被解释变量 税收收入 都有显著的影响, 但是 4 ˆβ 的 t 检验 的 P 值大于 0.05, 说明在 0.05 的显著性水平下, 商品零售价格指数 对被解释变量 税收收入 没有显著的影响 1
15 5. 应用 : 回归预测 (1) 被解释变量 Y 的个别值和平均值的点预测 1 录入 008 年的 lnx lnx3 和 x4 的数据 双击 Workfile 菜单下的 Range 所在行, 出现 Workfile Structure 对话框, 将右侧 End data 旁的文本框中的数值改为 008, 然后点 OK; 在命令栏键入 :data lnx lnx3 x4, 在 lnx lnx3 x4 序列中补充输入 ln X = , lnx = 8.7, X = 进行预测在 Equation 结果界面的菜单上点击 Forecast, 弹出一对话框, 在其中为预测的序列命名, 如 lnyf 点 OK 即可得到预测结果的图形形式, 点 Workfile 中新出现的序列 lnyf, 可以看到预测值 () 区间预测计算思路 : 区间预测不能直接由 EViews 得到 可以从 EViews 中得到公式中部分项的值, 再用手工或者别的方式将其计算出来 类似实验一 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P
16 实验三多重共线性模型的检验与矫正 一 实验目的与要求 1. 熟练掌握多重共线性的识别和矫正的方法. 学会用 Eviews 软件能够独立分析和解决存在的多重共线性问题 二 实验内容 研究影响中国国内旅游市场发展的主要因素 ( 见教材 P118 页案例 ) 数据 :1994 年 -007 年中国旅游收入及相关数据 年份 国内旅游收 入 Y( 亿元 ) 国内旅游人 数 X( 万人 次 ) 城镇居民人均旅游花费 X3( 元 ) 农村居民人均旅游花费 X4 ( 元 ) 公路里程 X5( 万公里 ) 铁路里程 X6( 万公里 ) 三 实验步骤 1 设定并估计多元线性回归模型 Y β β β β + u t = 1 + X t + 3X 3t + 4 X 4t + β 5 X 5t + β 6 X 6t (1) 建立工作文件并录入数据 ( 参照实验一 ), 得到图 3.1 t 14
17 图 3.1 () 采用 OLS 估计参数点击主界面菜单 Quick\Estimate Equation, 弹出对话框, 输入 y c x x3 x4 x5 x6, 点确定即可得到回归结果 ( 图 3.) 图 3. 根据图 3. 中的数据, 得到模型的估计结果为 Yˆ = X X +.973X X X i i 3i 4i 5i 6i ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t = ( ) (9.1608) ( ) (.67001) ( ) ( ) R = R = F = df = 8 从上回归结果可以看出, 拟合优度很高, 整体效果的 F 检验通过 但有重要变量 X5 X6的 t 检验不显著, 而且 X 6 系数的符号与预期的相反, 这表明很可能存在严重的多重共线性. 多重共线性模型的识别简单相关系数检验法 在命令窗口输入 cor x x3 x4 x5 x6, 即可得出相关系数矩阵 ( 图 3.3) 相关系数矩阵 15
18 图 3.3 由图 3.3 相关系数矩阵可以看出, 各解释变量相互之间的相关系数较高, 证实解释变量之间存在多重共线性 下面我们将采用逐步回归法来减少共线性的严重程度而不是彻底地消除它 3. 多重共线性模型的修正关于多重共线性的修正方法一般有变量变换法 先验信息法 逐步回归法等, 这里我们仅介绍逐步回归法的具体做法 第一步 : 运用 OLS 方法分别求 Y 对各解释变量 X X3 X4 X5 X6进行一元回归 五个方程 的回归结果详见图 图 3.8, 再结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线性回归方程 图 3.4 图
19 图 3.6 图 3.7 图 3.8 通过一元回归结果图 图 3.8 进行对比分析, 依据调整后可决系数 R 最大原则, 选取 X 作 为进入回归模型的第一个解释变量, 形成一元回归模型 第二步 : 逐步回归 将剩余解释变量分别加入模型, 得到分别如图 图 3.13 所示的二元回归结果 17
20 图 3.9 图 3.10 图
21 图 3.1 通过观察比较图 3.9 图 3.1 所示结果, 并根据逐步回归的思想, 我们可以看到, 新加入变量 X 3 的二元回归方程 R = 最大, 并且各参数的 t 检验显著, 因此, 保留变量 X 3 第三步 : 在保留变量 X X 3 基础上, 继续进行逐步回归, 分别得到如图 图 3.15 所示 的回归结果 图 3.13 图
22 结果分析 图 3.15 观察图 3.13 我们可以看到, 在 X X 3 基础上加入 X 4 后的方程 R = > 增大, 说 明模型对样本的拟合很好 ; 同时各解释变量的系数所对应的 t 值较大, 相应的 p < 0.10, 说明各解 释变量对因变量的影响显著, 并且参数的符号也符合经济意义 因此, 根据逐步回归的思想, 模型 应保留自变量 X X 3 X 4 但通过图 3.14 可以看到, 在 X X 3 基础上加入 X 5 后不仅 R = < 降低, 而且 X 5 变量系数的 t 值很小, 相应的 p 值大于显著性水平 0.1, 说明自变量 X 5 对因变量的影响不显著 ; 同样, 由图 3.15 可知, 加入 X 6 后不仅 R = < 降低, 而且 X 6 参数的 t 值很小, 相应 的 p 值远大于显著性水平 0.1, 说明 X 6 对因变量的影响不显著, 甚至 X 6 系数的符号为负, 显然不 符合经济意义 因此, 根据逐步回归的思想, 说明 X 5 X 6 的出现引起严重多重共线性 第四步 : 在保留变量 X X 3 X 4 基础上, 继续进行逐步回归, 分别得到如图 3.16 图 3.17 所示的回归结果 图
23 图 3.17 类似第三步的结果分析, 由图 我们可以看到, 在 X X 3 X 4 基础上加入 X 5 后 虽然有所改进, 而且 X 5 参数 t 检验不显著 ; 加入 X 6 后虽然 R 略有改进, 但 X 5 参数的 t 检验变得 不显著, 并且参数为负不符合经济意义 这说明 X 5 X 6 引起多重共线性, 应予以剔除 因此, 本 R 案例最后应保留的变量是 X X 3 X 4, 相应的回归结果为 : Yˆ = X X X i i 3i 4i (95.914) ( ) ( ) ( ) t = ( ) ( ) (3.8314) (1.9744) R R F DW = = = = 由综合判断法知, 上述回归结果基本上消除了多重共线性 并且, 在其他因素不变的情况下, 当国内旅游人数 X 每增加 1 万人次, 城镇居民人均旅游花费 X 3 和农村居民人均旅游花费 X 4 分别 增加 1 元时, 国内旅游收入 Y 将分别平均增加 亿元 亿元和.1786 亿元 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P17 4.6( 显著性水平为 0.1) 1
24 实验四异方差模型的检验与矫正 一 实验目的与要求 1 掌握异方差的图形法检验 Goldfeld-Quanadt 检验与 White 检验 ; 学会使用 WLS 法对异方差进行修正 二 实验内容 研究 000 年四川省医疗机构个数与人口数量之间的关系 ( 见教材 P14 页案例 ) 数据 : 四川省 000 年各地区医疗机构数与人口数 地区 人口数 ( 万人 ) 医疗机构数 ( 个 ) 地区 人口数 ( 万人 ) 医疗机构数 ( 个 ) 成都 眉山 自贡 宜宾 攀枝花 广安 泸州 达州 德阳 雅安 绵阳 巴中 广元 资阳 遂宁 阿坝 内江 甘孜 乐山 凉山 南充 三 实验步骤 1. 建立工作文件并录入数据 按照与实验一相同的方法建立 Workfile 和对象, 录入变量人口数 X 和医疗机构数 Y, 如图 4.1 参数估计 图 4.1 在命令栏键入 :scat x y, 回车便得到 X 与 Y 的散点图 ( 图 4.), 可以看出 X 与 Y 是带有截 距的近似线性关系
25 图 4. 点击主界面菜单 Quick\Estimate Equation, 在弹出的对话框中输入 y c x, 点确定即可得到回归结 果 ( 图 4.3) 估计结果为 : 3 检验模型的异方差 Yˆ = X i ( ) ( ) t = ( ) ( ) 图 4.3 R R F df i = , = , = , = 19 本例用的是四川省 000 年各地市州的医疗机构数和人口数, 由于地区之间存在的不同人口数, 因此, 对各种医疗机构的设置数量会存在不同的需求, 这种差异使得模型很容易产生异方差, 从而 影响模型的估计和运用 为此, 必须对该模型是否存在异方差进行检验 (1) 图形法 得到图 4.3 估计结果后, 直接在工作文件窗口中按 Genr, 在弹出的窗口中, 在主窗口键入命令 如下 e= resid ^( 用 e 来表示残差平方序列 e ), 得到残差平方序列 e ( 如图 4.4) i 3
26 绘制 e 对 t 图 4.4 X t 的散点图 在命令栏键入 :scat x e, 回车可得散点图, 见图 4.5 图 4.5 判断 由图 4.5 可以看出, 残差平方 e 对解释变量 大致看出残差平方 e 随 方差还应通过更进一步的检验 i ()Goldfeld-Quanadt 检验 i X i 的散点图主要分布在图形中的下三角部分, X i 的变动呈增大的趋势, 因此, 模型很可能存在异方差 但是否确实存在异 对变量取值排序 ( 按递增或递减 ) 直接在工作文件窗口中按 Proc\Sort Current Page, 在弹 出的对话框中输入 X 即可 ( 默认项是 Ascending( 升序 )) 本例选升序排序, 这时变量 Y 与 X 将以 X 按升序排序 ( 如图 4.6) 图 4.6 构造子样本区间, 建立回归模型 在本例中, 样本容量 n = 1, 删除中间 1/4 的观测值, 即大 4
27 约 5 个观测值, 余下部分平分得两个样本区间 :1 8 和 14 1, 它们的样本个数均是 8 个, 即 n = = 1 n 8 双击 Workfile 菜单下的 Sample 所在行菜单, 在弹出的对话框中输入 1 8, 将样本期改为 1~8 然后用 OLS 方法求得如下结果 图 4.7 图 4.8 在 Sample 菜单里, 将区间定义为 14~1, 再用 OLS 方法求得如下结果 图 4.9 下面求 F 统计量值 基于图 4.8 和图 4.9 中残差平方和的数据, 即 Sum squared resid 的值 由图 4.8 计算得到的残差平方和为 e i = , 根据 Goldfeld-Quanadt 检验,F 统计量为 e 1i = , 由图 4.9 计算得到的残差平方和为 5
28 e F = = = e i 1i 判断 在 α = 0.05 下, 分子 分母的自由度均为 6, 查 F 分布表得临界值为 F 0.05 (6,6) = 4.8, F = > F (6, 6) = 4.8, 所以拒绝原假设, 表明模型确实存在异方差 因为 0.05 (3)White 检验 由图 4.3 估计结果, 按路径 view/residual tests/ heteroskedasticity/white(no cross terms or cross terms), 进入 White 检验 见图 4.10 图 4.10 根据 White 检验中辅助函数的构造, 最后一项为变量的交叉乘积项, 因为本例为一元函数, 故 无交叉乘积项, 因此应选 no cross terms, 则辅助函数为 σ = α + α x + α x + v t 0 1 t t t 经估计出现 White 检验结果, 见图 4.11 图 4.11 从图 4.11 可以看出, nr = , 由 White 检验知, 在 α = 0.05 下, 查 χ 分布表, 得临界值 χ () = ( 自由度为 ), 比较计算的 0.05 χ 统计量与临界值, 因为 6
29 nr = > χ () = , 所以拒绝原假设, 不拒绝备择假设, 表明模型存在异方差 异方差性的修正 在运用 WLS 法估计过程中, 我们分别选用了权数 w = 1/ X, w = 1/ X, w = 1/ X 权数的生 1t t i t 3i t 成过程如下, 在工作文件窗口中按 Genr, 在对话框中的 Enter equation 处, 按如下格式分别键入 : w1 = 1/ X ; w = 1/ X ^ ; w3 = 1/ sqr( X ),( 如图 4.1) 经估计检验发现用权数 w t 的效果最好 下面仅给出用权数 w 的结果 t 图 4.1 在工作文件窗口中点 Quick\Estimate Equation, 在弹出的对话框中输入 y c x( 如图 4.13) 图 4.13 然后在图 4.13 中点 Options 选项, 选中 Weighted LS/TLS 复选框, 在 Weight 框中输入 w, ( 如 图 4.14) 7
30 图 4.14 点击确定, 即可得到加权最小二乘法的结果 ( 如图 4.15) 图 4.15 图 4.15 的估计结果如下 Yˆ = X i ( ) (0.87) t = (4.3796) (3.5893) = , = , = , = 19 R R F df 可以看出运用加权小二乘法消除了异方差性后, 参数的 t 检验均显著, 可决系数大幅提高,F 检验也显著, 并说明人口数量每增加 1 万人, 平均说来将增加.953 个卫生医疗机构, 而不是引子中得出的增加 个医疗机构 虽然这个模型可能还存在某些其他需要进一步解决的问题, 但这一估计结果或许比引子中的结论更为接近真实情况 i 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P
31 实验五自相关模型的检验与矫正 一 实验目的与要求 1 掌握自相关的图形法检验 DW 检验 ; 学会使用科克伦 奥克特迭代法 广义差分法对自相关进行修正 二 实验内容 研究中国农村居民收入 - 消费模型 ( 见教材 P167 页案例 ) 数据 : 年中国农村居民人均收入与消费 年份 纯收入消费性支出消费价格指数实际纯收入实际消费性支出 ( 现价 ) ( 现价 ) (1985=100) (1985 可比价 ) (1985 可比价 ) 三 实验步骤 1 建立 Workfile 和对象, 录入变量 1985 年可比价格计的人均纯收入 X 和人均消费支出人口数 Y 如图 5.1 9
32 图 5.1 参数估计 检验模型的自相关 使用普通最小二乘法估计消费模型得 图 5. 根据图 5., 知估计结果如下 Yˆ = X t (14.56) (0.019) t = (3.8604) ( ) t R R F df DW = = = = 3 = 该回归方程可决系数较高, 回归系数均显著 对样本量为 3 一个解释变量的模型 1% 显著水平, 查 DW 统计表可知,d L =1.018,d U = 1.187, 模型中 DW<d L, 显然消费模型中有自相关 这一点残差图中也可从看出, 点击 EViews 方程输出窗口的 view\actual,fitted,residual\residual Graph 按钮可得到残差图
33 图 5.3 图 5.3 残差图中, 残差的变动有系统模式, 连续为正和连续为负, 表明残差项存在一阶正自相关, 模型中 t 统计量和 F 统计量的结论不可信, 需采取补救措施 3 自相关问题的修正为解决自相关问题, 选用科克伦 奥克特迭代法 由 OLS 估计式可得残差序列 e t, 在 EViews 中, 每次回归的残差存放在 resid 序列中, 为了对残差进行回归分析, 需生成命名为 e 的残差序列 点击工作文件窗口工具栏中的 Genr, 在弹出的对话框中输入 e = resid, 点击 OK 得到残差序列 e t 图 5.4 使用 e t 进行滞后一期的自回归, 在工作文件窗口中点 Quick\Estimate Equation, 在弹出的对话框中输入 e e (-1) 可得回归方程 e t = e t-1 可知 ˆρ =0.8148, 对原模型进行广义差分, 得到广义差分方程 Y Y = β ( ) + β ( X X ) + u t t 1 1 t t 1 t 对广义差分方程进行回归, 在工作文件窗口中点 Quick\Estimate Equation, 在弹出的对话框中 输入 Y *Y (-1) c X *X (-1), 回车后可得方程输出结果图
34 图 5.5 由图 5.5 可得回归方程为 Yˆ = X * * t t (7.855) (0.0796) t = (0.993) ( ) R R F = = = df = DW = 式中, Y ˆ* t = Yt Yt 1, X * t = Xt Xt 1 由于使用了广义差分数据, 样本容量减少了 1 个, 为 个 查 1% 显著水平的 DW 统计表可知 d L = 0.997,d U = 1.174, 模型中 DW = 1.343> d U, 说明广义差分模型中已无自相关, 不必再进行迭代 同时可见, 可决系数 R t F 统计量也均达到理想水平 ˆ β 1 = = 由此, 我们得到最终的中国农村居民消费模型为 Y t = X t 由中国农村居民消费模型可知, 中国农村居民的边际消费倾向为 , 即中国农民每增加收入 1 元, 将增加消费支出 元 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P
35 实验六分布滞后模型的建立与估计 一 实验目的与要求 1. 了解分布滞后模型. 学会使用阿尔蒙法估计分布滞后模型 二 实验内容 针对某地区制造行业历年库存 Y 和销售量 X, 利用分布滞后模型建立库存函数 三 实验步骤 表 1 列出了某地区制造行业历年库存 Y 与销售额 X 的统计资料 请利用分布滞后模型建立库存函数 表 1 某地区制造行业统计资料 单位 : 亿元 年份 库存 Y 销售额 X 年份 库存 Y 销售额 X 库存额与当年及前三年的销售额相关 因此可以设 : y b x b x b x b x = a + 0 t + 1 t 1 + t + 3 t 3 + ε t 假定 b i 可以由一个二次多项式逼近 ⒉ 利用 Almon 方法估计模型 在 Eviews 命令窗口中键入 : LS Y C PDL(X,3,) 输出结果见图,Eviews 分别给出了 Almon 方法估计的模型和还原后的估计模型及相应参数 33
36 图 Almon 估计输出结果 经过 Almon 变化之后的估计结果为 :( z 即图 中的 PDL 项 ): 还原后的分布滞后模型为 : y ˆ 一 Almon 估计的模拟 ˆ i yt = Z 0t Z1 t Z t (6.6477) (0.7938) ( ) R = R = DW =. 17 t = xt xt xt 0. 65xt 3 ⒈Almon 变换 genr z0=x+x(-1)+x(-)+x(-3) genr z1=x(-1)+*x(-)+3*x(-3) genr z=x(-1)+4*x(-)+9*x(-3) ⒉ 估计变化后的模型 LS Y C Z0 Z1 Z (3.4431) (6.6477) (4.9) (-.714) 图 3 回归结果见图 3, 即 : ˆ y t ⒊ 计算原模型中的系数估计值根据 Almon 变换原理有 : = * z * z * z b ˆ = a 0 ˆ0 (3.4431) (.411) ( ) R = R = DW =. 17 b ˆ + 1 = aˆ ˆ ˆ 0 + a1 a b ˆ + = aˆ ˆ 0 + aˆ 1 4a 34
37 b ˆ + 3 = aˆ ˆ 0 + 3aˆ 1 9a 所以有 : ˆb 0 = ˆb 1 = =1.61 ˆb *1.31-4*0.5446= = b = *1.31 9* = ˆ3 所以还原成原分布滞后模型为 : y ˆ t = * xt * xt * xt * xt 3 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P
38 实验七虚拟变量回归模型的建立和估计 一 实验目的与要求 1 掌握 Eviews 软件中建立虚拟变量数据序列的方法 ; 掌握虚拟解释变量回归模型的估计与应用的 Eviews 操作 二 实验内容 研究改革开放以来中国居民的储蓄存款与收入的关系的变化 ( 见教材 P7 页案例 ) 数据 : 国民总收入与居民储蓄存款 ( 单位 : 亿元 ) 年份 国民总收入 (GNI) 城乡居民人民币储蓄城乡居民人民币储存款年底余额 (Y) 蓄存款增加额 (YY) NA
39 三 实验步骤 建立工作文件并录入数据建立 Workfile 和对象, 录入变量国民总收入 GNI 城乡居民人民币储蓄存款年底余额(Y) 和城乡居民人民币储蓄存款增加额 (YY), 如图 6.1 图 6.1. 模型设定为了研究 年期间城乡居民储蓄存款随收入的变化规律是否有变化, 考证城乡居民储蓄存款 国民总收入随时间的变化情况, 双击打开组对象 GNI Y 的表格形式, 点 View/Graph, 在 Graph 的下级菜单上选择 Line & Symbol, 得 GNI 和 Y 的线形图, 如下图 6. 所示 : 图 6. 从图 6. 中, 尚无法得到居民的储蓄行为发生明显改变的详尽信息 若取居民储蓄的增量 (YY), 按照相同方法作线形图 ( 见图 6.3) 37
40 图 6.3 图 6.4 从居民储蓄增量图可以看出, 城乡居民的储蓄行为表现出了明显的阶段特征 : 在 1996 年 000 年 005 年和 007 年有四个明显的转折点 双击打开组对象 GNI YY 的表格形式, 点 View/Graph, 在 Graph 的下级菜单上选择 XY Line, 得城乡居民储蓄存款增量与国民总收入之间关系的散布图, 从散布图来看 ( 见图 6.4), 也呈现出了相同的阶段性特征 为了分析居民储蓄行为在 1996 年 000 年 005 年和 007 年不同时期的数量关系, 引入虚拟变量 D 1 D D 3 和 D 4 D 1 至 D 4 的选择, 是以 年 005 年和 007 四个转折点作为依据,1996 年的 GNI 为 亿元,000 年的 GNI 为 亿元, 005 年的 GNI 为 亿元,007 年的 GNI 为 亿元 并设定了如下以加法和乘法两种方式同时引入虚拟变量的模型 : + ( ) ( ) ( GNI ) D + β ( GNI ) D u YY = β + βgni β GNI D + β GNI D t 1 t 3 t 1t 4 t t + β + 5 t 3t 6 t 4t t 1 t = 1996年以后其中 : D 1 t = 0 t = 1996年及以前 D t 1 t = 000年以后 = 0 t = 000年及以前 D 3t 1 t = 005年以后 = 0 t = 005年及以前 D 4t 1 t = 007年以后 = 0 t = 007年及以前 3. 估计与检验 点击工作文件窗口工具栏中的 Genr, 在弹出的对话框中输入的 d1=0, 下面的 sample 栏输入 ( 图 6.5), 点击确定即可 ; 再次点击工作文件窗口工具栏中的 Genr, 在弹出的对话框中 输入的 d1=1, 下面的 sample 栏输入 , 点击确定, 则完成虚拟变量 D 1 的录入 38
41 图 6.5 按照相同方法录入 D D 3 和 D 4, 此时虚拟变量的数据如下图 6.6: 图 6.6 在工作文件窗口中点 Quick\Estimate Equation, 在弹出的对话框中输入 yy c gni (gni )*d1 (gni )*d (gni )*d3 (gni )*d4, 得到回归结果 ( 图 6.7): 图
42 即有 : ( ) ( ) YY = GNI GNI D GNI D t t t 1t t t se = ( ) (0.0133) (0.0489) (0.0489) t = (1.6885) (10.040) ( ) (4.967) ( ) ( ) GNI D GNI D t 3t t 4t se = (0.0341) (0.0495) t = ( ) ( ) = = = = R R F DW 由于各个系数的 t 检验均大于, 表明各解释变量的系数显著地不等于 0, 居民人民币储蓄存款年增加额的回归模型分别为 : GNIt + et t t 1996< 000 ^ GNIt e t YY t = GNIt+ et 000< t GNIt + et 005< t GNIt + et t > 结果分析以上结果表明三个时期居民储蓄增加额的回归方程在统计意义上确实是不相同的 1996 年以前收入每增加 1 亿元, 居民储蓄存款的增加额为 亿元 ; 在 007 年以后, 则为 亿元, 已发生了很大变化 上述模型与城乡居民储蓄存款与国民总收入之间的散布图是吻合的, 与当时中国的实际经济运行状况也是相符的 需要指出的是, 在上述建模过程中, 主要是从教学的目的出发运用虚拟变量法则, 没有考虑通货膨胀因素 而在实证分析中, 储蓄函数还应当考虑通货膨胀因素 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P
43 实验八时间序列模型的建立和估计 一 实验目的与要求 1. 了解时间序列模型的内涵. 学会使用平稳性检验 协整检验 3. 学会建立误差修正模型 二 实验内容 中国城镇居民人均生活费支出与人均可支配收入间关系研究 二 实验步骤 实验步骤一 : 建立工作文件并录入数据 1 建立 workfile 和对象, 录入变量 :199 年至 1998 年各月的可支配收入 S( 元 ) 和生活费支出 Z( 元 ), 如图 41
44 实验步骤二 : 序列的平稳性检验 1. 对时间序列进行单位根检验, 检验序列的平稳性 : 在 workfile 双击 S 序列, 在对象窗口中点击 view, 选择 Unit Root Test, 在对话框中选择 intercept( 带截距项 ),Lagged diffrences( 滞后差分项 ) 选 阶 单击 OK 得到回归结果 可以看出在 1% 5% 10% 的显著性水平下,t-statistic 均大于临界值, 从而接受 H0, 认为 S 序 列存在单位根, 不是平稳序列 4
45 . 判断单整阶数 : 在 S 序列的 Unit Root Test 窗口中, 指定对 S 的一阶差分序列作单位根检验 可以看出在 1% 5% 10% 的显著性水平下,t-statistic 均小于临界值, 从而拒绝 H0, 认为 S 的 差分序列不存在单位根, 是平稳序列 所以,S 序列是一阶单整, 即 S ~I(1) 同时, 对 Z 序列进行平稳性和单整阶数进行检验发现,Z 序列非平稳, 且 Z~I(1) 实验步骤三 : 协整关系检验 1.Z 和 S 的 OLS 回归 : 输入命令 ls z c s 得到回归结果如图所示 : 43
46 估计的回归模型为 Z = S + e t. 对残差作平稳性检验 : 在 workfile 中点 Genr, 输入 et=resid 得到新命名的残差序列 选择无截距项无趋势项的 ADF 检验, 如图 : t t 得出结果如图, 可以看出 : 在 1% 5% 10% 的显著性水平下,t-statistic 均小于临界值, 从而拒 绝 H0, 认为 et 序列不存在单位根, 是平稳序列 44
47 说明 Z 序列和 S 序列之间存在协整关系, 表明两者间存在长期的均衡关系 实验步骤四 : 误差修正模型的建立 误差修正模型的结构为 : Z = α + β S + γe + ε t t t 1 t 在 Eviews 中生成 Z 序列和 S 序列的差分序列及残差滞后一期的序列 : DZ = Z Z DS = S S e = et( 1) t t t 1 t 1 在命令窗口做回归 :ls dz c ds e, 得到回归结果如下图 45
48 最终得到误差修正模型的估计结果为 : Zt St et 1 = + R = DW = 表明, 城镇居民人均生活费支出的变化不仅取决于可支配收入的变化, 还取决于上一期生活费 对均衡水平的偏离 ; 误差项 et 1 估计系数 体现了对偏离的修正, 上一期偏离越远, 本期修 正的量越大 四 实验报告要求及记录 格式 学生须根据下面实验作业内容填写实验报告 ( 按滁州学院 实验报告 格式填写 ) 1 书本 P
歯WP02-12-부속물.PDF
KIEP Working Paper 02-12 Has Trade Intensity in ASEAN+3 Really Increased? Evidence from a Gravity Analysis Has Trade Intensity in ASEAN+3 Really Increased? Evidence from a Gravity Analysis Heungchong KIM
张成思 本文运用向量系统下的协整分析方法 针对 年不同生产和消 费阶段的上中下游价格的动态传导特征以及货币因素对不同价格的驱动机制进行分析 研究结果表明 我国上中下游价格存在长期均衡关系 并且上中游价格对下游价格具有显 著动态传递效应 而下游价格对中游价格以及中游价格对上游价格分别存在反向传导的 倒逼机制 另外 货币因素对上游价格的动态驱动效果最为显著 但并没有直接作用于下 游价格 因此 虽然货币政策的现时变化可能在一段时间内不会直接反映在下游居民消费价格的变化上
相关与回归分析
第三节 多元线性回归 一. 多元线性回归模型二. 回归参数的估计三. 回归方程的显著性检验四. 回归系数的显著性检验五. 多元线性回归的预测 1 多元线性回归模型 2 多元线性回归模型 ( 概念要点 ) 1. 一个因变量与两个及两个以上自变量之间的回归 2. 描述因变量 y 如何依赖于自变量 x 1, x 2,, x p 和误差项 ε 的方程称为多元线性回归模型 3. 涉及 p 个自变量的多元线性回归模型可表示为
恩斯消费函数理论, 对于影响消费水平变动的因素及影响程度进行探究, 并对模 型进行分析评价 二. 指标选取, 数据说明 被解释变量 Y( 居民消费水平 ) 解释变量 ( 居民消费价格指数 ) ( 人 均自然增长率 ) ( 居民购买的食品 ) ( 居民家庭恩格尔系数 ) ( 固定 资产价格指数 ) 为
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( 二 ) 能力目标 1. 专业能力 : 具备从事职业活动所需要的技能与其相应的知识 2. 方法能力 : 具备从事职业活动所需要的工作方法和学习方法, 包括学习能力 综台运用能力 解决问题能力 掌握现代科技手段的能力 3. 社会能力 : 具备从事职业活动所需要的行为能力, 包括人际交往 公共关系 职
计量经济学 教学大纲 课程英文名称 :Econometrics 课程代码 :b202130150 课程类别 : 专业核心课开课时间 : 第四学期总学时 :66( 理论学时 48, 实验学时 18) 总学分 :4 考核方式 : 考试先修课程 : 宏观经济学 微观经济学 高等数学 线性代数 概率论与数理统计适用专业 : 经济统计学 金融工程开课单位 : 数学与金融学院 一 课程概述 计量经济学 是经济统计学专业和金融工程专业的核心基础课程,
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第七章练习题及其参考解答 练习题 7. 表中给出了 970~987 年期间美国的个人消息支出 (PCE) 和个人可支配收入 (PDI) 数据, 所有数字的单位都是 0 亿美元 (98 年的美元价 ) 年份 PCE PDI 年份 PCE PDI 年份 PCE PDI 970 49.0 668. 97 538.8 78.4 97 96.9 797.4 973 689.6 96.3 974 674.0 896.6
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:?? * 张军高远傅勇张弘 : 本文在中国的政治经济体制的框架内解释了改革以来, 尤其是上世纪 年代以来中国在建设和改善物质基础设施上所取得的显著成就 文章依据现有的文献和 省级面板数据, 不仅度量了改革以来中国的基础设施的存量变化和地区差距, 而且运用 方法检验了可解释基础设施投资支出变动模式的重要变量 本文发现, 在控制了经 济发展水平 金融深化改革以及其他因素之后, 地方政府之间在 招商引资
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计量经济学 第四章 多重共线性 引子 : 国内生产总值增加会减少财政收入吗? 为了分析各主要因素对国家财政收入的影响, 建立财政收入 ( 亿元 ) (CZSR) 为被解释变量, 财政支出 ( 亿元 )(CZZC) 国内生产总值( 亿元 )(GDP) 税收总额 ( 亿元 )(SSZE) 等为解释变量的计量模型 数据样本时期 :1978 年 -011 年的统计数据 设定的理论模型为 : CZSR i 0
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卫生统计学实习 何平平 北京大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系 Tel: 82801619 实习六 数值变量资料的统计推断 ( 三 ) 第 237~249 页 一 直线回归 (linear regression) ( 一 ) 定义 : 用直线方程表达 X( 自变量,independent variable) 和 Y ( 应变量,dependent variable) 之间的数量关系 Yˆ = a+
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张海峰 姚先国 张俊森 借鉴 的有效教育概念 本文利用 年间的中国省级面板数据估计了平均教育年限 教育数量 和平均师生比率 教育质量 对地区 劳动生产率的影响 本文的实证分析结果表明 以师生比率衡量的教育质量对劳动生产 率有显著且稳健的正效应 在均值处师生比率每上升一个标准差 有助于提高地区劳动生产率约 教育数量对劳动生产率的影响大小部分取决于教育质量的高低 教育质量越高教育数量对劳动生产率的促进效应越大
况伟大 本文在住房存量调整模型基础上 考察了预期和投机对房价影响 理性预 期模型表明 理性预期房价越高 投机越盛 房价波动越大 适应性预期模型表明 当消费 性需求占主导时 上期房价越高 房价波动越小 当投机性需求占主导时 上期房价越高 房价波动越大 本文对中国 个大中城市 年数据的实证结果表明 预期及 其投机对中国城市房价波动都具有较强的解释力 研究发现 经济基本面对房价波动影 响大于预期和投机 但这并不意味着个别城市房价变动不是由预期和投机决定的
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( ) t ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t-
(Statistics). (Descriptive Statistics). (Inferential Statistics) (Inductive Statistics) ( ) t ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) t- ( ) ( ) ( )? ( ) ( )? ( ) )?( t ) ( )? ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )? ( ) ( ) ( )? ( )?( t
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Econometrcs 第三章 第三章 多元线性回归模型 多元线性回归模型 1 引子 : 中国汽车的保有量将会达到 1.4 亿辆吗? 中国经济的快速发展, 居民收入不断增加, 数以百万计的中国人开始得以实现拥有汽车的梦想, 中国也成为世界上成长最快的汽车市场 中国交通 部副部长在中国交通可持续发展论坛上做出的预 测 : 00 年, 中国的民用汽车保有量将比 003 年的数字增长 6 倍, 达到 1.4
( 未填报志愿 ) 西南医科大学附属医院 绵阳市中心医院 四川省医学科学院 四川省人民医院 5101
四川省 2012 级农村订单定向免费医学生参加 2017 年住院医师规范化培训专项招生考试录取名单 考生号 5101170078 427 125.50 1 四川大学华西医院 5101170089 436 119.50 2 四川大学华西医院 5101170079 403 119.50 3 绵阳市中心医院 5103170298 481 543 119.00 4 四川大学华西医院 5101170008 473
, 13.4
2019 1 15 26 3.4, 13.4 BLUE t F 1 1. TSS ESS RSS TSS = ESS + RSS R 2 := ESS/TSS = 1 RSS/TSS R 2 := 1 [RSS/(n k)]/[tss/(n 1)] 2. y i ŷ i y i x i 2 2 3. 1 2 k F 1 F 4. 2 2 3 1 5 1.1 pp. 60, 272...........
成都军区总医院 西南医科大学附属医院 四川省医学科学院 四川省人民医院
四川省 2013 级农村订单定向免费医学生参加 2018 年住院医师规范化培训专项招生考试录取名单 考生号 英语四级英语六级专项考试成绩成绩成绩 排序 录取医院 5101180029 519.00 463.00 117.00 1 四川大学华西医院 5101180030 401.00 115.00 2 四川大学华西医院 5102180238 457.00 114.00 3 ( 未填报志愿 ) 5103180307
(156) / Spurious Regression Unit Root Test Cointergration TestVector Error Correction Model Granger / /
(155) * ** / / / / 1973 ~1974 1979 ~1980 1987 ~1989 * ** (156) 1990 2004 1997 1996 1980 / Spurious Regression Unit Root Test Cointergration TestVector Error Correction Model Granger / / (157) Hedonic Price
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一元线性回归分析 一 一元线性回归定义二 a,b 的估计三 误差方差的估计四 线性假设的显著性检验五 b 的置信区间六 回归函数值的点估计和置信区间七 Y 的观察值的点预测和预测区间 变量与变量之间的关系 确定性关系 : 当自变量给定一个值时, 就确定应变量的值与之对应 如 : 在自由落体中, 物体下落的高度 h 与下落时间 t 之间有函数关系 : 1 h= gt 确定性关系 相关性关系 相关性关系
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任春平 邹志利 在坡度为 的平面斜坡上进行了单向不规则波的沿岸流不稳定运动实验 观测到了沿 岸流的周期性波动 波动周期约为 利用最大熵方法和三角函数回归法求得这种波动的主 频率以及幅值 分析了波动幅值在垂直岸线方向的变化 结果表明该变化与沿岸流变化类似 即在 沿岸流最大值附近这种波动强度最大 为了分析波动的机理 利用线性沿岸流不稳定模型对模型实验结果进行了分析 求得了不稳定运动增长模式和波动周期 并与对应实测结果进行了比较
11第十一章階層線性模式.DOC
11.1 11.1.1 (student-level) (personal-level) ( ) (school-level) (organization-level) ( ) 1. (disaggregation) (estimated standard errors) (type one error). (aggregation) (within-group) (1997) (hierarchical
幻灯片 1
第一类换元法 ( 凑微分法 ) 学习指导 复习 : 凑微分 部分常用的凑微分 : () n d d( (4) d d( ); (5) d d(ln ); n n (6) e d d( e ); () d d( b); ); () d d( ); (7) sin d d (cos ) 常见凑微分公式 ); ( ) ( ) ( b d b f d b f ); ( ) ( ) ( n n n n d f
:DDQ-D3266 (3) : :SA % 15% :CR-400 ( ) :TA-XTPlus Stable MicroSystem (1) : 3 Design- Expert
33 6 2017 6 Vol.33No.6 Jun.2017 DOI:10.13652/j.issn.1003-5788.2017.06.037 Efectsofsweetnessinhibitoronqualityand preservationoflow-sweetcake WANG Yong-jun HUANG Min DONG Qing-liang ZHENG Jian-xian ( 510640)
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四川省 2014 级农村订单定向免费医学生参加 2019 年住院医师规范化培训专项招生考试录取名单 考生号 英语四级英语六级考试成绩排序成绩成绩 录取医院 5102190105 473.00 443.00 137.50 1 四川大学华西医院 5103190257 439.00 131.50 2 四川大学华西医院 5103190290 436.00 129.00 3 四川大学华西医院 5103190212
第四章 １０２ 图 ４唱１６ 基于图像渲染的理论基础 三张拍摄图像以及它们投影到球面上生成的球面图像 拼图的圆心是相同的 而拼图是由球面图像上的弧线图像组成的 因此我 们称之为同心球拼图 如图 ４唱１８ 所示 这些拼图中半径最大的是圆 Ｃｋ 最小的是圆 Ｃ０ 设圆 Ｃｋ 的半径为 ｒ 虚拟相机水平视域为 θ 有 ｒ Ｒ ｓｉｎ θ ２ ４畅１１ 由此可见 构造同心球拼图的过程实际上就是对投影图像中的弧线图像
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滁州学院 教师授课教案 课程名称 : 计量经济学 授课时间 年 月 日 星期 第 节 年 月 日 星期 第 节 年 月 日 星期 第 节 授课内容概要 目的要求 重 点 难 第一章绪论. 计量经济学. 建立计量经济模型的步骤与要点.3 计量经济模型的应用 ( 了解计量经济学的性质 ; 计量经济学与相关学科的区别与联系 ; 模型的设计 参数估计 模型检验的要求 ; 计量经济模型的应用领域 ( 记住模型中的变量及其类型
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66 随机变量的函数.5 随机变量的函数的分布 设 是一随机变量, 是 的函数, g(, 则 也是一个随机变量. 本节的任务 : 当 取值 x 时, 取值 y g 67 ( 一 离散型随机变量的函数 设 是离散型随机变量, 其分布律为 或 P { x } p (,, x x, P p p, x p 已知随机变量 的分布, 并且已知 g 要求随机变量 的分布. (, 是 的函数 : g(, 则 也是离散型随机变
手册 doc
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期货与金融衍生品 FUTURES AND FINANCIAL DERIVATIVES 由于股指期货市场和融资融券市场在中国 例 简单地说明单位根检验 根据时间序 的发展 国内很多研究人员采用协整等统 列分析的理论可知 当 计套利模型来研究股指期货跨品种跨期套 平稳的 此模型是经典的Box-Jenki
品种研究 PRODUCTS RESEARCH 豆油棕榈油跨品种统计套利实证研究 An Empirical Study on the Inter-Product Statistical Arbitrage on Soy Oil and Palm Oil Futures 陈 婧 (华西期货有限责任公司 上海 200122) 摘要 基于豆油 棕榈油的实际交易数据 借助时间序列平稳性和协整关系检验 找到豆油和棕榈油之
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Granger Granger Granger M1 ECM M1 M1 20 90 1 2005 2004 10 12 7 2004 11 10 2004 11 17 Vasicek(1977) Dothan (1978) Courtadon (1982) Cox Ingersoll and Ross (1985) Chan Karolyi Longstaff and Sanders (1992)
应用时间序列分析（第二版）
7.1 趋势性时间序列的重要特征 7.2 随机时间序列的趋势性检验 7.3 平稳化的方法 7.4 趋势模型 实际问题中的大多数时间序列 ( 特别是与经济 金融有关的时间序列 ) 都表现出一定的趋势性, 即时间序列值随时间的变化呈现出增加 减少或其它变化趋势 因此, 在对时间序列建立模型之前, 必须分析时间序列是否具有趋势性 这对于我们正确认识时间序列的形态具有十分重要的意义 什么叫趋势? 数学上并没有严格的定义,
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Co-integration and VECM Yi-Nung Yang CYCU, Taiwan May, 2012 不 列 1 Learning objectives Integrated variables Co-integration Vector Error correction model (VECM) Engle-Granger 2-step co-integration test Johansen
θ 1 = φ n -n 2 2 n AR n φ i = 0 1 = a t - θ θ m a t-m 3 3 m MA m 1. 2 ρ k = R k /R 0 5 Akaike ρ k 1 AIC = n ln δ 2
35 2 2012 2 GEOMATICS & SPATIAL INFORMATION TECHNOLOGY Vol. 35 No. 2 Feb. 2012 1 2 3 4 1. 450008 2. 450005 3. 450008 4. 572000 20 J 101 20 ARMA TU196 B 1672-5867 2012 02-0213 - 04 Application of Time Series
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國立中山大學學位論文典藏.PDF
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52 expiration effect (2303) (2330) (1301) (1303) (1216) % (SIMEX) (Morgan Stan
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基于动态计量模型的股票市场预测与实证分析 尹振涛 ( 青岛大学经济学 2 级金融学研究生 ) 内容摘要本文研究了沪深指数与宏观经济指标变化之间的协整关系及格兰杰因果关系, 并对比分析了普通多元回归分析在股票市场预测方面的不足 结果表明 999 年 月到 2 年 2 月这段时间内, 沪深指数对财政支出 工业增加值 出口 物价指数的变化是敏感的, 但同狭义货币供应量 固定资产投资作用不显著 关键词协整格兰杰因果检验股票指数宏观经济指标
Microsoft PowerPoint - FE11
- - 郑振龙陈蓉厦门大学金融系课程网站 http://efinance.org.cn Email: zlzheng@xmu.edu.cn aronge@xmu.edu.cn BSM BSM BSM Copyright 01 Zheng, Zhenlong & Chen, Rong, XMU BSM BSM BSM Copyright 01 Zheng, Zhenlong & Chen, Rong,
计量经济学
计量经济学 王飞 第 章绪论. 什么是计量经济学. 计量经济学的研究方法.3 计量模型的应用.4 数据类型 . 什么是计量经济学 一 计量经济学的定义 二 计量经济学的研究对象 计量经济学起源 经济学的一个分支学科 96 年挪威经济学家费瑞希 (R.Frsh) 提出 Econometrcs 930 年成立世界计量经济学会 933 年创刊 Econometrca 0 世纪 40 50 年代的大发展和
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教育部 -IBM 产学合作专业综合改革项目精品课程 数据挖掘原理及实践 主讲教师 : 吴云峰, 吴梅红, 刘恺之助教 : 罗鑫厦门大学信息科学与技术学院 Emal: cloudswu@gmal.com http://mrel.xmu.edu.cn/course/dm 第 5 章数据的相关和回归分析 1 相关分析 简单线性回归分析 3 多元线性回归分析 4 Logstc 回归分析 5.1 相关分析 现实中,
《 》课程实验教学大纲（黑体加粗，小２号）
金融分析软件 课程实验教学大纲 一 课程基本信息 课程代码 :16155002 课程名称 : 金融分析软件 英文名称 : Financial Analysis Software 实验总学时 : 32 适用专业 : 金融学 投资学 保险学 金融工程 课程类别 : 学科基础课 先修课程 : 微观经济学 宏观经济学 金融学 统计学 金融计量学 二 实验教学的总体目的和要求 1 对学生的要求 通过本课程的学习,
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( ) 2016 4 17 2 Journal of Hunan Agricultural University (Social Sciences), Apr. 2016, 17(2):086 091 DOI: 10.13331/j.cnki.jhau(ss).2016.02.014 国际现货白银价格波动的影响因素研究 陈宪, 张腾, 陈勇 ( 410083) 摘要 2008 1 2014 12 1
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WTI 2009 1 9 2008 12 31 62 2008 12 1415 1 NYMEX WTI ICE Bren WTI 1 2008 2009 1 9 PLATTS MOPS MOPS 2004 8 MOPS SP SH 2004 8 25 2009 3 13 NYMEX WTI WTI 1 2 1 2 WTI 1 2004.8-2009.3 2 WTI 2004.8-2009.3 1 WTI
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习题
第二章经典单方程计量经济学模型 : 一元线性回归模型 一 内容提要 本章介绍了回归分析的基本思想与基本方法 首先, 本章从总体回归模型与总体回归函数 样本回归模型与样本回归函数这两组概念开始, 建立了回归分析的基本思想 总体回归函数是对总体变量间关系的定量表述, 由总体回归模型在若干基本假设下得到, 但它只是建立在理论之上, 在现实中只能先从总体中抽取一个样本, 获得样本回归函数, 并用它对总体回归函数做出统计推断
吉林大学学报 工学版 ２４４ 第 ４ 卷 复杂 鉴于本文篇幅所限 具体公式可详见参考文 献 ７ 每帧的动力学方程建立及其解算方法如图 ３ 所示 图４ 滚转角速度与输入量 η 随时间的变化波形 Ｆｉｇ ４ Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｒｏｌｌ ｒａｔｅ ａｎｄ ｉｎｐｕｔ η ｗｉｔｈ ｔｉｍｅ ｃｈａｎｇｉｎｇ 图５ Ｆｉｇ ５ 滚转角随时间的变化波形 Ｗａｖｅｆｏｒｍ ｏｆ ｒｏｌｌ ａｎｇｌｅ ｗｉｔｈ
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环境因素对脑卒中发病率的影响分析及预测 河北经贸大学 李美娜 陈梦营 李浩悦 摘要 脑卒中是目前威胁人类生命的严重疾病之一, 这种疾病的诱发已经被证实与环境因素, 包括气压 气温和湿度之间存在密切的关系 本文选用 2007 2010 年某市脑卒中疾病的发病病例信息与当地逐日气象因素 ( 气温 气压 相对湿度 ) 的数据, 运用 Eviews5.0 软件, 构建协整与误差修正模型 多元线性回归估计模型,
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第97期封面
论市场流动性对股指期货定价权之影响 以股灾前后的沪深 300 与 A50 股指期货定价关系为例 Influences of Market Liquidity on the Pricing Right of Stock Index Futures A Case Study of Pricing Correlationship between CSI300 and A50 Index Futures around
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目录 引言...3 铜价与中国采购经理人指数的实证分析...3 铜价与美国采购经理人指数的实证分析... 7 结论 免责申明...12 图表目录 图表 1: 中国 PMI 指数与铜的相关性...3 图表 2: 中国 PMI 指数与铜价平稳性检验...4 图表 3: 中国 PMI 指数与铜
铜专题系列报告 (1) 2010 年 08 月 16 日 采购经理人指数与铜价关系 制作 : 王宁电话 :021-33313585 邮箱 :wangning@xiangyu.cn 制作 : 吕爱红电话 :021-33313575 邮箱 :lahong@xiangyu.cn 我们对变量进行相关性检验, 探寻建模的方法, 通过测试结果分析 PMI 和 ISM 与铜价之间的均衡关系 中国 PMI 指数,
一 登录 crm Mobile 系统 : 输入 ShijiCare 用户名和密码, 登录系统, 如图所示 : 第 2 页共 32 页
第 1 页共 32 页 crm Mobile V1.0 for IOS 用户手册 一 登录 crm Mobile 系统 : 输入 ShijiCare 用户名和密码, 登录系统, 如图所示 : 第 2 页共 32 页 二 crm Mobile 界面介绍 : 第 3 页共 32 页 三 新建 (New) 功能使用说明 1 选择产品 第 4 页共 32 页 2 填写问题的简要描述和详细描述 第 5 页共
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附錄一最終模型 SIMPLIS 語法 Title: 建模樣本 Observed Variables: x1-x22 covariance matrix from file final01cov means from file final01means sample size: 2181 latent variables: interest instrument anxiety selfconcept
Vol. 15 No. 1 JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb O21 A
5 200 2 Vol 5 No JOURNAL OF HARBIN UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY Feb 200 2 2 50080 2 30024 O2 A 007-2683 200 0-0087- 05 A Goodness-of-fit Test Based on Empirical Likelihood and Application ZHOU
虚拟变量
经济学实证研究方法与案例实践 因果关系与经济学内生问题 徐志刚 南京农业大学经济管理学院 回归分析的目标 : 确定因果关系 估计出来的因果关系要 准确 参数估计要无偏 估计出来的因果关系要 可靠 参数要精度高 标准误要小 参数估计要效率高 模型要能够说明问题 说明关键问题 主要因素 R 要尽量高 或者 能解释的 Y 的绝对变化比较大 经典线性模型的假设 线性 扰动项要与解释变量没有关系 ; i =
期货由于采取杠杆交易，而被人们认为交易风险较大。
铁矿石期货市场资源配资功能的研究 东华期货研究 江苏东华期货有限公司研发部 : 覃金华 84208666-1549 Tel:13770602874 E-mail:xue-7810xy@163.com 随着铁矿石年度协议价逐步转向季度定价 月度定价甚至现货定价, 铁矿石的价格波动频率也越来越大 2013 年 10 月 18 日铁矿石期货合约正式开始在我国大连商品交易所上市交易, 随着钢厂 经销商 投机者的不断参与,
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第 1 章 进入 Photoshop 的全新世界 本章导读 Photoshop 1 1.1 Photoshop CS6 Photoshop Photoshop 1.1.1 Photoshop POP 1-1 图 1-1 平面广告效果 1.1.2 Photoshop 1-2 Photoshop CS6 Photoshop CS6 Photoshop CS6 Extended 3D 3 Photoshop
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数字带通 带阻 高通滤波器的设计 把一个归一化原型模拟低通滤波器变换成另一个所需类型的模拟滤波器, 再将其数字化 直接从模拟滤波器通过一定的频率变换关系完成所需类型数字滤波器的设计 先设计低通型的数字滤波器, 再用数字频率变化方法将其转换成所需类型数字滤波器
数字带通 带阻 高通滤波器的设计 把一个归一化原型模拟低通滤波器变换成另一个所需类型的模拟滤波器, 再将其数字化 直接从模拟滤波器通过一定的频率变换关系完成所需类型数字滤波器的设计 先设计低通型的数字滤波器, 再用数字频率变化方法将其转换成所需类型数字滤波器 模拟原型方法 : 模拟低通 - 模拟带通 H ( j) H ( j) 3 3 3 模拟原型方法 : 模拟低通 - 模拟带通 H ( j) 模拟低通
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证券市场导报 理论综合 ~ ~ ~ ~ ~ ~
引言 证券市场导报 证券市场导报 理论综合 ~ ~ ~ ~ ~ ~ 证券市场导报 理论综合 ~ ~ 研究设计 ~ AR k CAR k AR k R k r k CAR k k k ARk j=1 r k R k CR k R i,k =1n(P i,k ) 1n(P i,k 1) CR i,k = k k Ri,k j=1 P i,k k P i,0 N r i,k CR i,k =α+β 1 Event
ARCH 系 列 模 型 介 绍 与 应 用 目 录 一 波 动 率 基 本 概 念... 3 二 Black-Scholes 期 权 定 价 公 式 中 的 波 动 率... 4 三 GARCH 类 模 型 简 述... 5 四 基 于 沪 深 300 指 数 样 本 的 GARCH 类 模 型
研 究 报 告 期 权 研 究 专 题 报 告 Research Option Special Reports 沪 深 300 指 数 波 动 率 预 测 效 果 比 较 ARCH 系 列 模 型 介 绍 与 应 用 2013 年 04 月 23 日 投 资 要 点 : 波 动 率 是 一 个 抽 象 概 念, 通 过 对 价 格 数 据 的 建 模, 都 可 以 得 到 对 于 真 实 波 动 率
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第一章 : 计量经济模型软件 Eviews 入门 一.Eviews 的安装 Eviews 对系统的环境要求 1. 一台 386,486, 奔腾或其他芯片的计算机, 运行 Window 3.1,Window9x,Window2 或 Window NT 操作系统 2. 至少 4M 的内存 3.VGA,super VGA 显示器 4. 鼠标, 轨迹球或写字板 5. 至少 1M 以上的硬盘空间 安装步骤 准备好
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300 (ADF) (VEM) 300 2006 9 5 A50 2006 9 8 CFFEX 10 30 300 300 2007 1 19 6 3 300 300 Kawaller Koch(1987) S&P 500 S&P 500 20~45 1 Stoll Whaley(1990) ARMA 2 3 S&P 500 MMI S&P 500 MMI 5 Abhyankar(1995) FTSE
第 3 期 冯套柱等 : 基于产业结构视角的人民币实际有效汇率对 FDI 的影响 引言人民币汇率制度最初是 以市场供求为基础, 有管理的, 单一的浮动汇率制度 自 2001 年中国正式加入世贸组织后, 我国经济进一步与世界经济融合, 单一的汇率制度不能反映经济的快速发展, 并且在某种程度
第 34 卷 第 3 期 20 年 05 月 西安科技大学学报 JOURNALOFXI ANUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGY Vol.34 No3 May20 文章编号 :1672-9315(20)03-0356-06 基于产业结构视角的人民币 实际有效汇率对 FDI 的影响二 冯套柱, 黎 靖 ( 西安科技大学管理学院, 陕西西安 710054) 摘要 : 中国共产党十八届三中全会在
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概率统计 B 第七章回归分析方法 根据李东风老师课件修改 2017 春季学期 根据李东风老师课件修改 () 概率统计 B 第七章回归分析方法 2017 春季学期 1 / 90
概率统计 B 第七章回归分析方法 根据李东风老师课件修改 2017 春季学期 根据李东风老师课件修改 () 概率统计 B 第七章回归分析方法 2017 春季学期 1 / 90 本节目录..1 一元线性回归 经验公式与最小二乘法 平方和分解公式与线性相关关系 数学模型与相关性检验 预报与控制.2 多元线性回归.3 逻辑斯蒂 (Logistic) 回归 根据李东风老师课件修改 () 概率统计 B 第七章回归分析方法
JournalofLanzhouJiaotongUniversity Vol.33 Apr.2014 : (2014) DOI: / j.issn * 骆进仁 1, 张蕊 2, 常小刚 3
33 20144 JournalofLanzhouJiaotongUniversity Vol.33 Apr.2014 :1001-4373(2014)02-0048-05 DOI:10.3969/ j.issn.1001-4373.2014.02.013 * 骆进仁 1 张蕊 2 常小刚 3 李晓燕 1 (1. 730070;2. 730070;3. 730070) : 县域是兰白都市圈发展的腹地
40 使农业生产过程更加准确 很大程度上减少了人 工劳作过程中的资源浪费 提高了生产资料的利 用效率 另一方面 农业机械的高效作业不仅减 少了总的劳动时间 而且还减少了劳动人数 提高 了劳动生产率 三 农业机械化对农业劳动生产率影响的实 证分析 一 数据指标的选取 农业机械总动力指主要用于农 林 牧
2018 年 5 月 第 17 卷 第 3 期 总第 93 期 Journal of Anyang Institute of Technology May, 2018 Vol.17 No.3 Gen.No.93 D01:10.19329/j.cnki.1673-2928.2018.03.010 中国农业机械总动力与农业劳动生产率关系的研究 孔喜梅 和 杰 郑州大学 郑州 450000 摘 要 从全国农业机械总动力与农业劳动生产率关系的视角进行研究
PowerPoint 演示文稿
Happy Family Hapfam definition 家庭幸福感計算方法 (1-5 為尺度 ) Hapfam Your mom has a good relationship with your dad You have a warm, loving family Hapfam is the average of this two questions and the questions are
幻灯片 1
视频网址 : https://sdyp.bnu.edu.cn/sharefolder/299500001/bwtqzdzwxda3d8wrpdp 问卷网址 : http://www.sojump.com/jq/5217028.aspx MATLAB 及其在地学中的应用 第十二讲气候状态的统计检验 主讲人 : 毛睿北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 Email: mr@bnu.edu.cn
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微积分 授课讲义
2018 10 aiwanjun@sjtu.edu.cn 1201 / 18:00-20:20 213 14:00-17:00 I II Taylor : , n R n : x = (x 1, x 2,..., x n ) R; x, x y ; δ( ) ; ; ; ; ; ( ) ; ( / ) ; ; Ů(P 1,δ) P 1 U(P 0,δ) P 0 Ω P 1: 1.1 ( ). Ω
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软科学 2014 年 1 月 第 28 卷 第 1 期 ( 总第 169 期 ) U β 2 > 0 β 3 < 0 N 4 BOD COD 2 ARDL 5 ~ EKC 7 Johansen Yang EKC 8 β 1 12 ARDL EKC ARDL EKC ΔE t = b 0 + Σ p1
ARDL ECM 王惠敏, 傅 涛 ( 清华大学环境学院, 北京 100084) 1992 ~ 2010 Johansen EKC ARDL ECM GDP EKC U GDP F127 F120. 3 A 1001-8409 2014 01-0091 - 04 Economic Growth and Water Pollution in Suzhou Wuxi and Changzhou An Empirical
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015 年 ( 第 四 届 ) 全 国 大 学 生 统 计 建 模 大 赛 参 赛 论 文 论 文 名 称 : 打 车 软 件 影 响 下 的 西 安 市 出 租 车 运 营 市 场 研 究 和 统 计 分 析 参 赛 学 校 : 西 安 理 工 大 学 参 赛 队 员 : 刘 二 嫚 余 菲 王 赵 汉 指 导 教 师 : 王 金 霞 肖 燕 婷 提 交 日 期 :015 年 6 月 9 日 1
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6.3 正定二次型
6.3 正定二次型 一个实二次型, 既可以通过正交变换化为标准形, 也可以通过拉格朗日配方法化为标准形, 显然, 其标准形一般来说是不惟一的, 但标准形中所含有的项数是确定的, 项数等于二次型的秩 当变换为实变换时, 标准形中正系数和负系数的个数均是不变的 定理 ( 惯性定理 ) 设有二次型 f =x T Ax, 它的秩为 r, 如果有两个实的可逆变换 x=c y 及 x=c z 分别使 f =k
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01 1-1 1-2 1-3 Chapter 1-1 (statistics) (uncertainty) 1. (1) (descriptive statistics) (2) (inferential statistics) (statistical inference) (inductive statistics) (parametric statistics) (nonparametric
《金融评论》投稿 封面
The Choice of he Inermediae Targe of Moneary Policy in China 968 993 5 0073 85957073683550599 yqzhang@cass.org.cn MM 994Q-008Q4 VECM M M GDPCPI M M M 007 VECM JEL E5C3E58 The Choice of he Inermediae Targe
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TFT-LCD Mura & Y.H. Tseng 2006.12.4 Outline Mura Mura Mura 類 度 Mura Mura JND Mura Convolution filter (Filter design) Statistical method (ANOVA,EWMA) Backgroup estimation (LSD) 2 What is Mura- Mura Mura
基于岭回归的证券指数的预测分析
Business and Globalization 商业全球化, 2016, 4(2), 47-55 Published Online April 2016 in Hans. http://www.hanspub.org/journal/bglo http://dx.doi.org/10.12677/bglo.2016.42007 Forecast Analysis of Securities Index
非平稳时间序列模型的建立及预测
第二章 中国居民消费支出的变动趋势 基于非平稳时间序列模型 前面章节中我们主要集中于阐述了平稳时间序列的特性分析 模型建立和预测等问题 然而, 在实际应用中, 我们经常会遇到不满足平稳性的时间序列, 尤其是构成该序列的单个变量值虽然具有不确定性, 但是整个序列的变化却表现出一定的规律性, 可以用相应的数学模型近似地描述出来 本章将介绍非平稳时间序列模型的结构 建模与预测, 并通过农村居民消费支出与社会消费品零售总额等两个时间序列案例,
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陈强, 计量经济学及 Stata 应用,014 年 请勿上传或散发 7 第 6 章异方差 6.1 异方差的后果 异方差 (heteroskedasticity) 是违背球型扰动项假设的一种情形, 即 Var( i X ) 依赖于 i, 不是常数 在异方差的情况下 : (1) OLS 估计量依然无偏 一致且渐近正态, 因为在证明这些性质时并未用到 同方差 的假定 () OLS 估计量方差 Var( b
長久以來，經濟學者最常利用國民生產毛額（Gross National Product, GNP）來作為一個國家或經濟社會福利水準高低之衡量標準
Research Center For Taiwan Economic Development (RCTED) GNP GNP GNP GNP 1960 Easterly 1997 95 3 2001 US13,000 4 1950/60 2 4 PPP GNI US18,000 Anand and Ravallion1993 1985 85 GDP Pritchett and Summers