計量經濟學實驗報告10

1、計量經濟學實驗報告10學號班級10707姓名實驗時間2013.6.3實驗序號10實驗名稱格蘭杰與拉姆齊檢驗開設實驗室經濟學實驗室實驗目的：掌握格蘭杰與拉姆齊檢驗的原理與方法。實驗內容：1、 格蘭杰檢驗的原理與方法；2、 拉姆齊檢驗的原理與方法。3、 練習教材P176例5.2.4、P183例5.3.1實驗報告（1、實驗操作過程；2、實驗結果；3、對實驗結果的分析或體會）：例5.3.1建立工作表，輸入數據，對原模型進行最小二乘估計，點擊enter則出現然后進行RESET檢驗，操作如下：點擊View®Stability Tests®Ramsey Reset Test則出現然后在原

2、回歸模型中加入新的解釋變量后重新進行估計，得到原回歸模型的可決系數為=0.9880.計算F統(tǒng)計量：該值大于5%的顯著性水平下、自由度為（1,26）的F分布臨界值4.22，因此拒絕原模型與引入新變量的模型可決系數無顯著差異的假設，表明原模型確實存在遺漏相關變量的設定偏誤。為了將Y與X隨時間共同變化的時間趨勢因素分離出來，模型引入了時間趨勢項，并通過普通最小二乘法估計了二元回歸模型得到如下：在命令窗口輸入 genr t=trend（1977） ，再輸入 ls y c x t2 點擊enter即可為了確定該模型是否是一正確的模型，仍進行RESET檢驗，由該模型計算的消費總量序列記為并將它的平方項作為

3、解釋變量加入該二元模型中進行普通最小二乘估計得，原二元回歸模型的可決系數為=0.997590，計算F統(tǒng)計量為，該值小于5%的顯著性水平下，自由度為（1,25）的F分布的臨界值4.24，表明加入時間趨勢項的總量消費模型已不存在設定偏誤問題，同樣，通過再引入的立方項后仍可驗證原模型不存在設定偏誤問題。例5.2.4依據中國19782006年的數據，建立工作表，輸入數據，輸入命令LS Y C X(-1) Y(-1)，進行格蘭杰因果性檢驗 取出AIC值，點擊enter則出現對上述結果做LM檢驗 記錄LM(1)檢驗的P值輸入命令LS X C X(-1) Y(-1)，進行格蘭杰因果性檢驗 取出AIC值，點擊

4、enter則出現 同樣對上述結果進行LM檢驗 記錄LM(1)檢驗的P值從檢驗模型隨機干擾項1階序列相關的拉格朗日乘數檢驗看，以Y為被解釋變量的模型的LM檢驗的P值為0.3895，表明在5%的顯著性水平下，該模型不存在序列相關性。但是以X為被解釋變量的模型的LM檢驗的P值0.0015，表明在5%的顯著性水平下，該模型存在嚴重的序列相關性。重復如上操作，分別作出滯后2到4階的AIC值和LM1階檢驗 在數組窗口點擊view中的granger causality進行滯后1階的X與Y的格蘭杰因果關系檢驗得到居民消費與收入間的格蘭杰因果關系如下圖由伴隨概率知，在5%的顯著性水平下，既拒絕“X不是Y的格蘭杰

5、原因”的假設，也拒絕“Y不是X的格蘭杰原因”的假設。因此從一階滯后情況看，可支配收入X的增長與居民消費支出Y的增長互為格蘭杰原因。點擊view中的granger causality分別進行滯后24階的X與Y的格蘭杰因果關系檢驗給出取14階滯后的檢驗結果如下表 中國可支配收入x與居民消費支出y的格蘭杰因果關系檢驗滯后長度格蘭杰因果性F檢驗的P值LM（1）檢驗的P值AIC值結論1XY0.00070.389514.48拒絕YX0.01850.001516.98拒絕2XY0.01260.109414.64拒絕YX0.33540.580116.688不拒絕3XY0.02460.195014.69拒絕YX0.37320.255216.82不拒絕4XY0.02960.97414.75拒絕YX0.46700.006516.97不拒絕 “”表示箭頭前的變量不是箭頭后變量的格蘭杰原因由結果看出，從2階滯后期開始，檢驗模型都拒絕了“X不是Y的格蘭杰原因”假設，而不拒絕“Y不是X的格蘭杰原因”的假設。滯后階數為2或3時，根據兩類檢驗模型都不存在序列相關性，再由赤池信息準則，發(fā)現