計量經(jīng)濟學軟件操作

1、計量經(jīng)濟學軟件操作應用北京市住宅商品房平均銷售價格(元/平方米)房屋供應面積（百萬平方米）城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額(萬元)在崗職工平均工資(元)2000年4557497.711963000165362001年4716593.11419600019509.332002年44676241693600022108.532003年4467693.31999910725697.952004年4747786.623330046296742005年6162835.725954100341912006年7375993.830124500401172007年10661.241137.73656700046508200

2、8年116481253.935548000563282009年132241438.441496286581402010年17151176150026000656832011年15517.919885519840375834.612012年16553239360648591853062013年1785425006797537393960以上是北京2000年2013年的住宅商品房銷售價格、房屋供應面積、在崗職工平均工資和城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。下面我們應用Eviews軟件對此統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析。1、 首先大體分析數(shù)據(jù)內容，我們根據(jù)經(jīng)濟關系認為住宅商品房銷售價格是受房屋供應面積、在崗職工平均工資

3、和城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額的影響的，所以：建立一般模型：Y=C+b1X1+b2X2+b3X3+U其中：Y住宅商品房銷售價格 X1房屋供應面積 X2在崗職工平均工資 X3城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資額 C常數(shù)系數(shù)2、 Eviews軟件估計結果如下：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/15 Time: 12:54Sample: 2000 2013Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X1-1.8431185.039291

4、-0.3657490.7222X20.0001530.0002440.6292620.5433X30.1432690.1722300.8318450.4249C14.82325969.72400.0152860.9881R-squared0.934974    Mean dependent var9935.724Adjusted R-squared0.915467    S.D. dependent var5318.260S.E. of regression1546.264   

5、60;Akaike info criterion17.76003Sum squared resid23909319    Schwarz criterion17.94261Log likelihood-120.3202    Hannan-Quinn criter.17.74313F-statistic47.92849    Durbin-Watson stat0.971177Prob(F-statistic)0.000003可以看到可決系數(shù)為0.93，比較高，樣本回歸線與樣

6、本觀測值擬合程度比較好。Y變化的93.5%可以由其他三個變量的變化來解釋。擬合優(yōu)度越高，解釋變量對被解釋變量的解釋程度就越高。自由度為14-3-1=10，F(xiàn)檢驗大于27.23表明在1%的顯著性水平下，模型的線性關系顯著成立。根據(jù)相關系數(shù)關系發(fā)現(xiàn)X1、X2、X3之間的相關關系都很高，其中X2、X3之間的最高;其次是X2和X1之間的相關關系；然后是X1和X3。表明他們之間有較強的共線性。說到T檢驗，因為方程的總體線性關系是顯著的，并不能說明每個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的，必須對每個解釋變量進行顯著性檢驗，以來決定是否作為解釋變量保存在模型中。如果某個變量對被解釋變量的影響不顯著，應該剔除

7、，已建立更為簡單的模型。故用T檢驗。-0.365749；0.629262；0.831845分別為X1、X2、X3的T檢驗值。都不高，X2和X3在75%的影響下顯著，而X1不顯著。沒有通過變量顯著性檢驗。說明存在嚴重多重共線性。要進行以下修正：一、看看是否真的有多重共線性：可以看到真的存在多重共線性，他們之間的相關系數(shù)都達到了0.99以上。1、 下面進行X1和Y的檢驗：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/15 Time: 18:35Sample: 2000 2013Included observations: 14Varia

8、bleCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X17.5551460.67791211.144720.0000C493.8431954.24470.5175220.6142R-squared0.911897    Mean dependent var9935.724Adjusted R-squared0.904556    S.D. dependent var5318.260S.E. of regression1643.028  

9、0; Akaike info criterion17.77803Sum squared resid32394485    Schwarz criterion17.86933Log likelihood-122.4462    Hannan-Quinn criter.17.76958F-statistic124.2049    Durbin-Watson stat0.763881Prob(F-statistic)0.000000可以看到可決系數(shù)為0.91，而且T檢驗通

10、過，我們暫且保留。2、在進行X2和Y的檢驗：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/15 Time: 18:38Sample: 2000 2013Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X20.0002862.26E-0512.671010.0000C-75.94089881.1922-0.0861800.9327R-squared0.930457    Mean

11、dependent var9935.724Adjusted R-squared0.924662    S.D. dependent var5318.260S.E. of regression1459.748    Akaike info criterion17.54148Sum squared resid25570383    Schwarz criterion17.63277Log likelihood-120.7904    Han

12、nan-Quinn criter.17.53303F-statistic160.5546    Durbin-Watson stat0.762553Prob(F-statistic)0.000000可以看到可決系數(shù)為0.93，T檢驗同樣通過，因為大于8.12。暫時保留。3、 同理，X3和Y的檢驗：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/15 Time: 18:40Sample: 2000 2013Included observations: 14VariableCoefficientSt

13、d. Errort-StatisticProb.  X30.2029360.01578812.853830.0000C229.6596847.57850.2709600.7910R-squared0.932288    Mean dependent var9935.724Adjusted R-squared0.926645    S.D. dependent var5318.260S.E. of regression1440.402    Akaike i

14、nfo criterion17.51480Sum squared resid24897102    Schwarz criterion17.60609Log likelihood-120.6036    Hannan-Quinn criter.17.50635F-statistic165.2209    Durbin-Watson stat1.151232Prob(F-statistic)0.000000可以看到，可決系數(shù)為0.93，T檢驗為12.85通過，暫時保留。但是X1

15、、X2、X3三者比較，X3的調整可決系數(shù)最大，為0.927。故用X3和其他變量間同Y進行回歸分析：1、先是Y與X3和X2回歸分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/15 Time: 18:56Sample: 2000 2013Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X30.1192560.1528280.7803290.4517X20.0001190.0002160.5506760.5929C75.

16、97497916.82050.0828680.9354R-squared0.934104    Mean dependent var9935.724Adjusted R-squared0.922123    S.D. dependent var5318.260S.E. of regression1484.133    Akaike info criterion17.63046Sum squared resid24229160    Sc

17、hwarz criterion17.76740Log likelihood-120.4132    Hannan-Quinn criter.17.61778F-statistic77.96547    Durbin-Watson stat0.938566Prob(F-statistic)0.000000可以看到雖然可決系數(shù)通過，但T檢驗通過的不好，特別是X2。2、下面進行Y與X3和X1的回歸分析：Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 11/02/15 Tim

18、e: 18:57Sample: 2000 2013Included observations: 14VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb.  X30.2189380.1198671.8265040.0950X1-0.6081324.512175-0.1347760.8952C224.3200885.42370.2533480.8047R-squared0.932400    Mean dependent var9935.724Adjusted R-squared0.920109

19、60;   S.D. dependent var5318.260S.E. of regression1503.210    Akaike info criterion17.65600Sum squared resid24856057    Schwarz criterion17.79294Log likelihood-120.5920    Hannan-Quinn criter.17.64333F-statistic75.86038    Durbin-Watson stat1.185660Prob(F-statistic)0.000000可以看到同樣可決系數(shù)通過，但是T檢驗過程中X1不通過。因為只有三個解釋變量，故舍棄X1。成為二元回歸。此時的調整可決系數(shù)大于原三元回歸的模型。雖然Prob仍不符合，即數(shù)據(jù)還是有偏差，但仍是有所改進。此時的回歸方程為：以上即為多重共線性的檢驗與修正。2、 異方差的檢驗：以上是這是做完后的樣子。下面是異方差散點圖：可以看到有增大的趨勢。下面進行懷特檢驗：由懷特檢驗結果可知F檢驗通過、調整可決系數(shù)為6.8、Prob小于0.05。說明他們是顯著的，是拒絕